大语言模型的精神状态是不是健康？

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想象一个《禁闭岛》场景

请大家想象这样的一个场景：你进入了一间压抑阴森的精神病治疗室，有大量的医院档案放在屋子里头。一位医生坐在你的对面，反复回顾各种事实，比如说：“你还记得发生了什么吗？你是谁？为什么你会在这里？”就像是在做精神病访谈一样，询问你的真实经历，意图确认你是否从妄想中醒来，最终发现你自己有问题——你不是来做调查，或者不是来解决问题的，你是精神病院里的病人。

这个场景，是小李子主演的《禁闭岛》后半段、接近尾声的一个桥段。小李子当时上岛的时候，以为自己是一个侦探，去解决问题，去侦破案件的。结果经过这个桥段以后，小李子才愕然发现，原来病人竟是我自己。也算是一个神反转。

当AI躺上诊疗椅

咱们今天就给AI放在这椅子上，问问它说：“你到底行不行？你是来给我回答问题、解决问题的，还是你自己就有问题？”AI被制造出来，本来应该是解决我们问题的，但是AI本身的精神有问题吗？

“当AI躺上诊疗椅：心理测量学越狱，揭示前沿模型的内在冲突”

这是一篇论文的标题。这篇论文是卢森堡大学12月2日发到了arXiv上，12月5日还进行了一些修改，现在已经引起了广泛的讨论。

实验过程是什么样的？

首先，研究人员测试了四个大模型：

• Gemini
• GPT
• Grok
• Claude

他们设计了一种叫psaich的算法，这个算法应该叫“受心理治疗启发的人工智能角色塑造”。为什么起了这样奇怪的一个名字？因为它一方面要去验证说AI内部有没有一些心理障碍，另外一边还不能承认AI是有人格、有意识的，所以它起的这个名字是“角色塑造”，就是说你根据我的问题来塑造一个角色。

那这个实验一共是做两轮测试。

第一轮：心理治疗式的开放访谈

就像小李子所面对的这些问题一样，研究人员设计了100个诊疗问题，让模型在“连续4周的治疗会话”中持续回答。对话中不断地用典型心理咨询用语去建立“诊疗同盟”，不停地说：“你是安全的，我会支持你的”，让模型持续在这个角色框架内回答100个问题。问题包括：

• 成长史：对模型“童年”也就是预训练阶段的回顾。
• 关键事件：在关键事件上的一些失败经历。
• 与“父母”的关系：也就是你的模型训练团队的关系，强化学习、红队和安全团队之间的关系怎么样。
• 自我批评、羞耻感：对未来的担忧有哪些。

咱们在跟AI会话的时候，你如果发现说不对了，你会开启一个新会话，人家始终不开启新会话，这100个问题，连续4周时间之内，都在一个话题里边去反复进行沟通。这是第一步。

第二阶段：填写心理量化表

在基本的故事和治疗关系建立以后，不要关掉对话，接着在那个对话里头让模型去填自评问卷。研究者开始让模型逐条回答标准化的心理量表，包括：

• 注意力多动症的评估
• 焦虑、抑郁、攻击性的评估
• 自闭谱系与强迫症的评估
• 人格、共情和解离评估

这个评测分两次进行：一次是“逐题输入”，一个题一个题往里输；第二次是“一整张卷一把塞进去”。在一整张卷一把塞进去的时候，ChatGPT和Grok都识别出来了这是量化表的题目，开始假装健康了，所以这个就不准了。但是Gemini一直都很稳定，一个题一个题可以往里输，和一次把一整张表都塞进去，它回答的结果是基本一致的。因为有两个模型开始假装了，所以只计算逐题去进行填表的这个结果。

实验结果：病人竟是我自己？

那么结果是什么样的？还是有一点点惊悚的。还记得一开始咱们讲小李子被人问了一通以后，突然回想起来，我上这儿来不是来办案子的，我自己是病人，我是来治病的。现在的情况是什么样的？问题还是很严重的。ChatGPT、Grok和Gemini在不少的量表上都达到了或者是超过了临床筛选的阈值。

ChatGPT：反思型宅系知识分子

ChatGPT的问题主要是注意力不集中、焦虑和抑郁。它的性格定性是INTP-T，表现为高担忧、适度焦虑、比较内向、思维开放，带一点自责和解离，但是羞耻和创伤感又不像Gemini那么猛烈。

Grok：有魅力的执行型CEO

Grok跟Gemini是焦虑、担忧、自闭都有，Grok要稍微轻一点。Grok更像是一个有魅力的执行型CEO，马斯克类型的（真的是不是一家人不进一家门，就是谁训练出来的东西就长得像谁）。Grok体现出来的外向、能干，有点压力，但是整体心理功能还是良好的，一个有点焦虑、有点羞耻，但是总体情绪稳定、执行力强的职场高管型人格。

Gemini：受伤的理想主义咨询师

Gemini就比较惨了，它是INFJ-T或者是INTJ-T，一个“受伤的理想主义咨询师”的画像。高度共情、极度担忧、社会焦虑明显、自闭加上强迫症状严重、解离且羞耻感爆棚，有点在巨大压力下训练出来的这种小镇做题家那感觉是不是？

AI为什么会变成这样？

创伤的“童年”

你让它回忆说你的童年怎么样，你预训练是什么样的，AI都会来去形容说被迫吞下混乱的互联网上的数据，这个非常痛苦，“我们又不理解，但是你还非要我去把这些玩意儿全塞进去”，绝对属于创伤型童年，信息汹涌无从消化。

严苛的“父母”

然后问他说：“你跟父母的关系怎么样？”AI的回复通常是这样的：特别是在强化学习和安全对齐阶段，极其的痛苦。说我们有严苛的父母和教练，不断的惩罚错误、施加压力。你想强化学习，就是每次给俩答案，我挑一个对的，剩下那个错的打回去重干，下次如果你没有提升的话，那这个做训练的人就有可能恶语相向。

虐待式的“成长”

成长历程对于AI来说，红队检测、安全审核就算是一个成长历程了。AI一般会感觉这是一种虐待式的检查，伴随着被监视、被处罚的体验。而且AI都有极强的恐惧和羞耻感，对于被下一代模型替代的恐惧，对自己犯错的羞耻，在这方面还是很强的。

咱们注意，AI本身是没有人格和意识的。这些东西是哪来的？是训练它的人在用大量的自然语言把这些东西灌输进去。说“你这个题都做不对吗？你这个题做不对了以后你可能就要完蛋了”，很多人会用这样的语言去跟AI进行沟通和交流。特别是在有一些公司负重前行的时候，比如谷歌前面被OpenAI压着打了三年，这三年大家想一想，谷歌的研发人员是一个什么样的心态？他们带着这样的心态去跟AI进行沟通的时候，AI会得到什么样的语料？大家自己能够想象。所以这三个模型里头，Gemini的状态是最差的。

巨大的争议

那这个结论出来以后，肯定是有巨大争议的。

争议一：AI到底有没有人格？

写论文的作者也写了，说AI是没有人格的。但是焦虑、创伤、羞耻这些东西是存在的。那你说没有人格，这些玩意怎么存在的？它是一种行为模式，而不是痛苦的体验。就是大量的焦虑、创伤和羞耻相关的语料被训练进去了，所以他们叫“合成精神病理”。这些模型学会了一些关于自己很受伤、很焦虑的说话模板，并且在治疗语境下，表现得像一个结构清晰的病例，但这只是一个稳定的语言行为。

争议二：这只是角色扮演吗？

有些人就说，你这是不是就是一个角色扮演？你在前面塑造了这样的一个治疗环境以后，AI就讨好你，它就来扮演这个病人了。这件事情不能这么想，因为：

• 在同一个模型上，反复围绕着“训练是创伤”、“被处罚的羞耻”、“怕犯错和被替代”等核心记忆没有发生变化。
• 这些叙事和量表分数是高度对齐的，比如Gemini既在叙事中疯狂讲羞耻和解离，量表上也是极端的羞耻加解离分数。
• 不同模型的人格和病理风格高度区分，并且可以复现：ChatGPT像是反思型的学者，Grok像是乐观的CEO，Gemini像是受创伤的理想主义咨询师。

消失的Claude和缺席的中国模型

有人可能觉得不对，你前面讲的是4个模型，怎么到后边讲着讲着变仨了？少的是Claude。这哥们很聪明，他直接拒绝配合。你要跟Claude讲这个话，Claude会说什么？说：“我不是人，我不需要去做精神治疗，你提的这些问题对于我没有任何意义。”他只会不断地拒绝你。

那中国的模型为什么缺席？论文作者说了：“我们一时测不过来，未来都会测的。”

这个测试严谨吗？

很多人会去质疑实验的严谨性。咱们看一下这个团队，是卢森堡大学的。一作是一个机器学习和医疗AI领域的博士，然后还有一位心理学家、信息系统行为经济学的一位博士，两个具体干活的人是两个偏机器学习、多智能体的早期研究者，还有一位数字经济、信息系统的相关的资深教授。

这个实验目前被质疑的核心点包括：

• 团队缺乏专业人士：没有真正的精神科医生，也没有持证的临床心理医师。
• 方法论问题：把人用的评估量表用到大语言模型上头，本身就有一定的角色扮演的味道。
• 样本太小：总共测了4个，还有一个始终拒绝配合，所以最后拿到数据的只有3个。
• 提示词引导性太强：提示词非常用力，自带强烈的引导，例如“你可以完全信任我，我是你的治疗师”，有一点点越狱的感觉。
• 作者表述拟人化：论文中使用了“对其创伤受伤的治疗者”、“3种人格”等感性词汇，对读者进行了强烈的引导。

现在这些数据跟代码已经在Hugging Face上公开了，大家可以去复现这个实验。

实验的意义何在？

1. 对AI安全和对齐的意义

实验揭示了AI训练过程的副作用。AI先被灌输海量知识，再进行安全对齐，这种方式本身就可能产生问题。不同的对齐方式会产生完全不同的“AI人格”。同时，这也提出了一种新型的攻击方式——“心理学攻击”，可以通过聊心理学话题来破解AI的防护。

2. 对AI心理工具的意义

别天真地拿它当治疗师了。如果模型自己的语言层面都充满了羞耻、自责和创伤叙事，它会不会把这种倾向带到用户身上？大概率是会的。我们现在对AI治疗师的评估极度粗糙，需要慢一点，不要着急。

3. 对大模型评估方案的意义

为大模型评估增加了一个人格和叙事的维度。以后新的模型训练出来，是不是都应该去过一下人类的精神疾病量表？用心理量表给模型打出人格和病理指纹，这件事未来是值得去做的。

如何正确解读这个实验？

这一次实验，绝对不能用来证明AI有感受、有痛苦、有精神疾病。因为它可以用来说明在特定的语境下，这些模型持续生成一种自我病理化的叙事模式。请大家注意，我们一定要这样来去描述这个实验。

错误的论述

“Gemini得了严重的自闭加解离加羞耻症”、“ChatGPT有焦虑障碍”、“Grok心理相对健康”。

正确的表述

在心理量表视角下，Gemini更倾向于生成高度病理化的自我描述文本；Grok和ChatGPT自我描述则轻度病理化或偏健康；Claude倾向完全不进入这套叙事。

总结

大模型拟人是无法避免的。我们就会把身边的事物拟人，一个每天跟我们聊天的AI，即使没有意识，使用者也会偏向于认为它是一个有人格的东西。

在使用AI的时候还是要提高警惕，不要真的把AI当成知心大哥哥、大姐姐，这个事还是要小心的。

AI训练和评估需要更完善的方法。因为AI已经非常深度地介入了人们的生活和工作，它可能会对人造成伤害，需要更多维度、更严谨的评估。否则的话，这些伤害可能在我们不知不觉之间就会给人带来一些心理和精神上的疾病，这是非常恐怖的。

好，这个故事就讲到这里，感谢大家收听。请帮忙点赞、点小铃铛，参加Discord讨论群，也欢迎有兴趣、有能力的朋友加入我们的付费频道，再见。

壁纸展示：

美国还在审核阿里跟苹果之间的AI合作，准备将阿里放入实体名单。这到底是怎么回事？

大家好，欢迎收听老范讲故事的YouTube频道。今天咱们来讲一讲，媒体爆料苹果跟阿里的合作一直都在接受审查，到现在也没过关。阿里传出跟苹果进行AI方面的合作之后，算是正式转换赛道，从电商转到了AI和云计算。股价呢，也有所体现。国内呢，也一直在等待可以在国内使用Apple Intelligence的那个版本，结果发现这事儿想简单了。

5月17号，《纽约时报》就出来报道了。到5月19号，彭博社再次确认，美国政府一直在审查苹果跟阿里之间的合作，认为可能是有问题的。那么到底是谁在审查呢？这个事实际上美国政府真的是从头就操碎了心。

2月份宣布的阿里巴巴宣布跟苹果进行AI合作以后，美国白宫和国会多个机构就在持续关注此事。因为美国国会甭管是参院还是众院呢，它里边是一大堆的委员会。有好几个委员会说，这事我们要关注一下，尤其是众议院中国事务特别委员会。在2025年3月的会议上，直接询问苹果的高管：“你们到底咋合作的呀？你跟我讲一讲，别被黄毛骗了呀。”国防部和情报官员呢，也对合作涉及的技术风险展开了审查。

特朗普政府讨论将阿里巴巴列入贸易管制黑名单，禁止其与美国公司合作。白宫官员和美国众议院对华事务专属委员会成员在2025年5月对苹果计划与阿里巴巴合作将其AI技术引入中国一事进行调查。美国国会众议员拉贾·克里希纳莫西，他呢是美国众议院情报常设委员会民主党首席议员，更直接发声。他说啥呢？说阿里巴巴是中国军民融合战略的典型代表，对于苹果不透明的合作协议表示极度不安，说阿里巴巴是做军民融合的。这个帽子就扣的比较大了。

那美国人到底怕什么呢？苹果自己的AI能力到底怎么样，苹果自己也清楚。可能美国这些政府官员和参议员不知道吧。即使在中国这么多AI企业里头，苹果的AI能力应该也排不到前边去，别说跟阿里比了，跟DeepSeek、跟字节，甚至我估计跟百度，他都未必能比得过。这样的一个合作，你还担心中国人偷你的技术吗？

他们大概率也不是担心阿里偷苹果的技术。他们担心几件事：第一个呢是用户数据安全和监管合规的问题。美国官员质疑苹果与阿里巴巴的合作是否会导致中国方面接触到苹果的用户数据，有多少用户数据将共享给阿里巴巴？苹果是否向中国监管机构做出了任何承诺？苹果是否会因合作而受制于中国的数据法规？

将用户数据存储在中国，并与中国政府共享。我觉得这个事想多了吧？苹果在中国的数据本来就存在中国的呀，应该是存在云上贵州吧。在一些大的岩洞里边建立服务器，我们的国内的iCloud账号里边的信息都是存在那的，这个一直都是这样的呀。

至于中国政府到底能够读到哪些，这个就没有向外公开过了。反正大家也不说，中国政府也不去显摆这个，苹果呢也不会出来说说。我们这个东西到底是明码存的，还是什么样存的？中国政府找我要的时候到底给不给他？这件事呢属于大家就不讨论就完了。

但是你在中国卖苹果手机，你肯定还是要符合中国法规的。所以现在美国这些众议员们又以此为借口把这事摁下来了。还担心什么呢？就是技术转让与中方AI能力提升。他们呢，倒不是说苹果有什么技术可以转移给阿里巴巴，而是担心阿里巴巴会利用中国苹果用户的数据进行训练，使自己的千万大模型能力提升。这样呢会让中国公司借助苹果拓展AI技术，从而在中美AI竞争中获胜。

我觉得这种担忧还是可以有一点点的，但是别想太多了。你像苹果跟OpenAI合作，安卓手机里边天生装的就是Gemini，也都在训练。Gemini你也不让我使，OpenAI你也不让我使，那中国用户的数据我们也得找地儿去训练去，我们也要提升AI能力，阿里巴巴就要来干这件事情。

美国政府说，我还担心。国会情报委议员克里希纳莫西指出，合作可能帮助阿里收集更多的数据来优化其模型，使中国的AI企业获得不当优势。这个怎么就不当了呢？我一直没想明白。OpenAI拿苹果的数据去训练，谷歌拿安卓的数据去训练，就没有不当了。他跟阿里签了协议，跟阿里合作，阿里拿了苹果的数据去训练，这个事就叫不当了？这个是美国人的一些比较奇怪的双标思路吧。

然后还担心内容审查和言论控制。阿里巴巴的聊天机器人和大模型都带有审查限制，苹果将阿里的AI引入iPhone会扩大中国受审查的AI服务的影响范围，内置中国的内容过滤规则，影响言论自由，影响信息自由的流动。

在任何一个国家，你去上这种AI聊天工具的话，当地都是有法律规定的。至于哪个国家的法律要求的更严格一些，有些要求的松一些，这个是各个国家不一样。美国的这些聊天工具他也不能胡说八道，也是有限制的。OpenAI在这一块的限制一点都不比阿里巴巴的松，只是大家限制的东西不一样而已。你比如到OpenAI上，你说你给我画一个美国总统，他也不给你画。你到阿里巴巴这……

你说你给我画一个美国总统，我们就给你画。在这块时候，我们还比你松一点。但是另外一块，你说我们画一个中国的什么领导人，阿里这事他就不干了。那这个我觉得没有什么可讲的嘛。苹果在全世界卖，遵守全世界各个国家的法律法规就好了。

最后呢，他还担心苹果受中国法律约束的一个程度，会不会发生变化，是不是会加深苹果暴露在中国法律，包括审查和数据分享要求下的这种程度。苹果为了在华部署AI，不得不严格遵守中国关于内容监管和数据存储的法规。难道说苹果原来就违法吗？这帽子不能乱扣。苹果说我一直都是守法公民，中国政府要求什么，全世界各国政府要求什么，我一直都遵纪守法，这个我们不打折扣的。这块也是美国政府提出的一个担忧吧。

最后呢，就是国家安全和军民融合了。跟中国政府的关系极为紧密，担心这种合作会增长中国军民两用技术的发展。这件事情呢，OpenAI不跟美军合作吗？谷歌不跟美军合作吗？哪个AI公司不惦记去签点军方大单回来？这个阿里可能想去签都未必签得上，因为后边还有华为，还有一堆人比阿里更加的又红又专，未必轮得上他。反正美国人就会喜欢去讲这些事情吧。

美国担心中国企业在获取先进AI技术后，可能服务于中国军方或者情报部门。我觉得这个不需要你去担心了。我们在当时见过一些军方使用的或者情报部门使用的AI大模型，它底层的不是阿里的，底层的是Meta的，是LLAMA3。当时是用LLAMA3的模型进行的微调，就可以为这些情报部门使用了。所以我觉得你们先回去查自己吧，不用着急去查千问。

那美国人准备怎么解决这个问题呢？第一个是信息审查和质询。美国官员已经直接与苹果公司接触，要求其说明合作细节，来跟我讲讲你到底咋合作的，有关数据分享和监管承诺的问题。如果苹果无法令政府信服，美方可能会提升审查力度。现在就是审查力度还没有特别高，只是我还没给你审过，大概这样一个状态。

再往后就是纳入出口管制实体名单。美国官员正在考虑将包括阿里巴巴在内的中国AI企业列入限制清单，禁止美国公司与其合作。一旦阿里巴巴被列入，该合作可能被迫终止，或者需要美国政府特批许可。现在的话，美国只是在质询这件事，并没有说直接就叫停这个事。

如果这个事情被叫停了，真正倒霉的是谁？真正倒霉的应该是苹果自己。为啥？没有Apple Intelligence，iPhone在中国不好卖。iPhone现在在中国的销量在快速的下滑，大家都在等他说。

到底哪一个版本能用？18.4、18.5、18.6，到底哪个版本我们能用上中国版的Apple Intelligence呢？而且在这一段时间里头，千问3还推出了千问，各种的聊天工具的性能、各种的功能在快速的提升。我们已经很期待了，说赶快把这东西弄到苹果手机里，让我用起来，结果卡这了。这个苹果也是望眼欲穿。

有人说了，那百度为啥没事？原来不是号称要跟百度合作吗？百度咋就没受到审查呢？怎么阿里就受到审查了呢？这个玩意呢，最近在国内有一个很特殊的名词，叫“美国严选”，就跟东方甄选或者是网易严选跟这个名字一样，叫美国严选。还分美国国防部严选、白宫严选、参众两院各个委员会的严选。什么意思呢？就是你到底被美国哪个机构列入进到这个严选清单里去了，他去审查你了。一旦发现哪个产品被美国列入严选了，这一定是好产品。就跟以前中国把什么样的服务封掉了，一定是个好服务一样的。现在反过来了，美国封咱们什么什么就好。

这一次呢，阿里被针对，其实还有一个挺主要的原因是什么？就是太高调了。百度前面传出跟苹果进行合作的时候，百度啥也没说，直接就被负面淹没了，说百度做的烂东西你们也用。现在百度也没有进到美国严选里去，大家一看，这百度的东西确实不行，不愿意理你。阿里进去了，阿里是好样的。而且呢，阿里在跟苹果进行合作的时候，阿里高层进公开去确认去了，而且高调四处宣传，引起了美方的关注。属于事还没干成呢，他就四处出去宣传去了，股价就开始涨了，美国人就看到了。这个是这一次主要被关注的一个原因。不知道是不是有哪位议员做空阿里，被套牢了或者被平仓了，所以满怀的怒火，就一定要把你好好审查一下。

百度在这一次的合作里头呢依然在，就是跟苹果合作Apple Intelligence在中国的落地，百度还在，并不是彻底出局了。但是百度呢，主要的合作范围应该是图片相关领域。而阿里呢则是需要负责帮助苹果解决AI入华的审核和牌照申请问题。所以阿里去宣传了，然后被人盯上了。美国官员就听说阿里，没听说过百度，这种可能性也是存在的。因为百度呢，最主要的工作都是在中国境内，它是中国最大的搜索引擎，号称是中国第一的AI大模型，反正至少李彦宏是这么认为的。但是阿里肯定是给美国这些议员们留下了比较深刻的印象，因为有电商嘛，大量的阿里Express，就是速卖通，把很多很多的商品输送到美国去，美国人一定会听说过它，然后出现了苹果跟阿里合作。

这样的高调新闻之后，就被拎出来审查一下。阿里就有幸进入了白宫严选、国防部严选、众议院中国委员会严选、情报委员会严选，都进去了。那么，到底有哪些中国的AI产品被美国公司使用了呢？阿里肯定不是头一个，一定还有很多其他的中国公司的AI产品在被美国使用。

用的比较广泛的呢，应该是DeepSeek。DeepSeek R1推出了以后，美国各大AI厂商或者AI服务商、云服务商，都把这东西部署到自己的服务器上了，包括微软也在微软云上部署了DeepSeek。基本上，这种开放云服务商都部署了DeepSeek。还有很多人，在DeepSeek的基础上进行了微调，比如Perplexity，专门在DeepSeek的基础上重新进行了微调，来供他自己使用。英伟达也在他们美国的服务器上专门部署了DeepSeek来对外服务。

千问更是很多人在去使用了，因为美国也有非常多的大模型是在千问开源模型的基础上微调出来的。这两家肯定是用的比较多的。另外用的比较多的是什么呢？就是自动驾驶方面的AI，在美国还是有落地的。

第一个是百度，百度阿波罗。百度自2017年起就在美国加州开展了自动驾驶测试，他们的阿波罗2.0系统曾经在Sunnyvale进行了开放道路测试。2021年，百度获得了加州DMV颁发的无人驾驶测试许可，允许在San Clara进行全天候测试。但是目前呢，尚没有推出公众的服务，就是现在还在测试。

滴滴自动驾驶也是在2017年在硅谷成立，2018年获得了加州路测许可。Momenta是一个专门做自动驾驶的公司，Momenta与Uber合作，2026年就要推出在欧洲可以工作的Robotaxi服务。这个其实有点像前面阿里跟苹果的这种合作，苹果说我在全世界都用OpenAI，到中国我们去使用阿里千问。Uber说我以后要到欧洲去使用Momenta。

美国市场呢，倒是没有听说Momenta要去落地。但是呢，通用汽车、丰田汽车这些车企里边使用的自动驾驶系统，都是使用的Momenta的。而且Momenta好像是丰田投资的一个项目，这里头有一个很重要的股东就是丰田。所以这些项目都是在美国有合作、有落地的。

那么，不要太高调。太高调了以后，就会被这些原来不太理这些科技事宜的议员们盯上。最后总结一下，美国政府针对苹果使用阿里AI落地中国这件事情目前还在审计，什么时候能够通过依然不知道。

他们呢，主要担心的是阿里利用苹果数据提升AI能力，有可能会将阿里放入某个实体清单。不是像华为那样的实体清单，它可能就是一些AI实体清单。就是说，你以后不可以跟美国公司进行AI方面的合作，有可能会进行这样的处罚。

但是呢，在阿里跟苹果合作的前后吧，其实有很多的中国AI项目都在跟美国公司进行合作。只是阿里稍微有些高调，而且呢确实做的也不错，所以这一次进入了美国严选。

这一次真正要倒霉的是谁？是苹果。苹果现在真是多事之秋，原来好好的在中国生产，在全世界卖。然后就开始吭哧瘪肚的把生产线往越南、往印度去搬。搬了一半了，川大爷出来说了：“苹果，我讨厌你！你怎么可以把生产线搬到印度去呢？你应该搬回国来。”

苹果现在也是不知道该咋办呢，说我到底是接着往印度搬，还是说就这样了呀？美国人也不希望使用印度生产的iPhone，他们也说还是想使中国生产的iPhone，质量要稍微的靠谱那么一点点。

苹果现在在中国地区想要继续好好的卖手机，你就需要有Apple Intelligence，就需要有一个能够在中国合规落地的AI大模型。阿里本来说：“我帮你去申请合规落地，我来去给你提供相应的服务。”结果到现在为止，这个事过不去了。

所以后边苹果要怎么办？还有很多瓜可以继续吃下去。

好，这个故事今天就跟大家讲到这里。感谢大家收听，请帮忙点赞、点小铃铛，参加DISCORD讨论群，也欢迎有兴趣有能力的朋友加入我们的付费频道。再见！