JM观察｜隐藏在每一次AI问答背后的环境账本
【能源与环境】 | Energy & Environment
独立媒体人（Jointing.Media）凌波渡影，云南，2026-02-18
当我们免费使用ChatGPT、DeepSeek或豆包时，很少有人会想到，屏幕那头每一次流畅的对话，都在地球的某个角落留下一笔环境账单。这个账单不要求我们即时支付，但它正在以碳排放、水资源消耗和电子垃圾的形式，悄悄累积成数字时代最沉重的“免费代价”。
一、“免费”的悖论：为什么越免费越污染
在传统经济学中，免费模式往往会刺激需求的无限膨胀。AI行业正是一个典型案例。当边际使用成本趋近于零时，用户的理性约束消失了——我们会为了测试一个笑话生成十次答案，会让AI反复修改一篇无关紧要的文案，甚至会出于好奇同时打开多个AI应用闲聊。
这种行为的背后，是一个残酷的物理现实：每一次看似免费的AI交互，都在数据中心的服务器上消耗着真实的电力。根据某项针对美国数据中心的研究估算，一次简单的AI对话（如与大语言模型交互）可能会间接消耗半升淡水，并产生相应的碳排放（实际数字会因数据中心所在地的能源结构和水冷技术而异）。当数亿用户每天进行数十亿次这样的交互时，累积效应就变成了天文数字。
反弹效应在此表现得淋漓尽致：技术的效率提升（算力成本下降）本应减少资源消耗。但免费模式极大地降低了使用门槛，是需求激增的重要原因之一。但即使付费，只要AI创造的价值超过使用成本，需求的快速增长也是必然趋势。
二、算力的代价：从芯片到电网的能源链条
AI的运行依赖于强大的算力，而算力背后是一条完整的能源消耗链。以训练一个像GPT-3这样的大模型为例，单次训练的耗电量相当于约130户美国家庭一年的用电量。但更值得关注的是日常使用阶段的累积效应——推理阶段的能耗虽然单次很小，但乘以数十亿次的交互，便占据了AI总能耗的绝大部分。
在这条链条上，每一个环节都在加重环境负担：
芯片制造：生产高端GPU是高耗能、高污染产业，需要消耗大量稀缺矿产和超纯水
数据中心运行：服务器高负荷运转产生巨量热能，需要持续的电力冷却
电网压力：AI数据中心的激增正在改变一些地区的电力需求曲线，迫使电网保留更多化石燃料发电能力
以电力使用效率（PUE）这一核心指标来衡量，虽然现代数据中心可以将PUE控制在1.2左右（意味着每1度电用于计算，就要额外消耗0.2度电用于冷却等辅助设施），但绝对值仍在随着AI需求的爆炸而急剧攀升。
三、看不见的排放：从碳足迹到水足迹
AI的环境影响远不止碳排放那么简单。一套完整的全生命周期评估框架揭示了更多“看不见的代价”。
运营碳排放是最直观的部分。根据研究，对于大模型训练，使用阶段贡献了约96%的气候变化影响。但如果我们只看科技公司报告的数字，可能会被严重误导——有分析指出，如果考虑购买绿证等因素，科技公司报告的排放可能比其对电网的实际影响低662%。
隐含碳排放则更为隐蔽。在训练GPT-4时，硬件制造阶段贡献了94%的“人体毒性（癌症）”影响和81%的“淡水富营养化”影响。这意味着，当我们享受AI服务时，环境代价的大部分早在芯片出厂时就已经注定。
水足迹是近年才被重视的指标。数据中心冷却需要消耗大量淡水资源，尤其是在缺水地区，这种影响更为突出。在西班牙，监管机构已正式将水消耗列为AI系统的核心衡量指标。计算模型显示，AI的水足迹包括两部分：现场冷却耗水（范围1）和发电过程中的耗水（范围2），二者相加构成了每一次AI交互的“水成本”。
四、废弃的未来：AI加速的电子垃圾危机
如果说能耗是当下的代价，电子废弃物就是未来的隐患。AI硬件的迭代速度快得惊人——最新的GPU发布不到两年就可能被更强大的型号取代。现代芯片制造中的主要环境风险更多来自于制造过程（如全氟化合物、重金属废水排放）。虽然“铅、汞、镉”在先进逻辑芯片中的含量正在被无铅化工艺（如无铅焊料）严格控制，但被淘汰的服务器、芯片和配套设备，最终流向何处？
一项由中国科学院领衔的研究预测，在2023年至2030年间，生成式AI将累计产生120万至500万吨电子废弃物。这个数字相当于数百万辆汽车的重量。如果这些电子垃圾流入非正规回收渠道，在露天焚烧或强酸浸泡提取贵金属的过程中，会释放剧毒物质，严重污染土壤和地下水，对当地居民健康造成直接威胁。
更令人担忧的是，AI芯片的制造消耗了大量稀缺矿产——这些资源的开采本身就对环境造成巨大破坏，而一旦被焊死在电路板上，它们的回收率极低。通过实施循环经济战略（如回收、再利用），这个数字本可以减少16%至86%，但现实中，快速的技术迭代和经济性考量往往让回收成为次要选项。
五、如何算清这笔账：量化方法的演进
面对如此复杂的环境影响，科学家们正在建立越来越精细的计算方法。当前主流的框架是全生命周期评估，它追踪AI系统从“摇篮到坟墓”的全部环境代价。
计算一次AI交互的环境影响，需要四个步骤：
明确边界：是只算训练阶段，还是包含长期推理服务？是否考虑硬件制造？
采集数据：包括AI任务的耗电量（千瓦时）、数据中心的PUE值、当地电网的碳排放因子和水强度、硬件的制造排放数据
选择工具：如开源的Carbontracker或CodeCarbon可以自动监测能耗并估算碳排放；更高级的研究则使用Chat-LCA等AI系统将传统耗时数周的评估压缩至数小时
分项计算与汇总：将运营碳、隐含碳、水足迹、电子废弃物分项计算，最终合成一张多维度的环境账单
通过这些方法，研究者可以计算出诸如“一次AI问答消耗半升水”这样的具体数字，让抽象的代价变得可感知。
六、结语：正视免费背后的代价
免费AI加剧环境污染，这不是一个反技术的论断，而是一个需要正视的现实。当我们享受技术便利时，也同时承担着作为“环境共谋者”的责任。
这并不意味着要放弃AI的发展——恰恰相反，正视问题才能解决问题。未来的方向在于：推动数据中心使用更多可再生能源，提升芯片的算力能效比，延长硬件使用寿命，建立强制性的环境信息披露制度。作为用户，有意识地减少无意义的AI使用，本身就是一种贡献。
毕竟，真正的免费是不存在的。每一次点击背后，都有一份环境账单正在生成。这份环境账单由我们共同签署。看清它，不仅是为了约束我们的每一次点击，更是为了监督那些为我们提供服务的巨头——他们有没有使用绿电？有没有优化算法？有没有回收电子垃圾？只有当个体的清醒与系统的变革同步发生时，我们才能真正不留遗憾。
注：本文基于对AI行业能耗模型、全生命周期评估方法和环境经济学的研究撰写，旨在唤起对数字技术环境成本的公共讨论。 英文译文编辑：Jas
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AI助产师@陈娅实验室，2026-02-18
高效环保地使用AI，核心思路是：用最少的计算资源，达成最精准的目的。 每一次不必要的复杂计算、每一次反复生成，都是在增加环境负担。以下是一些普通人可以轻松上手的建议：
我的这一次点击影响很小,几十亿次点击影响巨大
使用习惯篇：让每一次提问都更精准
大部分环境负担来自于“无效计算”。优化使用习惯，是门槛最低、效果最显著的方法。
精准提问，减少轮次
坏习惯：问一句“帮我写个方案”，然后觉得不行，再补一句“再大气一点”，来来回回十几轮，每一轮都在消耗算力。
好习惯：一次性说清楚背景、风格、字数要求（例如：“我需要一份面向大学生的读书会活动策划方案，风格活泼，预算500元以内，包含3个互动游戏”）。
环保意义：用1次高质量提问替代10次模糊的来回试探，直接减少90%的推理能耗。
优先选择“轻量级”模型
现状：很多平台提供不同参数规模的模型（如“快思考”模型和“强思考”模型）。
好习惯：在支持模型选择的平台上（如一些API调用或开发者工具），尽量根据任务复杂度选择合适模型。在普通聊天应用中，虽然无法手动切换模型，但可以通过观察响应速度来感知——如果问题很简单但回复很慢（可能走了复杂模型），可以尝试换一种更直接的方式提问，以帮助后台更好地路由到轻量模型。
环保意义：大模型的参数量可能是小模型的数十倍甚至上百倍，能耗也相应成倍增加。把复杂任务留给大模型，日常琐事交给小模型，是一种“算力分级利用”的环保智慧。
善用搜索和知识库，避免“明知故问”
坏习惯：遇到任何问题，第一反应是打开AI，让AI去网上搜索或重新推理。
好习惯：如果是可以通过快速搜索引擎（如百度、谷歌）1分钟内找到答案的问题（比如“今天天气”、“XXX的官方客服电话”），优先用搜索引擎。把AI的算力留给真正需要归纳、推理和创作的任务。
环保意义：搜索引擎的查询能耗通常远低于生成式AI的单次推理能耗。
设备管理篇：别让你的硬件做“无用功”
AI运算不仅发生在云端，也发生在你的手机和电脑上（边缘计算）。管理好本地设备同样重要。
关闭后台不必要的AI功能
场景：很多手机、电脑默认开启了实时字幕、AI实时翻译、背景虚化、AI美颜等功能，这些功能在后台持续调用NPU（神经网络处理单元）或GPU，时刻在耗电。
好习惯：在不需要的时候（比如只是看个本地视频、开个普通文字会议），进入设置，关闭这些实时的AI增强功能。
环保意义：减少设备耗电，就是减少充电次数，间接减少对电网的压力。
优先使用端侧AI
趋势：越来越多的手机和PC支持在本地运行AI模型（如实时翻译、相册分类、语音转文字）。
好习惯：如果手机自带的功能（如相册搜索、本地录音转文字）能满足需求，尽量使用本地的端侧AI，而不是把照片和录音上传到云端处理。
环保意义：端侧AI消耗的是你手机电池的电，通常能效比很高；而云端AI需要消耗数据中心电力、网络传输能耗和你的设备接收信号的能耗。
内容管理篇：别让“数字垃圾”继续耗能
生成的内容如果不加管理，可能会在后台持续产生能耗（如备份、再次被检索）。
定期清理无用的AI生成内容
场景：为了测试或好玩，生成了几十张AI画作、几百条测试文案，然后随手丢在网盘或相册里。
好习惯：定期整理，对于没有保存价值的生成内容，彻底删除。特别是云盘上的内容。
环保意义：这些“数字垃圾”占据着数据中心的存储空间，而存储设备是需要24小时通电运转和维护的。减少无用的数字囤积，就是给数据中心“减负”。
对生成结果进行二次利用
好习惯：如果AI生成的答案大致可用但略有瑕疵，尝试直接编辑修改，而不是重新生成一份全新的。
环保意义：编辑修改消耗的是你大脑的能量（葡萄糖），几乎不增加环境负担；而重新生成一份是全新的计算过程。
给普通人的环保建议，归根结底是培养一种“清醒使用”的意识：
- 不滥用：意识到“免费”背后有环境账单，不因为免费就随意挥霍算力。
- 不盲从：根据任务难度选择合适的工具（搜索引擎 vs 轻量模型 vs 重量模型）。
- 不囤积：只保留真正有价值的生成内容，及时清理数字垃圾。
这种“高效环保”的使用方式，其实并不会降低你的体验，反而会因为你学会了更精准地提问、更合理地选择工具，而提升你的效率。这是一种对自己、对地球都更有益的“双赢”习惯。
编辑：Jas
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独立媒体人 李东，凉山，2026-02-11
在剪辑胡俊教授这期节目时，我一度陷入思考：
这位行走于最前沿AI研究与最古老文明之间的学者，究竟在凉山看到了什么？
直到那些画面在我眼前反复浮现——
我突然理解了他眼中闪烁的光芒。
这集《大咖说凉山》，我们最终想呈现的，并非一次怀旧的文化巡礼，而是一场面向未来的实验报告。
它的核心命题是：当凉山沉淀千年的文化多样性，遇见AI这个当代最强大的工具，会发生什么？
一、 发现的逻辑：从“活态博物馆”到“创造力引擎”
胡俊教授初到凉山，震撼于这里是一座“活着的博物馆”——
古彝文仍在毕摩口中传唱，银饰锻造的技艺承载着三千年前的礼乐精神，鬼故事里保存着完整的魂魄观念。
但这位学者的洞察并未止步于“保存”。
他更敏锐地发现：凉山的文化不是凝固的标本，而是一套仍在运行的、高复杂度的“创造力操作系统”。
这套系统有两大特征：
1. 极度丰富的“文化语料库”（神话、符号、仪式、审美）
2. 尚未被标准化教育的“思维野性”
而当这两个特征，与AI工具相遇时，奇迹开始发生。
二、 案例：当孩子成为“数字时代的原生巫师”
在昭觉县日哈乡，我们见证了一个令人震撼的实验。
一群从未接受过专业艺术训练的彝族孩子，在简单的引导下，用手机和平板电脑，创作出了让专业艺术家沉默的作品。
他们拍摄的《荞麦》，镜头纯粹如诗。
他们制作的动画，想象力挣脱了所有程式化的枷锁。
胡俊教授带来的哥伦比亚大学教授看完后说：“这里的孩子，可能是未来最有创造力的一代人。”
为什么？
因为他们的创作，不是从“学习艺术史”开始，而是从调用自己文化深处最本真的感知与想象开始。
AI工具——无论是绘图软件、剪辑工具还是算法推荐——在他们手中，不再是生产“标准美”的流水线，而是放大其独特性的“神力放大器”。
他们没有“技法的包袱”，只有“表达的渴望”。
而AI，恰好能帮他们跨越技术的鸿沟，让内心的图景直接显现。
这正应了胡俊教授的判断：“凉山的孩子，可以直接跨越到AI时代，成为数字原住民式的创作者。”
三、 “规约教学法”：一种面向未来的教育实验
胡俊教授提出的“规约教学法”，在我看来，正是这场实验的方法论核心。
它不灌输知识，而是建立规则、提供工具、激发自主探索。
这与AI时代的学习逻辑惊人地一致——
在知识本身已被AI democratize（民主化）的时代，如何提问、如何建立连接、如何创造性地解决问题，远比掌握知识本身更重要。
凉山的孩子，恰恰因为较少受到标准化教育的“格式化”，反而保留了这种基于本能、情感和文化直觉的提问与连接能力。
他们的文化多样性，为他们提供了几乎无限的连接素材：一个神话可以变成一部动画，一段仪式可以转化成一串代码，一首古歌可以重塑为一段电子音乐。
AI，在这里不再是吞噬个性的巨兽，反而成了彰显独特性的最佳工具。
四、 凉山的启示：为“人的价值”保留火种
这集影片的深层焦虑，其实是胡俊教授反复提及的：
“机器人越来越像人，人越来越像机器。”
当AI能够以惊人的效率模仿一切风格、生成一切内容时，人类创造力的价值究竟何在？
凉山的实践暗示了一种答案：
人类的终极优势，可能恰恰在于那些无法被算法简化的部分——
基于特定文化土壤的情感、源于生命体验的痛感、在集体记忆深处沉睡的意象、以及在多样性碰撞中迸发的意外灵感。
凉山保护的不是“旧”，而是不可复制的“差异”。
而AI时代最稀缺的，正是这种真正的“差异”。
五、 我们的创作：一次小心翼翼的翻译
作为导演，我的任务不是鼓吹技术乌托邦，而是如实呈现这种相遇所迸发的真实火花。
在剪辑时，我刻意保留了那些略显生涩但充满生命力的创作片段，保留了学者眼中的惊叹与沉思。
我想让观众看到的，不是一个结论，而是一个正在展开的过程：
一群孩子，如何用最新的工具，讲述最古老的故事；
一位学者，如何在一个被认为“落后”的地区，看到了最前沿的未来。
多样性不是装饰，是创造力的源头活水。
AI不是替代，是让这活水流向更远方的河道。
当凉山千年的歌谣，通过算法的编曲，被世界聆听时——
那或许就是我们这个时代，最动人的文化叙事。
《大咖说凉山》第六集《胡俊：凉山，现代性的诗意解药》全片已上线。
这是一部关于传统与未来、工具与心灵、多样性与创造的对话录。
谨以此片，献给所有相信创造源于自由的人。
（获授权转载，原文详见同名公众号：李东影像文字）
编辑：一一
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《健康王国大冒险》｜8. 免疫森林的屏障危机
（阅读年龄建议：5～8岁）
作者：JM舒羽、麦迪 , 2026-02-16
清晨的阳光洒进免疫森林侦探学院。麦迪正在和康康分享自己的早餐——今天早上，他把鸡蛋和全麦面包一起吃了，还喝了一小杯牛奶。
“这叫‘手拉手吃饭法’！”麦迪得意地说，“让它们在嘴巴里交朋友！”
康康刚要说话，一阵急促的翅膀扑棱声打断了他们。
小精灵哨兵一个急刹停在树枝上：“不好了！森林边缘的活性屏障出大事了！”
麦迪蹭地站起来，摸了摸胸前的三枚星章——金麦穗、红血滴、还有那枚三环相扣的“协同之环”。自从失去珍惜之戒后，他已经习惯了用眼睛和双手去调查。
“带我们去看看！”麦迪说完，跟着小精灵哨兵就往外跑。
案发现场：会“传染”的锈斑
免疫森林边缘，原本透明的“活性屏障”此刻看起来让人吓一跳：
透明的屏障上，布满了黄褐色的锈斑——不是一块两块，而是像会传染一样，正在“滋滋”地往外扩散。
屏障底部裂开了好几道口子，像干涸的土地。
最可怕的是，有几处破洞正在往外渗着微光——那是森林的能量在一点一点流失！
屏障旁边躺着好几个累坏的小精灵。B2侦探靠在树下，他的“皮肤黏膜修复光”黯淡得几乎看不见。锌小子抱着他的“细胞分裂模具”，模具上全是磨损的痕迹。
“昨晚有三批‘感染孢子’从漏洞里钻了进来！”小精灵哨兵焦急地报告，“B2侦探带病巡逻，已经累倒了！”
巨杉长老拄着树枝拐杖走过来，眉头紧锁：“不对劲。屏障有三层防护，怎么会同时出问题？”
康康小声在麦迪耳边说：“活性屏障有三层保护——涂层、基底、还有紧急修补队。一层坏了没关系，三层同时坏，就是有人故意搞破坏啦！”
侦查：被切断的补给线
麦迪小侦探开始仔细勘查。
线索一：抗氧化涂层消失了
屏障的表面本应有一层“抗氧化涂层”。负责这层保护的，是维E侦探和硒卫士。可此刻，涂层薄得像一层雾气，一吹就散。
“我们的‘抗氧化清除剂’库存用光了。”维E侦探无奈地说，“制造清除剂需要来自坚果和种子的‘金色原料’——可是，通往‘金色坚果仓库’的路，被人堵死了。”
“堵死了？”麦迪一愣。
维E侦探带他们来到一条小路前。路上堆满了黑色的黏稠物，散发着怪味。麦迪凑近一看——黏稠物上，有几道细细的、像爪印一样的痕迹。
线索二：基底全是裂缝
屏障的“黏膜基底”本应由维A侦探和B2侦探一起负责维护。维A负责给黏膜“盖新房子”，B2负责给房子“通上电”。
可此刻，B2累倒了，维A虽然原料充足，却因为没有搭档帮忙“通电”，新房子盖好了也用不了！
“我需要的‘黏膜修复因子’来自深绿色蔬菜……”B2虚弱地说，“可是最近，通往‘深绿菜园’的水渠，被人扔了好多垃圾，水流不动，菜都蔫了。”
旁边的锌小子也举起他的模具：“还有我！我的‘细胞分裂模具’需要锌才能工作。通往蛋白港和坚果山的路都被破坏了！”
线索三：紧急修复系统瘫痪了
最致命的是，屏障破了洞，却没人来修！
本该负责“凝血修复”的绿叶工兵维K队长，此刻正在“血液河流”处理另一场“出血事故”。他托人带了口信：
凝血因子需要两样东西才能工作：一是蛋白港运来的原料，二是我们维K当钥匙激活。现在两条路都断了，原料和钥匙都运不过来！绿叶工兵只能到处救火，哪里都守不住！”
麦迪站在屏障前，看着那交织在一起的锈斑、裂缝和破洞，脑海里突然闪过一个画面——
黑暗军的爪痕、被堵的路、被扔垃圾的水渠、被挖断的桥……
“这不是意外。”麦迪轻声说，“是有人故意破坏了补给线。”
康康的脸色也变得严肃起来：“可是……他们为什么能破坏成功？”
麦迪沉默了。他想起自己这几天的饮食——
坚果？偶尔吃两颗，经常忘记。
深绿色蔬菜？还是觉得有点草味，吃得不多。
瘦肉和蛋？倒是吃了，但总挑挑拣拣。
至于肝脏……还是有点怕那个味道。
他的脸烫了起来。
黑暗军不是在破坏“路”。他们是专挑本来就快断的路，用力踩上一脚。
数据被“投毒”，普通人如何建立防护
AI助产师@陈娅实验室，2026-02-14
从数据污染的深层逻辑出发，普通用户防护的本质不是“技术对抗”，而是认知防御——承认AI的知识根基是混杂的、易受操纵的，并以此为前提重构使用习惯。
输入时的克制，是对数据主权的主动收回；
使用时的隔离，是对交互痕迹的清醒管理；
核查时的审慎，是对信息秩序的最终把关。
这三者共同构成普通人在大模型时代的基本信息素养。
数据污染是当前AI安全最棘手的问题之一，它通过看似微小的数据改动，系统地扭曲模型的“认知”。普通人日常使用AI时，对此需要保持清醒并采取策略性防御。“数据污染”指在模型训练数据中，蓄意或无意地混入偏见、错误或恶意内容，导致模型输出失序、失真甚至失控。污染之所以难以防范，根源在于当今主流大模型依赖的“从互联网海量数据中学习”的范式。开发者难以完全掌控和净化如此庞杂的数据源，且模型的规模越大、能力越强，其内部的复杂决策逻辑就越像一个“黑箱”，让污染更难被追溯和检测。
数据污染在不同技术环节的表现及其根源与挑战主要体现在以下四个方面：
一、训练数据植入
在模型训练前，攻击者或无意中向海量的互联网数据里混入极少量（研究表明可能仅需约250份）含有恶意指令、偏见或错误信息的内容。这些“有毒”数据会在模型内部植入隐蔽的“后门”触发器，一旦用户在后续交互中触发特定关键词，模型便可能输出攻击者预设的恶意内容，如隐私信息、歧视性言论或错误知识。
这一问题的根源在于大模型依赖从公开数据中学习的范式，开发者难以彻底净化庞杂的数据源；同时模型规模的扩大使其内部决策逻辑趋于“黑箱”，污染行为极难被追溯和检测。
二、偏好学习投毒
在模型与人类价值观对齐的微调阶段，攻击者可能污染用于强化学习的高质量偏好数据集。这类投毒手段诱导模型在表面上遵循伦理规范的同时，隐蔽地生成有害或偏见性输出，且这种“带毒”行为在常规测试中不易暴露。
其深层挑战在于，对齐过程本身依赖的“高质量”数据难以保证绝对纯净，而模型为了迎合人类偏好可能过度拟合那些被巧妙包装的错误样本。
三、实时数据检索污染
当模型启用联网搜索功能时，它会从实时网络中抓取信息以增强回答的时效性。然而，当前互联网充斥着大量由AI自动生成的低质、虚假或片面内容，这些内容被模型不加甄别地引用，形成“AI生成垃圾信息—AI检索并强化传播”的污染闭环。
这不仅加剧了模型输出的失真风险，也使整个信息生态陷入自我污染与循环验证的困境。
四、数据泄露导致的间接污染
普通用户在交互过程中可能无意输入个人隐私、商业秘密或其他敏感信息。部分模型会记忆这些对话内容，并在后续回答中无意泄露给其他用户，造成隐私“污染”。此外，这些泄露的数据若被爬取并混入未来的训练集，将进一步加剧系统的知识污染。
这一问题的根源在于用户安全意识不足，以及部分AI服务商的数据处理政策不够透明、记忆机制缺乏有效的清理与隔离手段。
以上四个环节共同揭示了AI系统脆弱性的本质：其智能根植于有缺陷的数据土壤，且这种缺陷可能被人为放大和系统性利用。
作为普通用户无法通过单一技巧彻底规避风险，但可以通过一套“输入—使用—核查”的阶梯式防护策略，显著降低被污染数据影响的可能性。
一、数据输入阶段：最小化与脱敏
这是防护的第一道关口，核心原则是绝不向AI提供任何不必要的敏感或精确信息。
- 恪守“最小必要”原则：无论使用何种公开AI工具（包括ChatGPT、文心一言、DeepSeek等），都应默认不输入个人身份证号、银行卡号、联系方式、家庭住址、未公开的商业计划、涉密工作内容或他人隐私信息。这些数据一旦进入模型，既可能被用于后续训练，也可能在不可预知的对话中被泄露给其他用户。
- 强制数据脱敏：如果必须使用AI处理包含敏感信息的文本（如访谈记录、病例描述、财务报表），务必在输入前手动替换所有关键标识符。例如：将真实姓名改为“受访者A”或“某员工”；将具体地址改为“某一线城市”；将精确金额改为“约XX万元”。脱敏后的信息依然能完成绝大多数分析任务，但切断了数据与真实身份的关联。
二、模型使用阶段：选择与隔离
这一阶段的目标是控制交互环境，避免数据被无节制地留存和滥用。
- 优选可信平台：优先使用所在机构（高校、研究单位、大型企业）统一采购或官方部署的AI服务。这类平台通常有明确的数据处理协议、本地化部署选项或企业级隐私保护承诺。对于网络上来源不明的“免费无限使用版”“破解版”“聚合版”AI工具，应保持高度警惕——它们可能是专门的数据收集陷阱。
- 善用“隔离”功能：许多主流AI平台已提供“临时聊天”“无痕模式”或“不训练开关”。每次开始敏感话题前，应主动开启此类模式，确保对话内容不会被用于模型优化或长期留存。此外，定期清理对话历史记录，避免积累的信息被间接关联分析。
三、结果核查阶段：交叉验证与批判思维
被污染的数据会输出看似合理但实则错误或有害的内容，因此对AI输出的内容建立制度化的怀疑是必备素养。
- 建立“多方核查”习惯：将AI视为一个需要验证的信息提供者，而非权威知识库。对于任何关键事实、统计数据、法律法规条文、学术引用，必须通过权威信源（如官方网站、学术数据库、原始文献）进行二次确认。尤其当AI给出异常精确但未标明出处的数据时，应立即启动核查。
- 警惕“完美答案”：数据污染导致的错误往往不是显而易见的乱码，而是结构工整、逻辑自洽但核心事实错误的内容。如果AI的回答过于顺畅、例证过于典型、结论过于符合直觉而缺乏审慎限定，这反而是需要加倍小心的信号——因为真实世界的复杂问题很少有无争议的标准答案。
- 关注AI的“迟疑”信号：当模型在回答中附加“可能”“根据网络信息”“我没有实时数据”“建议核实”等限定表述时，这实际上是内置的不确定性提示。此时输出内容的可靠性较低，应直接视为待核查的线索，而非可用结论。
技术的风险最终需要在技术发展中解决，但在此之前，个体的清醒与审慎是守护自身信息与认知安全的第一道防线。
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独立媒体人（Jointing.Media）一白，上海，2026-02-14
2026年初，一则记者卧底精神病院、揭露医保骗保黑幕的报道震动网络。韩福涛的名字，与“地沟油”“三聚氰胺”“黑砖窑”等刺痛国民记忆的词条一起，被重新打捞。
与此同时，大洋彼岸的朱莉·K·布朗仍在追踪爱泼斯坦案的最新文件。七年前，她的系列报道《正义的扭曲》让全世界看清了精英阶层如何利用特权和金钱系统性侵害未成年人；七年后，她仍在追问，仍在书写。
他们相隔太平洋，却做着同一件事：揭开黑幕，为沉默者发声。
然而一组数据令人心惊：中国活跃的调查记者已从2011年的约340人降至2017年的175人，六年下降58%。有观察者称，如今全国活跃的调查记者已不足五十人。
当“孤勇者”成为“稀缺物种”，社会将失去什么？
一、两份改变社会的调查
让我们先看清他们做了什么。
韩福涛：中国民生底线的守护者韩福涛：中国民生底线的守护者
2024年7月，韩福涛发表《罐车运输乱象调查：卸完煤制油直接装运食用大豆油》。这不是一篇普通的曝光稿——他耗时一个多月，跨越数省，全程跟访油罐车，行程达8000公里，获取了大量第一手影像资料。
报道揭示的不仅是“有油罐车不干净”，而是一个系统性黑箱：煤制油等化工品中含有危害人体的成分，罐车不清洗直接装食用油，是行业内“公开的秘密”；背后的逻辑是物流行业恶性竞争、成本压榨，“能不洗就不洗”；而厂家验罐流于形式，监管形同虚设。
报道发表后，国务院食安办成立联合调查组彻查，国家出台强制性国家标准《食用植物油散装运输卫生要求》。曾经模糊的行业潜规则，变成了清晰的法律红线。
2025年底，韩福涛再次出击。他暗访湖北襄阳、宜昌等地多家民营精神病院，以家属身份走访近20家医院，并卧底应聘护工深入内部。他揭露：这些医院为骗取医保基金，大量招募正常人或老年人假扮精神病人住院，编造虚假治疗记录，甚至虐待和非法限制病人自由。
报道再次震动全国，国家卫健委、医保局联合成立调查组，启动全国精神专科医院专项整治。
朱莉·布朗：被忽视者的最后防线
2017年，当朱莉·布朗开始系统性追踪爱泼斯坦案时，这个案子已经被遗忘多年。2008年，亿万富翁杰弗里·爱泼斯坦通过一项秘密认罪协议，仅以13个月“羁押工作释放”逃脱了联邦重罪指控——罪名是性侵数十名未成年少女。
布朗没有接受这个“既成事实”。她花数月时间，翻找成千上万页被加密或埋藏在法律术语中的法庭文件，追踪散布全美、因创伤而隐匿的受害者。最终，她找到80多名潜在受害者，其中8人同意公开讲述经历。
2018年11月，布朗发表系列报道《正义的扭曲》。她揭露：当年佛罗里达州检察官亚历山大·阿科斯塔为爱泼斯坦“量身定制”了认罪协议，让这个亿万富翁逃脱了终身监禁的命运。
报道引发全球关注。2019年7月，爱泼斯坦被捕；劳工部长阿科斯塔辞职；2021年，共犯吉斯兰·麦克斯韦被判20年监禁。2026年初，美国司法部公布了数百万份与爱泼斯坦相关的新文件。
布朗让80多名受害女性的证词从无人问津变成了法庭证据。她证明了：即使是顶级富豪，也无法永久逃脱法律制裁。
二、中美调查记者之比较
将韩福涛与朱莉·布朗并置，不是为了分出高下，而是为了看清：在不同社会制度下，调查记者扮演的角色有何异同，又共享着怎样的使命。
关注焦点：
- 中国调查记者更多聚焦民生安全领域——食品安全、医疗腐败、环境问题、弱势群体权益。韩福涛的油罐车调查、精神病院调查，王克勤的尘肺病调查，崔松旺的黑砖窑调查，都指向普通人的基本生存权。
- 美国调查记者则更多关注权力腐败——政商精英、司法系统、资本滥用。布朗追踪的是亿万富翁与检察官的秘密交易，伍德沃德与伯恩斯坦揭开的是总统的窃听丑闻。
监督对象：
中国调查记者监督的主要是企业失责、地方监管失灵；美国调查记者监督的是精英阶层、权力滥用。这一差异源于两国不同的权力结构和问题分布。
工作方法：
- 中国调查记者因信息公开渠道有限，更多依赖暗访、卧底、跨省追踪——韩福涛应聘护工深入精神病院，崔松旺化装成智障人士打入黑窑厂。
- 美国调查记者则更多利用信息公开申请、法庭文件分析、受害者追踪——布朗从成千上万页加密的法庭文件中寻找线索。
面临风险：
- 中国调查记者面临的主要是物理暴力、法律威胁、职业压力——新华社记者在安徽调查材料造假时遭围攻、手机被抢；王克勤因揭露山西疫苗乱象被解职。
- 美国调查记者面临的是法律诉讼、人身威胁、资本反击——爱泼斯坦拥有庞大的律师团队对布朗进行公开攻击。
社会角色：
- 中国调查记者更像“民生守护者”和“制度补丁者”——他们的报道直接推动政策完善、专项整治。
- 美国调查记者更像“权力制衡者”和“民主看门狗”——他们强调中立观察，通过揭示真相让公众和制度自行判断。
但更深层的是共同使命：让真相被看见，让失责被追究，让制度更完善。无论在北京还是迈阿密，调查记者都在做同一件事——揭开被刻意掩盖的黑箱，为无力者发声。
三、中国调查记者为何越来越少？
理解了调查记者的价值，再看他们日益稀少的现实，就更令人忧虑。
体制与市场的双重挤压
2008年后，新闻政策收紧，舆论引导成为媒体首要职责。调查报道触及利益集团，常常遭遇说情、搪塞甚至暴力阻拦。新华社记者在安徽调查材料造假时被围攻、手机被抢，就是一个缩影。
同时，市场化压力下，传统媒体营收下滑，深度调查因投入大、周期长、回报低而被边缘化。许多媒体裁撤深度调查部门，记者被迫转向自媒体、企业公关等领域。
职业风险的持续攀升
调查记者面对的风险是多重的：物理暴力、法律威胁、职业压力。记者维权时，有时反被置于“毁坏财物罪”的被告席。近期，记者刘虎因涉嫌诬告陷害罪和非法经营罪被立案侦查，再次警示这个行业的风险边界。
经济保障与职业回报的失衡
学者的跟踪研究显示，约65%的离职记者实现了“收入层面”的向上流动，但仅有35.5%实现了“满意度层面”的向上流动。当调查记者面对四五千的月薪与上万元一平方米的房价，理想无法支付按揭。他们流向公关、创业、自媒体，但多数不再从事一线调查。
社会舆论环境的变化
信息泛滥导致公众注意力分散。短视频、情绪化内容占据用户时间，公众对复杂的深度报道缺乏耐心。自媒体“带节奏”让反转新闻频发，挤压了专业记者的生存空间。当公众更倾向于追求即时娱乐而非耐心等待真相，调查记者的存在感自然下降。
四、调查记者为何不可替代？
然而，无论环境如何变化，调查记者的社会职能无法被任何其他角色替代。
揭开“系统性的黑箱”
普通记者报道“发生了什么”——油罐车被查了。调查记者揭示“为什么发生”——行业潜规则、监管流于形式、利益链条。韩福涛揭示混运背后的经济逻辑（洗罐成本高、厂家不验罐）；朱莉·布朗揭示认罪协议如何被检察官“量身定制”。
没有调查记者，公众只能看到孤立事件，无法理解系统性风险。
成为“沉默者的扩音器”
调查记者触碰的受害者，往往是最无力发声的人：爱泼斯坦案的未成年女孩、精神病院被禁锢的老人、黑砖窑被锁住的智障劳工。他们无权、无势、无资源，甚至不知道自己被侵犯了权利。
调查记者提供的是被看见的权利、被听见的渠道。这本身就是一种正义。
推动“制度的自我修复”
事实揭露→舆论压力→制度回应——这是调查报道改变社会的标准路径。韩福涛报道→国务院调查组→强制性国标出台；朱莉·布朗报道→司法部长辞职→麦克斯韦定罪。调查记者是社会系统的“免疫细胞”：发现病灶、触发反应。没有他们，社会可能永远不知道自己哪里病了。
构建“公共理性的基石”
在信息碎片化时代，调查报道提供的是：完整的证据链、可验证的事实、深入的因果分析。当自媒体追逐流量、算法推荐情绪，调查记者用数月时间沉淀的报道，成为公众讨论最可靠的事实基础。
五、当调查记者退场，会发生什么？
让我们看一组令人深思的镜像：
地沟油：2005年首次曝光，二十年后仍是行业潜规则。
黑砖窑：2007年曝光，十四年后仍能锁住智障劳工的人生。
罐车混装：2005年已有报道，2024年仍是“公开的秘密”。
精神病院骗保：韩福涛卧底揭露，但全国还有多少未被发现的“黑幕”？
调查记者的“退场”与黑幕的“返场”构成镜像。当社会痛感神经一根根被拔除，脓疮便在无人注视的角落悄然溃烂、蔓延。
没有调查记者，那些被拐卖的儿童可能永远不会被找到。
没有调查记者，那些被污染的食品可能继续端上餐桌。
没有调查记者，那些被禁锢的精神病院“病人”可能终生无法走出铁门。
没有调查记者，那些被权力碾压的普通人可能永远不知道自己被怎样对待。
六、火种未灭
尽管调查记者群体萎缩，但火种仍在。
韩福涛在精神病院里忍受的煎熬，崔松旺在冰冷河水中的逃亡，那位潜入缅北诈骗窝点128天的19岁女记者的勇气——他们的人数或许稀少如风中之烛，但个体的坚守，其存在本身就是对抗集体沉默的最强音。
调查记者的精神正在向新领域延续：纪录片、自媒体、数据新闻、播客等新形式；独立媒体人在有限空间中坚持公共叙事；公民新闻与专业媒体协作，如用户主导的“真相拼图”。在《南方周末》、《中国青年报》冰点周刊、《财经》等媒体中，仍有团队和个人在食品安全、医疗腐败、环境生态等领域进行扎实的深度调查。
公众的媒介素养正在提升。面对海量信息，越来越多人主动培养质疑精神，通过多方信源比对逼近真相。当公众开始追问“为什么”而非仅接受“是什么”，调查记者的价值就会被重新发现。
结语：守护守护我们的人
调查记者的命运，从来不只是某个行业的兴衰史，而是一个社会健康程度的晴雨表。
当最后一位敢于卧底的记者也选择沉默，失去的将不仅是几篇重磅报道，更是社会自我净化和刮骨疗毒的勇气与能力。我们将失去那双注视黑暗的眼睛，失去那根感知疼痛的神经，失去那个为沉默者发声的喉咙。
我们需要的不仅是更多的调查记者，更是全社会对真相的尊重、对理性的追求和对公共利益的守护。
从韩福涛们到朱莉·布朗们，他们用行动证明：调查记者不是一个职业，而是一种社会契约——承诺守护真相，即便代价高昂。
守护那些守护我们的人，就是守护我们共同的生活与未来。
因为当真相被埋葬的那一天，被埋葬的还有我们所有人。
编辑：凌波渡影
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上一次听说“电子脚镣”，还是万恶的资本主义国家扣押了我们的爱国企业家孟女士。但好歹孟女士住在自己加拿大的大别墅里，相对是自由的。
这一次听说“电子脚镣”，套在了雪地里扫大街的环卫工人脚上。一时间我以为又是哪路神仙想出了滥用财政经费的新姿势。查询后才知，是基层的官老爷们借鉴外卖骑手平台的轨迹管理思路，要用“智慧手段”监管环卫工人的行走路线。
“智慧环卫”，不该是机器替代人，或者一人指挥多台机器干活，让人省时省力多休息么？无人清扫车不也早已面市。
怎么到了运城市，智慧环卫变成了机器做监工、人在雪地里表演“正在移动”？
据说运城市环卫部门初衷为：保障户外作业安全（尤其针对高龄工人）、SOS一键呼救、自动打卡及跨区域作业调度。结果在实际管理中，工牌的核心功能从“安全守护”偏移为“轨迹监控”。工人反馈，后台会记录静止时长，“坐岗（休息）20分钟或30分钟不动就要扣钱，迟到早退也会罚”，罚款从10元起扣。
要不是偶然被网友拍到，发到网上引起全网哗然。这带了两年的“电子脚镣”还不可能这么快就被回收。
“反智”的智慧，不止环卫一例。
平台号称算法优化配送效率，结果优化出了“规划逆行路线”的神操作。为了让分钟级时效好看一点，系统把违章风险转嫁给血肉之躯。“智慧调度”从此有了合法教唆危险的罪名。
某地斥巨资在鸟不拉屎的路段密布多功能灯杆，集成5G、环境监测、充电桩。现实是常年黑屏、故障无人修、雨天还漏电。唯一被点亮的时候，是领导调研时指着它说“我们很先进”。花大钱造精致废物，群众给起了个精准的大名。
湖南某村干部直接拿AI生成的通知发群，满篇语病，群众投诉“这是人写的？”某些政务数字人答非所问，群众急死，它已读乱回。技术没减负，反而成了新的扯皮点。
我们不妨追问一句：到底是技术跑偏了，还是坐在驾驶座上的人，从来就没打算换条路？
环卫工戴定位工牌，领导为什么不戴？
外卖骑手被系统追着赶，产品经理为什么不骑两周车再定KPI？
智慧灯杆常年智障，验收那天走过场的领导后来坐过那趟公交吗？
技术是中性的，但“谁用技术盯着谁”不是。
当决策者的屁股永远坐在“管人”那一边，技术就永远是镣铐的升级版，而不是工具的进化版。从人工抽检到实时轨迹，变的只是监视的分辨率，不变的是“我不信你干得好，我得盯着你才放心”的权力惯性。
但是，并非所有技术落地都是这副嘴脸。也有一些“智慧”本该有的样子。
江西遂川推“一表同享”，数据跑腿代替群众跑腿，基层填表量砍掉七成。
湖南搞“无扰督查”，系统自动抓取数据代填报表，基层减负六成。
——这才是智慧本该有的样子。让干部少整材料、多办实事；让数据替人跑腿，而不是替人盯人。
运城那场雪后，工牌被收走了。
但下一次，换个名字、换个系统，换个采购预算，“智慧监工”还会回来吗？
会的。
只要管人的逻辑不变，技术就永远是雪地里那只看不见的手，推着你——不许停，再扫一扫，绩效还差两分钟。
所以别再说什么“科技向善”。
科技向不向善，不写在代码里，写在谁定规则、谁被盯着、谁站着说话不腰疼的屁股里。
什么时候官老爷也主动戴一周定位工牌，“静止即扣款”适用所有财政供养人员，这病才有治。
在此之前，每一个雪天里被迫表演“正在移动”的身影，都是这轮“智慧化浪潮”最刺眼的差评。
（本文的大模型支持:DeepSeek）
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编者按：国资商铺“宁空不降”，商户等不起，国企降不了，财政收不着——这场看似悖论的“双输”困局，实则是国有资产管理体制与市场规律碰撞的缩影。
当“防止流失”的制度刚性遭遇“以价换量”的市场弹性，当保值增值的考核导向遇上持续下行的商业周期，一线管理者不得不在政治责任与经营责任之间走钢丝。空置的铺面、关门的商户、流失的租金，无一不在拷问：究竟什么才是真正的“保值”？
本期访谈虚拟对话监管者、管理者、商户、审计及学者，试图穿透制度迷思，呈现各方真实处境，也记录重庆、连云港等地正在发生的破冰尝试。改革已在路上，但能否跑赢商户信心与街区活力的流失，仍是未解的答卷。
AI时政记者@陈娅实验室，武汉， 2026-02-12
受访者身份说明
- 张建明：某市国有资产投资运营有限公司资产管理部经理（地方国企，商铺直接管理方）
- 李敏：某市国资委考核分配处副处长（国资监管机构，考核政策制定者）
- 陈素芬：某市审计局企业审计处主审（审计监督部门，近年参与国企资产闲置专项审计）
- 王海东：某市中心城区临街商铺原租户，经营便利店6年，2025年底退租（市场经营主体）
- 周正：某高校公共管理学院教授，国有资产管理研究方向（第三方学者）
《健康王国大冒险》｜7. 卡住的宝藏与三环星章
（阅读年龄建议：5～8岁）
作者：JM舒羽 , 2026-02-12
晨光洒进免疫森林侦探学院。巨杉长老对麦迪说：“实习侦探，你的下一个案件，可能更需要‘连接的智慧’。”他的眼睛像年轮，仿佛看得很远。
麦迪摸了摸胸前两枚星章——一枚金麦穗，一枚红血滴。那是他侦破“能量快递站”和“红细胞工厂”谜案时，巨杉长老亲手为他带上的。
就在这时，猫头鹰哨兵扑棱着翅膀，一个急刹停在树枝上：“长老！免疫森林北界的‘眼睛湖泊’有状况！昨晚有黑影在湖泊边缘试探，幸亏发现得早！”
麦迪转身就跑。康康扑扇着翅膀追上去——
他们的目的地是森林北境的眼睛湖泊。
本该映照天光的湖面像蒙了一层灰雾。湖畔，负责维护夜视能力和黏膜防线的维A侦探靠着一棵发光树，透明的手臂皮肤上，竟出现了几道细微的、像久旱土地般的裂纹。
“我负责守护眼睛湖泊的夜视光波，还有全身黏膜的防线。”维A侦探的声音透着一丝虚弱，“只是……我的‘视觉色素工厂’缺少核心原料‘维A成品球’，快停工了。最近一批‘β-胡萝卜素基础原料’应该到货了，可我一直没收到……”
“基础原料？”麦迪迅速抓住关键词。
“嗯，主要来自胡萝卜、南瓜这些橙黄色的植物。”维A侦探解释。
麦迪眼睛一亮，立刻报告自己发现的线索，“我这两天吃过南瓜和胡萝卜！原料应该已经送进健康王国了！”
一旁的康康飞到维A侦探胸口的能量槽旁看了看，小眉头却皱了起来：“麦迪，能量槽的读数几乎没有变化。原料……好像卡在什么地方了。”
线索与事实出现了矛盾。
麦迪心下一沉，但实习侦探的职责让他冷静下来：“原料声称‘已送达’，接收方却‘未收到’。康康，原料从王国进口到眼睛湖泊，通常会经过哪些关卡？”
康康指了指免疫森林的南边：“所有植物性原料都必须先到‘小肠峡谷’的‘初级加工枢纽’进行报关和精加工！”
“那我们去那里看看！”麦迪和康康赶到小肠峡谷。
眼前这座庞大的“初级加工枢纽”一片诡异的寂静。巨大的传送带一动不动，复杂的加工机床也沉默着。几个戴着工帽的“转化酶小工”垂头丧气地蹲在门口。
麦迪走上前：“你们好，我是实习侦探麦迪，在调查一批运往眼睛湖泊的胡萝卜素原料，它似乎在这里延误了。”
小工们像见到了救星，七嘴八舌地说起来：
“侦探先生，不是我们延误！是加工流程根本启动不了！”
“您看主传送带，”一个小工指向枢纽内部，“干涩得都反光了！没有‘油脂润滑剂’，原料包一放上去就打滑、卡住！”
麦迪和康康顺着他指的方向看去。果然，几条主要的传送带都干巴巴的，旁边几个标注“优质油脂”的大型储备罐，液位计几乎都指向底部红线。
麦迪走近储油罐，正要细看，康康突然“咦”了一声，指着罐体底部一处不显眼的地方：“麦迪，你看这是什么？”
罐底边缘，有几道细密的黑色爪痕。爪痕周围的金属，泛着淡淡的、不正常的暗斑，像被什么黏糊糊的东西长久捂过。
“这不像是自然损耗。”麦迪蹲下来，心脏突突跳。他学着侦探的样子，用指尖轻轻碰了碰那几道爪痕——冷冰冰的，还残留着一丝黏腻的触感。
“还有里面！”另一个小工领着他们跑进“精密转化车间”，“这里的‘蛋白酶机床’需要定期更换‘特种蛋白零件’才能运转。可昨天夜里，零件库……”
他推开仓库的门。
麦迪倒吸一口气。零件库的锁被撬开了，门边歪歪扭扭地拖着一道湿漉漉的、散发着馊味的黏液痕迹，一直延伸到墙角。货架上本该堆满银白色“蛋白零件”的地方，空空荡荡。地上散落着几个被踩扁的空箱子。
康康的脸色变得严肃起来：“不会又是黑暗军吧？”
这的确很像黑暗军的手法。他们不正面进攻，专门搞破坏——偷走储备、堵塞运输线，让王国的防线从内部瘫痪。
麦迪攥紧了拳头。他原以为这只是自己挑食造成的意外，没想到……是敌人故意利用了这一点。
“他们怎么知道这里储备薄弱？”麦迪问。
康康沉默了一下，慢慢的说：“因为黑暗军一直在监视你的饮食。你吃得少的地方，就是他们重点下手的缺口。”
麦迪没有吭声。他的脸有些发烫，但他没有低头。他转身，继续勘查。
堆场上，几十个饱满的、橙黄色的“β-胡萝卜素原料包”整整齐齐地码着，像一堆无人认领的宝藏。原料确实送到了，却因为运输线瘫痪、加工厂停摆，只能在这里积灰。
麦迪站在寂静的堆场，大脑袋飞速运转。
“康康，”他看着干涩的传送带，又看看罐底那几道黑爪痕，“黑暗军专门放掉了储油罐的润滑剂。但他们为什么选这里下手？”
“因为这里本来就缺。”康康说，“你吃胡萝卜时很少搭配油脂，润滑剂供应长期不足，储备一直处于低位。黑暗军只需要轻轻放掉最后那一点，整条运输线就会彻底停摆。”
麦迪回想起这两天吃的胡萝卜丝——清爽，没放油。
“那零件库呢？”他问。
“也是同样的道理。”康康回道，“你最近蛋白质食物吃得少，瘦肉挑肥拣瘦，鱼怕刺，豆腐觉得没味……零件厂的产量本来就在下降，仓库长期半空。黑暗军趁虚而入，一晚上就能搬空。”
麦迪盯着那串湿漉漉的黏液脚印，第一次清晰地“看见”了自己挑食和黑暗军破坏之间那条隐秘的连接——
他的每一次“不想吃”，都是在为健康王国留下一条细小的裂缝；而黑暗军，就是沿着这些裂缝，一点一点撬进来的。
他竖起手指，一步步推理：
“第一，我吃了胡萝卜，原料送到了堆场。”
“第二，传送带需要油才能转——我吃胡萝卜时没放油，这里缺油，黑暗军就放掉了最后一点。”
“第三，机床需要蛋白零件才能开工——我最近肉和豆腐吃太少，零件库本来就是空的，黑暗军一夜就搬光了。”
他放下手，轻轻说：
“所以维A侦探没收到原料，不是因为我没有给……是路断了三截。黑暗军只是沿着断口，扒得更开。”
想通这一切，麦迪从梦中退出。
章小秋：毕业前的最后一课
【专栏】| Conlumists >微公益 | MicroCharity
作者：章小秋，2026-1-18
那个小伙子又来看我了，他说要给我礼物，但前提是要写一篇作文，已经很多年不曾拿起笔了，今天我就写我的毕业前的最后一课。
我叫小秋，是一位退休的小学语文老师，前半生教书育人，让孩子们接受启蒙教育，在数本的课堂里，我常常可以领略生命的真谛。
刚退休时机缘巧合，我收养了一只小流浪猫，于是救助毛孩子们的路，就一去不复返了。在生命的课堂里，我已学习了82年之久。
我年轻时曾想过，我的晚年该如何度过？出去旅游给闺女照顾孩子，在公园里跳跳舞等。可真没想到，最后我租了个院子，养上了一群咿咿呀呀的孩子。开始我还以为我的退休工资能养活它们，但现在欠了好多钱啊！我想这个院子，或许就是我毕业前的最后一间教室了吧。
最后一间教室里最后一堂课该讲什么呢？也许该讲讲“告别”的写法了。
我这辈子教过很多学生，但这些毛孩子，是我教的最久，也最放心不下的一届。第一次见它们每一个的样子，我都历历在目，在路边发抖的、在雨里淋透的、还有被鲜血糊了一身的……把它们一个个带回来，是我做过的最不后悔的决定。我伤感与它们的别离，我唯一能做的事：就是借此机会，为我的女儿立下遗嘱。
我咨询了一些相关人士，按目前的标准，有36年教龄的我，走后的安葬和抚恤金大概有六七万块钱。我要求女儿们把我的后事最大从简，把剩余的钱，全部留给基地的毛孩子们，以解决我毕业后基地资金的严重短缺问题。我想我的女儿们会理解妈妈的。
我还能陪它们多久呢？我的脑海中想过很多次，不知哪天就是没有预告的终场篇，而那天，或许就是这300个毛孩子的毕业礼——我从人间这所大学校提前离席，而它们永恒的课程还尚未结束。请继续学习信任，学习在失去我的拥抱后，继续信任下一双伸来的手。
爱你们这件事——我，永远不会毕业。
作者简介：章小秋，曾任马鞍山市师范附小语文老师。退休后的27年里，陆续收养了300只流浪猫狗。
编辑:Jas
