每日干货

优生学虽已被科学证伪，但正借政治与科技之名再度复兴，威胁社会公平。

优生学，这个百年前被当成“科学”的伪科学，最近又悄悄回来了。它相信人能像选种育种一样，挑出“好基因”，让人类变得更“优秀”。

但科学早就证明，这想法完全站不住脚。可惜，现在它换了个新马甲，又从政治和科技圈冒了出来。

1. 优生学是什么？

19世纪，达尔文提出了进化论，说物种是自然选择的。他表弟高尔顿却想歪了：既然农场主能靠育种改良牲畜，人为什么不也这么干？

于是“优生学”诞生了，意思就是“生得好”。它说，有些人生来就“高级”，有些人生来就“低等”，应该让“高级”的人多生，限制“低等”的人繁衍。

这套理论很快就和种族主义搅在一起。纳粹德国把它用到极致，杀害了无数犹太人、残疾人等“不受欢迎”的人。

2. 老调重弹：基因决定论

今天，优生学的老调重弹，还是那套“基因决定一切”的调调。

美国前总统特朗普谈论恐怖袭击时说，凶手“基因有问题”；卫生部长肯尼迪说，麻疹专挑“身体差”的人伤害；科技大佬马斯克则提倡“高地位男性”多生育，还想给火星殖民贡献精子。

这些论调背后，都是“基因决定论”：认为智力、道德、甚至社会地位都由遗传注定。但科学研究早就证明，智商是多基因＋环境共同作用的，种族之间基因差异极小，根本没有“优秀基因”这回事。

3. 新科技，旧套路

优生学的新马甲，就是最新的生殖科技。

纽约地铁里出现广告：“生个最好的宝宝”，号称能筛选胚胎，选眼睛颜色、头发颜色，甚至智商。这家公司叫Nucleus Genomics，已经有几千人排队。

检测胚胎基因、挑选“完美宝宝”，听起来是个人自由，但背后全是问题：谁有权选择？有钱人挑，穷人挑不起，贫富差距会不会更大？

更可怕的是，这种“挑人”的做法，和百年前强迫绝育、歧视“劣等”人群的优生学，本质上一模一样。

泰国通过展示文明、灵活外交和主动现代化，在殖民时代保住了独立。

19世纪，欧洲列强几乎吞并了全世界，但泰国（当时叫暹罗）却成了少数幸存者。它凭什么？靠的不是硬拼，而是三招：秀文明、搞外交、自己先变强。

1. 捡到一块“祖传招牌”

1833年，一位叫蒙固的和尚在古都素可泰发现一块石碑。上面刻着古老泰文，讲述一个辉煌的古代王国。这块碑后来成了泰国“文明古国”的证明。

当时欧洲人最爱用“野蛮落后”当借口去抢地盘。暹罗国王心想：你们不是说我们没文化吗？看，我们几百年前就有文字和法律了！这招叫“品牌包装”。

2. 跟列强做朋友，而不是打架

蒙固后来当上国王（拉玛四世），他英语流利，爱抽雪茄，跟英国谈判时直接聊文学科学。英国使者一看，哎呦，这国王跟咱们是一路人，不好下手啊。

他签的条约虽然吃亏（低关税、给英国人特权），但保住了主权。对比缅甸，硬刚英国，结果被吞并。泰国选择“打不过就加入”，用退让换生存。

3. 把自己变成“文明国家”

拉玛五世（朱拉隆功）继续加码：废奴隶制、建学校、修铁路、画国界，还学欧洲搞“国民认同”。对外，他穿西装去欧洲访问，摆出“我和你们平起平坐”的架势。

这一套下来，欧洲人觉得：暹罗已经是“文明国家”了，再抢就说不过去了。虽然还是丢了40%土地，但核心保住了。

一句话：殖民时代想活命，光会打没用，得会“演”——演文明、演朋友、演现代。泰国这波操作，满分。

一种新型AI假图——微妙假，不裸露但更逼真，正通过X平台传播，且更难被识破和监管。

2017年首次见到deepfake时，技术粗糙但已令人震惊。如今，AI假图进化了，一种被称为「subtlefakes」的新形态正在X上蔓延。

这些图片不涉及裸体或性行为，只是轻微修改——让红毯照更暴露、让身材更夸张，或伪造健身自拍。它们的逼真度极高，连专家都难辨真假。

1. 为什么难以察觉？

传统deepfake有明显破绽，但微妙假只有细微改动，缺乏「上下文线索」。演员Xochitl Gomez被AI修改的停车照，几乎以假乱真。

2. 谁在获利？

X上的认证账号大量发布这些图片，通过广告收益分成计划赚取浏览量提成。X对此不闻不问，甚至部分图片由X自家Grok生成。

3. 为何更难监管？

生成微妙假几乎零门槛——无需绕过安全限制，主流AI工具都允许生成真人形象但不露骨的内容。

一句话总结：AI滥用正从粗暴露骨转向隐蔽逼真，而平台和监管都跟不上。

真正塑造历史的不是帝王将相，而是无数普通家庭为了填饱肚子产生的需求。

教科书里总是让皇帝、将军和战争站在 C 位，但如果把镜头拉近，你会发现——真正撑起整个剧组、推动剧情发展的，其实是无数个普通家庭的日常。

把时间拨回 4000 年前的古中东，看看当时的一个普通家庭是怎么“撬动历史”的：

1. 吃饱饭，才是最硬核的“KPI”

在古美索不达米亚，家庭最重要的任务就是种大麦。这里有两条大河灌溉，土地肥沃，粮食多就能养活更多人口。

在古代，人口＝劳动力＝军队＝国力。哪个地方的家庭生得多、吃得饱，哪个地方就能变成超级大国。

2. 一家人搞不定？“国家”诞生了！

有些大事，光靠单打独斗或一个家庭根本做不成：

修水利：想要灌溉农田、防范洪水，必须千家万户一起挖渠。这就需要有人来组织、指挥甚至强制大家干活——于是，最早的国家和政府就被“逼”出来了。

拼团买大件：像牛和铁犁这种“重型装备”太贵了，普通家庭买不起，只能大家凑钱合买、轮流使用。

3. 买买买，买出了“文明”

没有哪个家庭能生产所有东西。除了自给自足，他们还需要去市场上买自己做不出的东西——陶罐、木头、铜器，甚至其他蔬菜。

当千千万万个家庭都有了“买买买”的需求，交易就出现了，城市变热闹了，贸易路线铺开了。为了抢夺这些稀缺资源，国家之间开始打仗，文明也随之兴衰交替。

一句话总结：并不是帝王将相“创造”了历史，而是无数普通家庭为了填饱肚子、过好日子所产生的需求，一步步把人类社会推向了现代。

科技放大了自私，但基本的尊重仍是社会底线，新礼仪是恢复对他人真实存在的感知。

礼仪不是老古董，而是提醒你：别人也是活生生的人，有自己的内心戏，不是你的素材或背景板。科技让自私变得太容易——拿朋友当观众、把陌生人做成内容、把私密时刻当证据。

新礼仪很简单，就三条主线：

1. 注意力：别让人跟机器抢你

给爱人写信，用你自己的话，别用AI代笔。笨拙的真话比完美的假话强。摘下耳机再点咖啡，让对方知道自己被看见了。别把7分钟语音甩给别人，那是把麻烦转移给对方。群聊先问再拉人，已读不回不是犯罪。

2. 隐私：别把别人的人生当你的素材

摄像头藏起来的设备，别用。别人的孩子、群聊截图、路人的崩溃瞬间，都不是你的内容。AI用没用，老实说。监控对准自家院子，别对着邻居。

3. 公共生活：别当数字暴民

别堵路，别跟风网暴，转发作协先查出处。做点小善：还购物车、让座、先下后上。别人的私事你别宣布，回应别人的真心时别用AI，允许别人成长，记住每条帖子背后都是一具会疼的身体。

一句话：别人不是供你使用的工具，他们为自己而活。

作者发现阿里系安全脚本在 AliExpress 首页静默运行 WebAudio 指纹识别，其副作用是保持电脑音频通道活跃，导致蓝牙耳机无法切回手机。

作者遇到怪事：蓝牙耳机支持多设备连接，平时正常，但一打开 AliExpress 页面，手机的声音就停了，关掉页面立刻恢复。静音标签页也没用，页面上没有可见的视频或音乐。

1. 藏在页面里的“无声乐队”

作者给页面装了“监听器”，发现 AliExpress 偷偷建了两个音频处理上下文，都在运行状态，还连到了系统音频出口。但音量被设为零，用户听不到声音。这就是问题所在：浏览器以为页面在放音频，所以一直占着电脑的音频通道。

2. 不是恶作剧，是“指纹识别”

这两个脚本属于阿里巴巴的防滥用工具，它们不只是用音频，还收集画布、WebGL、硬件信息、交互行为等大量数据，用来给浏览器“拍一张照”，识别你是真人还是机器人。音频只是其中一项，但它意外地干扰了硬件。

3. 怎么解决？加两条拦截规则

作者用 uBlock Origin 屏蔽了这两个脚本，页面正常显示，也没有音频上下文了。不过屏蔽后可能会遇到更多验证码，因为这是防欺诈系统的一部分。

Acemoglu 的新论文称低生育率因自动化反而提高生活水平，但作者认为该结论证据不足，且与 Acemoglu 自己的其他研究相矛盾。

《经济学人》最近发文批评经济学诺奖得主 Acemoglu，顺手把作者也点了名。作者承认自己确实常年怼 Acemoglu，但认为这种「以下犯上」对经济学界是件好事。

这次批判的靶子，是 Acemoglu 2026 年一篇关于低生育率的新论文。

1. 低生育率不是坏事？

论文提出一个大胆观点：出生率降低反而让 GDP 和工资涨得更快。因为工人变少，企业被迫用自动化来替代人力，从而提升生产率。

作者觉得这个机制有点道理，但很不服气：人少了不只是劳动力变少，消费者也变少了。没需求，企业哪来的动力买机器？

2. 逻辑自相矛盾

更打脸的是，Acemoglu 自己以前的研究说，机器人和 AI 会压低工资、降低生产率。如果真是这样，自动化又怎么能补偿人口老龄化呢？

一边说「别怕少子化，自动化会救我们」，一边说「小心自动化，它会害了工人」——这不自相矛盾吗？

3. 证据站不住脚

论文的关键结果一加上教育、城市化等控制变量，就变得不显著了。而作者怀疑真正起作用的不是出生率，而是像「人才流向沿海城市」这种因素。

而且论文只用了 1940 到 1970 年的温和人口变化数据，完全没法预测今天韩国、日本那种极端低生育率的未来。

总之，作者依然担心人类萎缩，也认为读者应该继续担心。

虽然数代码行数常被嘲笑，但在AI编程时代它重新变得有意义，因为工程师的认知能力成了新的瓶颈，而概念完整性是AI产出的最大隐患。

很多人说，用代码行数衡量程序员产出毫无意义。作者却不同意，因为在AI编程的时代，它重新变得有意义了。

1. 从一天200行，到一天1000行

以前，一个工程师一天能写出几十行能用的代码就算不错，200行就是超常发挥。现在有了AI助手，一天写1000行调试好的代码完全可能。

前提是代码质量不能打折扣——要能维护、有测试。这就很考验经验了，所以资深工程师的身价反而更高。

2. 认知能力成了新瓶颈

既然一个人能干以前十个人的活，那公司是不是只养一个工程师就够了？当然不行。

首先，“一人团队”抗风险能力太差，人一离职就全完了。更关键的是，代码产出可以翻倍，但人的大脑跟不上——不可能同时掌握100倍的代码量。所以还是需要团队分工，大家分摊认知负荷。

3. AI效率带来的“鬼屋”隐患

软件设计里有个概念叫“概念完整性”——设计精良的软件，各个部分自然协调，没有意外。

但AI编程太“便宜”了：想加个功能，提个需求，五分钟就上线。软件的像温彻斯特鬼屋，女主为了避鬼，四十年来不停加盖房间，最后造出个140个房间的怪楼。

AI生成的代码也是这样，东加一块西补一块，整体越来越乱，最后没人敢改它。

这都归结为“纪律”问题。过去，开发周期长，无形中逼着人思考“这功能值得做吗”。现在一小时就做完，冲动消费就多了。

通过测量海浪声穿过火山岩石的速度变化，科学家能提前预测火山爆发。

2010年，冰岛火山大爆发，欧洲航班全停了一周。美国地质调查局（USGS）现在有了新招：用听海浪声来预测火山爆发。这听起来很玄，但原理挺简单。

1. 海浪声当“体检仪”

太平洋海浪拍在夏威夷岛上，声音会穿过地下岩石。岛上的地震仪本来是用来监测火山活动的，现在也能听到这些声音。

声波穿过岩石的速度，能告诉科学家地下结构的变化——就像给火山做B超。

2. 速度变化有玄机

火山喷发前，岩浆在地下堆积，把岩石撑裂，形成裂缝。裂缝会让海浪声变慢。当岩浆进入火山口时，熔岩填满裂缝，声音又会变快。

所以，对比火山底部和边缘地震仪测到的声速，就能推测喷发是否迫近。

3. 两次验证都灵

USGS用这招复盘了基拉韦厄火山的数据：2020年喷发前两个月，底部地震仪测到的声速就开始变慢，喷发前最慢。2025年的一次喷发前四天，边缘地震仪测到的声速最快。

不过，USGS也承认，这技术还在测试中，算是多了一个预报工具。海浪声不只是放松白噪音，还能救命。

写作卡壳可能是好事，因为那往往意味着新的意义正在萌芽，关键是学会修订而非只改语法错误。

写不出来的时候，或许该高兴——这可能正站在有新话要说的边缘。1984年，唐纳德·默里在论文里写道：语法常常在全新意义破土之处崩塌。

新意义破壳时又笨又丑，但若细心倾听、好好培育，它可能长成重要观点。也可能长不成，得先理解再抛弃。

1. 语法不是写作的全部

AI 时代，生成语法正确的初稿太便宜了。问题是，人跟 AI 协作时，得知道怎么改——不能只改几个词。

默里说，学生的通病是：老师批注哪里，就只改哪里，其他不动。因为他们没体会到，好写作不是不犯语法错，而是让意义长出来。

2. 写作课应该教什么

默里主张，老师当堂写，给学生看改稿的反复折腾。在 AI 时代，更好的是拿 AI 生成的稿子，带学生问编辑式的问题，把文本看成流动的。

3. 改写本身就是写作

以前教室里，语法没错的稿子就能拿 B+。如今 AI 初稿已经语法全对，课堂外更是如此——所以教写作变成教编辑。旧的“写作就是重写”该反过来：改写才是写作。

一句话：写作难是因为意义在挣扎，而 AI 时代，学会编辑比学会写更重要。