要警惕AI敘事被“Web3化” | MindCode 周報No.63

你好啊，我是文兄，你正在閱讀的是 MindCode 周報。每周末發布 3 個我的想法、2 個來自別處的啟發、1 句關鍵的話。歡迎讀后在評論區交流。

三個想法 想法一：每一代技術都在做能力下沉，但AI這次不一樣

蒸汽機下沉了紡織手藝，讓一個完全不會織布的人每天產幾十匹。

計算機下沉了計算能力，這個無需贅述。

互聯網下沉了影響力，現在你發一條視頻就可能被一百萬人看到。

以上僅為舉例，每一次技術革命都讓某些能力從“少部分人能”變成“大眾能”。

但AI 這次不同。

它下沉的不是某些具體的能力，而是“調用多種工具、組合完成復雜任務”的元能力。

這是質變。

想法二：要警惕AI 敘事“Web3化”。

我相信Agent 時代啟動之后，AI和區塊鏈這兩個東西會越來越深地綁在一起。（關于這點的思考，我們未來細聊）。

之前Web3好幾次聲稱自己“ AI 了”，但直到今天，這一波才是真的。

但我想提醒你，要注意AI 敘事被 “Web3化”的風險。

Web3天然會產生激進敘事，為什么？我的看法是：因為去中心化系統沒有中央背書，只能靠共識存活，而共識的燃料就是情緒。所以Web3必須依靠激進敘事，比特幣能扛過來某種程度上正是因為它把情緒泡沫轉化成了真實的網絡效應。

但AI這波不一樣，它有真實的生產力收益背書，不需要靠情緒維系。所以反而更危險，一旦 AI 敘事被 Web3 化，它會用真實的東西做背書，讓泡沫更難被識別。

想法三：需求本身，需要一條供應鏈了

一直以來，生產有供應鏈，需求沒有。

但接下來，會有了。

過去，需求會被統計和收集：市場調查公司發問卷，咨詢公司做訪談，產品團隊搞用戶研究。

這個過程非常粗淺，也只能粗淺，因為滿足需求的成本很高，精確識別需求的邊際收益極低，甚至是負的。

上一個時代最極致的需求滿足方法就是推薦算法，這已經是到頭了。

但現在，家人們，AI 把滿足需求的成本打下來了！當“做”變得便宜的時候，“做什么”就變得值錢了。

找到需求源頭 → 傳遞 → 提煉 → 匹配到能滿足它的生產方。

這條需求的供應鏈將會出現，并變得越來越關鍵。

做好需求供應鏈的人和公司，會在 AI 時代占據一個非常有利的位置。

兩個收獲 收獲一：Alpha/Beta 框架

“我常常用投資領域的 alpha 和 beta 概念來理解企業流程和創新的關系：

Beta 指波動性。流程存在的目的，就是降低波動性即 beta——讓事情可預測、可重復、不出錯。發工資必須準時準確，這要求 beta 必須極低，一丁點兒波動都不行。

Alpha 指超額收益。創新、實驗、靈感，這些是 alpha 的來源。

悖論在于，降低 beta 幾乎必然壓制 alpha。加一層審批，穩定性提高了，但創新的速度就慢了。

好的管理者要知道給不同區域配置不同的流程密度。”

by Rippling CPO Parker Conrad

——在我看來，當前 AI 產品的機會幾乎全在高 Alpha 區域，畢竟，即便 AI 再怎么保證，你也不可能讓 AI 全自動管財務。

收獲二：低頻高質量 > 高頻刷存在感

“我們的研究證明，不是練得越頻繁學得越快，相反，學習的間隔拉開后，效果更好，因為每次反饋對大腦的”改寫力度“更大。

這背后的原因跟大腦的記憶編碼機制有關：每次較長時間間隔后，當你重新提取信息時，大腦需要重新激活整個記憶網絡，這個“費力提取”的過程本身就在加固記憶。而密集重復只是在短期記憶里打轉?！?/p>

by Burke 等 Duration between rewards controls the rate of behavioral and dopaminergic learning.Nature Neuroscience.

——所以，一周一篇真正有深度的東西，比每天一條沒營養的打卡強得多。但大多數人做的恰好相反，因為高頻讓你感覺自己在做事，而低頻需要你忍住。

關鍵一句話

這句話是本期第三個想法的延伸。

很多人都在問，AI時代什么職業不會被淘汰？別的不好說，但有一類職業絕對會在AI時代不但不會被淘汰，這類職業大部分人并不了解，那就是： 。（已加密，會員可見）

由于AI正在同時松動兩端： 。這意味著，這個職業/生態位，將是 AI 時代大放異彩。

??關鍵一句話已加密，掃碼加入俱樂部成為會員，解鎖關鍵一句話和屬于你的AI時代：

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文君是誰？科技領域連續創業者，目前在AI+心理領域創業，中美幾家AI公司的CEO心智與戰略教練，原阿里巴巴早期移動端核心產品負責人。

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