面对AI，愚蠢成为人类护城河

柯洁说他找到赢AI的办法了。

不是变得更聪明，而是"装弱智"，下出违背千年棋理的臭棋，把AI拖进认知盲区。

与此同时，一部低成本的粗糙至抽象的电影《牛来》，冲上了几千万的票房。

这个世界正在奖励AI无法理解的东西：非理性、犯错、和敢于承担后果的愚蠢。

01

柯洁的"弱智战术"

2026年8月，围棋棋手柯洁表示：他找到战胜顶级围棋AI的方法了。

方法说出来能把围棋界气笑：装弱智。

开局沿一路无脑爬行，主动自填眼位，下出任何一个业余棋手都嫌丢人的无理手，把盘面搅成一锅粥，然后等AI自己犯错。

柯洁说，用这招甚至能让AI九子还赢。他还补了一句扎心的：当年对AlphaGo要是知道这招，说不定就赢了。

不过其实这套打法不是柯洁原创，源头是日本棋手芝野龙之介，一个职业二段兼程序员，又懂围棋又懂AI。

原理说穿了很简单：主流围棋AI是用人类高手棋谱训练出来的，它的整个神经网络都默认"对手是理性的，会走最优解"。一旦你突然开始乱下，AI的概率模型就失灵了,它没见过这么蠢的对手，它的剪枝算法把"应对疯子"的分支全剪掉了，于是它开始被动跟随，一步步被拖进它自己构建不了的混沌里。

这事儿的讽刺在于人类花了三千年把围棋推向"优解"的巅峰，AlphaGo把这件事往前又推了一步，结果人类发现破解的办法是退回到不会下棋的状态。

你跟AI比算路，等于跟计算器比算术；但你跟AI比"不讲理"，它根本没有这个模块。

更妙的是，这套逻辑正在AI行业本身重演。

8月20日，一个代号OxAlpha的匿名大模型悄悄上线OpenRouter。四天之内，它冲到全球第二，调用量破4万亿Token，结束了DeepSeek长达56天的霸榜。荒诞的部分来了：没有任何厂商认领它。

技术指纹疑似智谱GLM，谷歌一度跳出来"抢着认领"，被行业笑惨，小米也被拉进猜谜名单。一个没人知道是谁做的模型，成了全行业最火的东西。

你看，连AI行业的运行逻辑都已经不理性了。按道理，大模型竞争应该比参数、比benchmark、比技术路线，结果现在比的是谁更神秘。

网友们结合近日爆火的电影《牛来》，把这个神秘模型也叫做“牛来模型”。

人类非理性对AI理性叙事的接管正在悄然酝酿。

02

当"正确"变得廉价

如果说柯洁和"牛来"大模型还是科技圈的事，那《牛来》电影则把这件事推向了新高度。

《牛来》是一部国产动画电影，刚上映票房3420元。按任何理性的市场预测模型，它都应该悄无声息地下映。但它意外出圈了——因为它太抽象、太无厘头、太"不知道在拍什么"，反而成了年轻人的社交货币。

预测总票房一路飙到接近5000万。人们涌进影院不是为了看一部好电影，而是为了共同体验一次集体的"看不懂"。

人类能通过一些事后找补来理解这样的事，但AI永远理解不了这件事。

你给任何一个推荐算法输入"首日3420元、无评分、无明星、剧情抽象"，它的输出一定是"不推荐、低优先级、快速下映"。

它算不出"因为烂所以火"这种反逻辑，因为它的训练数据里，火的前提是好。但人类社会偏偏大量存在这种因错误而正确、因愚蠢而珍贵的东西。

往大了说，人类文明的很多关键节点，都是"蠢"出来的。

哥伦布算错了地球周长，以为往西走能到印度，结果发现了美洲；青霉素来自培养皿被污染的一次意外；微波炉的发明源于工程师口袋里的巧克力被雷达融化。

这些不是"优解"的胜利，是偏差和意外的胜利。

AI可以在已知空间里无限优化，但它不会主动犯一个"有价值的错误"——因为它的目标函数里，错误就是错误，没有"美丽的错误"这个选项。

现在的AI行业正在集体撞上这堵墙。

大模型越来越聪明，回答越来越正确，但用户开始觉得"索然无味"。你问它任何问题，它给你一个四平八稳、政治正确、逻辑严密但毫无个性的答案。于是人们开始去调戏AI、去给AI灌迷魂汤、去用"牛来"这种匿名模型找新鲜感——人类在主动寻找AI的缺陷，因为没有缺陷开始变得无聊。

这是一个深刻的反转：工业时代我们追求标准化、零缺陷、最优解，AI把这些做到了极致，结果人类开始反过来怀念粗糙、意外和不理性。

错误正因为稀缺而变得昂贵。

03

不是聪明，是敢担责

目前，人类之所以还没被AI替代，不是因为我们更聪明，而是因为我们能负责，而负责的前提，是我们会犯错。

仔细想一个问题：为什么医院里最终签字的必须是医生，不能是AI？为什么法庭上敲法槌的必须是法官，不能是算法？为什么公司出了事要抓CEO，不能抓给他做决策辅助的AI？

答案不是AI不够准？

恰恰相反，AI在很多诊断上比医生准，在很多量刑参考上比法官稳。但AI不能坐牢，不能赔钱，不能被吊销执照，不能在深夜为一个错误决定失眠。一个AI误诊了病人，你告谁？告OpenAI？告医院？告写prompt的实习生？

责任链一断，整个社会的信任基础就塌了。

而"能负责"这件事，有一个隐藏前提——负责的主体必须是会犯错的主体。

一个永远正确的东西不需要负责，因为它没有"错"可以被追究。你不会去追究一个计算器算错了，你只会追究用计算器的人。AI就是那个越来越强大的计算器，它的"正确"恰恰使它丧失了成为责任主体的资格。人类的愚蠢、偏见、情绪波动、判断失误——这些被AI优化掉的"缺陷"——才是责任的载体。

这就是为什么"愚蠢"是护城河。它不是说我们要故意变笨，而是说人类的价值不在于不犯错，而在于会犯错，犯错之后，有一个具体的人站出来说"这是我的决定，我承担后果"。

柯洁敢下无理手，是因为输了是他柯洁输，不是某个模型输；创业者敢做一个错误方向，是因为破产了是他倾家荡产；医生敢在信息不全时下判断，是因为出了事他面对的是病人家属和法庭。

AI没有这个"输得起"的资格，因为它什么都没输。它没有名誉，没有财产，没有职业生涯，没有深夜的自我怀疑。它可以给出一万个最优解，但它永远不会为其中任何一个负责。

所以未来的分工其实很清晰： AI负责把事情做对，人负责决定做什么、以及做错了怎么办。一个不敢犯错的人，会被AI替代，因为他跟AI一样"正确"但不用负责；一个敢犯错、敢担责、敢在混沌里下无理手的人，反而成了AI时代最稀缺的物种。

更别提犯错带来的好处，似乎正在这个时代变得更多。