EP51：不要在理性局限中丧失个人意志
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前有一个人决定我想研究一下法官都是怎么决定该给谁假释的这个研究发现法官们中午刚吃完饭判决的犯人有不低的几率获得假释但是你如果再等几个小时等到半晚这些法官饿了这个时候判决的犯人获得假释的概率为零大家好这里是狼姆走蛋糕我是金汤里

这个确实很久没给大家录节目了自从我换了这份新工作之后就那一周七天可能工作工作五天半剩下那一天半

能从床上爬起来就已经很不错了但是这段时间也在想还能给大家带来一些什么样的有趣的内容刚好前段时间我有一个在读 AI 相关博士的朋友给我推荐了一本书这个书的名字呢叫 Determined 我其实也不知道这本书的中文叫什么因为我去搜了发现压根就没有中文译名但书的内容我觉得还是非常有意思的所以想在这里跟大家分享一下然后

结合一些我最近对决策科学作为一名学科以及现在在各大公司的应用跟大家探讨一下我自己的想法先说到决策科学什么是决策科学其实名字就很能说明问题我就不去多多解释了现在主要有两个不同的分支一个是自动化决策另外一个是科学决策这两者其实大家应该都相对比较熟悉我先说自动化决策

其实大家最熟悉的就是各种各样互联网公司的算法它怎么推荐给你你今天想买什么怎么推荐给你这个视频它其实都是一个自动化决策的过程那驱动自动化决策的就是各种各样的算法大家最熟悉的以前那个词什么大厨巨杀熟其实就是它一个很经典的表现它在本知识经济学里经典的三级价格歧视

那这个东西其实不是一个新的概念或者新的做法了价格歧视其实一直都存在比如说以前线下经济做不到三级价格歧视但是广泛的存在二级价格歧视比如说我去买东西我是零售还是批发

我批发的话一次买很多我就可以打折那其实这就是一个二级价格歧视而三级价格歧视是指给每一个人都定不同的价格因为同一个商品对每个人的价值是不一样的所以说其实理论上你可以收每个人不同的价格即便是同样的商品那这样卖家就可以利益最大化这个在过去非常难实现因为你不可能知道一个商品对每个人的价值是多少

但现在有了算法有互联网有这么多数据其实就可以相对准确的去提供这个信息然后同一个东西卖给不一样的人不一样的价格那对于用户来说那肯定体验很糟糕了对吧有时候甚至你在网上想装个凭空户但是互联网商家有这么多数据他可以去不同的平台上搜集不同的数据来相对准确的搞清楚你的消费力到底在哪里

这些都老上常谈毕竟这东西大家其实应该都很了解了大家天天都在用那现在有一个比较火的概念是如何用 AI 用大圆模型 LOM 去做推荐这个其实理论上是相对容易实现的因为 LOM 推荐它其实就是在猜测你的下一个字是什么所以我其实完全可以把一个用户的信息组成一句话比如说

金汤利昨天去了商场他逛了这家门店他之前在网上也看了相关的产品那请问金汤利这周最有可能想买什么样的商品那这个时候大元模型就可以预测说那在这个情况下最有可能出现的商品名字是什么那这其实就是推荐了当然实际上在应用上

肯定不会这么简单但据说现在的效果已经做到很接近于传统的推荐算法了当然这跟 AI 在别的领域带来的影响完全不一样毕竟在别的领域你以前没有这个东西现在突然有了在推荐领域可能顶多是现在跟以前的模型差不多那并不会说带来一个革命性的迭代

但是呢传统的推荐算法部署和调试都非常的复杂小企业我觉得应该是很难复刻的

但现在 LM 大圆模型你其实不管是大的企业小的企业你只要能花钱买一两个 GPU 你其实就有能力去使用大模型那也就意味着不管是什么规模的企业也有可能都有能力去拥有像大公司一样那种个性化推荐的能力但你说这是个好事还是不好的事儿

挺难说的对吧毕竟现在大家上网已经被互联网公司知道这么多底细了那你要是以后加加公司每个产品都知道你作为消费者的习惯那以后上网可能就大家都是人人但以后的实名你虽然不用记得名字但是各个商家都知道你是谁那说完了自动化决策科学决策是什么关注互联网企业或者说在网上看过一些帖子的朋友们可能听说过 AB 测试

那其实 AB 测试就是科学决策的一种方式而科学决策本质上想要做到的就是用更科学的方法去推动产品的迭代让做商业决策的人有能力不再是光拍脑袋说我觉得这个好而是做出基于数据的判断我这里说的科学决策绝对不仅仅是

说大家看个数这个数看起来好对吧我们就说它好打个比方我跟刀锋以前在一期节目里提到过一个叫 Sperius Correlation 的网站上面有很多很离谱又很搞笑的数据比如说酸奶的销量和犯罪率

这两个毫无关系的东西但是因为某些巧合它在数据上是呈现非常高的一致性的当然我们是个人都不会觉得说因为酸奶销量跟饭酒率真的有什么关系但是如果是没那么简单易懂的两个东西比如说上网的时间跟客户的购买欲望那这两个其实它是有可能有关系的

但是你光靠看这个数它的趋势一不一致其实并得不出它俩是否是有关系或者说上网时间是否会导致用户消费力不同的这个结论

这个时候使用正确的科学的方式去测试这些假设就很重要了因为只有这样才能知道我们猜测的事情到底是真的是这样还是只是我们意想出来的当然这些决策科学这么有用那咱们早就被公司剥削完了对吧那实际上不管是自动化决策还是科学决策它的边界其实都是非常强的

比如说算法极度的依赖历史数据和专业领域的知识并且由于算法的作用是预测判断用户有可能喜欢的东西但是没有办法告诉我们用户到底为什么喜欢这个东西那它对产品的理解用户的理解其实用处是相对较小的另一方面科学决策大公司互联网公司有那么多数据有那么多人才储备有那么牛逼的科技

那他们是可以得到不少对产品和用户的理解甚至可以用很多复杂的工具提取出一些你穷尽人力也无法得到的信息但是这样的数据终究只是数据它没有办法代替我们去理解市场理解公司和产品理解坐在电脑背后的人而一模一样的数据不同的人也可以有完全不同的理解

还是拿互联网举例比如说一个产品经理决定在 B 站的首页上面加一个弹窗说你今天给阿 B 捐两块钱明年的今天阿 B 会还你一个无限抽卡的手游结果 DAU 涨了 1%

那产品经理一看我发了这个公告结果涨了所以就认为是因为这个公告而涨的这当然是可能性之一但是从数据分析角度他还有很多的事情要考虑比如说我的数据量是否是足够我的数值里面有没有异常值这段时间发生过什么别的事情是不是还有什么别的产品在上线因为实际上你去

告诉用户这么一个扯淡的公告然后你说用户更喜欢看阿 B 了也不是没可能对吧就可能是来看笑话的但这真的是个好事吗那跳出互联网产品的视角打个比方我去超市买蔬果汁 Smoothie 比如说它 10 美金好了大概 70 人民币要是从国内来美国玩的朋友大概就我觉得应该会觉得贵吧毕竟这东西我觉得撑死也就三四十人民币在一线城市

对吧那 70 人民币那肯定是贵的那如果这个朋友是从印度来的那他可能觉得我疯了毕竟在印度街头那些七星怪状的这个富户那大概率不出两块钱就可以喝到但是我如果刚从洛杉矶著名的一个网红超市叫 Everyone 走出来那我可能会觉得捡到大便宜了为什么呢那家超市的果汁要卖到 20 刀

所以同样是一个十块钱的果汁根据我的生活背景我当天在哪儿我平时有什么消费习惯那其实每个人都说的结论都是不一样的这其实非常好理解嘛我们的认知是由我们的成长环境学历家庭背景工作住址甚至临场环境等一系列因素集合起来影响的那最终我们做出的决定很大程度上也是取决于这些限聚条件从公司的角度认为的数据驱动的决策

那实际上也是很多的个体根据自己的心觉条件做出的决定那并不是一个全公司统一的决策这些决策会有相同的地方那也会有不同的地方那我觉得唯一没有的是客观性因为这实际上是很多的主观因素以及主观的人的判断的集合

虽然我们可以说当主观观点足够多的时候个体差异在集合中的表现不大嘛但实际上大家都知道到最后还是老板说的算的那你怎么想那也只是你怎么想而这个观点呢今天要介绍的这本书的作者 Sabowski 他还反复地引用过但是被他推导的极致我来先简单介绍一下这个作者 Robert Sabowski 他是一个神经生物学家一个作家还是个斯坦福德教授

他小时候是一个典型的别人家孩子出生在纽约一个移民的中产家庭从小自学非洲小渔种然后在 78 年 1978 年在哈佛收捧了生物人类学专业的证书以最高的荣誉毕业了当然说他是别人家孩子他更像是一个美国 80 年代典型的热爱自然的年轻人他毕业之后没工作跑去肯尼亚观察沸沸去一去就是一整年直到

当时好像是 79 年的时候乌干达和坦桑尼亚干仗老哥一看势头不对赶紧就跑回来了然后不负众望的在洛克菲勒大学拿了个神经内分泌学的博士然后正是八年跑去斯坦福当教授了今年 67 了还在每年教三节本科的课的同时他还每年跑去非洲跟他的非法党团聚那从这段描述其实大家看不出这人有什么特别的就虽然很别人家孩子但是就还蛮正常对不对

但是他在他这本新书 Determined 里面他宣言一种暴论那这个暴论对美国人来说是尤其的政治不正确在书中他明确地表示他认为自由意志是完全不存在的当然他也不觉得大家都能接受他这个观点吧他自己也知道这其实是个暴论所以他只是希望这本书能让读者打开一些思路用一些不同的方式去思考自身的局限性

由于他是一个神经学家他还做过很多很多不同的实验这些实验都跟人的行为是由什么主导的尤其是什么样的行为被什么样的神经元所主导相关他的核心观点是虽然神经科学没有办法去否认人有能力左右自己的意志行为但是已经无数的实验证明了人的想法在产生之前就可以被科学仪器捕捉到

那这就意味着你自己其实不是第一个意识到你想要做什么事的主体而这些实验又证明了人类是没有办法在极短时间内控制自己的一个行为的而当他把所有实验累积在一起之后得出的结论就是即便我们所谓的自我意志能对自身行为产生影响那肯定也比我们想象中的要远远的小

我相信这个其实大家大多数人吧其实自己都有类似的感受所以说这并不是一个什么特别新鲜的东西我觉得他这个研究更多的只是让大家更多并且更确切地意识到我们的控制到底有多小到底在什么情况下我们是脱离自己掌控的而斯波斯基认为的我们完全没有自由意志那当然这是他个人的想法了毕竟这东西你根本没有办法去拿科学证明

他的理念也不过是根据很多很多的研究集合在一起的一些推导式推理它并不是一个科学证明的事实但是他这种想法也确实代表了一部分人的想法尤其是他们这些每天在研究人类行为的科学家回到我们刚才说的那些日常影响我们决策的心觉条件塞博斯基给了几个我觉得还挺有意思并且很有代表性的例子第一个

先说代表理性思考单例 Szpulski 讲到以前有一个人决定我想研究一下法官都是怎么决定该给谁假释的那假释是什么呢就是一个人已经被定罪了但是呢在一定条件下你是可以付赎金把这个人假释出来让他出狱的那这个人想研究的就是法官是如何决定谁可以被保释出去谁应该被送回牢房的我听完第一反应是那肯定是看每个人不同的 case 嘛

根据这个人的个人情况严重性来决定的那这些肯定是重要的影响因素但是呢这个研究发现法官们中午刚吃完饭判决的犯人有不低的几率获得假释但是你如果再等几个小时等到半晚这些法官饿了这个时候判决的犯人获得假释的概率为零

我觉得是一个十分令我震惊的结论甚至研究中还指出了有一模一样情况的人他们人种一样肤色一样罪名和情节都一样中午被审的那个人驾驶出去了那半晚那个人又被送回去了甚至作者还专门就这个事跑去问法官说你们怎么看这个事然后被回了个白眼

但这就意味着如果单纯因为饿了法官就可以不判一个人假释那一定程度上这意味着理性思考无时无刻不被我们的生理条件所影响那这个情况其实很好解决嘛你就吃点零食就好了但肯定还有没那么好解决的情况比如说某些疾病那这也意味着我们可能想象中一个很客观很理性的时刻它其实可能并没有那么理性

第二个例子是跟成长环境有关的我觉得这个非常好理解 Szabowski 比喻说如果一个人从小是从贫民窟长大的那他和城市长大的小孩肯定不一样那咱们可以换一个例子我就说我跟王思聪王思聪啥也不干又家业继承所以他爱干嘛干嘛搞搞电竞对他来说不管是不是事业是否成功搞砸了的损失和机会成本都是他非常可以承担的

对我来说我能承担最多的就是晚上多打会儿游戏第二天少睡会儿不要把会儿错过了那仅此而已这样承担环境以及自身背景的区别对我们人的思维方式影响实在是太大了不是说我就想像他那样思考我就可以去这样思考的那反过来每个人其实也没有必要去学别人的思维方式因为这可能并不适合你

那第三个例子我拿自己举例嘛是跟地理环境跟立场环境有关的洛杉矶市中心呢有一块地方叫做 Skid Row 这个地方大家想象成美剧里面经典平民窟的形象就行了但这个地方为什么要说这儿呢就是因为它作为平民窟甚至出名了是出名的危险那对于我自己而言可能洛杉矶这个城市是有好的地方的比如说比弗利山庄我如果去比弗利山庄我可能不

不会想着说有可能有危险我是不是把包带上不要放车里但是我要是去 skid row 那肯定不行首先真实情况是我根本就不会停下来我不会在那边停车的那即便我停了我是百分之百会把我的包拿出来甚至我可能不会背在后面我背在前面这种差异我们可以说是我们主观判断决定的

但我为什么要这样主观做这个判断那原因是这个地方它就是不行我是因为环境被迫做的这个决定你说我能不能说我就不背我就放车里也不是不行但问题是我心没那么大我真这么做了我肯定一路就一直担心那可能不光脑子里担心我还出冷汗我一想觉得说我现在一转头立马肯定就有人去砸玻璃了

可能办事走路步伐都会变快 Seposki 举的例子更加的实际但是可能离咱们听众的生活更加的遥远他举的例子是你如果是个警察你在执法你在哪个区域执法是白天和晚上很有可能会导致你盯着的嫌疑人从包里掏出东西的时候你是否会认为他掏的东西是手机还是一把枪

他说实验表明套东西出来这个动作可能都不要一秒钟在这么短时间内其实警察是很难真的靠肉眼去说我看清楚了我分辨出了这是什么东西那他所做出的判断其实很大程度上是下意识的而这个下意识就跟他心里想着说我不要搞砸我不要搞出事可能就没有关系了那这个下意识被什么控制的呢那就跟他身处于哪里到底在哪儿是白天晚上有很大的关系了

Supposedly 的理论是在这么多情况下我们的行为甚至思想都会被生理和环境因素严重影响这还没有考虑到我们刚才说的主观意志没有办法控制的下意识行为那似乎我们的主观意志的作用比我们想象中的小很多很多那我们拿什么来证明我们实际上有这个主观意识因为大多数的实验它都聚焦在证明在某些情况下某些时刻在分秒必争的这几个瞬间里

我们是否是没有控制权的如果实验证明没有那好了那可能证明了在这种情况下我们没有但是他一没有办法证明我们在别的情况下有还是没有更没有办法通过几个无法证明我们没有控制的实验去证明我们实际上有因为无法证明没有跟有是两件完全不一样的事情所以 Sapolsky 就开始质疑说我们并没有办法证明他有

那么为什么默认要相信他有呢对我来说可能我会很认同说生理和长期历史因素的影响但这并不会影响我认为说我的意志是我自己的而不是外界因素的因为最终做出决定和行为的人那个主体还是我不管是有收益的对我有好处的事还是需要承担责任的事最后承担责任和得到好处的人还是我

那在已知外界有这么多可以影响我想法行为的因素存在的情况下我能做的其实也只有尽可能把我自己放在有利的环境里而最终的决策不管是不是符合我跟我想象中完全一样的主观意志但至少我已经做出在中长期内能找到最好的最优的解了那时候也没什么好后悔的毕竟我也没办法做到更多了虽然 Sapolsky 是个神经学家

但是他这个研究和语言分析跟现在很多的 AI 技术其实是有很多异曲同工的地方的熟悉 AI 的朋友可能都有了解过说现在 GNI 的主要底层技术就是神经网络神经网络在创始之初其实就是借鉴了神经元传递信息的方式当然它跟神经元实际的工作原理是完全完全不一样的现在我们用的 AI chatbot 比如说 chatgpt

背后的大语言模型技术之所以能做到这些几年前我可能想象都想象不到的功能就是因为背后有一个巨大的人工神经网络从量变终于走到了质变从一个个简单的几乎公式里面涌现出了阅读理解能力推理能力泛滑能力等等这一些

Sporty 认为我们人的种种行为和想法也都是经过千百年的演变基因和文化决定的那其中每个组成的部分可能都很简单这个简单其实就指的神经元它是否释放了化学物质让我们能传递信息再比如说可能这个组成部分是一个中文播客

我们现在听了这成为了我们跟朋友之间交谈的一个话题但至少在这个朋友圈里成为了这段关系的一个象征而从这个播客里面被听的人交流的人转发的人所提炼出的信息又传递给了下一个人那最终当他在一个群体比如说一个朋友圈里形成了一个共识

那这个共识不仅是知识本身也是背后这个演化过程的一个表现形态那这跟神经网络技术里面的嵌入其实是一个概念都是把信息经过处理之后进行提炼的一个过程那可能对于我们人来说提炼的结果可能是朋友之间的小秘密啊也可以是我们不同文化之间的一些约定俗成的东西对于神经网络来说那就是嵌入这个东西本身当然也是有不一样的点的比如说

我们跟朋友之间的小秘密我当然也可以说给别人听文化习惯也可以说给别人听但是你很难把比如说一个中国文化的东西直接强插进美国文化然后 somehowmagically 很神奇的就 work 了但是神经网络的嵌入确实可以从一个模型里直接拔出来插进另一个模型里直接用说实话很牛逼

那说到现在 AI 很牛逼我今天看到 Figma 是一个做线上设计平台的公司我相信只要做设计的或者说做产品的朋友应该都知道这个公司因为似乎现在还没有平体 Figma 的 CEO 在一年一度 Figma 最大的展会 conference 叫 config 上面说到

他自己最近在试玩一个叫做 WebSim 的东西 Web 就是网络的那个 WebSim 就是 simulation 模拟器的那个 Sim 这个网站能干嘛呢用户可以直接在这个网站里面有一个对话框敲一串你凭空想象出来的 URL 这个网址他就能直接给你生成出一整个网站

我自己去试了一下如果目标是单纯只生成一个用来看可以点击有文字的网站那真的你随便输什么的立马就出来了虽然可能没有特别的好看但是你能想象到的网站中的一些基本模块它都有了甚至还有人拿这个东西做小游戏或者做一些模拟器

我玩到有一个好像是它模拟了海上日出然后你可以调整这个太阳在哪这个水的颜色是什么那可能以前你想要一个个人网站你要么用别人的服务要么得找一个人帮你搭这个东西现在好了你只要想出你的 URL 叫什么它甚至可以根据你的 URL 去想象一个最符合你预期的网站包括模板和它的样子然后你只需要把背后的代码

抄出来你就可以继续在上面进行加工了这样的例子还有很多我相信大家应该自己的身边都有一些这样的例子可能以前拥有知识还是个壁垒那随着互联网越来越发达知识从以前付费到后来有一段时间免费后来不是又说这是付费吗但不论怎么样

知识是肯定变得越来越廉价了大家获得知识的渠道以及方式种类甚至深度都越来越广那后来比什么呢那可能只能比学习速度了对吧这么多现成的知识在这摆着那你看谁学的多谁就厉害但现在好了有了 AI 连学习速度都比不上了对吧我不可能跟一个每天 24 小时几百台几千台机器一起运转做学习的 AI 去比

那你人学习今天学累了那只能说行吧那我今儿先睡了明天再回来学那 AI 学的不够快了怎么办可以直接立大砖飞我加几块 GPU 就快了所以现在我真的觉得我再怎么学都不可能学得过联网的 AI 现在随便出个新的 paper 我可能还得靠 AI 帮我复述 paper 的内容才能赶得上 paper 更新的速度所以如果说

知识和学习能力都不再是打工人不可替代的理由那我们还有什么能做的呢简单的答案应该是人与人之间的沟通吧各种需要面对人的事情毕竟大多数人还是不太喜欢跟一个机器打交道的当然只是说大部分毕竟还是有人会愿意跟二次环老婆结婚的对吧这个是上过报纸的但我觉得这也不是一个最优解毕竟

不是所有人都擅长跟人沟通也不是所有跟人沟通的工作都是一个好的工作所以我翻来想去都觉得不对它不能是这样它也不应该是这样网上很多内容都会说想不被 AI 取代那学会使用 AI 就好了当然这是对的但是

这个答案有点太过于简单了那怎么使用 AI 呢怎么样算使用 AI 呢那如果当 AI 已经能把你做的事情 99%都做得非常好的时候那你的我们作为人的产出的那 1%到底是什么那我不能说等着看 AI 取代那 99%我就做剩下的就完了但我觉得这也不太对

你不能说平时生活中大家都不愿意要别人剩下的结果等到被 AI 替代这件事上你觉得啊好没事我就等着捡这个 AI 做剩的这怎么听怎么不对所以我觉得肯定还是得主动找出一种方式那以下只是我的一些拙见虽然 AI 用的知识比我们多学的比我们快但是它的能力主要还是来自于对于文本图像信息层面上的一些推理判断

当然这个说的是现在大圆模型的特性以后如果有新的完全迭代的模型那当我没说过好吧那现在因为大圆模型的机制它只能学习到被记录下来的信息包括文本图像而这些信息天然是不完整的文字是我们在脑海里把一件事重新编排之后写下来的图像那也只是我们生活中一小段时间的

其中一个片段角度可能也只是一个固定的角度不管是文本还是图像还是视频它都是我们把复杂信息简化的一种记录方式在生活中实际上的场景永远比书里和视频里的复杂那这可能就意味着三次元的人能天然处理到的信息就是比一段程序多 Szabowski 用水和湿润举例说明一个叫涌现的概念那我换一个例子

南方的天气没雨季会很闷热对一个北方人来说说实话我觉得除非去南方体验一波很难真的理解那是什么感觉不管南方人怎么去努力地跟北方人描述就算把闷热的感觉拆解成首先湿度很大特别湿然后很热所以像蒸桑拿但是想象是 24 小时全天候蒸桑拿

所以你的衣服永远都干不透都是湿湿的一出门就感觉脸上糊里层水这已经是我能做到最详尽的描述了但是我依旧觉得说如果我没有真的去南方待过这样的描述并不能够让我真的理解到什么叫闷热它到底有多难受所以讲道理我很佩服南方人你们是怎么活过来的而且还有一些巨大的阴暗怕醒对吧 suppose he 指的涌现形的信息就是指的这种闷热

我可以把它拆解成很多东西但是当这些信息聚合之后产生的这个叫做闷热的感受这个信息它所包含的含义不光是组成部分的一个集合它还包含了一种感觉那这个感觉就是涌现出来的因为你把它拆开它就没有了

这个情况下北方人就好像个 AI 你看到我再多的描述没去南方感受过那种闷热那他就是没办法理解这种闷热的感觉这种涌现出来的信息那这其实对应着很多 AI 能做我们也能做的事情但 AI 只能从数据看到其中的一些缩影而我们是可以完整感受整个过程的那这是不是意味着我们能更有效地处理这些复合的信息

但这些复合信息你说我又解释不出来那可能是我语言功底不够但我觉得这种解释不出来的东西很多很多再比如说如何做一个好的决定如何判断出现在英伟达股价是否过高如何能在比如说 1617 年认定比特币是一个要火的东西当然中间肯定有很多很多理性的分析但分析到最后你拿着这个东西你要做决定你是买还是不买我认为大多数情况下

信息至少分析的信息是不足以百分之百支撑这些决策的那中间差的部分有什么东西填充呢可能就是我们的直觉或者是我们的判断能力 judgment 举个实际一点的例子现在 GNI 生成图片说实话就是你如果没有什么特别明确的需求你需要一些画什么的真的生成就完事了

但是比如说我写了 100 个 prompt 它生成了 100 张图我最后只需要用一张到底选哪一张用的这个决策还是得由我们人来决定你甚至也可以让 AI 去帮你分析每张图是好是坏当它最后这些信息给到你了你还是要做一个决定那用什么做决定呢简单来说就是我们的审美我确实也不是专家我没有能力去分析什么是审美什么是好审美

但是审美本身它就是一种 judgment 中间肯定有很多分析存在但最后决定什么是好什么是坏它是一种判断那或许我们只有去不断地锻炼我们判断的能力才能有效地帮助我们做出 AI 无法用数据推导做出的决策或者创意当然这肯定也是很难的 Sapolsky 在演讲里面也说过研究表明我们人类的前额叶是发育最晚的一个部分

直到可能 25、6 岁才会完全的发育那为什么要这么晚这是否是我们一个缺陷那他认为不是的我们之所以要这么晚的发育这个部分就是因为前额叶会控制我们的判断能力我们的 judgment 而判断本身就是个非常非常难的事情需要成年累月的积累反思锻炼所以这就意味着需要更长的时间

去进行发育这也解释了为啥小孩总是不受控制总要做一些熊孩子的事对吧那这可能不是他们故意的只是因为他们前额叶发育不完全导致没有办法控制自己的行为所以说了这么多最后还是回到自我成长这个事情上每个人都有每个人擅长的每个人也有自己不擅长的那最后什么样的成长才是自己需要的那每个人也会不一样这里只是给出一些我自己的感受和看法以及跟大家介绍一下这本书

我觉得说实话这本书太过于长了四五百页不太有读的价值但是这个老哥 Sapolsky 的一些演讲还是挺有意思的感兴趣的同学可以直接去 B 站搜索我之前看到好像确实有他的搬运最后还是感谢大家对我们节目的不离不弃因为这段时间我的个人变化以及刀锋工作的变化我们很难再像以前一样给大家稳定的并且频繁地铲除一些内容

那今天的节目就到这里了我是金汤里大家下次再见拜拜