例如大多数政治/社会基本概念都有古代亦即古希腊或古罗马的含义余韵，尽管已经过时，受到其他语义的排挤，但概念的历史深度还在，经时二千年之久。
与此相反，另一个时间层的政治和社会变化、变革和加速过程则经时不长，但新概念渐次取代旧世界的政治和语义逻辑。
概念史与历史时间理论：以科塞雷克为中心的考察方维规
在此可以举一个例子，以2022年的Web3来进行不同时的同时性分析，在Web3概念兴起的2022年：
在传统互联网的时序中，从Web2到Web3所代表的含义，是指Web3代表了互联网范式下的下一代互联网，这里的时序语境范围是1969年~2022年；
在Crypto到Web3的时序中，代表的是加密货币的思想对生产关系的延伸，也由此推动了DAO、NFT的叙事共识，这里的时序语境范围是2008年~2022年（此处以比特币白皮书发布为时序起点）；
DAO与Web3所形成的时序含义，又进一步深化了去中心化自治组织中，关于民主-投票-治理的议事结构对个人主权的叙事，并推动了Web3对加密世界/数字世界的广义公共性的探讨与建设，这里的时序语境范围是公元前500年~2022年；
所以，这三段不同的时序在2022年中碰撞在了一起，造成了2022年社会各界对于Web3是什么，无法达成一致共识的原因，各家解读，众说纷纭。
Web3这一概念在时间性上是复杂的，仅靠历时性和共时性无法让我们对其形成概念发展的基本认知。
必须借助不同时的同时性这一分析方式，对其多层时间结构中的含义梳理，才能洞见Web3这一概念的深刻意涵。
同理，我们也得以使用这三种时间分析的方式，对AGI这一概念进行深入的探讨，由于AI这一概念的历史尺度更加长远，限于篇幅在此就不展开。
当我们开始认真思考一个概念的时候，这一行为如同将一束阳光照射在一个多面棱镜体上，概念就是这么一个多面棱镜体。
多面棱镜体所折射出的可见反射光，就是我们所能看见的关于这一概念的阐释，而可见光只是被反射出来的光谱中的一部分，大量的不可见光构成了概念的隐喻光谱。
隐喻是一种对概念的修辞手段，在特定的历史语境中，概念往往被植入诸多隐喻，而群体在交流互动中所形成的对概念的共识，本质上也是在构建并维护概念的隐喻光谱。
我们对诸概念的共识，来源于我们所共同看见的隐喻光谱。
诸多概念构成了我们知识体系的主要锚点，例如我们对AI、Web3的知识体系构建，直观上就是由一系列的关键概念构成。
而概念的隐喻，构成了知识的根隐喻，这些概念的隐喻在知识体系中以隐喻的光谱而呈现，一部分以字面意义的知识呈现，但很大一部分以各种修辞假借的隐喻深藏其中。
正如Web3这一概念，在数据所有权回归的叙事中，被植入了加密思想的主权个人隐喻。
这个隐喻的植入方式，是在对Web3这一概念的解构中，在广泛的民主投票治理的讨论语境中，引入主权个人的语素，附着在民主的相关语句之中。
这里我总结了一套如何植入思想隐喻的公式：
抢占舆论>解构概念>公共讨论>广泛语境>引入语素>附着语句>叙事构建>文化衔接 >集体共识
语素构成了我们在讨论语境中对词汇的特指，借此实现在特定的交流语境中，完成了对概念的隐喻修辞，并成为叙事共识的一部分。
再举个例子，当公民数据和用户数据两个概念出现时，其实已经完成了特定的前置语境的构建，以公民数据这一概念为代表，前置的语境是国家下的公民在国家边界内所产生的一切数据。
公民的活动是社会性的，进一步可分为公共数据与私有数据，这一区分决定了国家数据保护法的政策制定依据。
我们对Web3这一概念的全部表达，事实上反映了我们对Web3的知识体系的完整构成。而隐喻深藏其中，而我们却时常视而不见。
AI领域的从业者由于不在Web3的叙事交流语境中，而是从技术概念本身去解构Web3的时候，注定丢失了Web3在叙事语境中存在的大量隐喻，而正是这些隐喻构成了Web3世界的集体共识。
当前AI领域的从业者，普遍无法真正理解Web3的最根本原因就在于此。
我们时常对概念的可见部分，进行关联的类比，这是认知神经关联的大脑本能。人类大脑对概念建立关联性的优先级，要高于对概念建立因果关系的优先级。
当我们在讨论去中心化时，往往语境中会形成一种惯性认知。
即去中心化的组织/机构，无需中央机构监督的一种自发组织形式，而由此又会进一步类比关联到一种自下而上的、自发性的民间组织，后面由此衍生的一系列可能关联的类比概念。
未经训练的大脑，无法深刻理解词汇背后的深刻意涵，更何况是在移动互联网割裂注意力的网络时代，注意力经济塑造了信息如何被最高效率化的接收，即消除词汇的精确性及其相关意涵，将词汇通俗简化为单一标签。
眼下，我们正处于一个语言堕化的时代。
我们失去了将概念在概念群或者意义群当中，得以展开延伸的思考空间，失去这一空间意味着我们的思考踏空了支撑概念的土壤。而大脑神经对单一标签概念的关联性，又进一步造就了概念在特定语境的语义失真。
人的思想性被囚禁在标签式语言符号的边界之中。
所以，我们作为科技领域的从业者，我们有必要客观认清我们当下所处的语言符号困境，我们无时不刻都在遭受语言堕化的威胁。
当我们在认真探讨AI与Web3的时候，我们需要从语言本身理解，我们所阐释的、所意涵的、以及其概念的隐喻，我们才能尽量避免语言堕化的陷阱。
深度有效的交流需要构建一个特定的、受保护的思考场域。
当我们在讨论去中心化这一概念时，本身是在中文词汇的交流语境中，我们需要追溯到其英文单词decentralization。
当我们对decentralization这一单词进行翻译时，本质上decentralization的英文语素并不等于中文语素下的去中心化，也并不代表其精准的、明确的完全等同语义。
由于当代面临的语言符号困境，即碎片化的知识与单一化的标签，抹杀了网络环境中人们对精准词汇的理解与掌握能力。
Decentralized和Decentralization，常在中文语境中被我们翻译为去中心化，但在其概念史的语境中，作为语素所表达的概念隐喻，是对权力结构的再分配方式，而不是脱离/推翻原有的权力结构，并形成一种完全自由、自发性组织的新主体。
Decentralized依旧是在一个具有整体边界的权力关系结构中，改变的是权力关系在再分配结构中的延展逻辑，而不是类似Revolution形式对权力结构进行根本性的改造/推翻。
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