浙江
關注公眾號，記憶承載3，方能閱讀正文《戰爭陰霾下的新世界》
那天我講戰爭陰霾下的新世界，有讀者不明白為啥我提到的那些，AI學不會。
解釋這個問題，需要牽涉到AI的學習原理。
我舉個例子，一個大家都熟悉的小品，趙本山問小沈陽，澳龍你們有沒有？
我們都能夠聽懂這句話的字面意思，因為這是人類語言。
那么如果你把問小沈陽的問題丟給AI，它是怎么理解的？
首先，它不懂人類語言。
無論是自然語言，還是程序語言，你最后都得經過編碼處理，電腦才能理解，也就是轉換成數字。
澳龍你們有沒有？
澳龍一個詞組，編成一個token，你們一個詞組，編成一個token，有一個自促，編成一個token，沒有一個詞組，編成一個token。
也就是說，AI從來也不知道你在說啥，它只是看到了被編碼放在一起的這堆token的id組合。
然后它怎么做呢？它看歷史上同類情況下，人家是怎么回答的。
基于概率，給出它認為的最優解。
如果它學習的數據模型下，同類情況都回答有，它就傾向于有，反之就傾向于沒有。
而你看小沈陽的回答。
大爺，這個真沒有，這個可以有.......嗎........
小沈陽是在回答有沒有么？不是，他在看本山大叔的眼色，微表情這些。
因為這事兒很復雜，還牽涉到本山大叔要請客的對象的現場反應，還有很多很多作為店小二，他待人接物過程中要考慮的旁的因素。
這些察言觀色，有沒有辦法都輸入到電腦里，作為背景讓AI去學習？
沒有。
因為實際情況太多太復雜了。
那你說小沈陽是怎么學會的？
很簡單，他在待人接物的過程中，耳濡目染，漸漸心領神會。
你注意這個詞兒，心領神會。
小沈陽難道是刷題刷會的？
不，有很多死板的人，是做不了小沈陽那份待人接物的工作的。
從上面這個例子，你就可以看出，所謂的AI，實際上是個數字做題家。
而且它這個做題的方式連理解都不存在，它其實是在暴利刷題，窮舉題庫。
只要我把題庫里的題窮舉完，哪怕我用暴力破解的方式，我也能用概率推測出選B還是選C。
俗稱我不需要懂的。
我把一切人類語言都可以變成token，編碼映射成token id，然后根據歷史上的答案的概率，推測出本次回答的token id，因為我已經刷完了人類所有的題庫嘛。
最后映射，解碼回token，給出我的答案。
這就是AI的工作方式。
所以如果你是個書呆子，你說我只會刷題，我是那種其實都沒學懂，單純靠做題做得多，而考高分的。
那面對AI，你的確不夠看。
你刷題不可能比它刷得多。
如果你說你是天才選手，你不是刷題型的，你是真懂了，那它和你就不是在同一個維度下競爭。
它是做題家，你是愛因斯坦，它搶不了你的飯碗。
還有一種情況，你既不是做題家，也不是愛因斯坦，但你是拎得清的那種人。
就是小沈陽那樣，丟個眼色，你就懂的那種，AI也取代不了你。
因為AI學習的這個算法的底層邏輯，它需要什么？
它需要明說。
它需要拿到足夠的數據庫，才能根據概率，推測出問題的那堆token id對應的答案的token id是什么。
現實中，能明說么？
當然不能嘛。
能明說的事兒，都是指揮下面的人干具體的活兒，一旦牽涉利益，怎么明說？
2012年的時候，我們創業，做TO B的生意，和某個供應商關系非常好，面對同一個客戶，彼此合作了3年。
到了2014年，我們換了一任董事長，我們的二股東派了個新董事長過來。
那天倆董事長交接的時候，面對全體員工講話，正好，那個供應商的項目負責人來找我。
他也就在場，被動旁聽了。
當時他的眼神就變得意味深長了，他深深的看了我一眼。
我現在問AI，他和我之間傳達了多少個token，AI知道么？
知道個DER。
但我如今的助理就知道。
你要知道，我助理根本不知道當年的任何細節，不知道彼此的關系，不知道當時講話的內容。
因為其實和這些無關。
和什么有關？和你拎不拎得清有關。
拎得清，你通過只言片語和你自己的人生閱歷就倒推出來了。
同一個問題丟給我助理，他就知道，我說的，當年的那個供應商的負責人，至少思考過兩大類問題。
1、我們董事長換了之后，新的董事長和我們這些高管，之間的問題。
2、我們董事長換了之后，新的董事長所代表的那家公司，和那個供應商公司，之間的問題。
你看，他完全不懂我們的行業，他一個前報社的，他為啥會這么想？
因為他是個活人嘛，他有社會經驗嘛。
他的思考方向沒有錯，因為我們的董事長沒換前，我和對方關系很好，這句話就暗示了：
在那之前，我們公司和他們公司的利益一致，我和我們老董事長的利益一致，我和他個人的利益一致。
而一旦換了，我們公司和他們公司的利益未必一致了，我和我們新董事長的利益也未必一致了。
于是，我和他個人的利益就有可能保持一致，也有可能發生改變。
所以，他才會意味深長的看了我一眼。
看到了么？
哪有數據庫給你訓練？
除非你給每個人的大腦上面裝個電極，強迫人類像三體一樣，心里想什么，一律上傳互聯網給AI訓練用。
能么？
我前些天還和十幾年前我從業過的老東家，某甲方的老同事們聊天。
我說我看到你們集團也推出了和龍蝦有關的產品，你們自己平日的工作里有用到么？
他們都笑，我就明白了，還跟我當年一樣。
這一輪養龍蝦熱潮對老美的沖擊可能比對我們大得多，因為他們數字化的程度比我們更高一些。
所謂數字化的程度就是說，你能不能基于明規則來運行？
能，那么數字員工就可以替代人。
反之，如果你們集團要基于潛規則才能運行，有大量的真實數據都不能放在臺面上。
那么數字員工能夠起到的作用就很有限。
所以我那天講戰爭陰霾下的新世界時說，你首先要想明白AI的原理，要看懂它是怎么沖擊你的。
它把刷題這件事變得和電費一樣便宜，你還和它拼刷題，那不是往槍口上撞么？
你要看到它的強大的同時，看到它的弱點。
它太依賴臺面上的信息了。
可是這個世界上大部分真正有效，真正牽涉利益的信息，是不會放到臺面上的。
你哪怕想要公開討論下，都得等一代人死了，才能解禁。
你讓AI怎么學？它學不到有效期內的，非公開的，卻和真實利益關聯的信息的。
因為人類不是三體，因為人類從來都是嘴上說一套，心里想一套，實際上做一套。
我訓練一個人類，需要把話挑明么？挑得明么？剛才語境中的那個前董事長，他前幾年就去踩縫紉機了。
你以為十幾年前，大家不知道？大家真是等到幾年前才知道？
每個行業的高管們，個個肚子里都有很多秘密的，知道不等于要講，講不等于要及時講。
因為除了底層碼農是真的用臺面上的語言傳遞信息，但凡高一點的職位，都是靠眼神的。
一個眼神，你就能聽懂人家沒說出口的話，你就能推測出幾千萬個token，你才能往上走。
你讓AI怎么基于眼神學習？
它需要一切都被搬到臺面上，變成題庫，它才能基于概率算法進行訓練。
問題是，人類大部分高端的信息，或者說，那些真的能和利益掛鉤而非和撅著腚干活掛鉤的信息。
都屬于不上秤沒有四兩重，上了秤一千斤都打不住。
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