第一章说「这个家是谁过的」是病句。病句有一个特点：它不是答不出来，是问的人自己也不知道要什么样的答案。「哪一滴雨下的」——你给他任何一滴，他都会说不是这个意思；你说每一滴都是，他也会说不是这个意思。问题的形状和事情的形状对不上。
本章列三个正在被当成正常问题来问的病句，每一个都有人在认真回答，每一个的回答都在漏。三个病句看起来是三件不相干的事——一个在出版社，一个在学校，一个在研究者的书桌上——但漏的是同一个地方。这是第二章说的第一件证明：列出旧问题答不了的例子，并证明它们是同一个原因答不了。
出版这一行有一个国际性的伦理委员会，管的是署名、抄袭、撤稿这些事。2023 年它对 AI 出了一个规定，意思大致是：AI 不能当作者，因为作者要对文章负责，AI 负不了责；用了 AI 的，要在文章里说明，说明放在方法部分或者致谢里。
这个规定是认真的，而且在它自己的框架里没有别的写法。作者栏是给能负责的人准备的，AI 不能负责，所以不能进作者栏——这一步没问题。用了 AI 要说明——这一步也没问题，不说明就是隐瞒。问题在这两步合起来之后：它一边承认 AI 参与了写作（所以要说明），一边不许它进作者栏（所以责任全归人）。那么说明放在哪里？放在致谢里。致谢栏是给什么准备的？给那些参与了但不算数的贡献：资助方、校对的人、借了仪器的实验室。也就是说，规定把 AI 放进了「参与了但不算数」这一格。
这一格是有条件的。资助方不算数，是因为钱对任何研究都是钱；校对的人不算数，是因为改的是错字不是想法；实验室不算数，是因为仪器对谁都是同一台仪器。这些贡献可以不算，是因为换一个资助方、换一个校对、换一台仪器，文章还是那篇文章。AI 呢？拿掉这个人的 AI，换成另一个人的，文章不是同一篇——不是错字不一样，是想法的走向不一样。这一点写规定的人知道，所以他们把「说明」的位置留得很含糊：方法部分或者致谢，用了多少要说清楚——说清楚什么？规定没说，因为它自己也说不清楚该说什么。
「这篇文章是谁写的」在这里已经是病句了。作者栏的形状是一排名字，每个名字对应一个能负责的人；而发生的事的形状是一个人和一个东西来回几十次，来回的痕迹在文章的每一段里，不在任何一个名字里。规定做的是把不合形状的那部分推到致谢里，就像法院把孩子的日子锯成两半。
第一章讲过那个老师、那个学生和那个 62%。这里把它讲透。
学校面对 AI 的第一反应几乎都一样：查。查作业里有多少是 AI 写的，查出来按比例处理——超过多少算作弊。为此出现了一批检测工具，工具给一个百分比。老师拿着百分比找学生谈，学生说不是那样的，老师说工具就是这么测的。
这套做法的前提是：「自己做的」是一个可以按比例切分的量。作业是一百分，其中六十二分是 AI 的，三十八分是学生的，把六十二拿掉，剩下的给分。可是切分的对象根本不是可以相加的东西。看一个真实的过程：学生自己定了题目，写了第一版，八百字，自己觉得平。让 AI 看，AI 说结构可以换，给了三个方向。学生选了一个，按这个方向重写了开头，然后把重写的开头和原来的正文一起交给 AI，AI 按新开头把正文理了一遍。学生看了，觉得理得太顺了不像自己，删掉一半，用自己的话补回来。再让 AI 看一遍逻辑，AI 指出两处前后矛盾，学生改了。交上去。
这篇作业里有多少是学生的？题目是他的。第一版是他的。选哪个方向是他的。删掉一半再补是他的。改两处矛盾是他的。结构是 AI 提的。理顺是 AI 做的。矛盾是 AI 指出的。现在算百分比：题目算几分？选方向算几分？删一半算几分？没有一种算法能把这些变成一个数，因为它们不是同一种东西——有的是文字，有的是判断，有的是取舍，有的是发现。检测工具测的是最后那篇文字像不像机器写的，它测不到这个过程，而这个过程才是学习发生的地方。
「自己做的吗」是病句，因为它假定学习可以拆回学生一个人，而拆出来的东西不是学习。学习是那个来回——学生和 AI 之间发生了七八次交换，每一次学生都在判断、取舍、改写——把 AI 拿掉，来回就没了，剩下的是一篇八百字的平文章，那不是他学到的东西。老师要评的是他学到了什么，工具给的是他的文字有多少像机器。两件事对不上，所以老师最后只能说「下次不要用」——不是因为用了不对，是因为用了之后没法用老办法打分。
第三个病句发生在研究者的书桌上，本书作者每天遇到。
一个人用 AI 讨论问题，讨论出一个想法，觉得新，写成文章。文章送去评审，评审的人去查文献，发现三十年前有一本书里已经有这个想法，措辞不同，结构一样。想法不新了。
这时候要问：算谁的错？按老规矩，有三个候选。第一，这个人——他没查文献，做研究的人应该先查。第二，AI——它的训练材料里有那本书，讨论的时候它没提。第三，平台或工具——检索没抓到那本书，因为那本书用的词和这个人用的词不一样。三个候选，每一个都对，每一个也都不对。对，是因为三方确实都参与了，缺任何一方这个撞车都不会以这种方式发生。不对，是因为把错派给任何一方，另两方下次照旧，撞车照样再来：这个人下次多查两遍文献，AI 下次还是不提，平台下次还是抓不到；或者 AI 改了提示，这个人下次还是不查。
所以「算谁的错」在这里也是病句。它假定错有一个位置，找到位置，处理，下次就不会有。可这个错不在任何一个位置上，它在三方配合的方式里——这个人对哪些领域敏感、AI 在什么问法下会提到什么、检索用什么词——就像修车铺里那辆间歇性熄火的车。你可以把三方都换掉，配合还是那样，撞车还是来。
本书作者对这件事有切身经验：一个想法，被指出三十年前有人说过，然后改进方法——多查、换问法、加检索——下一次还是撞，撞在另一本书上。改进都是对着单点做的，而错不在单点。这不是说无法改进，是说改进要对着配合做，而「对着配合做」在老规矩里没有位置——老规矩只认人、认工具、认平台，不认三者之间的东西。
三个病句之外还有，各一句。诊断错了谁赔：医生用 AI 辅助诊断，错了——医生说建议是 AI 给的，厂商说医生签的字，患者面前站着两个人一台机器，赔偿法只认一个被告。教席由谁占：一门课的讲义、习题、答疑有一半是老师的 AI 做的，续聘评的是老师一个人，评的那一半是谁的。两句都是同一个形状：发生的事是复合体的，结算的格子是一个人的。第四十三章会回到教席，第四十四章会回到诊断的产权。
三个病句放在一起，可以看出它们漏的是同一个地方。
第一个，作者栏的形状是一排名字，发生的事是一个人和一个东西的来回，来回进不了名字。第二个，分数的形状是一个人一个数，发生的事是七八次交换，交换进不了数。第三个，责任的形状是一个位置，发生的事是三方的配合，配合进不了位置。三次都是同一件事：制度要的是一个可以指认的点，发生的事是一个不能拆回点的东西。
这就是第一章说的那块地板——发生的事总能拆回一个位置——在三处漏水。三处不是三个独立的麻烦，是同一块板上的三道缝。修补的办法也是同一种：把拆不回去的那一部分推到外面——推到致谢里，推到考场外，推到「下次注意」里。推出去之后，剩下的部分可以按老办法处理。这是离婚法庭的办法，也是老师傅换遍零件的办法：处理能处理的，把处理不了的叫做「这车有毛病」。
三个病句还有一个共同点：它们都不是偶然发生的，是每天发生的。出版社每天收到用 AI 写的稿子，学校每天收到用 AI 做的作业，研究者每天用 AI 讨论问题。第二章说换问题的时机是旧问题答不了的情况变成常态的时候——这三个病句就是那个常态。不是有一天会来，是已经在每天的收件箱里。
第四章要做的是把这个病往回追：它不是 AI 带来的新病，是一个几千年的老病，只是以前一年犯几次，现在一天犯几十次。
本章日常案例：出版社的作者栏、学校的检测工具、研究者的撞车。
本章零术语。
本章压回命题：命题一（旧前提在三处漏水，且是同一处）；命题二只在第三个病句上碰到（错的位置），不展开。