虚掷的深情与时代的尘埃：重读《芳华》
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严歌苓曾冷峻地撕开温情的面纱：“所有的好人实际上都无用。所有的人对好人都是认为他傻、白痴。” 这句话，像一枚锈蚀的钉子，精准而残酷地钉穿了刘峰那被神圣化的一生。 在那个集体主义密不透风的赛道上，刘峰其实是没得选的。他出身于县城的木匠家庭，根子扎在社会的微末之处。对于一个无权无势的小人物，想要在军区文工团这样一个阶层森严、充满“红二代”与“高级知识分子子女”的金字塔里搏出一个出路，他唯一的货币就是“善良”。 这种“善良”并非天赋，而是一种生存策略的极端化。他必须把自己修剪成一个没有私欲、没有死角的“圣人”，才能换取那一点点卑微的生存尊严和被集体接纳的入场券。他成了那个最完美的“修补匠”，修补地板、修补乐器、修补别人的婚姻。然而，正如计算机系统里的冗余备份，大家在享受他的稳定时，却从未真正赋予过他作为“个体”的权重。一旦系统升级，这种过时的、低效的“好人算法”，便会第一时间被作为冗余代码无情抹除。
在 AI 的“鲶鱼效应”下，重塑我们的认知底层：从费曼的“求真”说起
🤔在 AI 的“鲶鱼效应”下，重塑我们的认知底层：从费曼的“求真”说起
序言：当知识不再是秘密，深度便成了唯一的护城河 作为一名在 AI 浪潮中不断迭代的开发者，我时常感到一种深刻的悖论：一方面，大语言模型让获取知识的成本几乎降为零；另一方面，真正的“理解”却变得前所未有的稀缺。 这种稀缺感源于我们长期受到的教育惯性。在当下的技术转折点，我想结合理查德·费曼（Richard Feynman）的学习哲学，谈谈为什么我们必须打破“键值对”式的思维，以及为什么 AI 这条巨大的鲶鱼，终将吃掉每一个缺乏逻辑厚度的平庸者。
Anthropic co-founder: AGI predictions, leaving OpenAI, what keeps him up at night | Ben Mann
Lazy loaded imageAnthropic co-founder: AGI predictions, leaving OpenAI, what keeps him up at night | Ben Mann
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。
超越剥削：AI 时代的“无用阶级”与认知劳动的终结
Lazy loaded image超越剥削：AI 时代的“无用阶级”与认知劳动的终结
当全社会沉浸在人工智能（AI）带来的技术狂欢时，一个更为冷峻的现实正在被忽视：AI Agent 的崛起并非传统意义上的工具升级，而是“生产力本身”的物种置换。在一个遵循二八定律的人类社会中，这种置换将导致绝大多数缺乏深度创造力的普通人失去经济价值。叠加精英阶层的利益固化与通缩预期的螺旋，我们正站在一个与 1925 年惊人相似的历史关口。未来二十年，人类面临的或许不是乌托邦，而是深刻的结构性动荡。
当代大学生就业困境的深层解析
🫢当代大学生就业困境的深层解析
所有人都能感受到一个现实：大学生就业竞争异常激烈。然而更耐人寻味的是，当毕业生历经千辛万苦，终于拿到心仪的offer走进职场时，却常常发现工作内容远没有想象中那么高深莫测。这种"入职前焦虑、入职后迷茫"的落差背后，究竟隐藏着怎样的结构性问题?