随笔杂谈

Lazy loaded image对于人工智能时代的巨大思考————请你宽容

本文从“宽容”作为人类社会精神底座出发,延伸探讨了AI发展中的两个核心问题:价值对齐与算法偏见**。当AI逐渐获得接近乃至超越人类的智能时,我们必须重新思考,我们在数据中灌输的价值观,是否配得上我们期望未来机器所体现的理性与善意。 📌 主要内容概览: 1. AI系统若无法对齐人类价值,将面临灾难性风险 ◦ 引用Anthropic提出的三种可能路径:乐观、中性、悲观 ◦ 强调“技术对齐问题”的严峻性,尤其在AI智能接近或超越人类的情境下 2. 人类的偏见与仇恨正在污染训练数据 ◦ 大模型学习的是人类语言、行为和价值的集合体 ◦ 如果我们对“平凡人”“弱势群体”都缺乏宽容,最终塑造的AI也将对他们无情——而那最终会反噬我们自己 3. 数据偏见是结构性的、难以完全根除的 ◦ 介绍经典文献: ▪ 《A Survey on Bias and Fairness in Machine Learning》 ▪ 《Weapons of Math Destruction》 ◦ 深入讨论偏见的来源、反馈循环与应对策略 4. “信息”≠“知识”,偏见的批判与防范需要真正的深度认知 ◦ 仅靠“收集技术资料”远远不够,AI PM 和开发者需要形成独立的伦理判断力与系统性思维
对于人工智能时代的巨大思考————请你宽容

Lazy loaded image找到自己想认真打磨的事情比什么都重要

📌 一、核心观点概括 • 信息 ≠ 知识:信息只是“快照”,知识是经过深度理解与体系化构建的“内化产物”。真正的知识不能靠刷短视频获取,而要靠长期实践和认知构建。 • “努力万能论”是误导:教育常用“努力”来掩盖体制对记忆与逻辑的单一偏好,但真正的人才培养应走“扬长避短”之路,而不是一刀切地补短板。 • 教育的公平不在于平均,而在于差异化赋能:每个人应有公平的发展机会,但不必走相同的道路。真正的公平是根据天赋差异,提供不同的资源支持。 🎯 二、教育制度深层批判 • 当今考试制度强化记忆与逻辑推演,实际剥夺了学生探索自我的机会,导致“多数人成为少数人的陪跑”。 • 素质教育改革口号与现实背离:提出越多,反而应试越严重,暴露出制度设计与执行之间的巨大张力。 • “刷题思维”掩盖了教学功底的匮乏:真正优秀的教育者应当以少胜多、化繁为简,而不是数量堆砌。 🚀 三、解决之道与个人思考 • 人生智慧在于扬长避短:不是靠“死磕短板”换来尊严,而是选择适合自己的土壤生长。 • 探索热爱与擅长的交集:天赋提供正反馈,热爱赋予抗挫力,二者结合才是持续成长的根基。 • 教育应回归育人本质:发现人的独特性,而非塑造流水线标准品,是未来教育的真正使命。
找到自己想认真打磨的事情比什么都重要
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Lazy loaded image迈克·辛格:一场意外的人生实验

一位是在佛罗里达州林中独居、热爱冥想的年轻人;另一位,是价值十亿美元上市公司的CEO。这两个截然不同的身份,竟属于同一个人——迈克·A·辛格(Michael A. Singer)。他的人生充满了看似矛盾的传奇色彩:从一个只想独享宁静的隐士,到一个改变了整个医疗管理行业的软件公司创始人。这是一场将他推向财富巅峰,也带给他无法想象的考验——包括一次轰动的FBI突袭——的奇幻旅程。这一切是如何发生的?答案,在于他进行的一项长达四十年的激进人生实验——《臣服实验》。
迈克·辛格:一场意外的人生实验
情绪价值的本质:先成为有价值的人
为什么我不再去人多的地方扎堆

Lazy loaded imageHinton采访 24.6.27

1. AI的潜力与风险:Hinton教授对人工智能未来的发展提出了深刻的见解,并警告了AI可能带来的威胁。 2. AI与人类智能的对比:他探讨了AI能否超越人类智慧,以及超人工智能的可能性。 3. 人工智能在各个领域的应用:包括AI如何影响未来的职业、就业以及全球经济格局。
Hinton采访 24.6.27
盛溪
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