当我们无法找到合适的词语时，思维也随之停滞，仿佛被卡在了某个节点上。
这种“卡壳”不仅影响了表达的流畅性，也暴露了思维逻辑中漏洞，人好像被卡住了一样。
例如：在汉语里，“safety安全”和“security安全”这两个词的区别并不明显。
但在英语里，它们的区别很重要，主要看威胁是偶然的还是故意的。
- safety：更多指的是防止意外伤害，比如防火、防事故。
- security： 则是指防止故意伤害，比如防盗、防攻击。
而在AI领域，区分这两者可能会更复杂，甚至涉及到一些哲学问题，比如AI的行为是“有意”还是“无意”的。
汉语无“安全”细分，英语分意外与故意，AI区分更复杂。
类似情况有context一词，在汉语中没有统一形式得意思，而是被分解为：语境、上下文、天时地利、道、场、局、环境等诸多词语，使人眼花缭乱无法形成统一context哲学观。
汉语无细分带来安全意识什么变化？
在日常交流中，人们可能不会明确区分“意外安全”和“故意安全”，导致对安全问题的理解较为笼统。
由于缺乏细分，可能会忽视针对不同类型威胁（意外或故意）的专门预防措施，安全策略可能不够精准。
现在是否明白为何正当防卫在我们这里很难达成共识，因为我们的安全这个词语定位模糊，可能限制了我们对正当防卫的理解。
总之，语言影响思想是维特根斯坦哲学的重要核心，语言是思想边界，如果语言没有细分单词，容易造成很多边界感混乱的状态。
这是不是一种灯下黑？被卡Bug了？
再如：在氛围编码中，如果你的意图无法用准确自然语言表达，则无法表达符合业务的准确上下文语境获氛围，AI就无法为您自动实现代码。