马斯克在2022年花440亿美元买下的推特，现在改名叫X。
它有一张打分表，决定着每天上亿人刷到什么。
在这张表上，你认真读一篇文章，读了多久，0分。
你在底下回一句话，哪怕是骂人，5分。
这不是猜测。这是X公开的源代码里，白纸黑字写着的。
而这张打分表背后，藏着一个四年前的承诺，和一个没人注意到的结局。
一、一场"革命"
2022年10月底，马斯克刚刚完成收购。
几天之后，11月1日，他发了一条帖子，宣布要废除一种封建制度。
他指的是推特的蓝标认证，也就是账号名字旁边那个蓝色的小勾，相当于微博的"加V"。
当时，只有名人、媒体和机构才能"加V"，普通人没有。
马斯克说，这是"领主与农奴制"。
他开出的药方是："权力归于人民！"
从此，任何人每月付8美元，都能"加V"。而且，付了钱的人，在回复、提及和搜索中会排在前面。
请注意最后这一句。它将是整个故事的伏笔。
二、微信也有"加V"，但卖的不是同一样东西
中国读者可能会想：微信公众号不也有认证标志吗？
有。个人公众号也可以申请。
但按微信官方的说法，认证的用途，是确认账号信息真实可靠，并开放更多功能。它证明的是"你是谁"。
X的付费蓝标，官方写得明明白白，卖的是"排在别人前面"。它出售的是"你排第几"。
一个核实身份，一个出售排位。
这个区别看起来很小，却会一路放大，最后决定一个平台，究竟是一片人人平等的广场，还是一级一级往上的台阶。
（世界上第一所3.0未来学校，中关村三小，第一楼层的色彩设计）
三、一篇文章的命运
要看清X的设计，最好的办法，是跟着一篇文章走一遍。
设想一位作者。他是一位认真的学者，在X上只有十几个关注者。
他写了一篇长文，讨论AI时代最重要的问题之一。这种文章，读完要二十分钟，想明白要好几天。
他按下发布键。
接下来的每一步，都不是运气，而是写在代码里的规则。以下参数，来自X在2026年8月12日同步的公开版本。
第一步：进场。
X的推荐有两个来源：一是你关注的人发的帖子，二是系统从陌生人那里挑出来、预测你会感兴趣的帖子。
我们的作者只有十几个关注者，第一个来源几乎是空的。他的文章，只能走第二条路。
而这条路，一开始就被扣了分：如果读者没有关注作者，帖子的得分要先乘以0.75，直接少掉四分之一。
如果系统是按话题，把帖子推给圈外的读者，得分只算一半。
偏偏，一篇讨论AI的长文，最自然的读者，正是那些关注"AI"话题、却不认识作者的人。
分数低，排名就靠后；排名靠后，就很难出现在读者眼前。
第二步：打分。
你可以把系统想象成一位阅卷老师：他预测读者看到这篇文章，会做出什么反应，然后按反应给分。
这张打分表的全貌是这样的：
读者会回复，5分。
读者会引用转发，5分。
读者会点赞，0.5分。
读者会点开链接，0.2分。
读者点开之后，持续读了多久，0分。
真实的系统，比任何一张表都复杂。但权重说明了，它看重什么。
我们的作者写的是一篇认真的文章，不挑起争吵，很难拿到回复的5分。
他最希望读者做的事，就是认真读完，而这一项恰恰是0分。
第三步：扶持。
公平地说，代码给新人留了一条路：关注者不到一千的小账号，发帖不满一天，会被往前推一推。
我们的作者符合条件。但这份扶持只持续几个小时，考的仍然是那张打分表：你能不能引发反应。
第四步：过期。
发布48小时之后，这篇文章会被直接移出推荐。
一篇需要几天才能想明白的文章，在X上的保质期，只有两天。
第五步：花钱。
假如我们的作者不甘心，决定花钱呢？
他可以开通X最高档的会员Premium+，正价每月40美元。官方写明，它能买到回复区"最大的优先展示"，以及发表长文的权利。
也就是说，X不只允许长文，它把发表长文的权利也拿来卖钱。
但请看清楚他买到的是什么：在别人帖子下面回复时，排得靠前。这是一个排队的位置，不是一个读者。
他还可以花钱推广。
在国内，这叫"加热"，或者"买流量"。按微信的规则，只有加热的内容里含有商业推广，才需要标明"广告"。一篇普通的文章，加热之后，仍然是一篇文章。
在X上，花钱推广，就是买广告。帖子会被标上醒目的"Ad"，出现在陌生人的信息流里。在读者眼里，它首先是一条广告，然后才是一篇文章。
可X衡量广告效果的"浏览"，是这样计算的：只要帖子出现在一个登录用户的屏幕上，就算一次，不管他看没看；同一个人看了几次，可能算几次；作者看自己的帖子，也算。
所以，他花钱买到的，主要是"从别人眼前经过"。
结局。
一进场就被扣分，最重要的"阅读"得0分，扶持只有几个小时，两天后就过期；花钱，只能买到一个排队的位置、一张广告标签，和从别人眼前经过。
这篇文章的命运，在发布之前就已经写好了。
这不是某一个人的遭遇，而是任何一位写认真文章、又没有大量关注者的作者，在X上都会遇到的结局。
它不是意外。它是那张打分表算出来的。
（世界上第一所3.0未来学校，中关村三小，第二楼层的色彩设计）
四、涧底松
在X上，一篇文章能不能被人看到，首先看的不是它写得好不好，而是作者已经有多少注意力：有多少关注者，过去有多少互动。
X还给每个账号算了一个等级分，用的是一种类似谷歌网页排名的算法，这个分数影响着内容能不能被看见。
每条帖子发布时，还会经过一个AI分类系统，而这个系统使用的提示词，X选择不公开。
不妨给这种东西起个名字，叫"认知资格"：一个想法在被丢弃之前，被另一个人认真读一遍的资格。
在X上，这种资格主要靠继承。昨天有多少人看你，决定了今天有多少人能看到你。
一千七百多年前，中国也有过这样一套制度。
魏晋时期，朝廷用九品中正制选拔人才。名义上按才德选人，实际上越来越看门第。当时的人说："上品无寒门，下品无势族。"
西晋诗人左思写道："郁郁涧底松，离离山上苗。以彼径寸茎，荫此百尺条。世胄蹑高位，英俊沉下僚。"
山涧底下的松树再高，也被山顶上一寸长的小苗遮住。不是因为它不够高，而是因为它长的地方太低。
那是中国历史上最动荡的时代之一。西晋从建立到灭亡，只有约五十年。许多史家认为，门阀垄断仕途，让统治集团越来越腐朽，是它衰败的原因之一。
一个把人才压在涧底的秩序，也许能维持一时，却很难长久。
在X上，门第也会焦虑。
2023年2月，据美国科技媒体报道，马斯克发现自己一条关于超级碗的帖子，浏览量不如美国总统拜登的，大为不满，要求工程师解决。
结果，工程师修改了代码，让他的帖子绕过推荐算法，直接出现在用户信息流的顶部。
最高的门第遇到问题，办法不是改掉门第制度，而是给自己再开一道门。
至于寒门，上升的通道并没有完全关上。只是它量的，不是你想得有多深，而是你能引来多少反应。
一条认真的反驳是一条回复，一句骂人的话也是一条回复，得分一样。
而认真读完一篇文章、想了很久，得0分。
这不是在鼓励批判性思维。批判性思维，从认真阅读开始，而这恰恰是打分表不计分的那一部分。
五、候补
那么，花钱到底能买到什么？
中国人对此有过一段漫长的经验。
清代可以捐官：向朝廷交一笔钱，就能换来一个官衔。到了晚清，朝廷财政吃紧，捐官的口子越开越大。
可官衔好买，实缺难得。捐来的多是虚衔，或者"候补"，也就是排队等官做。很多人一等就是许多年。
晚清小说《官场现形记》里，这些花了钱、却在官场边缘苦苦等待的候补官员，是被反复讽刺的角色。
X的会员，买到的正是一个"候补"的位置：在回复区排得靠前，却不等于有人读你。
那么，实缺留给谁？
X的规定是：想开通付费订阅，你至少需要2,000名"认证关注者"，也就是本身在向X付费的关注者，而且三个月内要有500万次自然展示。
2024年3月，马斯克还宣布：认证关注者超过2,500人的账号，免费获得Premium会员；超过5,000人的，免费获得Premium+。
普通人要为头衔付钱。已经拥有大量付费追随者的大号，头衔是送的。
这就是标题那句话的意思：资本能买到头衔，却买不进这个秩序。
（世界上第一所3.0未来学校，中关村三小，第三楼层的色彩设计）
六、真正的广场
现在，可以把故事连起来了。
马斯克说，旧推特是"领主与农奴制"，他要推翻它。
推翻之后建立起来的，是另一套等级：爵位按反应授予，也可以花钱购买；地位越高的人，得到的特权越多，而且是免费的。
给"领主与农奴制"命名的人，又重建了它。
更讽刺的是，X至今仍把自己的使命定为"互联网的城镇广场"，要让任何人都能分享想法，没有任何障碍。
马斯克还说过，它应该像微信那样无所不包。
那么，真正的广场是什么样子？
唐代的长安，城里划成一个个方格，叫"坊"，每个坊四周都砌着高高的围墙。天一黑，坊门就关上；买卖只能在指定的东市、西市，按规定的时辰进行。
到了宋代，这些围墙一段一段倒下。人们临街开店，夜市通宵达旦。
《清明上河图》里熙熙攘攘的汴京街市，就是这样来的。
在那条街上，一个人凭自己做的东西、卖的东西立足，而不是凭他住在哪一坊。
这才是广场。
X自称广场。它砌起来的，却是一道九级台阶：门第在上，寒门在下；四周，是一道看不见的围墙。
经济学家瓦鲁法基斯曾把科技平台称为"技术封建主义"：平台像领主一样收租。
但X的封建秩序，不只是经济上的，更是认知上的。它决定的，不只是谁能赚钱，而是谁的想法有资格被别人认真读一遍。
七、文章千古事
一千八百年前，魏文帝曹丕在《典论·论文》里写道："盖文章，经国之大业，不朽之盛事。"
耐人寻味的是，确立九品中正制的，也正是曹丕。同一个人，一边说文章不朽，一边建起了看门第的制度。
写作为什么可以不朽？因为它不只是记录，它是人类学会"思考自己的思考"的技术。
一个人把想法写下来，就能停下来，回头看，追问：这个论证站得住吗？读者也一样。这种能力，叫作元认知。
而X的打分表，给这种能力的权重几乎是零。它奖励反应，向反思征税。
古人说文章是不朽之盛事。X仅给它48小时。
还有一种更隐蔽的保守。X的模型，根据你过去做过的事，预测你接下来会做什么。
可一个真正的新想法，几乎按定义，就是不像你过去见过的任何东西。
一个用过去给现在排序的系统，在未来到来时，认不出它。
（世界上第一所3.0未来学校，中关村三小，第四楼层的色彩设计）
八、沙漠里的圆圈
马斯克和他的工程师，算得上这个时代最聪明的一群人。他们花了440亿美元，为什么会建出这样一套古老的等级制度？
答案多半是：不是故意的，而是鬼打墙。
2009年，德国马克斯·普朗克研究所的科学家做过一个实验。他们让志愿者在撒哈拉沙漠和德国的一片森林里，尽量沿着直线走上好几个小时，再用GPS记下轨迹。
看得见太阳或月亮的时候，大多数人走得相当直。一旦太阳被云遮住，森林里的人就开始一圈一圈地绕，自己却毫无察觉。
研究者还让一些人蒙上眼睛走。他们走出的圆圈，有的直径不到二十米。事后看到自己的轨迹，他们都不太相信。
问题不在腿，而在于没有外部参照。
X的推荐系统，唯一的参照就是它自己：用过去的反应，预测未来的反应；未来的反应，又成为下一次预测的依据。
这就像两面相对而立的镜子。
算法照着用户过去的样子，决定给他看什么；用户又照着算法给他看的东西，去点赞、去回复、去发帖。
两面镜子互相映照，镜中有镜，镜中又有镜，一层一层，看上去无穷无尽。
可无论反射多少层，镜子里映出的，始终只是这两面镜子自己。
没有一扇窗，能让外面的光照进来。
X并不是看不见自己的问题。代码里甚至有一个"停留后悔"模型，专门估计用户是否后悔自己花了那些时间。
哈佛的组织理论家阿吉里斯，用过一个恒温器的比喻。
一台恒温器被设定在20度。室温低了，它就加热；高了，就停下。它把这件事做得很好。这叫"单环学习"。
但它永远不会问：20度，本身对吗？能问出这个问题的，才叫"双环学习"。
X就是一台极其精密的恒温器。它把"反应"调得越来越准，却从来不问：反应，本身是不是那个该追求的目标？
今年1月，X公开这套算法时，马斯克自己也说，它"很烂"，"很蠢"，并承诺每个月都会改进。
可改进的，是恒温器的精度，还是它设定的温度？
我们每个用户，也在陪它绕圈。每点一个赞，每写一条回复，都在给这台机器提供信号，让它更擅长那唯一一种游戏。
久而久之，来思考的人往往会离开，来争吵的人往往会留下，而且越吵越熟练。
聪明，能让你走得更快。元认知，才能让你发现自己在绕圈。
九、公平地说，X也有好的地方
批评要公允，账要算完整。
X公开了自己的代码，这种透明，少有对手能做到。没有这份透明，这篇文章无从写起。
它会压低同一个人的刷屏，也会刻意让推荐更多样。
它的"社区笔记"功能，只有当平时意见相左的人都认为一条更正有帮助时，才会显示出来。这是互联网上最接近真正民主的设计之一。
还有一个细节：在X的打分表里，分数最高的行为，是读者复制链接、分享到别处，权重是20分。
这恰恰是微信里文章传播的方式。
X其实知道"读者主动分享"最有价值。只是一篇认真的文章在它那里，往往活不到被分享的那一天。
（世界上第一所3.0未来学校，中关村三小，地下一楼层的色彩设计）
十、如果这篇文章发在微信
现在，把同一位作者、同一篇文章，放到微信公众号上。
微信公众平台有一句口号：再小的个体，也有自己的品牌。
微信计算的是"阅读"：只有读者决定点开，才算一次。它不数"经过"，只数"选择"。
微信也卖流量。公众号的推广功能，推广目标就是"阅读"或"关注"。钱买来的，是被读者选中的机会。
至于读完之后要不要分享给别人，钱买不来，只能由读者自己决定。
一篇文章在这里传开，很大程度上靠的是一个又一个陌生人，各自判断它值得转给另一个人。
当然，微信也不是一个完美的广场。它有自己的围墙和把关，推荐算法同样不公开。
但在"一篇文章如何到达一个陌生人"这件事上，它的设计，比X更像一个广场。
十一、AI来了：一场认知清算
也许你会觉得：这不就是平台之间的差别吗，跟我有什么关系？
关系很大。因为AI来了。
AI把"知道"这件事，变成了几乎不要钱的东西。于是，许多曾经让我们显得有学问、有见地的东西，被迫露出了原形：不过是检索加记忆。
那些经不起推敲的信念、情绪化的立场、从没经过检验的"我以为我懂"，过去可以混过去。现在，它们会像不良资产一样，被一笔一笔地标记出来。
这就是"认知清算"。
清算之后，真正留下来的，是另一些能力：提出好问题的能力，知道自己不知道什么的能力，把AI当作放大器、而不是替代品的元认知，以及在噪音中长期保持正确的判断。
现在，拿这张清单去对照X的打分表。
提出一个好问题，0分。承认自己不确定，0分。认真想清楚之后再开口，0分。
一句情绪化的回复，5分。
清算本该把认知的负债清出去。X却在给负债发爵位。
过去，人们靠身份、资历、圈子维持自己的认知优势。AI时代，这些本该被重新定价。可X的"认知资格"靠继承，恰恰是用一种新的方式，替旧秩序挡住了这场清算。
一位教授的头衔，在X上换不来一个读者。这本身没有错，头衔本来就不该兑换成注意力。问题在于，推倒旧的资历之后，X用来定价的，不是思想，而是反应。
而反应，恰恰是AI最容易大量伪造的东西。当机器人可以无限地回复、转发、点赞，这种按反应授予的爵位，就会像滥发的钞票一样贬值。
清算，迟早会沿着这道台阶，一级一级走上去。
谁也躲不开。
微信的考题是另一道：当AI写的文章铺天盖地，读者的选择会不会被淹没？"再小的个体"，还能不能被找到？
十二、下一代社交网络
也许有人会说：那就换一个长文平台吧。
可长文平台并不稀缺。英语世界有Substack，有Medium；中文世界也有自己的平台。
真正的问题更深一层：今天的社交网络，究竟建立在什么样的"关系"之上？
2023年，X挑战提出过一个看似简单的数学问题。
五个人之间，如果每一对关系只有"有"和"没有"两种状态，可能的关系组合是1024种。
如果关系有了方向，谁向谁学习，谁给谁帮助，5个人之间的组合就变成了59049种，扩大了将近六十倍。
人数再多一些，比如一间教室里的一位老师和十八个学生，这个数字就大到没有任何一位老师管得过来。
当然，如果只要学生单向听从老师的，一位老师可以管很多学生，那就是另外一回事了。
过去三十年的互联网，建立在前一种关系上：谁关注了谁，谁和谁是朋友。
关系有了，却没有方向，也没有价值，只被用来吸引注意力，再把注意力卖给广告主。
X把这种模式推到了极致：它不给关系定方向、赋价值，而是拿关系卖钱。关系引来的反应，被打包卖给广告主；关系里的排位，被标价卖给付费会员。一段关系值多少，只看它能引发多少反应。
下一代社交网络，将反过来：不拿关系卖钱，而是给关系定方向、赋价值。它建立在后一种关系上：有方向、有价值的学习关系。
一个人读完另一个人的文章，或者用上了别人的一个解决方案，真的学到了东西，这就是一条有方向的关系。他再把它转给第三个人，关系就延伸了一步。
在这样的网络里，一个想法能走多远，取决于它在多少人之间建立了真正的学习关系，而不是作者原本有多少关注者。
这时，AI的角色会发生一次翻转。
没有哪位老师管得过来的那张巨网，AI可以基于认知发展，帮每个人找到其中真正值得建立的那几条关系。
在X上，AI只归平台所有，替平台预测反应、放大反应。
在下一代社交网络里，个人和家庭拥有自己所有权的AI，支持人的认知学习和发展服务，可以成为学习关系的导航员，就像沙漠里的太阳。
建造这样的网络，原则并不神秘：
以认知资产为单位，而不是以帖子为单位。
认知资产，是一个人思考、学习、创造的成果：一篇文章，一个解决方案，一件作品，一次真正有收获的学习。
计算读者的选择，而不是计算从他眼前滑过的东西。
让传播由读过、学过的人决定，而不是由只做出反应的人决定。
让一个想法和思想可以活到价值被充分采用，而不是几个小时，几天或几个周。
还要记住，认知资产是谁的。
在X上，读者的每一个赞，都是免费喂给机器的劳动；作者的文章是库存，两天后就被丢弃。
在下一代社交网络里，这两件事都要倒过来：被阅读、被学习的人，才获得被看见的资格；认知资产，归创造它的人所有。
X挑战把这称为"认知主权"。
十三、AI与人之间的断层
各大平台，都在把AI推到每个人面前。
今年3月，腾讯发布了WorkBuddy，一个能替人干活的AI工作台；它的企业版，主打"数字员工"。
9月，Meta推出了个人AI智能体Muse，扎克伯格说，它是Meta愿景的核心。
字节有豆包。马斯克有Grok，它就装在X里。
它们都很强大：能写文件、订机票、做报表、管日程。
可它们与每一个具体的人之间，有一道断层。
这道断层不在技术，而在底层逻辑：这些AI，归谁？为谁？
模型属于公司，运行在公司的机器上，按公司定的方式收费。
WorkBuddy按"积分"计费，卖给企业的，是更高的效率。
Muse住在Meta为每个人准备的"安全虚拟机"里，可那台机器，仍是Meta的。
X的用户发的帖子，默认被用来训练Grok；而马斯克旗下的大模型，又被用来给X的信息流排序。
它们会替你做事，却不会陪你成长。
一件任务做完，关系就结束了。你借助它学到了什么、创造了什么、帮助了谁，这些记录，留在平台那里，而不在你手里。
这正是前面说的"拿关系卖钱"，换了一种更聪明的形式：过去，平台经营的是人与人之间的关系；现在，平台开始用AI来经营人与人之间的关系，也开始经营人与AI之间的关系。
公平地说，变化已经在发生。Meta允许用户选择不让自己的对话用于训练模型，还发布了一个可以在个人设备上运行的开放模型。这些，是朝着正确方向迈出的步子。
但方向要真正改变，必须回答那个底层问题：AI，归谁所有？
只要AI归平台所有，它的方向，就由平台的指标决定：留存、时长、效率、广告。
只有当AI归个人和家庭所有，它的方向，才能由人自己的成长来决定。
这就是X挑战所说的认知主权，在AI时代的落点。
还有一个更大的问题，几乎没有人在问。
AI有两副面孔。
一副在干活：写文件、做报表、生成文章和视频，又快又多。
另一副在清算：就是前面说的认知清算。它让"知道"变得几乎不要钱，把那些经不起推敲的东西，一笔一笔标记出来。
这两副面孔，其实是同一件事的两面。AI产出得越多，清算就越彻底。当一份报告、一篇文章，谁都能在一分钟内生成，它本身就不再值钱。
今天，各家的AI，都在往同一个方向努力：怎样更好地替人干活。
可活干完了之后呢？
当每一个人、每一家企业，都有了替自己干活的AI，海量的产出涌出来，又被同样快地清算掉。
那时，稀缺的就不再是干活的能力，而是三件事：哪些产出真正有价值？谁从中真正学到了东西？它们归谁所有？
这三个问题，没有一个AI工具能单独回答。它们需要一个新的互联网。
十四、方向
其实，AI动摇的，不只是社交媒体，而是整个互联网的底层逻辑。
过去二十年，社交媒体的生意，是这样做的：
用户生产内容，也在彼此之间建立关系。用户和广告主花钱买流量。
平台拿这些关系卖钱：把关系引来的注意力打包，卖给广告主；再把收入的一小部分，分给那些优质、高产的创作者。
内容是用户写的，关系是用户建立的，注意力是用户给的，钱，却主要落在平台手里。
这门生意立在两根柱子上。一根是，值得看的内容，得靠真人一篇一篇写出来。另一根是，那些浏览、点赞和转发，背后都是真人。广告主愿意付钱，正是因为相信，看到广告的，是活生生的人。
AI正在同时拆掉这两根柱子。
文字、图片、视频的生成，边际成本正在逼近于零。内容不再需要真人来写。
浏览、点赞、回复，都能被机器大规模制造。广告主越来越分不清，屏幕那头是人，还是机器。
当内容不再需要真人来写，点赞也不再能证明有人在看，靠"卖注意力"赚钱的生意，就失去了地基。
一个靠点赞、回复、转发来分等级的认知封建秩序，更是首当其冲：它用来分等级的这些东西，恰恰最容易被机器伪造。
价值和底层逻辑会转向哪里？
转向机器最难替代、也最难伪造的东西：真实的人，在真实的学习关系中，做出的判断，创造的成果。
也就是认知资产。
不妨设想一个画面。
一个高中生，写了一篇关于家乡那条河项目学习的研究报告。五个陌生人认真读完了它。其中一位是另一座城市的老师，用它设计了一堂课；另一位是环保工程师，照着文章里的方法，去查了自己城市的河。
在今天的社交网络里，这篇文章的记录是：五次浏览，零个赞。
在下一代社交网络里，它的记录是：两段真实的学习关系。
这个高中生，因此拥有了自己的第一份认知资产。
下一代互联网的生意，将不再是拿关系卖钱，把人的注意力卖给别人，而是给关系定向、赋值，帮助每一个人，形成、证明和拥有自己的认知资产：他学会了什么，创造了什么，帮助了谁，又被谁真正地学习过。
平台的角色，也将随之改变：从决定谁有资格被看见的"领主"，变成帮助每一个人真正被看见的"基础设施"，让每一段真实的学习关系，得以建立，被记录，被尊重。
这就是X挑战给出的方向：从拿关系卖钱，走向给关系定向、赋值；从无方向的社交关系，走向有方向、有价值的学习关系；以认知资产为单位；让认知资格靠被阅读、被学习来赢得；让认知资产归创造它的人所有。
十五、同一个路口
2023年，X挑战就写过：今天的社交网络，无论是X、Facebook、YouTube、Instagram、TikTok、LinkedIn，还是其他，都站在十字路口。要么拥抱这个新的机会，要么逐渐失去意义。
三年过去了。因为AI，这个路口变得更加紧迫。
马斯克只是走得最远的那一个。他已经把AI大模型装进了X的推荐系统。可AI在那里做的，是把"反应"预测得更准，把那张打分表执行得更彻底。
方向不对，AI越强，圈就绕得越快。
其他人，也站在同一个路口。
今年5月，在腾讯股东大会上，有人问腾讯的AI是不是落后了。马化腾打了一个比方：一年前以为上了船，后来发现船漏水了；现在总算站上去了，却还坐不下来，只希望船速能快一点。
这是罕见的坦率。
他还说，腾讯要结合自身优势，坚持走正确的道路。
可问题恰恰在这里：在AI时代，社交网络的"正确道路"，究竟通向哪里？
马化腾、张小龙、张一鸣、扎克伯格，每一位都知道，AI会让社交网络天翻地覆。每一家，都在AI上投入巨资。
可大家比拼的，多是模型有多强、算力有多大。很少有人追问那个更底层的问题：当AI能无限生产内容和反应，社交网络里的"关系"，要变成什么？
船再快，方向不对，也只是在海上绕圈。
所以，这份挑战，也要递给他们。
递给马化腾和张小龙：微信今天数的是"选择"。当AI让推荐变得越来越聪明，微信会守住"选择"，还是也会滑向"经过"？如果要守住，又该怎么守？
递给张一鸣：抖音和TikTok，让推荐算法变得前所未有地强大。有美国科技媒体评价，X的新算法，就是TikTok那套方法的升级版。
据《纽约时报》2021年披露的一份TikTok内部文件，它的推荐系统，主要优化两个指标：用户会不会回来，以及停留多长时间。
那么，它今天推荐的，是让人停留的内容，还是让人成长的内容？如何知道？
递给扎克伯格：Facebook和Instagram，连接了几十亿人。这几十亿人之间，有多少是真实的学习关系？
最后，递回给马斯克。
他一直想让X成为一个"万能应用"，像微信那样，成为人们每天都离不开的东西。
可一个国民级的应用，首先得让每一个普通人都觉得，它是为自己建的。
而在一道九级台阶上，越往上越窄，终究站不下所有的人。站在底下的人，只会觉得它是为上面的人建的。
如果X的认知封建秩序不改变，"万能应用"的愿望，恐怕只是一个幻象。
马斯克造出了可以回收的火箭，造出了改变汽车工业的电动车。在机器的世界里，他已经证明过自己。
这一次，他能不能在人的认知的世界里，也证明一次？
他说过，要推翻"领主与农奴制"。这一次，能不能真的做到？
从九品中正到科举，中国人用了几百年，才让文章逐渐取代门第。
如果在AI时代最珍贵的地方，也就是人的头脑里，又把门第建起来，那是人类的悲哀。
下一代社交网络，会由谁来先建好？
X挑战，愿意助一臂之力。
这是给马斯克的X挑战，也是给互联网时代所有社交媒体的X挑战。
下一次，当你刷到一条内容，不妨问自己一句：它是被谁选中的？它让我和谁之间，建立了一段真实的学习关系？
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本文英文版同步发表于X。
资料来源
X推荐算法公开代码库：github.com/xai-org/x-algorithm
生产参数（打分权重、扣分系数、新人扶持）：github.com/xai-org/x-algorithm/blob/main/home-mixer/params/param.rs
X"浏览"的计算方式：help.x.com/en/using-x/view-counts
X Premium会员档位：help.x.com/en/using-x/x-premium
创作者订阅资格：help.x.com/en/using-x/subscriptions-creator
X重申使命，2022年11月：blog.x.com/en_us/topics/company/2022/twitter-2-0-our-continued-commitment-to-the-public-conversation
马斯克"领主与农奴"帖子的报道：fortune.com/2022/11/01/elon-musk-twitter-verification-fee-blue-checkmark
马斯克帖子被人为提升的报道：Platformer，2023年2月
马斯克评价X算法"很烂""很蠢"：Gizmodo、Social Media Today，2026年1月
X移动端日活约1.2亿（不含网页端）：Similarweb，2026年6月
绕圈实验：Souman等，《当代生物学》（Current Biology），2009年，第19卷第18期
马化腾在腾讯股东大会上的发言：每日经济新闻，2026年5月13日
X挑战，《下一代互联网》，2023年：xchallenges.com
刘可钦校长2016年1月刊登于《人民教育》的文章《班组群，校中校：一种新的学校教育的组织生态》
教育部：办面向未来的教育——北京中关村三小探索学校系统变革的实践http://www.moe.gov.cn/jyb_xwfb/moe_2082/zl_2018n/2018_zl06/201804/t20180423_333960.html
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全部公开挑战：公开挑战正本