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99%的焦虑,都是多余的!

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内容来源:笔记侠PPE(政经哲)书院导师马兆远访谈。

分享嘉宾:马兆远,南方科技大学教授,英国物理学会会士,俄罗斯工程院外籍院士

责编| 贾宁排版| 拾零

第 9658篇深度好文:5230字 | 14 分钟阅读

PPE(政经哲)专栏003期

笔记君说:

人和AI的真正关系,究竟该是什么样的?难道技术越强,人就必须越累吗?

我们采访了笔记侠PPE(政经哲)书院26级导师、英国物理学会会士马兆远教授,他说:很多人的焦虑并非来自AI,而是来自对社会发展新阶段的不适应。

过去四十年“高增长、高回报”的惯性仍在,但现实已经驶入了平稳发展的新轨道。今天这篇文章,我们就来聊聊AI时代下的心态转变和幸福感。

一、AI发展:

一场永无止境的“军备竞赛”

世界运行的基本规律之一,是事物总会从不均衡走向均衡,从统计学的幂律分布(指少数事件占据大部分概率质量,具有“长尾”特征的分布,如二八法则)趋向正态分布(指大量独立随机变量之和的分布,呈现中间高、两边低的钟形曲线,如身高、测量误差的分布)。

新技术刚诞生时,必然由二八定律主导——20%的人率先掌握并占据优势,但随着技术普及,这种优势会被逐渐抹平。

人类不会就此止步,率先掌握新技术的人,会利用从幂律分布滑向正态分布的时间差,获取超额利润,然后再迭代出更新的技术。

这不是AI独有的现象,手枪刚发明时,最先掌握它的人同样能获得超额收益,专利法等一系列法律,正是为了保护这段技术普及窗口期内创新者的利润,从而持续激励创新。

AI真正的特殊之处在于,它把能力差距的抹平速度推到了极致。

今天你还不具备的能力,很快大多数人就能通过AI达到同等水平。这相当于把人类的知识和能力整体抬上了一个新台阶。

在这个新台阶上,又会有一部分人创造出新的需求和利润点;而一旦这些新事物被社会,甚至被AI本身学会,整个社会的生产效率和知识水平就会再上一层。

之后,人们还会在新的平台上继续寻找新机会、发展新技术,再次形成二八分布,如此循环往复。就像量化交易工具,并没有导致只有掌握它的人才能赚钱,因为它终将普及成所有人都能使用的基础设施,所有人的赚钱能力也会随之拉平。

所以,想要获得超额收益,就必须继续寻找新的机会。这个规律在所有行业都通用。总有人能抓住新机会。

所以,技术优势永远是暂时的,必然会随着普及而被所有人掌握,因此必须持续升级。这就好比历史上,西方国家发明了火枪,等被殖民的民族也掌握之后,殖民者已经升级出了马克沁机关枪,永远比别人快半步。

人类历史一直在重复这个过程,AI只是让迭代节奏变得更快,尤其在很多技能的掌握上,能让人迅速入门。

过去是生成式AI,现在是代理式AI时代,之后可能是AGI(通用人工智能,具备与人类相当或超越的广泛认知能力,能跨领域学习与推理)

再往后可能还有ASI(Artificial Superintelligence,超级人工智能,在几乎所有领域远超最优秀人类智能的智能形式),一直迭代到技术发展的边界。

二、AI再强,也偷不走的两样本事

1.“说不清”的能力,才是你的护城河

从底层逻辑看,1936年图灵设计图灵机的初衷,就是为了证明哥德尔不完备性定理。

图灵和哥德尔都非常清楚图灵机的能力边界,而今天所有AI,无论功能多强大,其物理硬件依然是图灵机。

当年图灵机被证明做不了的事,今天的AI同样做不了。

具体来说,哥德尔在1931年、图灵在1936年都指出,直觉是有限形式机无法实现的。维特根斯坦提出的超验命题,也就是超越有限语言可表达范畴的内容,同样是AI无法触及的。

图灵机本质上只是有限语言的一种,而自然语言之外,存在着大量无法用语言描述的东西,比如人类的审美、价值判断和真实体验,这些都是通用机器无法复刻的。

维特根斯坦说过,凡是能说清楚的事,语言都能说清楚。

而这部分能被清晰描述的事,交给AI去处理完全没问题,它本身就是高效的有限语言处理机。

至于体验层面的差异,还涉及物理硬件的根本不同。AI的物理载体和人类的身体构造完全不同,这导致它对事物的理解深度和维度,永远不可能和人类一致。这些差异,构成了人与机器之间最根本的区别。

而大语言模型的工作原理,是按照人类语料库中词汇出现的频次,来计算哪个词最可能符合你想要的答案。机器本身并不需要理解文字组合背后的真正含义,“理解”这件事是人类赋予它的。

这也印证了维特根斯坦的观点:意义是人类赋予语言的,语言本身并不具有意义。

这种无法用文字和语言描述的,便是“默会知识”,与之相对的是“显性知识”。默会知识才是人类知识体系中更庞大的部分。

比如走路、骑自行车,写再多手册、看再多视频都没用,必须亲自去练习、去体验才能学会,这些都属于默会知识。

2.为什么经验越丰富,反而越容易判断失误?

判断力源于大量的实际体验和经验积累,但绝不存在“补全所有知识就能做出100%正确决策”的情况。

这也是哥德尔不完备性定理的体现:任何有限的知识体系,哪怕你把所有经验都写下来,也必然存在缺陷。

通常来说,经验越丰富、案例积累越多,做出正确判断的概率就越高,但永远达不到100%。甚至有时候,过往的经验反而会限制你的决策。

简单来说,我们对未来的所有判断,本质上都是概率性的,这就是克伦威尔规则所说的:永远不要认为某件事100%会发生或100%不会发生,要给所有可能性留有余地。


经验能提高决策的成功率,但你永远要对小概率事件保持敬畏和开放的心态,因为小概率事件一定会发生。

有大量数据支撑的决策,准确率肯定远高于凭空猜测,这正是量化工具的价值所在。

但不存在“必赢”的方案。如果真有这种方案,所有人都会立刻学会,它也就不值钱了,这又回到技术普及的规律上来。而那些小概率的机会,永远只会被少数人抓住。

并且,如果所有事情都能精准预测,只要输入参数就能得到确定结果,这个世界就太无趣了,而且机器一定会比人类做得好得多。

就像AI的幻觉,我们可以通过增加技能模块、扩充知识库把幻觉率从30%降到8%至3%,但永远不可能彻底清零,最终还是需要人类去复核,因为AI本质上就是一个概率机。

三、在AI时代,如何活得清醒又不累?

1.你的焦虑跟AI无关

很多人的焦虑并非来自AI,而是来自对社会发展新阶段的不适应。

过去40年,中国从人均GDP70美元增长到13000美元,翻了近200倍,这种高速发展让整个社会形成了“付出必有高额回报”“必须押对赛道才能成功”的固定思维惯性。

然而,对于一个迈向发达国家水平的经济体来说,继续保持同样的增速在物理上是不可能的,就像人在青少年时期会快速长高,成年后便会停止。

社会发展速度正在放缓,这种惯性与现实之间的落差,才是焦虑的真正来源。

从数据上看,目前AI对全球GDP的贡献仅有2%—3%,它不过是一个被媒体过度放大的“显学”。

我们真正需要适应的,是从高速增长的发展中国家,转向平稳发展的发达国家这一全新阶段。

在高速增长的社会,大家只能挤在有限的几个赛道里,必须押对才能成功;而在丰裕社会,可选项变得近乎无限,甚至不再有“赛道”这个概念。

每个人都可以借助新技术,走出属于自己的生活轨迹,完全没必要去追求别人定义的成功标准,更不必被媒体制造的焦虑裹挟。

马斯克一年赚多少钱、火箭有没有上月球,和绝大多数人的生活其实没有关系。把每天的日子过好,花时间陪伴家人,享受一杯下午茶,本身就是一种精彩。

对于企业家、创业者来说也是如此,不是所有公司都必须以上市为终极目标,很多不上市的企业同样活得很好,日本也有大量百年老店,规模不大但经营得极其稳健。

丰裕社会提供了多元的生活方式,上市绝非人生的唯一出路。

工业化时代已经基本解决了人类的物质需求,下一阶段,人类的核心追求理应转向精神层面。

没必要像上了发条一样无法停下,适当慢下来追求精神生活,反而能获得更持久、更深层的幸福。

2.学什么都快的人,脑子里装了一套“小无相功”

人生大多数时间应该追求好玩、享受过程,但因为我们过去的思维和文化比较强调结果导向,导致很多人并不松弛。

而要转变思维需要分两步走。

1917年新文化运动引进了“赛先生”(科学)和“德先生”(民主),但我们当时引进的主要是从牛顿到爱因斯坦的古典科学体系,也就是19世纪的科学。

而20世纪20年代以后,以罗素、维特根斯坦、图灵、哥德尔以及量子力学为代表的科学二次转型,在中国并未得到广泛传播——而正是这次转型,塑造了真正的现代社会。

因此,第一步是接受古典科学的思维体系,这是从古希腊延续至今的人类智慧结晶,是我们进行稳定沟通的基础。

第二步,再去了解和接受科学二次转型后的思维方式。这种思维方式不仅适用于科学领域,对人文、社会乃至宇宙的认知都有极强的指导意义。

这就像《天龙八部》里的小无相功,一旦掌握了现代科学思维这套底层方法论,再学其他知识就会事半功倍,不容易走偏。

小无相功的好处在于,学了它之后,少林七十二绝学学哪个像哪个。鸠摩智去少林寺踢馆,把七十二绝学全使了出来,而少林寺的老和尚一辈子练通一门都很不容易。

现代物理或者说现代世界的逻辑,给我们的正是这种能力:学什么像什么,能快速进入一个行业,这正是现代人适应快速变化世界的根本方法。

之所以现在人们知识积累快,能迅速进入一个领域甚至开拓新的方向,就是现代科学训练的结果。

掌握这套逻辑思维方式,接受严格的逻辑素养训练,保持好心态,走好每一步,日拱一卒,学自己感兴趣的东西,每天积累,慢慢把兴趣变成安身立命的本事,这就足够了。

比如,我总结了一套MAPLE(数学、艺术、物理、文学、工程等)架构,对应着与AI、自己、自然、他人、未来五种沟通对象。

这个架构能填补理科思维的空白,让你掌握更完整的人类知识体系。对已经解决温饱问题的发达国家居民来说,学习不再是为了谋生,而是为了成为一个更有趣、更丰富的人。

如果把赚钱当作人生唯一的追求,人永远不会得到满足;而知识的增长和自我的成长,能带来更持久的精神愉悦。

我接触过很多笔记侠PPE(政经哲)的学员,他们来上课已经不只是为了多赚钱,更是为了追求认知层面、格局层面和精神层面的提升。MAPLE架构的核心,就是帮人完成现代化的思维改造。

3.践行贝叶斯行动哲学:行动是焦虑的解药

贝叶斯思维的核心是小步快跑、快速迭代,不要试图用一个完美的方案一次性解决所有问题。

混沌理论告诉我们,你试图控制的变量越多、决策的规模越大,结果就越难预测。

这本质上是实用主义和理想主义的区别:理想主义者总想找到一个终极解决方案,而实用主义者会先做小范围尝试,不行就及时调整。

英国和美国就是典型的实用主义国家,允许社会进行大量小规模试错,一旦有人走出成功的道路,整个社会再跟进。

对企业来说,不要幻想有一个能解决所有问题的终极方案,应该放弃“一步到位”的想法,先找一个边缘部门、用少量资源做试点,根据结果再决定是否推广。如果试点失败,及时止损即可,不会造成致命打击。

从贝叶斯理论的角度看,就是先有一个先验判断,哪怕这个判断很粗糙,然后通过实验和反馈不断修正,形成后验判断,作为下一次决策的基础。

这其实是最典型的企业家思维:不要等万事俱备再行动,只要大方向没问题,就先迈出一小步,根据结果修正方法,甚至修正最初的目标。

很多成功的企业,最后做的事情和最初的规划完全不一样,但这并不妨碍它们取得成功。

只要大方向正确,持续迭代就好,没人能一开始就设计出完美的方案。

科学研究本身就是如此,允许犯错,在错误的基础上不断向正确的方向修正。

4.推荐本书:《幸福之路》

这本书写于100多年前,当时欧洲国家刚经历完工业革命的高速增长,进入平稳发展阶段,人们面临着焦虑、物欲横流、自我迷失、不愿结婚生育等问题。

技术虽然发生了巨大的变化,但人性的进化极其缓慢,七万年来没有本质变化。100年前欧美人的心路历程,对今天的我们仍有很强的借鉴意义。

我们需要思考:现代生活中那些纷繁复杂的东西,有多少是自己真正需要的?

我们往往被信息、物质和各种社会标准绑架,成了它们的奴隶,失去了自我和独立思考的能力。长此以往,人会越来越像机器,反而在与AI的竞争中处于劣势。

本质上,AI只是一种新工具,和历史上的蒸汽机、计算机没有区别,关键在于人怎么用它。保持松弛,保持愉快,保持健康。

四、寄语:最高级的聪明,是不骗自己

最后送给大家一句话:希望大家能在当下“聪明”地活着。

在今天,“聪明”是一件很难的事,它的核心是绝对不欺骗自己。这也是罗素和维特根斯坦一生践行的准则:对自己保持绝对的忠诚。

无论是盲信某个神,还是盲从某一套理论,本质上都是在自欺欺人,寻求暂时的麻痹。当你能做到不欺骗自己时,会发现整个世界都变得透明了。

掌握科学的思维方法和工具,能帮助我们更清晰地认识自己、认识世界,这正是罗素所说的“沉思的哲学”的价值。

而现在太多人被各种理论和社会标准裹挟,活在自欺欺人中,这是现代人无法清醒思考的根本原因。

*文章为作者独立观点,不代表笔记侠立场。

本文作者马兆远是笔记侠PPE课程第二模块【科技经济】的导师,他将为我们带来《世界的逻辑——应对不确定性的顶层思维》的分享,马教授会从文明的起点与认知的边界讲起,阐述逻辑的诞生与神性追求,再讲到数学的基石与危机,以及从逻辑原子到人工智能,最后用松弛感教育结束。

我们当下的核心挑战是:我们的认知框架、组织形态和行动逻辑,还停留在“前全球化时代”“前AI时代”。

面向新全球化时代、AI新时代,笔记侠PPE(Philosophy哲学、Politics政治学、Economic经济学,三学科交叉培养体系)课程,正是为理解这样的复杂系统而生。

在这里,你能理解以AI为核心的科技经济和智能商业,更能理解AI作为一种文明力量的哲学本质;你能看懂新格局下的国际贸易与经济政策,更能看懂其背后国际政治与全球治理模式的深层博弈;你能洞察商业的规律,更能洞察文明进程与人性的永恒法则。

这,正是第五代企业家应有的一套完整的“认知操作系统”。驾驭技术、洞察世界、扎根中国、修炼心力,在应对时代重重挑战中寻找属于你的决策底牌。

穿越变革的旧世界,找到时代的新大陆,从【PPE:未来3年和AI时代的决策底牌】开始。


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