Category Archives: 思考评论

一些社会问题和其他问题的思考和关于不知道什么东西的评论

39,世界在加速变化

大概从上大学开始,每年生日我都会写篇博客,主题其实不限,但是每年都有一篇,但是我刚刚搜索了下,发现去年我没写,不知道什么原因,可能去年8月底到9月,那会还住在自己原来的小房子里面,实在没有一个安静的时空,后面忘记了也就算了。 今年这会,算可以有独处的时间,有空写就把这个习惯给补回来,以后也能回顾下看看,而且ai现在能力这么强,我之前把多年的博客整理成了一本册子,都没用太长的时间,就是现在还不想给谁看,可能后面女儿大一点给她看吧。 大概30岁左右的时候,也就是2018年之后,我觉得周边都没啥特别大的变化,当然我知道几轮潮起潮落,比如虚拟币,比如房价,比如移动互联网,但是怎么说呢,从13年工作到17年,这几年虽然是我职业生涯的初期,但是走的还算是颇为顺利,虽然我没赶上几轮暴富的浪潮,但是基本就是靠自己一个人,工作三年也能在上海买个小房子,工作方面表现也算是得到领导认可,也不算事浪费了自己。但是从18年之后,我看到的比如社会上的搞什么社区团购,或者其他O2O之类的,在公司里面,我也了进一步的晋升,虽然收入也算可以,但是就觉得生命静止了几年。另外我也是19年结婚的,社会关系更近一步稳定嵌入了这个社会中,有些跳脱的选择也逐渐不在考虑。 之后的第一轮冲击是疫情,但疫情是我对中国社会管理的不理解,只是觉得动荡,并不会觉得社会在发展,第二轮就是ai,其实24年,25年的ai只是让我感觉有意思,但是26年让我感觉社会发展在提速,我们很快就要进入科幻小说中的社会里。 可能有些人觉得24年gpt3出来之后就应该有感觉,或者gpt4之后就很明确,但是一个聊天机器人,代替搜索,对我来说,最多就是我们有了更好的搜索引擎,实际上25年我已经在给ai付费了,当时是gemini 的deep research的报告让我很惊艳,大概是2年6月份左右,是超过我自己的水平的,而且写出来的报告领导估计都没看出来是ai写的,实际上我也奇怪,当时gemini的功能刚出来的时候,我觉得这个智力水平是超常的,甚至有时候我觉得比现在的还厉害。这个功能已经让我意识到,未来写研究报告,流程和以后完全不一样了。 ai第二轮改变我工作流程是在26年1月openclaw出来,我虽然很早就知道ai的工作能力,但是一直没怎么用命令行的agent工作模式,我大概在25年就安装了Claude客户端,但是主要用的是它的Claude cowork,open claw出来之后,我配置了好几个,但是没用多久,但是通过它,我发现claude code能做的事情。我没怎么用agent也是因为在公司电脑上,没法用国外的模型,也就是2-3月份,openclaw出来之后,国产模型的能力跟上来了,能解决实际工作了,这个时候我也就转过来了,3月份在交易室,我就在普及ai焦虑,但是我有点失误的一点是,因为openclaw的原因,这个agent和智谱搭配不是很好,因此我其他的codingplan几乎都买了,但是智谱的国内版没买,后来补的是国际版,有点亏,最近又是高价买了他们的pro套餐,如果3月份买的话,每个月能少付两百多,说不定也能买100股他们股票。 用到现在,我把自己工作都尽量的用agent执行了,用agent执行,并不是用agent写好代码,然后之后点击代码执行。实际上现在用的是agent执行它写好的脚本,这样的好处是agent本身会评估下执行结果,也就是和真人差不多了。因为使用的比较多,我已经很明确的意识到,现在白领工作基本已经不需要新人了,一个熟手多用点agent,如果他的工作很人接触很多,写材料很少,可以节省很多准备工作的时间,如果写材料比较多,那么可以生产之前3倍的材料,如果工作主要是写代码做研究,估计可以有5倍的研究课题,如果主要工作是写代码,我觉得一个人可以比之前产出100倍的代码量也没问题,瓶颈已经变成的需要有足够的需求。 但更加让人心惊的还不是工作产出的提升,实际上agent让人能做很多之前做不了的事情,比如我最近半年写了好多监控的网页,agent之前我完全不可能做这个工作,最多就是写一些excel的监控。这种从不能到能,如果有什么新需求,现在的人完全可以覆盖,那要新人出来干什么呢。但是很多人还没明白这个影响,还在找人。如果一个人能做之前5倍的事情,他并不会有5倍的收入,但是其他人干什么呢这对社会有什么样的影响,对社会的结构有什么样的冲击。 毫无疑问,我们社会还没准备好怎么应对这个冲击,以前我觉得能看得出未来,ai对工作的冲击我能看的明白,但是对于社会结构的冲击我现在也不知道会怎么样,就是知道世界在加速变化。

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我越来越觉得,这个世界在分裂

能冒出来的声音就是两种极端,完全没有中间派。 Continue reading

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AI时代下的一些碎片化思考

我想在这个时代,还保留着个人独立博客的,已然是小众里的小众;还能坚持更新的,更是寥寥无几。十几年前关注的那些博客里,大概也就剩张志强还在写了。 如今写文章的门槛确实被彻底踩平了,扔几个提示词,大模型就能洋洋洒洒吐出一长串。但字里行间那种挥之不去的“AI味”也随之而来,我甚至觉得上面提到张志强的近作里,也隐约沾染了这种味道。 既然是给自己这方自留地写点碎碎念,以后我还是纯手工敲字吧。 说起AI时代的源头,其实很难界定。让人造物拥有“智能”的执念,可能从人类学会制造工具起就萌生了。算盘大概不算有智能,但挂在蒸汽机上的机械计算器算不算? 不过,我们真切感受到人工智能在狂飙,确实是从大语言模型(LLM)的破局开始的。而底层的推手,是算力集群的暴力跃升。有趣的是,当初硬件算力刚上来时,大家最先折腾的其实是图像识别和模式识别,而不是语言。 直到ChatGPT横空出世,才真正印证了一个也许古老但一直缺乏证明的哲学洞见:人类的智慧,是深嵌在语言结构里的。 语言即智慧。跨过了这道坎,现在的AI和过去就有了本质区别。以前的AI只是在跑逻辑树,给定输入,刺激反应,产出死板的结果;而现在的模型,给定的输入,吐出的往往是超越单一个体经验的“智慧”。 它有没有超越人类整体?现在下定论还太早,毕竟它眼下的智能依然是对人类已有知识的“咀嚼”。但爆发的基础已经具备了:如果在端侧或云端真有一个全知的“智能体”,只要我们抛出足够精准的问题,必然能榨取出超越前人的见解。至于眼下的AI究竟进化到了哪一步,我也还在边折腾边观察。 谈到AI对社会的冲击,给我的感觉是既显著又平淡。资本市场早就翻了天,资金情绪在各种概念股和期指的起落间体现得淋漓尽致;但跳出盘面看,回归到具体的产业生产环节,真正的技术门槛似乎并没有被实质性颠覆。 对普通人而言,冲击绝对存在,只是眼下还没引发剧烈的社会阵痛。我个人的体会是:工作岗位的缩减,正隐蔽地发生在“拒绝新人”这一端。就像最近在筛那几十份初级岗位的简历时能明显感觉到,白领行业对基础人工的真实需求正在快速萎缩。但因为企业运作的惯性,现有的人员编制还没大幅裁撤,甚至因为AI工具的介入拉高了人效,反而增厚了当期的利润。 写着写着,又和以前一样,突然没了兴致。就碎碎念到这里吧,止步于此。

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