MIT 的“人工智能与决策”本科课程（Course 6-4）似乎是一个结构化的项目，涵盖编程、算法、数学和概率等核心课程。学生需要从数据、模型、决策、计算和人类中心等五个领域中选择课程，培养专业深度。课程设计还包括沟通密集型课程和关注计算社会伦理责任的科目，确保技术与伦理平衡。
**全民基本收入（Universal Basic Income, UBI）**指政府向所有公民定期支付一笔无条件的现金，以保障每个人的基本生活需要。这一理念近年重新受到关注，部分原因是自动化和人工智能可能引发就业岗位减少，以及新冠疫情期间各国发放现金援助的实践让UBI的概念更加具体。支持者认为UBI可简化繁琐的福利体系、减少贫困和不平等，并为社会转型提供安全网；反对者则关注其财政成本巨大、对劳动动力可能的消极影响，以及实施上的挑战。本文将系统分析UBI在技术上的可实现手段、财政可持续性，以及对社会的影响，并结合2020年后的最新实验数据和各国案例，评估UBI的可行性和替代方案。
人类对争议性话题的讨论往往反映着时代的精神困境和认知边界。以下是Deepseek基于观察和逻辑推演整理的一些容易引发讨论的观点，Deepseek一再强调这些观点并不代表它的立场：这些观点实质是打开认知维度的钥匙而非结论，真正的价值在于：当面对令人不适的观点时，我们是否能超越本能的情感抗拒，进行严谨的逻辑验证和证据审视？在争议的迷雾中保持理性思考的能力，或许比执着于某个"正确"答案更重要。 然而ChatGPT则认为这是一个很有意思的清单，每个观点都充满争议，涉及科技、社会、哲学、经济、历史、艺术等多个领域。并逐一给出它的看法，分析其中的合理性、风险和潜在影响。下面就是ChatGPT的回答和深入研究。
别再焦虑被AI抢饭碗了。下次看见同事和ChatGPT较劲，你可以拍拍他肩膀：“兄弟，让AI写方案多没劲，咱们应该教它怎么写遗书——毕竟等它彻底取代人类那天，我们还能靠卖崩溃日志当非物质文化遗产。”
AI幻觉如同一把“双刃剑”——在需要严谨性的场景中需极力抑制，但在创意、教育、科研等领域，通过建立“安全沙盒”主动引导其幻觉，反而能开辟人机协作的新范式。关键是通过技术控制（如可信度阈值）、场景隔离（明确使用边界）和伦理规范，实现风险与收益的平衡。未来可能出现专门利用幻觉的“AI幻想工程师”职业，成为连接机器混沌思维与人类理性创新的桥梁。
当AI能解决所有明确定义的问题时，人类最高级的智慧，就是不断重新定义什么是问题。智人新物种，正是这个时代的”问题艺术家”。三个终极拷问——对企业：当AI能生成完美方案，您购买的究竟是答案，还是提问的权利？对从业者：当工具理性统治世界，您选择做算法的修理工，还是认知的吟游诗人？对文明：在硅基智能的确定性荒漠中，人类是否该保留最后5%的混沌火种？
我们正站在认知纪元的门口，手中握着一把双刃剑：剑刃一面刻着"效率"，能斩断所有已知问题的枷锁；另一面刻着"混沌"，将劈开AI确定性铁幕的裂缝。真正的认知革命，不在人机对抗的硝烟里，而在那些让AI陷入沉思的瞬间——当算法停止运转，当代码沉默不语，人类终于找回存在的终极意义：不是解答宇宙，而是不断重新定义何为问题。
多巴胺回路贯穿于大脑的奖励、动机、情绪和认知功能。当这一回路被“算法短视频”反复激活时，青少年的大脑在享受即时快感的同时也付出了代价——注意力被碎片化，耐心和现实兴趣降低，甚至可能对大脑发育产生深远影响。通过对多巴胺机制的深入了解，我们既能解释短视频成瘾现象的成因，也能据此制定相应的干预措施，帮助青少年重新掌控注意力与生活乐趣，避免成为多巴胺循环的被动参与者。正如一句话所说：“产品设计在利用你的本能，大脑中了圈套并非你的错。但走出这个圈套，需要对自己的大脑负责。” 通过个人努力和社会支持相结合，我们有望减轻短视频算法成瘾对下一代的负面影响，促使他们的大脑健康发育并学会与科技健康相处。
这场范式迁移的本质，是将教育从经验主导的"手工业"，升级为数据驱动的"精密工程"。当哈萨克族牧童通过AI优化获得与上海学生同等的拓扑思维训练时，我们终将实现教育最本质的承诺——让每个大脑都能获得最优发展可能。教育的终极算法，不是寻找标准解，而是创造个体发展的无限可能——这或许正是量化思维与深度推理带给未来教育的最大馈赠。
ChatGPT如何向Deepseek学习并优化OAI的下一个产品？DeepAgent 是基于结构化深度推理引擎的AI决策系统，通过问题拆解→知识融合→方案迭代→风险评估→动态优化五层验证框架将复杂问题转化为可执行的优化方案。