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2025:一代人冲出战壕
發(fā)布日期:2026-01-17 16:59    點(diǎn)擊次數(shù):127

2025:一代人沖出戰(zhàn)壕

淺友們好~我是史中,我的日常生活是開撩五湖四海的科技大牛,我會嘗試用各種姿勢,把他們的無邊腦洞和溫情故事講給你聽。如果你想和我做朋友,不妨加微信(shizhongmax)。

2025:一代人沖出戰(zhàn)壕

文|史中

2025 年 11 月,我看到馬斯克和黃仁勛搞了一次對談。

他倆做出了四個(gè)預(yù)測:

1、人形機(jī)器人會成為有史以來最大的產(chǎn)業(yè)。

2、人類正經(jīng)歷一場“計(jì)算范式遷移”:GPU 不僅會替代 CPU 的“事務(wù)性工作”,還會進(jìn)入 CPU 一直難以勝任的“開創(chuàng)性研究工作”。

3、人類作為一個(gè)文明,正(幸運(yùn)地)處在上升期,對太陽能的利用比率還有大幅上升空間。未來“太陽能 AI 衛(wèi)星”會讓智能的成本大幅下降。

4、隨著“AI+機(jī)器人”讓生產(chǎn)力飛躍,金錢的重要性會逐步下降,工作將成為一種選擇,人類徹底消除貧困。

這堪稱恢弘的狂想。

不得不說,人類(中的夢想家)已經(jīng)很久沒有這么昂揚(yáng)了。好像往日阿波羅登月的輝煌,都只配作腳下時(shí)代的序章。

放下手機(jī),我突然想起了王興那個(gè)著名預(yù)言:2019 年是過去十年中最差的一年,卻可能是未來十年中最好的一年。

2025 走到最后,這句話所涵蓋的 19 年浩蕩,已經(jīng)被(了不起的)我們挺過了 16 年。。。

必須承認(rèn),一場始于世紀(jì)之初的濃墨重彩的互聯(lián)網(wǎng)大戲已近尾聲,演員再奮力做派,也只能震下樓板的絲絲灰塵。

鑼鼓喧鬧,恍若隔世。

但作為普通觀眾,著實(shí)無需入戲太深。轉(zhuǎn)回身,一個(gè)百倍宏大的新舞臺正在布景。

我們?yōu)槭裁床幌热フ紓€(gè)前排?

站在 2025 和 2026 的分界點(diǎn),我有一些關(guān)于未來的體驗(yàn),它們未必是精雕細(xì)琢的理論,有些甚至是長久肅立身邊的常識,卻讓我受益良多。

我想勇敢地分享給你。

(一)大航海時(shí)代重演

如果你我能穿越。

重回艾薩克·牛頓爵士的英國,咱們有好多事兒可干。

你可以進(jìn)入熱火朝天的紡織廠,親手改良紡紗機(jī)和蒸汽機(jī); 你可以駕船一路向西,在新大陸買下一大片種植園和幾百個(gè)奴隸; 你可以鉆研一種叫“股票”的東西,搶先布局南海公司,狠狠割一把牛爵爺?shù)木虏恕?/p>

大航海時(shí)代和緊隨其后的工業(yè)革命時(shí)代,人類文明狂奔向上再沒回頭,源于兩個(gè)因素:

勞動(dòng)力數(shù)量暴漲

與之配合的工具進(jìn)步

這里有一個(gè)值得玩味的歷史細(xì)節(jié):先有人口增加釋放大量*廉價(jià)*勞動(dòng)力,后有一眾工程師改良紡紗機(jī)、蒸汽機(jī)。

1750 年到 1850 年,英國人口從 600 萬到達(dá) 1800 萬,大陸另一端的大清國人口從乾隆年間 1.8 億激增到道光的 4.3 億。

換句話說:“廉價(jià)勞動(dòng)力數(shù)量”本身,是人類文明水位的先導(dǎo)指標(biāo)。

然后呢?

我們在工業(yè)革命時(shí)代標(biāo)注這個(gè)刻度,再把時(shí)間軸疊加到當(dāng)下“刻舟求劍”一下,可以大致推測我們今天所處的位置。

我們就在新一輪“創(chuàng)生大量勞動(dòng)力”的時(shí)刻!

你可能說:不對啊,生育率這不在下降么?

但誰說勞動(dòng)力一定要是人呢?(勞動(dòng)力又什么時(shí)候被當(dāng)成過人呢?)

顯然:AI 就是新世界的奴隸。

Agentic AI 是新世界的白領(lǐng)奴隸, 機(jī)器人是新世界的藍(lán)領(lǐng)奴隸。

依賴生物學(xué)過程制造的勞動(dòng)力,重要性從未像今天這么低。

從這個(gè)角度出發(fā),一切新世界的角色都逐漸明晰:

特斯拉、英偉達(dá)之類的公司,就是新世界的“西印度公司、南海公司”;

馬斯克、黃仁勛這類企業(yè)家,就是新世界的“哥倫布”。(可以稱他們?yōu)樘诫U(xiǎn)家,也可以稱他們?yōu)橹趁裾?。?/p>

AI 和機(jī)器人所創(chuàng)造的一切,就是新世界的“種植園”和“紡織廠”。

由此觀之,我們無疑身處“新大航海時(shí)代”的開端,新大陸就在那,“奴隸”已經(jīng)裝船,未來幾乎鎖死。

但時(shí)代并非簡單重演:

三百年前,勞動(dòng)力雖然爆發(fā),但總數(shù)仍然有瓶頸,是一種需要爭奪的資源。

最終只有 1% 最彪悍的人控制了新增勞動(dòng)力,成為工廠老板、種植園主、資本家。

三百年后, AI 勞動(dòng)力爆發(fā)幾乎是無窮的,它的上限是人類對于太陽能的利用率。

這個(gè)空間足夠讓每一個(gè)普通人都擁有充足的勞動(dòng)力。

你無需那么彪悍,也能成為“新世界的種植園主”。

換句話說,2025 年,每個(gè)人的人生*可能性敞口*開始迅速放大。如同一條船從河面來到了入???。

你要做的幾乎只是:向前!

可寬闊的海面是自由的詛咒。千帆競發(fā),我們該用什么策略來開船?

(二)凡事使用樂觀之篩

2025 年,使我受益的第一個(gè)決策是:樂觀。

沒錯(cuò),我花了很多功夫才意識到“樂觀可以是一個(gè)決策”,而非無可更改的天性。

人住在自己的長期決策里。

我們不妨思考一個(gè)極簡模型:

每個(gè)人都占據(jù)了星球上獨(dú)特的一平米。在每個(gè)人的區(qū)域,地面高度不同,有的人是山,有的人是谷。

時(shí)代和科技進(jìn)步的紅利就像從天而降的雨水。

下雨的地點(diǎn)是隨機(jī)的,但水落到地面以后的方向并不隨機(jī),它總會向低洼地帶流淌。

這種“地形”就是極簡版的社會結(jié)構(gòu)。

物理定律決定了,在這個(gè)結(jié)構(gòu)中高海拔的人會不斷補(bǔ)貼低海拔的人。也就是K型分化中的“下位”補(bǔ)貼“上位”。

久而久之,兩條線越分越遠(yuǎn)。

以此觀之,想要更多的雨水,不能靠手伸得長。最好的辦法就是抄起鏟子,挖低自己的高度。

而你的每一次決策,冥冥中定義了你是把腳下的土地挖低一寸,還是墊高一分。

那么,如何確保自己每次決策都讓自己的海拔降低了呢?

答案是沒有辦法保證“每次”。

但我們有辦法提高決策正確的概率,這意味著只要決策數(shù)量多到一定程度,正確的決策會占據(jù)多數(shù)。我們就能確定性地“降低海拔”。

這里當(dāng)然可以有很多復(fù)雜的策略,但我生性愚鈍,傾向于使用最簡單的辦法:用“第一性原理”作為篩子,篩選所有備選決策。

有點(diǎn)抽象。我們不妨用投資來舉例。

面對一個(gè)市場,你可以對做出兩類決策:做多、做空。

單次來看,做多和做空都可能盈利。但是如果你身處一個(gè)長期上漲的市場里,做空虧損的概率更大。做多盈利的概率更大。

我們可以試著從第一性原理出發(fā)來判斷經(jīng)濟(jì)的長期趨勢:在 100 年(大概一個(gè)人一生)的長期跨度里,世界的經(jīng)濟(jì)是會更繁榮還是更蕭條?

不妨用過去 500 年的歷史數(shù)據(jù)回測一下:

假設(shè)身處 1492年、 1789 年、1900 年,你分別會做出怎樣的判斷?(真實(shí)結(jié)果又是如何?)

結(jié)論是:過去 500 年,任何100年的周期,終點(diǎn)全部高于起點(diǎn),沒有例外。哪怕是經(jīng)歷了小冰期、三十年戰(zhàn)爭、明清交替、全球人口停滯的 17 世紀(jì),依然如此。

而且在工業(yè)革命以后,這個(gè)增長斜率就越來越快。

任何戰(zhàn)爭、瘟疫都沒有打破這個(gè)斜率。

更幸運(yùn)的是,站在 2026 年,我們身處“過去幾年的谷底”+“新大航海時(shí)代的開端”,做出樂觀判斷幾乎比任何時(shí)候都要容易。

把*長期樂觀*的結(jié)論作為篩子,你就可以剔除*所有的*做空決策。只在大概率正確的方向上下注,不僅讓你的決策籃子變得更輕,還提高了你的預(yù)期收益。

不妨對照一下美國股市的歷史,在經(jīng)歷 1929 年大蕭條、 1941 年偷襲珍珠港、 1947 年美蘇冷戰(zhàn)、 1973 年石油危機(jī)、 2001 年 9·11、 2008 年次貸危機(jī)、 2020 年新冠疫情前后的表現(xiàn),你很容易發(fā)現(xiàn):

使用樂觀的投資策略,可以穿越人類有史以來的所有經(jīng)濟(jì)危機(jī)。

而且!越是在深刻的危機(jī)中,樂觀越能讓你獲利!

這是 1871 年到 2025 年標(biāo)準(zhǔn)普爾 500 指數(shù)的走勢。

你可能笑了,敢說大 A 么?

敢。

你看下面↓↓↓

公認(rèn)比較慫的上證指數(shù),也符合這個(gè)規(guī)律。(1990-2025)

由此,樂觀不僅僅是一種哲學(xué),也很可能是當(dāng)下最大的實(shí)用主義。

巴菲特曾說:“永遠(yuǎn)不要做空美國”。

這和樂觀篩子所做出的結(jié)論恰恰吻合。

多說一句,巴菲特的第一支股票就是 1942 年 3 月 11 日買的,當(dāng)時(shí)珍珠港剛淪陷,美國被日本爆錘,中途島海戰(zhàn)還沒打。

也許有淺友說,我是 20 后,還年輕,也沒啥資本積累,我的“樂觀”就無法變現(xiàn)了嗎?

其實(shí)無論對誰來說,金錢都只是狹義的投資。你的注意力、時(shí)間才是更廣義投資。

越年輕,意味著你手里未使用的“資本”越多。

你可以在各種決策上使用樂觀之篩,例如:把時(shí)間用來鍛煉而非躺平,把精力用在積極建設(shè)而非憤世嫉俗。

我們這個(gè)時(shí)代的特點(diǎn)是:工具極為豐富。

而“樂觀之篩”,是一個(gè)簡單又好用的萬能扳手(和所有工具都能配合)。它像船上的帆,能給你源源不斷地提供朝向同一個(gè)方向的力。這種力會逐步讓你站在 K型分化的上位。

當(dāng)然,上位并不應(yīng)該是優(yōu)越感,它所帶來的穩(wěn)定的資源流入(例如現(xiàn)金流、新工作機(jī)會),應(yīng)被視作一切愛與自由的前提。

之后,我們回到主線:

如果人人都有“AI 奴隸”,我們到底該讓它們干點(diǎn)兒啥呢?

當(dāng)然,AI 可以幫人解決專業(yè)領(lǐng)域五花八門的問題,暫且不論。

這里我想聚焦“最大公約數(shù)”,作為一個(gè)普通人,應(yīng)當(dāng)如何利用“AI 奴隸”目前最普惠的形式——ChatBot——對世界建模?

(三)對世界建模:從搜商到 Chat 商

在 2025 年劍橋大學(xué)的一次交流活動(dòng)上,主持人問黃仁勛:你是如何在最艱難的階段保持信心,堅(jiān)持到底的?

面對如此寬闊的提問,老黃居然猛地使出了十成功力,給出了(在我看來的)標(biāo)準(zhǔn)答案:

我們用理性去推導(dǎo)我們對未來的判斷。 你得一步步推回去,回到計(jì)算機(jī)科學(xué)最基本的第一性原理,或者物理學(xué)的基本原理……你能抓住什么原理,就抓住什么原理。一直推到最底層的邏輯原點(diǎn)。 一旦你完成了這個(gè)過程,用你所掌握的環(huán)境信息和一切已有認(rèn)知,構(gòu)建起了對未來的理解與信念,那接下來問題就變成了:你是個(gè)“說說而已”的人?還是一個(gè)會“真的去做點(diǎn)什么”的人?

他在描述的,就是一個(gè)“對世界建模”的過程。

沒錯(cuò),每個(gè)人的“世界模型”(有時(shí)也被稱為“底層認(rèn)知”“元認(rèn)知”)都像一個(gè)核反應(yīng)堆,會在一生的跨度內(nèi)持續(xù)輸出能量,那才是你是否會對某件事堅(jiān)持到底的底層因素。

就像一個(gè)航海家腦海里的地圖↓↓↓

老黃說的是“道”,那么在“術(shù)”的層面,究竟應(yīng)該怎么建模呢?

核心是兩個(gè)字:數(shù)據(jù)。

和 AI 訓(xùn)練類似,在顱內(nèi)對世界建模也需要大量數(shù)據(jù)。而數(shù)據(jù)的平均質(zhì)量最終決定了這個(gè)“核反應(yīng)堆”的輸出功率。

在印刷術(shù)之前,人們對世界建模的高質(zhì)量數(shù)據(jù)來自長輩們口耳相傳的故事;

在前互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代,人們對世界建模的高質(zhì)量數(shù)據(jù)大多來自“書籍”;

世紀(jì)之初,開云app官方在線入口伴隨互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展,人們對世界建模的高質(zhì)量數(shù)據(jù)大多來自“搜索引擎”。(當(dāng)然互聯(lián)網(wǎng)上的數(shù)據(jù)良莠不齊,所以“搜商”這個(gè)詞一度流行。)

在 ChatGPT 出現(xiàn)之后,人們對世界建模的高質(zhì)量數(shù)據(jù)將主要來自“ChatBot”。

能深度激發(fā)“ChatBot”并且獲得高質(zhì)量信息的能力,應(yīng)該就叫“Chat 商”。

在細(xì)說“Chat 商”之前,我想先討論一個(gè)重要問題:ChatBot 和搜索引擎到底有什么區(qū)別?

答案是:搜索引擎在“已知內(nèi)容”里搜索,ChatBot 在“可能性空間”里搜索。

打個(gè)比方吧:

假設(shè)我們?nèi)祟惏l(fā)現(xiàn)的真理就像一個(gè)個(gè)島嶼。我們已經(jīng)發(fā)現(xiàn)了 1 萬個(gè)島嶼,然后把它們畫在地圖上。

你給出任何條件,搜索引擎的答案必須最終落到某一個(gè)島上;

而 ChatBot 可以在島嶼之間的合理位置幫你畫上一個(gè)新的島。

這樣“亂畫”,必然隱含著問題。

在 ChatBot 誕生初期,這個(gè)問題尤其明顯:

1、AI 幫你畫的這個(gè)島,可能位置未必正確。(幻覺) 2、即便正確,也未必準(zhǔn)確。也就是它的回答“分辨率”不夠。(答案過于籠統(tǒng),沒有指導(dǎo)性)

這個(gè)問題,由 GPT-o1 和 DeepSeek R1 開創(chuàng)了解決方向。

你可以這樣理解:

GPT-4(及以前模型)所做的事情只有一步:在地圖上畫島嶼。

但 DeepSeek R1 所做的事情卻是兩步:1)連續(xù) N 次放大地圖;2)畫島嶼。

別看僅僅多了一個(gè)放大地圖的過程,卻帶來了本質(zhì)的升級。

原有的 ChatBot 像一個(gè)瞭望塔,理論上你可以看到世界的盡頭,但實(shí)際上遠(yuǎn)處的細(xì)節(jié)無法分辨。 現(xiàn)在的 ChatBot 像一艘船,可以開到世界的盡頭,在那里無比清晰地調(diào)查細(xì)節(jié)。

這也直接催生了 2025 年最讓人興奮的技術(shù)之一:Agentic AI。

給你看一張圖:

在過去的大模型中,訓(xùn)練消耗了絕大多數(shù)的算力(訓(xùn)練側(cè)的 Sacling Law);

而在 Agentic AI 上,訓(xùn)練消耗算力占比大幅縮減,越來越多的消耗由推理迭代所消耗。(推理側(cè)的 Scaling Law)

而對推理迭代的形象理解,就是剛才所說的一次次放大地圖的過程。

總結(jié)一下,剛才說這么多,其實(shí)就是三句話:

1)對世界正確建模是生活的基石; 2) 2025 年,我們手上的 ChatBot 能力已經(jīng)及格; 3)我們應(yīng)該趕緊用它幫助我們對世界建模。

我們繼續(xù)回到主線任務(wù):到底怎么建模呢?

深度學(xué)習(xí)之父理查德·薩頓在《苦澀的教訓(xùn)》中提出訓(xùn)練 AI 的兩個(gè)關(guān)鍵技術(shù):學(xué)習(xí)、搜索。

學(xué)習(xí)是指:根據(jù)已有的數(shù)據(jù),提取出內(nèi)部蘊(yùn)含的知識; 搜索是指:在可能性空間里尋找更優(yōu)解(不是搜索引擎的搜索)。

Richard S. Sutton

這當(dāng)然已經(jīng)成為本輪 AI 爆炸的綱領(lǐng),不用多聊。

但整個(gè) 2025 年,我都在思考萬維鋼就此給出的衍生方法論:每一個(gè)人都應(yīng)該像 AI 一樣去學(xué)習(xí)和搜索,并且應(yīng)該在這兩件事上花掉*無上限*的功夫。

核心在“無上限”三個(gè)字。

因?yàn)橛钪婢哂胁豢杉s化的復(fù)雜(),所以學(xué)習(xí)和搜索是不存在邊際效益遞減的。它能給你的“世界建?!睅砭€性的新增量。

在我看來,所謂“Chat 商”高,就是:

首先理解“對世界建?!敝档没ㄙM(fèi)無上限的功夫;

然后能和“AI 奴隸”之間形成了一種高效的合體范式,一起學(xué)習(xí)和搜索。

合體范式簡單來說就是:

1、人負(fù)責(zé)處理“不可描述的部分”,例如動(dòng)機(jī)、偏好; 2、ChatBot 負(fù)責(zé)處理“可描述的部分”,也就是具體向某個(gè)方向劃行。

你和奴隸雖然都在船上,但奴隸心里只想著海浪,只有你心里懷著遠(yuǎn)方。

你需要的是“AI 領(lǐng)導(dǎo)力”,或者說“AI 奴役力”。

只要你萌發(fā)出一個(gè)念頭,想讓 AI 幫你改善某個(gè)行為、研究某類技術(shù)、推薦特定書籍都沒有問題。

念頭不用很明確,但一定要抓住它,開始和 ChatBot 討論,在討論過程中,你不斷思考有沒有值得繼續(xù)探索的方向。

這種建模不分領(lǐng)域:

可以是功利的,為解決某個(gè)實(shí)際問題而進(jìn)行的;

也可以是完全無功利的,純粹因生活中某個(gè)興趣點(diǎn)驅(qū)動(dòng)。

宇宙的底層規(guī)則是通行的,所以任何一個(gè)構(gòu)建于其上的領(lǐng)域都全息蘊(yùn)含著底層真理。沒有白走的路,每一步都算數(shù)。

比如。。。我用 Chatbot 自學(xué)了本地運(yùn)行 Z-Image 模型,下面是我的作品↓↓↓

說回來,真正重要的是:

不要認(rèn)為 AI 在幫你解決具體的問題。

它是在通過解決問題的方法,幫你對世界建模!你需要*刻意*和 ChatBot 共同學(xué)習(xí)和搜索,讓自己的世界模型隨著時(shí)間推移不斷進(jìn)步。

馬斯克認(rèn)為,為了更深刻地探尋真理,一個(gè)把全世界人的意識連接起來的“廣場”異常重要。(他指的是 X 平臺)

在我看來,ChatBot 也有把人類意識連接起來的功能,只不過是通過“點(diǎn)對點(diǎn)”的模式:

ChatBot 能持續(xù)提供穩(wěn)定、高水平的世界模型。 隨著越來越多的人(自覺不自覺)把 ChatBot 作為大腦外掛,人類作為一個(gè)整體的世界模型質(zhì)量將會不可逆地大幅提高。

高質(zhì)量的世界模型是一切高玩的前提。

在此基礎(chǔ)上,我們才可以試著做一些“大決策”!

(四)中庸:分配與置信度相匹配的資源

“新大航海時(shí)代”的船需要人機(jī)共駕。對 AI 的考驗(yàn)很大,對人的考驗(yàn)也很大。

我們不妨繼續(xù)聽黃仁勛怎么說:

你可以選擇成為那種“哦,我當(dāng)時(shí)也想過這事”“我也說過類似的話”的人,但你并沒有真的行動(dòng)。 而我更傾向于那種人:我會非常認(rèn)真地去推理和思考,并且一旦形成信念,我會深信不疑。 坦白說,只要我腦海中能清晰地“看見”它,我就幾乎當(dāng)它已經(jīng)成真了。其余的,都只是細(xì)節(jié)問題。

這種行為模式一點(diǎn)兒都不稀奇,你可以在各路大佬身上找到。

我給你念叨兩個(gè)段永平的例子。

1982 年,段永平從浙大畢業(yè)后,分配到北京電子管廠,他努力工作卻成效甚微,不斷往深層分析,發(fā)現(xiàn)一個(gè)底層桎梏:計(jì)劃經(jīng)濟(jì)的低效。

這讓他推導(dǎo)出結(jié)論:待在“計(jì)劃經(jīng)濟(jì)的大本營”不會有太好的結(jié)果。

那么計(jì)劃經(jīng)濟(jì)的反向大本營——市場經(jīng)濟(jì)最發(fā)達(dá)的地方——是哪呢?

廣東。

這才有了南下廣東之后“阿段”的傳奇故事。(段永平說按照廣東的風(fēng)格應(yīng)該叫阿平,但聽上去像女的,金沙電玩城所以改叫阿段。。。)

1980 年代末的東莞

在 2001 年去到美國后,阿段開始全職投資。

他發(fā)現(xiàn)了每股含現(xiàn)金 2 美元的網(wǎng)易股價(jià)居然跌到了 1 美元之下,于是仔細(xì)閱讀財(cái)報(bào)、請律師分析潛在風(fēng)險(xiǎn),還試玩了網(wǎng)易游戲和對手的游戲。

然后他決定把所有閑置資金歸集 100 萬美元,甚至又破例借了100萬美元,用來買網(wǎng)易,最終獲利 100 倍。

以上兩個(gè)故事很多人都知道,在故事里段永平?jīng)Q策也用的都是常識。

我敢肯定, 80 年代北京電子管廠也有很多人和段永平有同樣的感受,世紀(jì)之交也有很多人覺得網(wǎng)易便宜得不真實(shí)。

但是差異在于:段永平用極高的規(guī)格“款待”了自己的判斷。他用自己的職業(yè)生涯押注廣東,用所有的閑錢押注了網(wǎng)易。

換句話說,他在自己高置信度的方向上下了重注。

簡單打個(gè)比方:你的判斷是 1,而你押注的籌碼是后面的 0。

能判斷出 1 的人很多,舍得在后面寫 0 的人很少。

而真正改變?nèi)颂幘车模皇?1,而是 1 后面跟著的一串 0。

如果預(yù)期收益很高,卻沒有匹配相應(yīng)的籌碼,本質(zhì)上等于你白白浪費(fèi)了自己的“世界建模”。成為黃仁勛說的“哦,我當(dāng)時(shí)也想過這事”的人。

這里我引入了一個(gè)“預(yù)期收益”指標(biāo)。

我私下認(rèn)為,一個(gè)人的智力很大程度體現(xiàn)為 Ta 是否理解概率, 并且在決策中(自覺或不自覺)應(yīng)用概率。

預(yù)期收益就是一個(gè)與概率相關(guān)的指標(biāo)。

簡單舉例:

如果你認(rèn)為預(yù)期收益是 5,可以投入五個(gè)零的資源。如果你覺得預(yù)期收益是 8,就可以投入八個(gè)零的資源。

注意,這倆可不是線性關(guān)系,而是個(gè)曲線。

這個(gè)曲線參數(shù)是可以因人而異修改的。但基本精神就是如此:你必須在預(yù)期收益更高的判斷上,下更更更大的注。(也被稱為凱利準(zhǔn)則,凸性配置)

這里有一個(gè)技術(shù)細(xì)節(jié):

如果你發(fā)現(xiàn),面對置信度更高的機(jī)會,手中卻已經(jīng)沒有足夠的資源下更大的注,那就意味著你在置信度更低的機(jī)會上分散了過多資源,需要?jiǎng)討B(tài)調(diào)整。

當(dāng)然,只有涉及時(shí)間、空間范圍足夠廣的決策才是預(yù)期收益更大的決策,你中午吃蓋飯還是炸雞的小決策不可能有很大的預(yù)期收益。

正如巴菲特所說:“你應(yīng)該有張一生決策卡,卡上只有 20 個(gè)孔位?!?/p>

我們不妨把這 20 個(gè)決策稱為“大決策”。

把大決策集合在一起,形成一個(gè)組合,然后按照權(quán)重為這個(gè)池子分配手里的資源額度。

如此,就形成了一個(gè)穩(wěn)固的決策池。(你不用花很大的精力每天去維護(hù)它,除非當(dāng)初用以做出某個(gè)判斷的條件發(fā)生了變化)

由此觀之,所謂的“All in”或者“All 不 in”,都是很明顯的錯(cuò)誤操作。(或者只是一種簡化的表達(dá)方式。)

我一直認(rèn)為,中國文化中的“中庸”這個(gè)詞是對以上策略的最佳概括。

所謂中,就是不偏,不為某個(gè)機(jī)會匹配超過或少于它權(quán)重的資源。 所謂庸,就是在每一天的行動(dòng)中踐行這種匹配。

同一個(gè)道理,段永平喜歡用開車打比方:你開車的目標(biāo)是到達(dá)目的地,不是要快,也不是炫技。所以你不應(yīng)該開快車,更不應(yīng)該崇拜開快車的人。

為了到達(dá)目的地,你的操作應(yīng)該是:

1)待在車道中央行駛;

2)全程待在車道中央。(不能因?yàn)榉咐?,或者想炫技,或者任何理由而撞上兩?cè)護(hù)欄。)

從這個(gè)意義上說,“庸”的難度要比“中”更大。

話說人的大腦設(shè)計(jì),根本不是為了完成超長時(shí)間跨度的任務(wù)的。大腦最初只是一個(gè)保衛(wèi)基因傳承的生存工具,只要能瞬時(shí)幫助生命體擺脫危險(xiǎn),就大功告成了。()

可是隨著社會發(fā)展,競爭加劇,生存策略逐漸復(fù)雜,大腦被迫在更長的時(shí)間里維持策略。

事情漸漸變得反人性。

所以,我們必須找到一些工具來幫助自己踐行“庸”。

(五)知行合一:擺脫痛苦的不二法門

電視劇《西游記》里有一個(gè)耳熟能詳?shù)那楣?jié):

孫悟空去化齋前,給唐僧畫了個(gè)圈兒,叫他不要出圈兒。但最后紅孩兒裝成受傷,利用同情心誘騙唐僧出了圈兒。(我也是和 ChatBot 聊過之后才知道“畫圈兒”這個(gè)戲原著里沒有,是電視劇獨(dú)有橋段。)

套用之前的理論:唐僧去西天就是一個(gè)時(shí)間跨度很長的決策執(zhí)行過程,這個(gè)過程中充滿了未知,稍不留神就會做出與風(fēng)險(xiǎn)不匹配的行動(dòng)。就像開車撞上護(hù)欄。

孫悟空給唐僧畫的“圈兒”,就是車道線,也叫安全邊界。

而保證不出圈,就是紀(jì)律。

為了達(dá)到目標(biāo),需要長期穩(wěn)定執(zhí)行策略,為了長期穩(wěn)定執(zhí)行策略,你需要紀(jì)律。

嚴(yán)格來說,紀(jì)律不是為了防止自己犯錯(cuò),而是為了讓自己在框架之內(nèi)犯錯(cuò)。

所謂框架,其實(shí)就是人為設(shè)定的“變量合集”。

在框架內(nèi)犯錯(cuò),為了兩件事:

1、為了控制損失。

在已知變量下,你更容易估算出自己做一件事的最大收益和最大損失。

比如在無人區(qū)徒步愛好者中有一個(gè)“三人原則”,就是最少要有三人結(jié)伴同行。

這樣如果有一個(gè)人受傷,可以有另一個(gè)人原地照護(hù),第三人去求助。最大損失止于受傷。

如果單人徒步,一旦走入沒有信號的地區(qū),失足跌落無法行動(dòng),最大損失就是死亡。

同理,唐僧不出圈,最大的損失就是同情心遭受煎熬,但西天的未來仍在;唐僧出圈,最大的損失就是被妖怪吃,西天的未來就沒了。

2、為了累積策略。

在已知變量下,你更容易判斷出此次犯錯(cuò)受到哪個(gè)變量影響,從而可以有針對性地改進(jìn)策略。

如果你在框架外犯錯(cuò),本質(zhì)上你都不知道到底有哪些變量,就更不知道哪些變量與自己此次錯(cuò)誤相關(guān)。那么你不僅承受了錯(cuò)誤帶來的損失,這個(gè)損失還沒換來任何“策略的積累”。

你就是最冤的冤大頭。

這就是巴菲特所說:只投資自己能看懂的公司。計(jì)劃你的交易,交易你的計(jì)劃。

推而廣之就是:只做自己能想明白的事情。計(jì)劃你的生活,生活你的計(jì)劃。

重復(fù)一下結(jié)論:

1)做自己想明白的事情,未必不會犯錯(cuò)。 2)但這個(gè)錯(cuò)誤可以換來策略積累,讓你朝著正確的目標(biāo)迭代。 3)“行至西天”才是你的根本目標(biāo)。為了其他任何“支線任務(wù)”而降低接近西天的概率,都是錯(cuò)誤的選擇。

但客觀現(xiàn)實(shí)擺在這里,西天路上真是有很多“魔”。。。唐僧出門就上當(dāng),當(dāng)當(dāng)不一樣,他也不想,但就是會打破紀(jì)律啊!

這是人之常情。

我們的思維就像一條河,隨著支流不斷匯入,逐漸失去的上游的清澈。隨著時(shí)間推移,我們打破紀(jì)律的可能性在不斷上升。

危險(xiǎn)的是,很多情況下我們無法意識到自己的在打破紀(jì)律。

由此,你必須用一套*可操作的*行為準(zhǔn)則來保證紀(jì)律得到實(shí)施。

丹尼爾·卡尼曼在《噪聲》中提出了一個(gè)“決策衛(wèi)生”的概念。簡單說,他主張做重要的決策時(shí)一定要*走流程*。

Daniel Kahneman

這至少有倆好處:

1、走流程會增加你做出決策的成本,從而抑制住過剩想象力引導(dǎo)你做出“輕浮”決定。 2、一旦你真的走流程做出決策,它大概率也是一個(gè)高質(zhì)量決策。

卡尼曼把決策中的噪聲分為很多類,其中影響最大的是“穩(wěn)定模式噪聲”。這種噪聲來源于你的成長經(jīng)歷所塑造的世界觀、行為習(xí)慣以及思考偏好。

在我看來,這有點(diǎn)兒像佛教唯識宗里講的“阿賴耶識”里“有漏種子”的概念。

由于生活經(jīng)歷的復(fù)雜性,以及多因素之間的糾纏,要描述自己的“穩(wěn)定模式噪聲”非常難,而且?guī)缀醪豢赡堋?/p>

所以,最好的抑制噪聲的方法就是放棄“端到端輸出”,轉(zhuǎn)而尊重“分段流程”。(在“端到端”備受推崇的今天,這是一個(gè)有益的提醒。)

一個(gè)簡單的例子就是量表:

你做一個(gè)決策,不能拍腦袋。而是畫一張表,它的利弊分別有哪些?列在表上,然后分別對這些利弊打分,然后加起來算總分。

具體到人生只有二十次的那個(gè)“大決策組合”。

每當(dāng)你想做一個(gè)新決策時(shí),首先要去判斷和既有的“大決策組合”是否相沖突。如果沖突,就要重新評估一下大決策組合里相沖突的決策。

還是舉個(gè)例子吧:

段永平離開北京,意味著要放棄“北京戶口”。這在當(dāng)時(shí)的朋友看來得不償失。

如果為了戶口而留下來,就會和之前的決策產(chǎn)生沖突。

段永平走了一個(gè)流程:他評估了一下北京戶口的“價(jià)格”,當(dāng)時(shí)值 1 萬人民幣左右。然后他計(jì)算了一下自己投入市場經(jīng)濟(jì)可能帶來的收益,應(yīng)該是遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于 1 萬人民幣。

于是,他維持了原來的決策,否決了新的決策——最終還是去了廣東。

這就是決策衛(wèi)生。

在每一個(gè)新決策面前都走一遍“決策衛(wèi)生”流程,就是在遵守紀(jì)律。

正是因?yàn)閳?jiān)持“決策衛(wèi)生”,巴菲特在很長的時(shí)間里一直不投資科技股,現(xiàn)在看來,這個(gè)機(jī)制讓他為錯(cuò)失了非常好的機(jī)會,當(dāng)然也保護(hù)他沒有撞到護(hù)欄。

把自己的行為限定在一個(gè)圈子里,在很多時(shí)候是違背直覺的,這會帶來純純的痛苦。

那么,我們就該強(qiáng)行忍受這種痛苦,閉眼待在既有的圈兒里嗎?

當(dāng)然不是。

如果你是唐僧,最好老老實(shí)實(shí)呆在圈兒里,如果你變成了孫悟空,就不用待在這個(gè)破圈兒里了(你的圈兒擴(kuò)大到了如來佛的手掌那么大了。)

之所以每次都要不厭其煩地走“決策衛(wèi)生”的流程,而不是簡單固守之前的決策,就是因?yàn)槟阕咄炅鞒讨笳娴挠锌赡芨淖冎暗臎Q策。

什么情況下你會改變之前的決策呢?

第一種:你得到了新的信息。

第二種:你的“世界模型”進(jìn)化了。

實(shí)際上,每當(dāng)你使用“新版世界模型”對之前的決策做校驗(yàn)的時(shí)候,無論是否改變策略,你的安全邊界其實(shí)都是在擴(kuò)張的。

于是,我們又回到了第三章的內(nèi)容。你必須通過(和 AI 一起)學(xué)習(xí)來改進(jìn)對世界的建模,由此才能擴(kuò)展安全邊界。

反過來說,當(dāng)你感覺到痛苦的時(shí)候,并不是該“出圈”鍛煉膽量的時(shí)候,而是該“擴(kuò)圈”,也就是通過輸入高質(zhì)量數(shù)據(jù)來學(xué)習(xí)的時(shí)候!

巴菲特還有一句名言:我一生中最好的投資不是買了哪只股票,而是不斷地投資自己。

這里的心法極為簡單:

1)永遠(yuǎn)保證在安全邊界內(nèi)正確行事; 2)時(shí)刻精進(jìn)自我,擴(kuò)大安全邊界。

只要你真正理解了底層原理,去踐行也并不困難。

在中文里,有一個(gè)更加優(yōu)雅的詞匯形容這個(gè)狀態(tài)——知行合一。

(六)一代人沖出戰(zhàn)壕

最后,讓我來實(shí)操一把“知行合一”。

我決定就以上幾章的思考和 AI 進(jìn)行一番探討,看看我是否能在“AI 奴隸”的幫助下,真正對生活方式做點(diǎn)兒改進(jìn)。

我選擇的奴隸是 Grok。

我問它:對于個(gè)人來說,《苦澀的教訓(xùn)》中所揭示的 AI 訓(xùn)練方式在日常生活里有哪些實(shí)踐方案?

他給我想了三個(gè)方法:

一、把生活變成“梯度下降游戲”。

具體來說是這樣:

1)定義你的核心目標(biāo)池,例如:金錢、健康、創(chuàng)作、關(guān)系。

2)用電子表格把所有的行為的時(shí)長記錄下來——睡眠、運(yùn)動(dòng)、閱讀、寫作、社交,等等。

3)每 2-4 周讓 AI 幫你做一次“損失函數(shù)評估”,哪些變量和你的核心目標(biāo)相關(guān)性最高?然后減少低相關(guān)性的行為,增加高相關(guān)性的行為。

二、把勞動(dòng)盡可能外包,自己只做“搜索空間設(shè)計(jì)”。

在日常工作中,你要越來越像一個(gè)“AI 訓(xùn)練師”。

你的核心能力變成:定義目標(biāo)函數(shù) + 提供高質(zhì)量數(shù)據(jù) + 設(shè)計(jì)獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制,而非親自執(zhí)行。

例如,把圖片制作交給 Midjourney,你來精修;把代碼交給 Claude,你來驗(yàn)收;把重復(fù)工作交給 Zapier,你只定義觸發(fā)條件。

三、用“生成-篩選”替代精雕細(xì)琢。

讓 AI 先做 100個(gè)垃圾出來,然后從中挑選 3 個(gè)可救的,精修這 3 個(gè)。

接受 97% 的產(chǎn)出是垃圾,但剩下 3% 會碾壓所有“完美主義者”的 100%。

我把這三個(gè)方法也送給你。

作為普通人,進(jìn)入新大航海時(shí)代的廣闊洋面,大概都要對現(xiàn)有的生活和工作方式進(jìn)行巨大改造。而且每個(gè)人的改造方式都是個(gè)性化的,這意味著巨大的投入、不確定性和不安全感。

但別忘了我們的“中庸”和“知行合一”。

你需要為高置信度的未來匹配相應(yīng)的資源。(這才是安全的終極來源。)

在我看來,過去 20 年的生活方式塑造了我們太多對“確定性”的執(zhí)念,它已經(jīng)無法適應(yīng)未來的 20 年。

我曾經(jīng)在中介紹過計(jì)算機(jī)科學(xué)家沃爾夫勒姆的研究:

在復(fù)雜系統(tǒng)中,因果關(guān)系極為不清晰,甚至可以說不存在因果。

假設(shè)你重復(fù)在南美蝴蝶煽動(dòng)翅膀之后觀察到一個(gè)颶風(fēng),那么你不必搞清中間的傳導(dǎo)過程(你也大概率搞不清),而是可以直接用模型標(biāo)定二者的相關(guān)性,然后利用相關(guān)性達(dá)到你的目的。

抖音賴以成功的推薦系統(tǒng)的工作原理就是如此:

一個(gè)內(nèi)容在小規(guī)模用戶群里收到了大量點(diǎn)贊,就直接推給更大的用戶群,如果仍然獲得高贊,就推給更大的用戶群。

從頭到尾,抖音完全不用知道這個(gè)視頻內(nèi)容為什么被喜歡,甚至就不用知道視頻的內(nèi)容是什么。(只要它合規(guī),愛是什么是什么。)

正應(yīng)了“股票大作手”利弗莫爾那句話:看到信號立即采取行動(dòng),而不是搞清楚原因再動(dòng)手。

在一個(gè)變幻莫測的大時(shí)代:你要訓(xùn)練自己搞不懂“因果”的前提下,可以依賴“相關(guān)”繼續(xù)行事。

這次 AI 浪潮中,美國和中國的科技斷崖式地領(lǐng)先于歐洲和日本,在我看來,與這兩個(gè)國家承繼了互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的*工程師思維*密切相關(guān),那就是:盡可能用“相關(guān)性”(How)而非“因果性”(Why)來制造系統(tǒng)。

先不預(yù)設(shè)立場,允許各種形態(tài)的創(chuàng)新生成,讓子彈飛一會兒,最終再根據(jù)頂層意圖進(jìn)行篩選。(而非從一開始就把所有的發(fā)展路徑都推導(dǎo)清晰。)

這種利用“不確定性”進(jìn)行經(jīng)濟(jì)治理的方式,不和我們利用 AI 大量生成,然后再做篩選-精修的過程完全一致么?

作為地球 Online 的玩家,我們可以期待的最好結(jié)局也許是:

人類將會利用能源驅(qū)動(dòng) AI 和機(jī)器人對任何目標(biāo)發(fā)動(dòng)“飽和式攻擊”——所有創(chuàng)意都可以被迅速驗(yàn)證、實(shí)施。

在這個(gè)結(jié)局里,想象力將會成為最后的瓶頸,能源將會成為唯一的限制。

在這種高效熵增機(jī)器的加持下,人類也許將要第一次正式?jīng)_擊卡爾達(dá)肖夫尺度中的 Type1 級文明。

說實(shí)話,這個(gè)好結(jié)局未必百分百會被(不靠譜的)人類打出來。。。

但“樂觀之篩”強(qiáng)迫我不得不認(rèn)真思考這個(gè)未來。

更具確定性的,也許是未來十年內(nèi)就會出現(xiàn)的一個(gè) Check Point。

當(dāng) AI 頂著生產(chǎn)力拐頭向 12 點(diǎn)鐘方向行進(jìn),大量商品被廉價(jià)制造,增發(fā)的貨幣會被稠化,滯漲的天花板被捅破,人類有希望再次進(jìn)入溫和通脹的增長周期。

站在彼處回望,2025 年可能會極為特殊,它是舊劇最后的高潮,新戲鑼鼓的初響。

那時(shí),我們或許可以心安理得地追認(rèn) 2025 為某種“拐點(diǎn)”。

歷史可能正在轉(zhuǎn)向,你我都有責(zé)任知道這一點(diǎn)。

戰(zhàn)壕的存在,是讓士兵作為掩體,但沒有任何一場戰(zhàn)爭是靠躲在掩體里贏下的。

當(dāng)時(shí)代凌厲的子彈掃射漸漸減弱,那就是一代人沖出戰(zhàn)壕的時(shí)刻。

人和AI都在船上

但人心中有遠(yuǎn)方

再自我介紹一下吧。我叫史中,是一個(gè)傾心故事的科技記者。我的日常是和各路大神聊天。如果想和我做朋友,可以搜索微信:shizhongmax。

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