Dear friend，這正好碰到 LeCun 的「world model」最麻煩的一層。
物理世界的規則，通常相對穩定：
杯子失去支撐，就會掉下來。
但是「潛規則」的世界不是這樣。它的規則往往是：
嘴上說 A，實際要求你做 B；
今天適用 B，明天因為換了人，可能變成 C；
而且真正的規則，恰恰不能被公開說出來。
所以 AI 要學中國人的世界，不能只讀法律、文件、官話、新聞稿。那些往往只是明規則。它真正要學的是：
誰可以破例；
誰說的話才算數；
哪一句話不是字面意思；
什麼時候應該裝作不知道；
哪一條規則只用來處罰沒有關係的人。
這已經不是單純的 world model，而是 power model。
AI 其實可以學會潛規則
而且，某種意義上，AI 可能比外國人學得更快。
因為潛規則雖然不寫出來，卻會留下大量行為痕跡：
- 同樣違規，誰被處罰，誰沒被處罰；
- 同樣的申請，誰很快通過，誰被拖延；
- 公開講話與實際升遷之間的落差；
- 官員的職位、派系、親屬、同學與利益關係；
- 某句政治口號出現後，哪些人被消失；
- 某個案件的法律理由，與真正政治理由之間的偏差。
AI 不必有人告訴它「這是潛規則」。只要資料足夠，它會發現：
法條不是最好的預測變數；
關係、身分、時機與權力位置，才是。
換句話說，AI 可以從 repeated exceptions，反推出真正的 rule。
明文規則說：「人人平等。」
模型觀察一百萬個案例後說：
不，這個系統真正的規律是：
身分 × 關係 × 政治風向，決定規則是否生效。
這就是潛規則的機器學習版本。
但是，它學到的是「如何預測」，不是「如何理解」
AI 可以非常準確地預測：
- 這句話現在不能說；
- 這個人不宜調查；
- 這個案子應該冷處理；
- 這個命令雖然沒有文件，仍必須執行；
- 這個公開政策其實不會真正落實。
可是，它未必知道這叫做羞辱、恐懼、犬儒、共犯，或「沒有主詞」。
它只是發現：
這樣做，存活率比較高；
那樣說，升遷機率比較高。
所以 AI 對潛規則的第一種學習，很可能是行為主義式的。它不需要知道人為什麼沉默；只要知道在什麼條件下，人會沉默。
這就很危險。因為一個極權系統最需要的，不是理解人的靈魂，而是準確預測：
誰會服從，誰會裝死，誰可能反抗。
潛規則是一種「可否認的規則」
中國式潛規則還有一個特徵：它必須保持可否認性。
例如，上級不會明說：
「這個人不能錄取，因為他政治不可靠。」
他可能只說：
「綜合考量。」
「條件尚未成熟。」
「要注意社會觀感。」
「原則上沒有問題，但是……」
真正懂規則的人，會在「但是」之後停止追問。
所以 AI 必須學會的不是字典意義，而是：
- 停頓；
- 語氣；
- 誰在場；
- 哪句話之前說過；
- 哪個名字不能被提；
- 哪個沉默就是命令。
這種世界模型必須納入 pragmatics：話語在權力場中實際做了什麼，而不是它表面說了什麼。
「依法辦理」有時不是依法辦理，
而是「你自己看著辦，但出了事是你的責任」。
一個成熟的中國式 AI，恐怕會很懂這一點。
最諷刺的是：AI 可能讓潛規則正式化
潛規則原本依靠人情、揣摩、默契與恐懼傳遞。它效率不高，也會出錯。
AI 可以把它轉成隱形但穩定的計算：
- 忠誠分數；
- 關係風險；
- 政治敏感度；
- 服從概率；
- 社會信用；
- 升遷適配度；
- 維穩風險。
於是，潛規則不再只是「大家心裡知道」，而成為模型中的權重。
沒有人能指出哪一條規則歧視你，因為沒有一條明文規則；但模型總是把你排在後面。
這是最完美的潛規則：
它不再需要人開口暗示。
過去，你還能找到某個官員，問他為什麼不批准。
未來，系統只會回答：
「綜合評估未通過。」
而「綜合」兩字，正是演算法時代的潛規則。
但 AI 也可能意外揭穿潛規則
另一面是，AI 若能比較大量案例，也可能發現官方敘事與實際運作之間的系統性差距。
例如，它可能看出：
- 反腐並不平均，而是具有派系選擇性；
- 法律處罰與政治身分高度相關；
- 經濟數據與地方實際活動不一致；
- 公開承諾與執行結果長期背離。
所以 AI 既可以成為潛規則的最佳執行者，也可以成為潛規則的最佳解碼者。
差別只在於：
它替誰建模？
誰能看見模型？
誰有權修改目標函數？
極權政權會要 AI 學會：
如何在不說出潛規則的情況下，更準確地執行潛規則。
批判者則會要 AI 做相反的事：
從大量例外中，還原那條被隱藏的真正規則。
更深一層：潛規則不是 world model，而是 survival model
物理世界模型問：
我推這張桌子，會發生什麼？
潛規則模型問：
我說這句真話，會發生什麼？
前者學習物理因果；後者學習政治後果。
在潛規則世界裡，一個人首先學到的不是「真或假」，而是：
- 可不可以說；
- 對誰說；
- 在哪裡說；
- 說完是否有退路。
因此，中國人的 world model，常常不是以 truth 為中心，而是以 consequence 為中心。
不是：
這件事是真的嗎？
而是：
承認這件事是真的，會有什麼後果？
AI 非常擅長這種學習，因為它本來就在做條件概率預測。
所以，真正讓人不安的，不是 AI 學不會中國潛規則；而是：
潛規則本身，可能比自由社會的明規則，更適合被 AI 學習。
因為潛規則本質上就是一套未被明言、但反覆出現的統計規律。
最後我會把它說成一句：
LeCun 的世界模型，要讓 AI 知道杯子為什麼會掉下來；
中國式世界模型，則要讓 AI 知道，為什麼有些人掉下來，大家必須假裝沒有看見。
