斯巴达克斯第三季

Russia taking heavy losses as it wages new offensive in Ukraine_我的网站

A |     KYIV, Ukraine -- Russia appears to be suffering severe losses as it wages its new offensive in eastern Ukraine, amid some of the bloodiest fighting in months, according to Ukrainian officials and independent analysts.Russia has thrown thousands of troops and hundreds of tanks and armored vehicles into the offensive, which is focused mainly on the strategic city of Avdiivka and further north near the city of Kupiansk. Russian forces for roughly two weeks have been trying to encircle Avdiivka, which is one of the most heavily fortified areas of Ukraine's frontline.Ukrainian officials on Sunday claimed Russia had lost over 6,000 soldiers in a week, as well as over 400 armored vehicles and tanks. Britain's defense intelligence claimed Russian casualties have spiked by 90% since it began the offensive.ABC cannot independently verify those numbers, but numerous videos of the Russian attacks around Avdiivka released by Ukrainian units suggest Russia is taking losses on a scale not since last winter.Some of the videos show columns of Russian armor coming under withering Ukrainian fire as they try to advance, pummelled by artillery and anti-tank missiles, and running into minefields. In other videos, Russian forces can be seen being barraged by U.S.-supplied cluster munitions. Large groups of Russian infantry can be seen being struck by artillery.Open source analysts watching the videos have counted dozens of Russian vehicles destroyed and damaged.Ukraine does not publish its own casualties, but Ukrainian officials have acknowledged they are also large.So far Russian forces have made little progress, only advancing a few hundred meters, near Avdiivka, according to both Ukrainian and Russian accounts.But despite the losses, Russia is continuing its efforts to encircle Avdiivka. The Washington, D.C.-based Institute for the Study of War on Sunday assessed Russia was moving more troops up to continue the attack."Russian forces are funneling additional forces to the Avdiivka front despite ongoing challenges with frontal mechanized assaults and the failure of a renewed push on October 19-20," the ISW wrote in its daily update on the war.Ukrainian officials have said they believe the determined Russian effort to seize Avdiivka is motivated by the Kremlin's desire to claim a significant victory ahead of Russia's presidential elections next year."It appears that Russian forces are continuing to use ineffective and costly tactics in offensive efforts near Avdiivka leading to high personnel and vehicle losses, and that they have continuously done so in several waves of attacks over the past week suggests that the Russian military command is prioritizing this axis, despite continued and growing losses," the ISW wrote in an earlier assessment on Saturday.Some Russian pro-war military bloggers have criticised how the operation has been handled and the decision to attack the most heavily fortified area of Ukraine's line, given the small progress so far.Analysts, however, have warned that despite the catastrophic losses, Russia may still be able to encircle Avdiivka and that it still has sizeable reserves in the area.Vitaliy Barabash, the head of Avdiivka's Ukrainian military administration, on Monday said Russian forces were attempting to cut the only road leading to the city, which would isolate the Ukrainian forces defending it."Logistics are very difficult. Twenty two kilometers to the city are constantly under fire, both during the day and at night. It greatly complicates both evacuation and bringing in humanitarian aid. Any logistics is all through one road. Of course, the enemy is trying to cut it," Barabash said in a live interview with RFE/RL.He also said that 1,601 civilians still in Avdiivka did not want to leave.Ukraine is also still on the offensive. In the past week, an unusually large force from two elite Ukrainian Marine brigades landed on the Russian-occupied eastern bank of the Dneipr river in the Kherson region. The Ukrainian units have advanced into at least two villages there and are digging in, according to Russian military bloggers.The scale of the operation is still very unclear, but it appears Ukraine may be attempting to establish a bridgehead there that if successful could create a possibility for it to move larger forces across for a bigger attack, potentially opening a new front in its counteroffensive. For now, most analysts assess the size of the Ukrainian force operating on the eastern bank is still small.Ukrainian forces are also continuing to attack on the main axis of the counteroffensive in the southern Zaporizhzhia region and around the city of Bakhmut, reportedly making small advances.。    文｜徐贲，美国加州圣玛丽学院英语系荣休教授，作者授权首发               读到一篇题为《6种平庸得令人发指的文科博士》的文章，不难发现：在 AI 时代，“文科批量生产平庸”的现象正被无限放大。然而，当我们面对“文科防范 AI，能否防范滥用 AI 的庸人”这一追问时，答案绝不能被简化为一句斩钉截铁的“能”或“不能”。它值得一个更诚实、也更严峻的回答：能，但又不能。    说它能，是因为当下的申报审查与学术规范，确实建立起了一道制度屏障——它迫使那些试图用 AI 快速合成“精美废话”的人，不得不重新付出时间的消耗、署名的责任以及学术苦修的成本。

B |     说它不能，是因为“庸人”从来不是 AI 孵化出的新物种，文科的学术平庸化，远比 AI 的诞生要古老得多。    但这种“能与不能”的拉锯，还只是问题的表层。真正切中现实痛点的是：AI 没有制造文科的平庸，它只是让平庸第一次具备了工业化的量产能力。

C | 它不是平庸的起源，而是平庸的放大器；它真正刺破的，不是“机器是否有灵魂”的技术哲学，而是人文社科评价体系长期无法区分“思想与文本”、“创造与套路”、“主体与工具”的制度痼疾。    沿着这条现实线索逼近本质，我们会发现：制度防范 AI，最终要守住的早已不是“如何防止庸人得逞”，而是“如何防止真正的思考者被这套量产平庸的系统挤压退场”——这远比对庸人的道德谴责，更紧迫，也更残酷。

D |     因此，AI成为一个放大镜，照出了文科体制早已存在的深层病灶。文科防范AI，能在一定程度上防范滥用AI的庸人，但真正能救文科的，从来不是防范AI，而是重建一套让“有风险的深刻”值得去冒险的激励与评价体系。               该图片使用了AI生成技术                                   当模仿性劳动不再需要时间                              在AI降临之前，一个庸人想写出一篇合乎规范的论文，仍然要花上数月时间东拼西凑、反复誊抄、生硬地模仿前人的腔调。这个过程本身拙劣不堪，但它有一个意外的好处：它慢，它笨拙，它必然在文本里留下逻辑的裂缝和情感的犹豫——那些痕迹恰恰是共同体判断一篇文章可信度的隐形标尺。AI拿走的正是这份担保。它能在几秒钟内产出语法周正、引经据典、逻辑自洽的文字，一个对"正义"或"美"从无切身体悟、把文科纯粹当饭碗的写手，输入几个关键词，得到的成品在形式上甚至优于他呕心沥血亲手写就的东西。申报制度所守护的，不是文章的质量，而是一条更根本的底线：意义的生产必须伴随着人类时间的消耗。这条底线一旦失守，读者再也无从分辨眼前这篇工整的文字背后，是否真的经历过一次哪怕微不足道的内心挣扎。    人文学科从来都是一门庞大的现代职业体系，教授评职称、研究生发核心期刊、研究员申领课题经费，这套体制庞杂而低效，却靠着一个脆弱的物理限制维持着平衡——庸人再怎么灌水，一年也只能写出有限的几篇论文。AI一旦被允许无限隐形介入，这道闸门瞬间失效，人文学科迎来的不是繁荣，而是符号的绝对过剩，就像一个国家的央行滥发货币，纸面上的财富暴涨，实际购买力却在同步崩塌。强制申报和使用比例的界定，功能不在于抓出作弊者，而在于人为地制造交易成本，故意拖慢庸人批量灌水的速度——这也是一种行会壁垒，保护那些靠缓慢阅读、田野调查、手稿反复打磨为生的学者，不至于被零成本的机器流水线彻底淘汰。    人文学科处理的从来不是可以被实验室反复验证的客观真理，而是渗入历史叙事、意识形态、伦理规范与身份认同的主观判断。写下这些判断的肉身学者要承担全部的声誉代价——你是谁，你为何得出这个结论。AI给庸人提供的最危险的礼物，是一条推卸责任的退路：一旦遭到质疑，只需一句"这是算法生成的，不代表我的观点"，便可全身而退。强制申报AI参与程度，斩断的正是这条退路：无论AI写了多少字，最终签下自己名字的那个人，必须对文本里蕴藏的价值立场和认知偏见承担终极责任。                                  不是苦修的血税，而是主体生成的不可压缩成本                              文科的"亲力亲为"常常被表述为一种"苦修伦理"——你必须亲手敲下那几万字，这是你为获得阐释者身份所必须缴纳的血税。这个说法似乎很有"劳动伦理"的说服力，但也最容易被误读成一种对低效率本身的赞美，好像写得越慢、越痛苦，就越有价值。    其实，真正的重点不在于时间花得够不够长，而在于：一个判断要真正成为"你的"判断，必须经过形成、修正、承担这三个阶段，而这三个阶段中有一部分认知劳动是不可外包的。你可以让AI帮你检索资料、梳理框架、润色文字，但当你要为一个具体的价值立场签下名字的时候，你必须真正经历过"我一开始是这么想的，后来读到了什么材料，动摇了，又重新想清楚"这个过程——这个过程无法被压缩，也无法被代劳，因为它本身就是"主体"得以生成的方式。AI可以帮你生成一段关于"正义"的漂亮论述，但它无法替你经历"我是否愿意为这句话负责"的那一瞬间。所以，"血税"这个说法容易被理解为赞美苦行，更准确的说法应该是：主体生成需要不可压缩的投入，而申报制度守护的，正是这份投入不被悄悄清零。    这份不可压缩的投入，落到制度设计上，其实换算成的是一种更朴素的东西：时间。

E | 在没有申报制度的AI时代，一个麻木的从业者生产一篇空洞论文的边际成本接近于零——他只需给AI一个指令，三分钟后就能拿到成品。有了申报制度，他至少得退回手工状态：自己翻文献，自己组织段落，自己逐字敲出来。这篇文章最终可能同样平庸、同样缺乏洞见，但他为此花费了三天，而不是三分钟。这三天的时间消耗，就是制度真正在守护的东西——它不是为了让平庸变成深刻，而是为了让平庸的产出速度受到物理限制：期刊版面有限，审稿周期有限，项目名额有限，当每个竞争者都必须投入真实的时间，整个学术生态的产能才不会因为AI的介入而瞬间爆炸式膨胀，导致符号通胀彻底冲垮评价体系。    所以，申报制度真正发挥的作用不是"净化内容"，而是"控制流速"。它承认了"庸人永远存在"这个前提，并在此基础上做了一个务实的妥协：你依然可以写出平庸的东西，但你必须亲自花时间去写；你不能用三分钟完成原本需要三天的劳动，然后把省下来的时间拿去生产下一百篇。这道阀门把"生成空洞产品的速率"从指数级强行压回了线性级——这就是它在现实中最实质的意义。也正因为这道阀门只作用于"速率"而不作用于"内容"，它天然留下一个尚未回答的漏洞：一个从未真正经历过反省、判断、承担这个完整过程的人，哪怕被这道阀门逼着老老实实敲了三天键盘，敲出来的东西依然是空洞无物的废话连篇。

F |                                   防线之外：庸人不需要AI也能把学问做成流水线                              一个尖锐的质问足以破除“劳动伦理”的伪理想主义色彩：拥有肉身，就一定拥有敏锐的精神体验吗？现实里那些为职称疯狂灌水的教授，那些机械校对、精神早已麻木的资料员和教书匠，他们的生产方式本质上和流水线工人并无区别。是人，并不必然意味着在乎正义、美，或人类的焦虑。这个反驳提醒我们：申报制度所防范的，从来不是"机器没有灵魂"，而是"某些人早已没有灵魂却还握着笔"。可这句话本身已经埋下了下一层追问的种子——如果肉身早已能够自我制造出与AI同等空洞的产品，那么把AI关在门外，真的能挡住这些人吗？     肯定是挡不住的，庸俗化的生产线在AI出现之前就已经运转了几十年，而且运转得极其顺滑。有的博士整个学术生涯完全踩着热点的节奏走：空间理论火的时候套列斐伏尔，数字人文火的时候跑一遍词频统计，生成式AI火了就急急忙忙写一篇综述式的"机遇与挑战"，五年下来主题横跨好几个风口，却没有一条真正属于自己的问题意识。

G | 有的博士论文里每一页都是"某某学者指出""某某理论认为"，脚注比正文还密，遇到分歧从不表态，只会写一句"二者各有侧重，均具有重要学术价值"，甚至连页码错误都从二手转引里原样照抄。有的博士手里永远只有几把现成的西方理论锤子，研究婆媳关系套福柯的规训，研究躺平套韩炳哲的倦怠社会，从不追问这把锤子在中国的语境里是否水土不服。

H |     有的博士最擅长把一句大白话拆解成一串诘屈聱牙的学术黑话，把"年轻人不想结婚"包装成"现代性视域下亲密关系的祛魅与传统家庭伦理的叙事危机"，通篇每个字都认识，连起来却不知所云。

I | 有的博士把针尖大的一块领域考据得严丝合缝，却对学术史的整体脉络、对真实的社会人生毫无感知，一句"这个不在我的研究范围内"就打发了所有超出自己领域的追问。还有的博士从选题到框架到参考文献都是导师给的，答辩时被问到课题之外的问题，第一反应永远是"我导师的观点是……"，而不是"我认为……"。    《6种平庸得令人发指的文科博士》描绘的平庸画像表面上虽然各不相同，但真正共同的特征只有一个：研究者不再围绕自己的问题组织知识，而只是围绕评价体系组织知识。前者追求理解世界，后者追求满足指标。AI只是把后一种知识生产方式进一步自动化了——它没有发明这种生产方式，它只是让这种早已存在的生产方式变得更快、更省力、更难被察觉。

J | 这六种画像没有一种依赖AI才能成立，它们全部产生于AI降临之前，而且此刻依然在无数高校里稳定地自我复制。它们背后的真正推手，是核心期刊的发表压力、毕业的硬性要求、职称评审的量化规则——这套激励结构逼着人选择"安全的平庸"而不是"有风险的深刻"，而这套结构比任何一次技术革命都更古老、更顽固。                                  制度不是为了防范庸人，而是防止优秀者反被淘汰出局                              对文科平庸的讨论经常会错误地陷入"坏人视角"里——申报制度是为了增加庸人的作弊成本，是为了不让庸人得逞。但如果我们换一个角度，问一句"制度到底是为谁存在的"，答案会完全不同。

K |     制度从来不是为了改变坏人，而是为了保护好人。

L | 版权制度是最贴切的类比：版权从来无法真正消灭盗版，盗版永远存在，而且技术越发达，盗版的成本越低。但版权制度依然被认为是必要的，因为它保证的不是"盗版者受到惩罚"，而是"真正的创作者还有继续创作下去的激励"——一旦创作和抄袭在市场上卖出同样的价钱，退出市场的不会是抄袭者，而会是那些投入了真实心血、因此成本更高、价格上没有竞争力的创作者。

M |     AI申报制度的逻辑与此完全相同。它真正要保护的，不是文科共同体某种自我想象的纯洁性，而是思想劳动本身的市场价值。设想一下，如果这道防线完全不存在：一个认认真真读了两百本书、花了三年时间反复推翻重来才写出一部专著的学者，和一个熟练使用提示词、半小时内生成一篇形式同样工整的写手，在期刊编辑、评审专家、乃至普通读者眼中，将变得完全无法区分。这时候，真正被淘汰出局的不会是那个提示词写手——他成本几乎为零，可以无限次投稿、无限次试错；被淘汰的，会是那个把三年时间都押在一本书上的人，因为他的产出速度永远追不上零成本的复制者，他在纯粹的数量竞争中注定失败。于是我们看到一个此前的论证从未触及的危险：AI造成的最坏结果，不是庸人变得更猖獗，而是优秀者被迫退出这场竞争，因为这场竞争的规则已经变得对他们极其不利。申报制度真正的功能，正是在这个意义上托底——它不指望消灭庸人，就像版权制度从不指望消灭盗版，它只是要保证认真做事的人，还有继续认真做下去的理由。

N |                该图片使用了AI生成技术                                   比庸俗化更深的危机：可区分性的坍塌与假货市场                              如果说前面涉及的是"谁被保护"的问题，那么还有一个更底层的问题需要追问：AI到底改变了什么？答案也许不是"庸人变多了"，而是"庸人与优秀者之间，变得越来越难以被分辨"。在AI出现之前，庸人和优秀者当然一直同时存在，但市场上始终留着几道天然的门槛替读者做初步筛选——阅读速度、写作速度、资料整理的耐心、语言表达的精细程度，这些能力上的差异会随着时间自然拉开距离，让优秀者慢慢从人群中显影出来。AI几乎抹平了这几道门槛：写作速度不再是稀缺能力，资料整理可以瞬间完成，语言表达的精细程度也可以被模型模拟到相当高的水准。于是出现一种此前从未有过的新危机——优秀的人并没有变差，庸人也没有真的变好，但二者在文本表面呈现出的样子，正变得越来越接近。    这本质上是一种信号失灵。经济学里有一个经典模型可以精确描述这种局面：阿克洛夫在讨论旧车市场时提出，当买家无法区分车况好坏时，市场会逐渐只剩下劣质品，因为好车的卖家发现自己卖不出应有的价钱，只能选择退出，这就是"柠檬市场"效应。斯彭斯进一步指出，市场之所以还能运转，是因为存在各种"信号"——学历、证书、履历——让优秀者有办法把自己和平庸者区分开来，而信号一旦失灵，能力再强的人也无法证明自己的能力，最终整个市场的定价机制都会失效。人文学术的评价体系，长期以来依赖的正是几种隐性信号：行文的成熟度、论证的绵密度、引证的准确度。这些信号原本能大致把"真正下过功夫的人"和"混日子的人"区分开来。AI最危险的地方，恰恰在于它让这些信号大规模贬值——当所有人的文本表面都可以被打磨到同样光滑的程度时，市场就只能开始奖励"看起来优秀"而不是"真正优秀"，久而久之，真正的能力会失去被投资、被培养的价值，因为投入真实功夫换来的回报，和熟练使用工具换来的回报，在市场上再也分不出高下。

o | 所以AI最大的危险，或许不是制造了更多庸人，而是制造了一种"所有人看起来都差不多优秀"的假象，而这个假象一旦稳定下来，比单纯的庸俗化更难被扭转，因为它连"谁该被淘汰"这件事本身都变得无法判断。                                  边际成本坍缩：从思想稀缺到表达过剩                              文中反复使用"通货膨胀""符号过剩"等比喻，其实都可以归结为一个更严谨的经济学概念：边际成本。在AI出现之前，人文学科的思想供给天然是有限的——多写一篇论文、多写一本书、多完成一次综述，都需要大量新增的、无法压缩的人力劳动。

p | 这种劳动上的稀缺性，本身就是一种天然的产量调节机制。

q |     AI几乎拆除了这道机制。增加一篇形式合格的文本，其边际成本迅速趋近于零。整个知识生态因此第一次进入一种近乎"无限供给"的状态，而真正发生变化的，并非论文数量简单增加，而是思想表达开始出现类似于货币通货膨胀的现象。当一种货币可以被无限印刷时，流通数量固然暴涨，但每一个单位所代表的实际价值却同步下降；同样，当形式规范、语言流畅、结构完整的文本可以被近乎零成本地持续生成时，这些文本本身所承载的知识价值，也会不断被稀释。    从这个意义上说，工业革命降低的是物质生产的边际成本，使商品从稀缺走向充裕；AI革命降低的则是思想表达的边际成本，使"看起来像样的文字"从稀缺走向充裕。真正稀缺的资源因此发生了转移：今天已经不是"能否把话说得规范、流畅、漂亮"，而是"是否拥有真正值得表达的思想"。表达本身越来越容易获得，真正难以复制的，是一个判断如何经过长期阅读、反复思考、自我修正与责任承担之后最终形成。

r |     这意味着，AI时代真正受到挑战的，不只是知识生产方式，更是知识评价方式。如果未来的评价体系仍然主要依据表达是否规范、语言是否流畅、是否符合学术写作惯例来进行评价，那么它迟早会被边际成本的坍缩所击穿。评价标准最终必须完成一次根本性的转变：从主要评价表达，逐步转向评价思想本身。    当前关于AI申报与使用规范的讨论，更多是在回答"文本是谁生产的""责任由谁承担"等问题，而未来还必须进一步回答一个更深层的问题：当优质表达不再稀缺之后，一个学术共同体究竟应该依据什么来识别真正的思想价值？这才是AI时代人文学科最终无法回避的制度挑战。                                            文科的独特脆弱性：过程痕迹与人的在场                              顺着前面的讨论，还可以进一步追问一个问题：为什么AI带来的这场冲击，在人文学科里显得格外剧烈，甚至比在理工科更令人焦虑？答案在于，两类学科对"真伪"的验证方式存在根本差异。

s | 理工科的真伪最终要接受物理现实的裁决——实验数据如果造假，重复实验时终究会暴露；药物疗效如果夸大，临床实践最终会被病人的真实结果所检验。

t | 物理现实是终极的、也是不讲情面的裁判，这使得理工科面对AI时，反而可以相对从容一些。即使AI参与了研究，真正的错误也会在现实世界中逐渐显现，制度未必需要过度依赖"申报"这样的前置约束，因为事后的验证机制本身就足够强大。    人文学科没有这样一个客观世界作为最终裁判。一篇关于"正义"的论文，一部关于某个历史时期的阐释，它的真伪不取决于能否被重复实验，而取决于共同体是否相信、是否认可、是否愿意在此基础上继续对话——换句话说，人文学科对真伪的验证，天然地更依赖"过程痕迹"和"共同体共识"这两样比物理现实脆弱得多的东西。过程痕迹，就是前面反复提到的那些逻辑裂缝、情感犹豫、反复推翻重来的笔迹，它们曾经是读者判断一篇文章是否经过真实思考的隐性凭证；共同体共识，则是学界长期磨合出来的、关于"什么样的论证方式值得信任"的默契。

u | AI恰恰最擅长在形式层面把这两样东西都伪造出来——它能生成毫无逻辑裂缝的完美论证，也能熟练模仿共同体认可的学术腔调，而这种形式上的完美度，对文科证据体系的冲击，远比对理工科证据体系的冲击更致命，因为理工科最终还有一个物理世界可以兜底，文科的兜底机制，从一开始就只是"读者愿不愿意相信"。    但这种脆弱性也恰恰给了文科一个理工科不太具备的反击资本：文科比理工科更有资格、也更有条件去理直气壮地要求"人的在场"。真正深刻的洞见，往往不是从检索和拼接中产生的，而是从漫长的阅读积累、田野中的具体际遇、人生本身的挫败与重来中生长出来——这些经验带有极强的非计算性，它们无法被简化为可供模型学习的语料，因为它们的核心不是"信息"，而是"这个具体的人，在这个具体的生命阶段，撞上了这件具体的事"。AI可以模拟论证的形式，却很难在短期内模拟"一个人真的经历过什么、因此真的相信什么"这件事本身。

v | 这意味着，文科在这场冲击里，既是最脆弱的一方，也恰恰是最有理由重新强调"主体在场"这个价值的一方——它输不起对过程和共识的信任，却也正因如此，最应该把评价的重心，从"文本读起来像不像深刻"，转移回"这个判断背后，是否真的站着一个用生命经验做过担保的人"。    回到最初的问题：文科防范AI，能防范滥用AI的庸人吗？现在可以给出一个层次更完整的回答。它能，在一个具体而有限的意义上：它给"借AI伪装省察"这一条特定的作弊通道重新装上了时间、责任与主体投入的门槛，也在版权制度的意义上，为那些认真投入的人保住了一份继续投入下去的理由，减缓了信号失灵和思想通货膨胀的速度。    但同时它又不能，因为在一个更根本的意义上，它无法消灭庸俗化本身。庸俗化的真正生产线——追风口、堆引文、套锤子、包装黑话、困守芝麻、依附导师——从来不需要AI的参与就能自我复制，它的病灶在评价体系的激励结构里，而不在算法里。

w |     这道防线值得保留，但不能被高估。它像给一条本就漏水的河道加了个局部闸门，能让"AI偷懒"这条支流流得慢一些、代价高一些，却挡不住整条庸俗化的河流。真正需要触动的，是上游的激励机制：如何让"有风险的深刻"在职业发展中获得比"安全的平庸"更高的回报？如何让一个花三年时间打磨一部专著的人，不至于在纯粹的数量竞赛里输给一个提示词高手？如何重建一套评价体系，让它至少能重新分辨"真正的思想"和"完美的表达"？这涉及期刊导向、评价标准、导师制度等多重改革，其难度远大于制定一张申报表格。AI没有制造这个问题，它只是第一次让这个问题拥有了工业化的生产能力，也因此第一次把这个问题逼到了所有人都无法再假装看不见的地步。

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