对于人工智能时代的巨大思考————请你宽容随笔杂谈本文从“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2025-7-24 文字 思考
❤️在终点之前，请先活一次随笔杂谈这是一篇关于成长与意义的随笔。它反思了内卷与奔跑的代价，提醒我们别只盯着终点，而要学会在途中停下脚步，看一次风景，留一寸柔软，保有情感与温度。成长，不只是速度与曲线，更是过程与感受。2025-9-24 文字 推荐 思考
少有人不可替代：从自我困境到突破之路随笔杂谈过度在意他人只会让自己困在无形的枷锁里。人生不是唯一解的数学题，而是充满可能的 NP 难题。努力重要，但更重要的是扬长避短，找到属于自己的道路，去消除那些所谓的“负面效果”。2025-9-24 文字 思考
Anthropic co-founder: AGI predictions, leaving OpenAI, what keeps him up at night | Ben Mann技术分享与前沿技术域认知本视频采访了Anthropic的联合创始人Ben Mann，讨论了多项关于人工智能（AI）及其安全性、经济影响的议题。Ben提到，超智能（AGI）可能在2028年左右实现，而AI的进步并没有减缓，反而加速了。他离开OpenAI创立Anthropic的原因是觉得在OpenAI中AI安全问题没有得到足够重视，尤其是在超智能的对齐问题上。Ben分享了自己对AI带来失业率上升、经济结构变化的看法，并指出AI将重塑社会及职场，并对未来的人类角色提出了重要的思考。他还提供了未来AI时代中如何应对职业变动的建议，强调“使用工具”的重要性，并关注对孩子的教育，特别是好奇心和创造力的培养。 Highlights • 🤖 超智能的到来： Ben预计超智能（AGI）将在2028年左右到来，超智能的对齐问题至关重要，可能会影响整个人类社会。 • 🔍 离开OpenAI的原因： Ben与团队离开OpenAI是因为认为AI安全未得到充分重视，尤其是如何“把上帝关进盒子”这一超智能控制问题。 • 📉 AI对就业的影响： AI的发展可能会导致失业率上升，尤其是低技能职位会遭到取代。社会需要应对这些变化，并提前规划过渡期。 • 📈 AI加速进步： Ben强调AI的进步没有减缓，模型发布频率逐渐加快，每月或每季度更新一次，而不是像过去那样一年一次。 • 💼 AI与工作： 他提出“经济图灵测试”的概念，表示AI如果能取代一定比例的工作，将对全球经济产生深远影响。 • 🧑💻 未来职业建议： Ben建议使用AI工具的能力至关重要，尤其是能够灵活调整与AI交互方式，提高工作效率和创造力。 • 👶 教育与未来： 对孩子的教育需要强调好奇心、创造力和善良，这些素质将帮助他们在未来的AI时代中获得成功。2025-7-28 推荐 思考
为什么我不再去人多的地方扎堆随笔杂谈我渐渐明白，并不是所有热闹都有意义。 当人群开始复制彼此的姿势、语言和节奏时，宁静与真诚就悄然消失了。 这篇文章是一次关于“判断力”的反思：学会辨别，哪些地方值得去，哪些地方该避开。2025-10-9 思考 文字 推荐
那个看似完美的同学，和我渐渐改变的生活随笔杂谈在悉尼的交换学期，我遇见了一位几乎“完美”的同学。他外表出众、性格谦逊，深受大家喜爱，却始终保持着一层距离。与他相处的日子，我既感到不真实，也在潜移默化中模仿了他的生活方式：护肤、健身、饮食清淡……直到有一天，我开始怀疑自己：这还是我吗？这篇文章记录了那段经历，以及我对“真实与不真实”的思考。2025-9-23 推荐 文字 思考
FBI顶级探员的终极识人术随笔杂谈这篇笔记围绕 FBI 顶级探员的“识人术”展开，核心观点是 信任=可预测性。判断一个人是否值得信赖，不在于他是否“好人”，而在于能否预测其行为。文中提出六大信号——利益捆绑、长期意愿、可靠性、行为模式、沟通方式、情绪稳定——作为识人的系统方法。同时揭示“残酷真相”：人性善变、直觉靠不住、外表浮云、能力常被高估。最终强调，真正的识人之道在于基于事实和数据的理性分析，并辅以 Stempathy（坚忍+共情） 的心态，以此提高预测准确率，建立稳固信任关系。2025-9-28 思考 文字 推荐
世界并不非黑即白：读李维菁，想到爱与文艺之人的痛阅读笔记我想起她在书中那句（轻轻改写自她的语气）：“如果世界不再温柔，那就由我们去练习温柔。” 或许，这正是“老派”的真意。 不是落伍，而是一种姿态—— 在所有崩塌的关系、碎裂的理想和变形的爱里， 仍然愿意相信：温柔，是必要的。2025-10-15 思考 文字 推荐
放弃"努力教"！让你事半功倍的《毫不费力》心法随笔杂谈这篇文章指出“努力教”的陷阱：单纯的拼命并不会带来理想结果，反而让人陷入“越努力越窘迫”的循环。真正高效的方法不是死磕，而是少但更好、化繁为简、找到关键点，并通过正向飞轮习惯与反向思考工具，让行动变得轻松自然。最终的目标是举重若轻，用最小的力气撬动最大的成果。2025-9-29 文字 思考
🔑《如何解决复杂问题》阅读笔记文章通过瓦格纳的书展开，强调 “景观思维” 对复杂问题的启示。作者认为，生命进化、创新与解题的本质都是在“适合度景观”中不断探索。我们要敢于跳出局部最优，升维思考，并拥抱发散与探索的过程。AI 时代更应聚焦于“解决问题”这一核心目标，把人类与机器各自的优势结合起来。最终，突破来源于 多样性、宽容失败、探索与选择的平衡。2025-9-15 推荐 思考
无为，不是不做，而是不乱做阅读笔记“无为”不是退缩，而是清醒。老子教我们的，是不被欲望驱使、不被焦虑裹挟，在纷扰中保持清明与节制。真正的智慧，不是多做，而是不乱做。2025-10-20 推荐 文字 思考
🌎深度思考简单来说就是还原事件原貌的能力随笔杂谈这篇讨论“深度思考=还原事实真相”的方法论：先跳出当下与执念，拒绝灌输与情绪绑架，以“虚其心、实其腹”为准绳；警惕道德/情绪/偏好三大思维陷阱，并用“意志、趋势、时机、资源、运筹”五维框架看问题，做更稳更准的决策。2025-10-17 思考 推荐
