Deep Dive
Shownotes Transcript
今天大家来到谷雨之行的 talk 第 15 期我是今天的主持人我叫小野将跟大家打个招呼大家好我叫沈帅波我是一个财经作者一个财经博主写过一些财经的书籍又做一些财经账号全网百万分析的好几百万应该沈帅波波波大家可以看他的竞技波财经
B 站和公众号还有播客都有推荐股票吗不推荐股票那就好对我是东道组之一了我是南京大学软硬学院的老师我叫刘佳然后我们今天讨论的主题是到底这个火到国外的 Deep Seek 到底有多厉害那今天的分享分为两个部分第一个部分是我们
根据自己所在的不同行业去分享一下 DeepSeek 对我们这个行业的影响然后发展然后第二个部分就是如果你们有问题的话可以举手示意我然后我们可以在这里进行讨论好吗然后首先是要问大家是当时在 1 月 27 号 DeepSeek 火遍全网的时候各位在干点啥然后接收到这个消息之后感受如何就脑子的
思想或者感受是怎么样的来要不波波先说吧你当时在在准备欢度春节嘛收拾行李去澳大利亚你不容易对一个巨大的事件在第一秒就产生那个感觉吧这肯定是大多数人吧他也发酵发酵发酵突然觉得完了要失业了
然后他回国之后就突然间慌了说我要学习我要课补回来刘院长你作为一个在技术前端的人你当时的感受什么样的我当时在自责
但是我把这个自责的风险推给我的学生我在批评我的学生因为我们是这样的就是中国好多家创业的大模型公司我们最早看了好多家的产品然后用了好多家然后我们做测试的所以我们做了很多的测试我们最早做了质普青岩做了 Kimi 做了居然零一万物我都做了对吧做了像小肚
这些都做了唯一当我路过 DeepSick 的时候我说这是一家证券公司量化公司他们不会有什么太好的技术吧然后我说哎呀时间太紧了就算了我就跳过去我就没有看过他的东西然后所以过年前我就开始用啊或者这样的方式然后觉得自己所有历史的经验都是错的
我们不应该用历史的角度经验来判断任何新技术的发展所以当时在自责但是这人不能总怪自己对吧就跟大家打游戏一样的赢了肯定是自己 carry 全场如果输了肯定是队友的问题所以我就开始怪我的队友我说你们为什么不告诉我把所有东西都要测完对吧你们应该对应该测一下大概是这样的情况
可见虽然这些人都在创投行业相对来说比较中心的人但是我们会发现我们其实都没有注意到这个公司的发展所以如果你们也没有注意到 DeepSeek 在之前我觉得大家可以放平心态因为它是一个新的事物我们都在重新学习它
然后我首先从一个技术层面我们来讲一讲比如说之前去年的时候最火的大家还记得什么样的一个产品吗去年的时候火的 AI AI 行还有吗 Kimi 对吧豆包对吧你会发现你们说了很多名字但没有 DeepSeek 我想问一下 DeepSeek 突然的火出圈是因为什么火出圈它的技术到底厉害在什么地方刘迦
老师给我们讲讲解一下对我们来说最火的是 deep seek 的那个阿姨的 zero 对 zero 就是对我们来说最厉害就是他纯粹的这个强化学习不需要人参与的强化学习我觉得这条路居然能走通居然可以靠数学靠这些逻辑题就能把它走通这对当然对大家来说对所有人来说对于整个整个这个行业来说最火的就两件事嘛第一件事是他成本低
第二件事在成本低的情况下居然能达到 O1 的就是 GTO1 的这个能力他大概就是用了你 O1 十分之一的成本达到了 O190%的能力或者 85%的能力我觉得这就是他最最厉害的地方然后这是第一点第二点就是他居然居然还是开源而且居然最近最近一段时间他要把他自己所有的工程过程全部开源所以这是我认为他最厉害的地方
也就是我觉得对大家来说可能震撼就对普通人来说我觉得最大的影响就是所有人都知道了 DeepSeek 知道了大模型
但是在使用的时候就是你知道一个东西想要教育群众是一件非常非常难的事而 DeepSync 完全取代了就是用了一个非常低的成本没有花一分钱的钱就能让所有的用户都教育到了连我爸最近一段时间都在你们可以理解就是对一个七八十岁的老头来说我在一年前已经给他装了 ChatGPT
给他装了 Kimi 他都没有用过他居然让我那天过年时候让我帮他装 DeepSeek 你们能理解这件事火到什么样的程度所以我觉得大概是这样的情况然后第二点事就是很快你会发现公安联之后所有的公司都在说自己接入 DeepSeek 了用的是接入你们想想这个词汇接入对这个词汇就让我非常非常的我们做这种我们做这种好像就非常非常的觉得就大概相当于就是南京有一家
网红奶茶店所有的大企业所有的政府部门纷纷发官媒说我今天喝了一杯网红店的奶茶就那种感觉你知道吗就是大概这样我觉得大概的影响大概就是这样的情况好的那我们把话筒交给沈帅波那你作为一个内容公司的 CEO 或者是对吧这样的创业者你觉得 Deep Seek 给你带来的冲击是什么然后
你回来做了很多轮的这种学习嘛你做了很多播客然后你自己对于这个它的影响对于你的工作会对你的公司有什么样的影响就你方便分享一下就是可以这么说啊就是我认为这个对于我们这个形态的内容公司已经完蛋了这是第一就是但完蛋从几个维度上完蛋了啊就是说
展开讲讲就是说我说了一定真话第一就是说其实过去说优秀的自媒体形成了团队然后它有一套方法它用几十个人的规模产生了过去沉重的几百个人的 4A 或者广告公司的效益对不对然后某种程度上今天你还是依靠人力加了杠杆的
但是这一些人力杠杆其实在 AGI 的面前是一秒钟就被化解了所以今天有一个同样聪明的
一个年轻人他有很多的想法他不再需要组建一个完整的写手团队编辑团队的策划剪辑师剪辑师还要分组对吧就因为人力是非常有限的那我们测试下来说今天一个 AGI 已经 DeepSeek 已经达到了叫做我们说的广义上的普通专家的水平因为大家都是怎么调侃财经专家的说
说这个财经专家讲得真的很好直到他讲到了我的行业
就是说往往过去我们这一行就是是吃信息差这碗饭的这个碗已经彻底碎了就是说我们要融合服务业现在就是融合足疗这个一方面的情绪价值等等就是说我想说的是说当你去细究说这个方案到底好不好说是还差那么点意思但是你并不知道下一个版本的
对吧这个大模型能不能一把又飞上去了到今天你会发现其实以前你认为你的所有的培训体系就是你突然觉得你的培训体系也是很糟糕也是于公移山夸父追日就是而且这个我们面对的事情其中之一其实第一阶段大家都是会说我查了我看了他在这个细节上是不如我的这是绝大多数文科
所有市场部所有文职工作他会告诉你然后你要跟他共情然后你要处理这个问题那么这个时候问题就来了比如说前几天我们做了一个项目我们深刻的发现说过去客户说你周末周一我们来讨论一下这个项目现在客户周五晚上 4 点跟你 brief
4 点 10 分 DeepSeek 已经做完方案了对不对然后你说你周末要消化一下然后周一如果你给到的是一个小于等于 DeepSeek 的东西你已经被移除了那个合作伙伴名单对不对所以它不是一个你和别人竞争的关系不是说彼此竞争不是人类之间的竞争了对吧你今天就是要在 4 点 10 分基于 DeepSeek 的东西在 4 点半
在客户下班前你要给到他一个他觉得你还是比机器强的一个解决方案的时候他觉得你还是可以合作下去的这还是基于 R2R3 还没出现的时候接着那个话题就是因为小矮将说到真诚我觉得真诚是人类最后的必杀技以前财经也好所有知识品类你是构建在你多年的
2B 的经营也好对一个品类的经营之后你形成了你的认知对吧今天其实只要你有通识思考能力其实一个锤类的知识是可以快速填空填进去的那么当这个时候出现的时候以前说
甚至说遇事不决小红书这件事情都有可能会被替代以前遇事不决来问一下咨询顾问大量咨询公司就是这么生活的这件事情是会被拿掉的那么也就是说 KOL 作为一个群体它在传播是占据一个重要的节点性
我不会说 KOL 完全消失但是它一定会在某一些品类和某一些知识获取的节奏里面它是会消失的有没有可能就是它的那个作用以前是知识和信息占主导作用但后面变成心理按摩占主导作用信息的提供占比变少是的牛家老师我看你我总结一下两位文革新的这个
李克森出击了李克森要把这个概念先要规范一下拉平认知我刚记了一下陈良总讲的我很赞同 AI 有一个重要能力目前 DeepSick 为代表的所有的 AI 有两项非常重要的能力大家理解这两项重要第一个能力叫做快速阅读信息从中总结要点提出处理意见
这就是他的能力快速总结信息就是快速阅读信息从中总结要点提出处理意见这是他第一个能力这个能力做得非常好快 比人快比一般人要好比人快 一般人要好第二个呢就是他有一个远远没有被利用的能力叫做泛化
也就是利用各种各样的知识共同来解决某一个问题的能力我们都用专业知识他可以用刚才为什么想到这一点是因为陈亮总刚才讲到一件事叫做算命大家要理解算命在我们的知识服务中间是最难的一项服务因为他不仅得知道八卦
不仅得知道塔罗牌还得去解释八卦解释塔罗牌根据你的需要解释它这里面用到的知识应该是多种多样的知识而一个所谓的江湖算命师为什么有些时候容易被听因为他懂得多他能看到官员我用官员的角度来给你解释看到做生意的用做生意的看到知福用做师福的而这一点是他最流利的一点上
你们能理解一下这两件事叫做第一个是阅读第二个是举一反三就是泛化的能力但是它有非常大的缺点也就是它的能力是一个君子我不能讲叫君子我其实在我们软件行业它应该是在 70%80%90%
但是只不过说我们现在有些专业有些领域想在这个领域挣到钱像波波想要在这个领域上获得百万粉丝像陈亮哥要做在这个领域上要能达到一个这么这样的地位他的能力可能要 100 110 120 所以目前他能解决的是七八十的这样的能力而我们再看一下这七八十的能力可能刚才前面讲的可能只是信息和知识的问题
就是他了解的是信息和知识我讲的是他训练那个阶段之前的信息和知识加上搜索之后他能了解用以前的知识的这个体系来面对新的信息你们理解这两个基本的逻辑但是他们缺乏另外两个非常重要的东西就是刚才波波讲的叫做认知和洞察
认知和洞察就是认知我认为叫做审美能力你知道什么是好的而不是说什么是普世的好的对吧你刚刚讲说你们可能不太了解就是豆包我有个学生在豆包他说豆包最近一段时间问的最多的问题叫什么在之前去年去年过年过年这段时间是问的最多的问豆包的问题是我怎么能挣到一百万你们大概理解这件事对就大概是
对一个逻辑就大概是这样但是你能不能认知到你自己能不能按照这个方式增长 100 万还是你这个单位能不能就特定化卫视这种特定化第二个就是对于特定的场景或者对通用场景你有没有更深入的洞察力像波波他们做的事波波做的事并不是把简单的信息总结出来给别人看而是总结出来带上自己的观点带上自己对这件事的洞察而这件事大模型目前是很难做到洞察的
因为它受限于训练的数据而受限于训练数据最本质的原因是因为刚才我们所期待的这些知识在人类的数据中间都是极少的数据
像波波这样的主播可能在我们所有主播中间是千分之一的 top 千分之一的人而这些万分之一我讲错了我对这个概念没有大概念万分之一的这样的人而这些数据是很难被训练很难让学生能得到的一件事我大概觉得是这样的一个基本的状况所以这是我想对齐一下大家的状况来波波把刚才没说完的话说完
刚刚就上演了一个人工情绪按摩和人工总结升华的范式就是说如果你把 DVC 读一遍这个人就下岗了对吧升华了并且提供了巨大的情绪价值和共情这个目前还没有被超越针对现阶段我提出了一个观点就是在内部但是不一定是成熟的我认为以前我们有个职位叫剪辑师有一个职位叫
设计师然后有文字编辑深度作者以后可能没有这四个岗位
因为以后叫 AI 优化石就是一个文职人员应该是有脚本能力有用好工具你等于你不需要学 PS 那复杂一套你用好剪印那些东西就能剪得七七八八对吧你自己生成脚本包括以前要有拍摄所以这个五个工作以前是文职类工作里的五大项并且你上 BOSS 职聘上这是五个大项对吧这一些合并了
就叫做一个 AI 优化师 AI 调教师以后对所以我前面说到说对于很多人的一个自媒体创业的新机会新机遇到底是什么以前你 OK 一琢磨这五个工种一摊开一拆起码要五六个人
你现在不需要雇这些人了你每个月付几百块月费一切就解决了所以以后可能大多数不是这么切这个工作了当然这只是阶段性啊就下一阶段 AI 能发展到什么样可能又要变了我讲下一阶段的事情就是我现在目前仍然不认为在人类有限的数据中间能训练出一个无限智能的智能体
这是我个人的观点就是我认为 AI 在读够了把所有的初中数学全读完的情况下也发明不了微积分这是我基本的一个想法就是从我这个
读完初中数学也许偶尔能触及到高中数学的知识或者解答的答案它很难把高中数学的抽象的体系化能够建设起来然后在这个体系化上面再发明微积分我认为这件事可能是有一些距离的对我的学数学的角度来说对我学数学的逻辑来说我不认为是这样所以我现在发现了你们看现在所有 AI 的评测来看我们做评测你发现到只要超过人类了它那个增长曲线立马就放缓
只要超过人类立马放反任何技能数学也好语文也好还是那个什么法律也好还是医学也好只要超过平均人人类的就是职业水平不不职业平水平职业平水平马你马上放平对对这就相当于什么意思呢就是说比如说这个这个春节其实问的是一个问题就是说这个包括
也有比较具体的像这种投资理财方面的一些配置方面的一些方案他其实也做了很多方案但是确实就像你就像伟大师说的一样就是说他呢其实在基于一个人类的以往经验或者叫公式数学公式对他在计算对尽管这些数据是合成数据他还是基于一些公式在计算但是后来我就想到一个问题就是说这就是毕竟我们在第二阶段的推进阶段对不对
第三个阶段,第四个阶段,我理解是第四个阶段的创新阶段不是说今天我去做了一个叫发明创造,就是 AGI 做了一个发明创造我发明了一个叫什么新款咖啡,配方
我觉得不是来源于不仅仅来源于这个问题在于什么呢就是有没有可能伴随着他对世界的感知或者他的知识的扩充如果是基于人类过去两三千年的知识体系我觉得有可能不会带来这太多东西就像你说的一样不会超过人类但是伴随着他对世界的感知层面在提升比如说巨神智能的能力在提升然后他能够
感受到更多东西的时候我的问题是有没有可能他开始写公式会啊就是这样的就是两方面第一方面就是在目前的现场以推理为核心的阶段中间对只要是人参与只要是有人参与他告诉你初中数学那个人可能会在你的初中数学和他给的一些想法中间悟出高中数学
我认为它对人的某一些科学家的推动是非常 4science 这件事 AI4science 这件事可能会取得非常大的突破然后第二件事就是以目前的范式来看是不可能的必须要有具体的它得感受到世界模型感受到物理知识它没有感受力就不是我们告诉他一点点对对对可能自己行不通它得对这个世界有足够的实验的数据
他才能完成这件事否则我们现在是实验数据都是我们给的对对对我们而且我们就就还有一件事就是大家用 deep seek 是不可能提高 deep seek 能力的对因为大家能理解这件事就是我们问出来那些我们问的那些蠢问题对他来说毫无价值跟他能力之间毫无价值对对我在朋友圈里面建议大家都不要花任何一分钱付任何的 AI 工具的这个这个月费或者年费或者这些因为我们不配
我们问不出 200 美金的问题除非像博伯长就是做要挣钱的生产工具是可以的我觉得我已经按照他的方式去操作了对对对所以大概是关于思想配置的问题我已经原则按照他的方式配置了
他是生产公司因为前一阵子有一个很有名的那个也有也应该是财经大 V 或商业大 V 就小声 bb 不知道有人听过没有然后他用那个 Dixie 对子玄让他去配置就是说他 100 万的股票应该怎么去做然后还有就是他怎么样去买 1 万块钱的福利彩票然后那个 100 万的股票他说要过阵子才能看所以我不知道他现在是赚的还是赔的但他那个 1 万块钱福利彩票
亏了 8200 块钱就赚了 1800 块钱就是刚才他们都在说说这个就是会不会被取代或者人类会很焦虑什么的我一直在想一个问题就是虽然他可以把人的很多的资料全部吃进去全部喂进去然后他能产生一些的东西但是问题就是外部的世界他一直在变我倒是要提一件事我就刚听了这件事情之后突然对我们自己现在这部 AI 是比较失望的
就是我虽然认为 AI 仍然是未来的大的趋势甚至十年最主要的趋势二十年最主要的技术但是我对这个 AI 很失望因为为什么大家会焦虑因为我突然发现能在这波 AI 中间挣到钱的只有一小撮人极其少的一小撮人而这些极其少的一小撮人可能还都是领导层
还都是老板还都是卡间上的那些人原本就占据最大的资源拥有最深洞察的那批人而绝大多数人不得不加剧了内卷原因是我刚刚想了一下原因可能是这波 AI 在提高效率的时候只提高了供给侧的效率并没有提高需求侧的需要的范围
我们原来做工业革命在电力出来之后电灯并不是仅仅是生产出那些电灯泡带来的 GDP 而是因为电灯泡带来了晚上大家可以工作所以导致了晚上的娱乐活动产生了巨大的增长我们的蒸汽机并不仅仅只是说我卖了几个火车头而是因为火车头使得所有人
开始可以穿更好的衣服对美好生活开始有了向往然后生命的质量生命的体验生命的长度开始增长产生了额外的需求而现在的问题是什么就是 AI 在生产策在内容生产策产生的效率提升并没有增加内容需求策的
需要的范围而因为本质上来说内容需求测的这个需要的范围有两条第一个是质量的需要一个是时间的需要而我们现在所有人的时间基本上已经被对吧就占据了我们不能额外生产出时间没有没有额外生产出时间就没有额外的产生需求然后第二个就是质量问题 AI 目前并没有办法解决像
这个哪吒二这样的产品的质量你不不可能通过 AI 来大面积的供给哪吒二这样的产品所以你的需求上的扩展仍然没有得到释放那么所以在供给侧不断的增加效率的情况下而需求上没有产生范围增长的情况只可能导致一堆供给侧的马龙们民工们
对吧纷纷的讨论我们该怎么办然后大家讨论的唯一的方案就是我先学 AI 然后把隔壁那个不学 AI 的同事干掉然后我学好一点再把那个学的不是很好的干掉我年轻我可以加班把那些有房有车有房贷有车贷有小孩的中年男人干掉对吧这就是我们现在目前我认为对 AI 非常失望的一个基本原因我觉得好像它并不是一个普惠的技术
它并没有让所有的马龙当然马龙不太一样马龙不太一样我们这行我们还对自己有信心我是做计算机的马龙不太一样因为马龙会导致什么因为供给侧能力提升使得需求侧原来不能做软件的那帮小企业不能做特定系统小企业产生新的需求
也许是这样因为我不敢说马龙要消失我的一世父母所系大概就这样了郭博什么话要讲我看你在社交媒体上写了很多关于 AI 的一些思考首先就是
我这次从新西兰回来这个三周的工作量是我以前三个月的工作量这个特别忙就是他不是说我我队内的一个我们小组织的零和博弈对吧这边上另外一堆
一堆广告公司一堆策划公司所有人都在博弈它是一个全产业链的一个博弈过程大的生态对它不是一个我一个人在那里没事非得卷的反正还是把产业链的其他人干掉对就是我认为就是以前我们说一次工业革命二次工业革命这一次是针对
所有文职工作的人的理工也有对吧就所有靠敲计算机对吧的人的工业革命这是最直接的那么无论是一次工业革命还是二次工业革命出现的之后的大概 10 到 15 年西方世界都出现了大萧条因为它出现之后它要普及它一旦普及之后原来的整个生产关系就变了它就会出现我们说的
没有出现新应用就没有新需求没有新需求你还要加极高效率于是大萧条就出现了对吧所以我们今天是有可能会出现一轮这样的针对过去中国叙述下的富起来的中产阶级因为中产阶级主要靠上大学获得知识拥有一个垂内的知识比如说我有朋友开律所他那天来找我吃饭他们是上海 top3 的律所
去年他说通过努力了三倍维持了业绩量因为为什么过去的业务的 70%是给大公司做那些制式文件的和基础合同审核这 70%的业务量以前是最赚钱最暴利的你只需要做一些些牛逼的案子来增加你的 case 然后主要赚钱就是靠收服务费
他说这件事情大公司已经用 AI 或者让你来用 AI 解决他给你付的是一个加一点点的服务费了所以他需要努力三倍才能维持那个业绩量所以这件事情他一定是会快速的在所有能够通过 AI 来完成的品类里面完成掉的所以或许是有一部分人就是最顶尖的塔尖的
最聪明的情商最高的最有资源的调动自己五感六感能力最强的人活着但是我们对吧一个天问就是今天我们中文也聊到正常的大学培养的正常的大学生不就是那一群人吗对不对和绝大多数社会上的中位数的人不就是这一群人单纯于社会对吧所以对吧刘老师你怎么看哈哈哈哈哈哈
我们现在正在努力我们不知道未来 500 步大概是什么样我现在大概也只能看我现在已经避免自己乱说话了因为我在 2021 年的时候 2020 年的时候用了那个 OpenAI 的 GPT-2 然后下载了开源的时候开源然后下载了然后用了然后还翻门发了朋友圈我说堆参数想获得通用人工智能就是做梦
大家理解这件事对然后 3 月 14 号去年 23 年 3 月 14 号那帮人就开始跟我说 GPT-4 发布了然后怎么办问我刘老师你现在怎么看截了我的朋友圈对我现在朋友圈已经变成三天可见了三天可见了大家已经截不到了但当天截下来的对他们那天之前我都可以开放了他们就翻到我以前的朋友圈
对然后呢到大模这波大模型的时候我也是到了 23 年年底我说这一波数据可训练的数据已经不够了我认为有价值的数据没有那么多所以我认为他的能力的上限 Skeleton law 就是那个规模扩大那个 Skeleton law 的上限已经到达了结果他马上给我出了一个推理模型就是我不再训练机座模型的能力了我在机座模型出答案的过程中间我把它再增加他的能力
然后可能我今天说这个他的那个推理的这个状况拿的初中书是学不会微微一分的也许他刚刚讲的东西巨神智能出来了他能感受这个世界了所以我想想的意思就是我们看不到未来
不知道未来大概是个什么样的也许这个世界模型能出来像李飞飞已经出来了也许他还有很大的问题要想落地还有很远的路这些事技术革命都是随机的所以对我来说现在目前只能看到眼下的五步五百步是看不到眼下的五步眼下的五步就是在目前还能找到工作的时候我们来尽可能的培养学生的
操纵复杂的能力对吧技能本身并不重要但是如何处理复杂世界的环境如何解决复杂问题这变得很重要而解决复杂问题我们现在培养方式就是要给他足够的现实项目现实的生活现实的挑战让他在一个环境中间去完成我们最近那段时间跟我们主要现在在跟华为在跟其他公司我们需要从二年级开始就会让学生到企业
然后整个假期再起然后三年级四年级小学二年级现在我女儿现在已经在用阿鸭对吧在做这件事来解决教育的问题因为我也不知道未来教育会怎么样我也不知道未来有没有专业了我也不知道对这就是理论上来说我们这行理论上来说你只要给我数据
别说你什么人的思维我都能搞清楚关键问题是我们现在训练的数据是叫人类通用知识我们不可能训练到刘家子的感受刘家的数据第二个难就算想训练我你也没有办法找到我的数据你很难采集我的数据采集我的思考采集我的感受你很难让你理解我感到冷的原因是什么
你很难理解我突然就如无罪兵哭的原因可能不是因为天气这些事你都没有办法体会也就是人物体能再好它毕竟有一个问题它不是你它最大的问题就是它不是你它是一个人类的平均的通用知识的上面那个东西它是一个额外的体它不是你这是最大的一个人最大的差别
我们很多生意我们很多的工作其实是在安抚每一个具体的人而不是在安抚整体的人如果安抚整体的人那我们这个世界就得了正是因为我们每个个体有需要我们每个个体有这种情维我们每个个体需要被安抚所有才有我们这么多职业当医生真的是为了治病吗
当医生现在目前我认为 80%的医生的技能是不入 AI 的不入 Deep-Seek 你们现在最好的办法其实本质上来说如果不在南京杭州这种地方你就应该把你的到医院去采个血采完血把那个结果给 Deep-Seek 让他来告诉你该怎么办他比 80%的医生都好但是真的因为他判断的比 80%的医生都好你就应该相信他们不是的因为你去找医生是为了让医生安抚你让医生亲口告诉你的病不严重
像医生告诉你一个礼拜就会好你需要的是那种支持那种安抚而这种安抚是每个个体对每个个体的东西每个个体的理解每个个体的安抚需要安抚的不一样波波需要安抚的和我需要安抚的肯定不一样对吧所以我觉得这个才是我们现在所有职业但所有人需要去培养的能力或者说可能会产生的东西对
我觉得好像所有的时候我们在问 AI 问题的时候 AI 给的答案是一个非常宏观的答案但是每个人人生是具体的包括当你是失业或者是失恋或者是遇到一些好事遇到不好的事情的时候你的感受是非常直观的那可能说比如说有人问你说当人工智能能取代你大部分工作那你应该怎么办
我相信可能很多人每个人的答案可能都不一样因为每个人的技能点和他过往走过的生活的这种印记包括他小时候父母老师对他的影响也可能都是一样的但是我突然有个想法就是老板们谈一下这个事情就是万一你如果代入到你的下属你的员工因为 DeepSick 因为这个 AI 然后你觉得你应该怎么重选重启你的人生我觉得这个是一个很好的问题对我的建议就是开个小店
那么这是有原因我写了一本书叫开个小店我本来觉得因为今天我都没带来我想在这么一个高端的学术殿堂交流这么高端的问题我带本书说我写了一本书叫开个小店这也挺尴尬的后来发现这确实是个解药为什么就是说其实开个小店是一个人类最小的经营体单位它很复杂
之所以其实我们这些年没有 AI 学历已经贬值了知识已经贬值了是因为你做的是一个复杂商业体的一小环一个萝卜一个坑但一个店很复杂比如说上周我在杭州在股民他们刚上市然后就聊到跟他们老板聊到一个问题说他为什么不要说不要一个就是有退路的上过很多学的人
投资开一个点首先啊就是说他说过去啊这个老板看到这个人来了对吧这个今天在下雨下雨有点湿 OK 有点湿呢 OK 我先给你递两张纸擦一擦对不对这个动作就在这个小镇上面这个以后他就会隔壁那家就不去就来你们家对吧但是如果你是雇了一个人谁管你这些事对不对第二
如果你是老板自己管这个店这个菠萝怎么签一圈一圈签浪费最少如果你是雇了一个人咚咚咚四刀下去就剩中间一点了那么这个损耗一年对于一个奶茶店可能是多少呢是两万这两万就是纯利了就所有的水果的损耗
所以经营是无数个细节这一些细节可能有一万个参数组成了他的经营所以他跟我说有个最夸张的他说他最早的一批里面的一个小员工后来回老家开古民奶茶开了十个十个古民奶茶一年的存利是七百万他说平均
开古米奶茶一年一家店是三十万也就是说十家应该是三百万但是由于他自己经营自己管理对吧他跟他的老公一起在这个县域里面天天穿梭管理经营管理他能做到七百万那你现在去哪创业说我一年要存立七百万其实没有那么多但是他是倾注了他的一切所以我个人觉得说
当然以后 AI 消波罗对不对一定是可以通过机器解决掉了所以这一部分他就不需要了但是给那个人第一个值擦一擦塑造那种感情那种感情情绪测的信任测的
这一些东西人依然是有价值的所以为什么说日本服务也好大家喜欢去日本旅游日本的旅游价格是全亚洲最高的而且它的客房单价一个很普通在中国只能卖四五百的酒店到日本就是一千多两千多对吧因为全世界的人到了冬季樱花季枫叶季都要去日本旅游所以它永远是供小于求的所以我觉得这可能是
大家的出路就是做机器不能做的然后要有全域综合管理经营的能力这确实是出路
大家如果有问题可以举手这个问题是不是给刘老师的我觉得泡沫无数不在
这是第一件事我们得定义好什么叫泡沫这个不重要我觉得泡沫不出在我们去问 AI 有没有泡沫肯定有哪一行没有泡沫哪一行都是有泡沫我觉得越绝的行业可能泡沫越大对吧第二个我们普遍的规律在一个技术刚来的时候我们都会高估这个技术对我们带来的影响
然后当一个技术发展到一定程度我们又会低估这个技术给我们带来的影响然后我们才会回归到我们正常对这个技术的可能给我们带来的真实影响所以我认为我们目前还处在高估 AI 的这个状况上面
我们仍然认为 AI 无所不能 AI 一定会越来越好 AI 一定能解决很多很多的问题 AI 能创造出足够的生产力但是问题还是在那我们创造生产力却没有带来需求侧的改革需求侧的扩展这件事仍然是一个大的隐患 AI 什么时候能创造出让大家能有更多时间
能有更多的消费能力能有更多的新的需求我认为这件事如果 AI 能创造出这些东西我认为 AI 就可能不再会被高估反而可能会被低估我认为这个时间点大概在这儿它突然在为我们创造一种新的生活方式比如短视频其实给我们创造了新的生活方式
是不是啊你们原来在电视上看电视现在开始在手机上看短视频而注意盈利方式是不一样的因为电视上看电视是广告形式短视频也是广告但是它的广告是千人千面的它可以获得更高的收益而电视上的收益其实偏少因为它是片段就是多少钱而我们所有每个人的短视频的广告其实可以带来更大的收益因为它可以精准投放它可以带来整体的收益会提高
那么就是需求侧会会会会紧绷那么技术什么时候 AI 技术什么时候能带来需求侧的紧绷或者在哪一个领域带来需求的紧绷那就是我们可能开始低估 AI 的时候了然后很快我们就会恢复到正常我觉得大概就是这样的一个逻辑现在听到的所有 AI 公司明年吧 26 年年底应该死掉一半
如果不死掉一半我就收回他的话对吧前一周有一个著名的投资人叫朱向虎他说可能有了很多的 APP 就不复存在了因为 AI 能解决这些 APP 的问题我觉得可能 AI 的存在或者 AI 的不断地迭代它可能在很多时候生产力的
不知道构成他可能在发生一些变化而不是我们以前想的那样可能作为一个普通人能做到的就是我要对这个事情保持关注但又不能保持那么大的关注因为本质上来说其实如果你不是做技术的其实你都不需要每天说看今天这个叫什么 deep seek 今天更新了什么东西对吧今天又发发生了什么新的消息其实你看那个一点点一点的迭代对于普通的个人来说没有那么大的生活的影响那你可能每
每过一两个月可能去看一下它可能有一个更大的发展可能你知道一下就好了
但对于你的应用层面来说对大部分人来讲其实没有什么变化你反而变得更为便捷因为你现在以前你可能需要花 200 美金去买一个 OpenAI 的账号对吧就像我才开始一样我会花钱去买个东西那现在对于我来讲比如说有豆包有 DeepSeek 有 Kimi 我其实不用花任何钱我只是像一个渣女一样对吧每天用一个看哪个更好重新这个再玩重新那个对翻牌子一样就哪个更好用就用哪一个其实对于普通人来讲我觉得是呃
是好处的并且你在生产一些很基础的工作的时候其实你比以前更便捷了比如说以前有一些
框架性的文案比如说你要写一些每个月都要交代一些材料它其实格式是一定的你只是在不同的里面去进行一些修改而已你大可以让 OpenAI 生成一个框架性的东西你只是做一些修改就像刚才沈帅波一样作为一个训练师这些东西可以不用占用太多的时间我补充两点的话第一件事如果你觉得你用使用 AI 你的工作量变大了
那么我觉得你是在 AI 时代能活下来的人就如果经常说出一样就说我这三个礼拜我工作量大了好多倍那就是说明你有足够的能力足够的洞察力足够的利用工具的能力能够带来更多的因为你看到了生产力的提升你就想产生出更多或者更好的东西那这种底层的诉求就代表你在这个时代是有价值的
或者在这个时代能获得这个东西的收益的这个收益的所以如果你觉得 AI 让你闲了像我这样让我觉得 AI 让我每天都能空出两个小时打游戏对享受人生那基本上我在这个时代就可能就被淘汰了对吧就是我自己本身没有什么太大价值对这大概是这样的想法就是你希望不算用让你觉得比较累第二个呢就是刚刚小野先生讲的你只能看当下
就是你每天过好你的人生把自己活成自己想要的样子怎么那么那么那么鸡汤的东西对吧大概大概大概你也那些事大概你也这些事对就不要不要去想那些那些那些长的事因为长远的事我们根本看不到而且你都不知道我们这个才才才焦虑我们在 2023 年的 4 月份 3 月份 3 月 14 号欧巴亚 GP default 出来大概是每一个礼
会出四五个七八个八九个这种新闻信息我们又做测试了我们不断的翻东西不断的下载不断的测试不断然后干了这个事情干了整整的六到七个月之后我放弃了我说算了太累了 Let it be 随它去吧对吧 随它去吧然后就开始有节奏的挑选我想要看的东西结果就因为这样错过了 Deep Sink 大概明白这件事就你不可能那个要么就追全面要么就是那个
看一看就行了我补充两个观点第一个就是说我们要想尽办法参与而不是旁观然后像写书一样就是说总结我觉得这高估了低估了这是没有意义的对不对就好像说你站在 20 年前说我认为吧中国房价泡沫是不可持续的
这有屁用呢就是你这 20 年里起码有 15 年是应该适当参与房地产的对不对起码你会过得更好一点但是呢你你如果像许家印一样玩太大那你也完蛋了所以说如果你现在今天我们听了半天说我还是相信总体 AI 是会好起来的不管他到哪一级那你把 AI 各个链层级上的公司先搞明白对不对别到
某一个公司又翻了两倍你发现为什么我当时没参与当然我不是推荐你去炒股而是说即使有一种方法是适合普通人的就是当大致方向确定的时候你去参与定投对吧然后你筹码不要太多不要什么 all in 不 all in 的这种词汇跟普通人尽量不要挂上钩你拿你五分之一的钱分散在这几年里面定投到你相信的比如说
芯片对吧就是这个显卡以及应用层底层
你最终回过来看也许他是会跑赢绝大多数人的收益的对不对但你不要说我今天觉得说我一把今天就进去了然后啪他明天跌停对吧然后你缓了一年才回本对吧就是所以定投这种美国人发现的或者西方资本主义世界发现的是适合普通人最好的方式他就是复利的一种那他前提是你相信这是个大趋势
对不对那这就是我认为说一定要参与进去而不是我彻底旁观然后我用然后绝对不是以终局来看过程因为在过程中你说终局我认为人一定会死房产泡沫一定会消失然后我住在五平米的格子间里面你看吧是吧房产泡沫完了这个我觉得这是跟你个人幸福无关的所以在这个过程中要适当要享受和参与泡沫
不要想太多的这种学术问题就是这个东西不归你你来管就是说不要抢我工作哪怕你搞学术的也要跟你个人生活分开没有在听你所以我个人觉得是这样然后我有一个朋友我前几天跟大家录播客他 2015 年就融了很多钱搞深层式 AI 然后破产了
然后他是之前做移动互联网赚到钱的当然这个破产是双引号反正赔了很多钱然后我说你最近有什么反思他说反思就是我在 2020 年我就认为这一波浪潮又来了结果我没有去重仓英伟达这是他个人的反思就是说你天天在外面讲说这一次真的 AI 的浪潮来了
最受益的就应该是卖显卡的公司然后你没有去 all in 对吧对于他来说那么他认为他也就是说他表达的认知是在这里他实际的动作认知是在这里那么他会觉得说自己其实没有匹配上这个认知所以就是说我个人觉得就是
完全不参与旁观一定会踏空的这个踏空是一个非常大的风险所以拿可承受的资金量参与一个你看好的方向是不踏空的一个最唯一的方法 AI 给的所有东西都叫答案但是精力是自己的精力就是你个体最小的追寻这个答案的过程
你不能一直处在他给你答案的虚无力因为你只知道答案而你不知道这个过程是什么样的一个感受你也不知道经历过程的你的心态或者说你面对这个东西的跌宕起伏的一个经历那你只是看到那个答案如果你不经历的话其实那不是一个怎么讲精彩的人生吧或者说你觉得是值得过的人生我觉得应该是这样的那还有没有别的一些问题谢谢主持人谢谢各位老师我是极客来的网友
我本来是大学科学与技术学院的毕业生我是在毕业后先从事红流网行业后来因为身体的状况来到了保险行业其实在我从将近两年的时间内不是在有帮人受工作在我从业两年的时候一直到现在我其实感觉到非常恐慌尤其是最近我们学技术的同学
日常生活中这个脑袋是可以同时干两件事或者三件事的就是我同时可以吸收好几份信息但是因为这样的惯性所以让我感觉到极其的恐慌但是为老师的发言包括我之前在极客有关注的是陈柏龙老师但是我就是在现场才被他圈粉的就是我觉得我的心灵被深深地暗示
这个时代是有很多美好的东西可以去做的我仍然可以训练自己或者说培养自己的专业能力自己看山试山 看水试水然后用好这个工具而不是说背它所带来的一些任何问题对所有的火邪我真的非常想要感谢今天各位能够出现在这里然后出现在我的人生里
谢谢你走进这个分享的会场非常感谢我有两个问题第一个问题是关于教育方面第二个问题是关于技术方面刘老师不想回答教育方面的问题放弃教育吧我讲这个教育问题是想要提出两个背景第一个背景是我有一个三四年级的女儿然后教育这个问题让我很动摇就是临时教育还是做一些数据教育第二个背景是就在上个时候
我們有一個學長 郭永元他找到一個觀點就是在司法就是在整個這個工具體系就這樣 AI 體系所有的工具體系都在相互的對應之下我們的基礎教育又加三加三加四了就這麼長的基礎教育期是不是對現在這個人的內容舒服就還需要這麼長時間來做大家的完整
花这么多的时间用这么多代表来做那就是技术教育刚才在这边会让我们听到多多老师说有几个词第一个就是催促行业的支持也值得第二个是学习经验能力很重要所以从这个角度我不知道对我们社会教育当然是老实在大家会怎么来看待这个问题第二个就是从家庭教育的角度我们掌握的第一步的信息也看到了社会生活的变革那做教授我们可能会有些要不要做一些什么挑战
这是第一个问题关于教育第二个问题是关于技术你各个提吧第一个问题我们今天吃饭的时候其实已经聊过一轮了然后这两位是有小朋友的然后他们做的举动非常一致我们已经放弃了我想讲一下任何新技术对于教育带来的唯一结果只会使教育层次分得更大
优秀的孩子和不优秀的孩子差距会越拉越大
无论网上有再多的默克也好公开课也好知识体系也好现在几乎所有的知识在网上都能找到但是孩子和孩子中间最重要需要的仍然是学这个动作 AI 不能代替孩子自己本身思考所以导致了这些技术可能会让想学习的孩子学得更好花了时间更少或者活到更多的东西而不想学习的孩子更不想学而且他有更好的机会偷懒不学
原来还有些措施手段能够让他逼他学的这个情况还就逼不了了所以这件事我和陈浪已经放弃了原因就是因为我们不可能逼的我们这样的人也逼不了所以就导致了这是一个非常重要的
大学你也不能把所有的责任都推到我们大学身上他说社会大学对对对都是社会的问题我们今天在桌上除了开个小店这样的关键词以外说的另外多的第二多的一个词叫干中学所以这是我想讲的第一件事第二件事我们现在面对的如果你特别想逼你孩子学习
那你就要培养他热爱学习好奇怎么鼓励他这件事我不懂因为我不知道我怎么能够勾起一个小孩学习的热情因为我是个失败者我女儿对学做饭远比对学数学要有兴趣的多第二件事我想跟大家讲非常重要一件事就是如果你想逼他学那么最主要是 AI 一定不能当结果而只能当过程
家长得花更多的时间进行陪伴然后让他不要把 AI 的结果直接当作业教的而是要去体会它教它怎么去使用 AI 让他理解中间的过程因为我女儿做一道数学题我会用 AI 告诉她这道题有 800 多种解法
有不同的思路方式不同的 Kimi Deep Seek 他有很多的想法然后他就会跟他有些相反是错的有些相反是对的那么这些过程中间反而会给他更好的结果所以这是想讲的事之前律师在上头说的这两个功能也都有很多可以靠不好的去做一些
病毒啊这些那就是整个模型的训练我们又非常依赖于这个数据那我不知道关于这个数据投读这件事情现在目前数据投读是一个非常常见的事情尤其是像 DXC 现在又完全的正常学习之前可能大家还有一些研究啊在这样的一些新技术变化进展大家考虑这个训练投读这样的一个后果会不会就变得越来越重
非常严重特别是像这样就是现在第一个第一个是最简单的搜索引擎的优化导致了在搜索引擎上搜索人工智能去搜搜索引擎然后他总结搜索引擎搜的东西你大概理解这个 IS 搜索的基本逻辑那么在搜索引擎上面进行不断的投赌不断的训练导致搜索引擎在短时间内产生的结果有倾向性
或者有误差至少是有误差而导致了整个大模型调用收购引擎的结果极惨性的误差这是一种非常重要的投资方式或者改变大模型结果的方式而这种方式一堆工资在做
一堆那些 对吧 你们知道的但肯定会来干这件事第二个就是在基础数据集上面进行训练加入一些挑选出或者叫挑选出或者选择出一些有偏向性的数据本身来解决 AI 的这个问题那目前我们明显的投读方式我们不要打引号投读有些是刻意的 有些是无意的完成比如说大家突然发现 DeepCycle 最强的能力是什么推理是非常强的能力但是最强的能力就是骂人了
用特别粗俗的特别网暴行之的方式来骂人他这个骂人的能力非常非常强那很明显他在摆住贴吧投放的训练数据有点过多了对吧过多了那这是很典型的一个过程而且很明显 DeepSick 在摆住贴吧上训练的量确实很大
所以他用了网络的骂人的词语和这种讽刺的词语非常强的那这种数据可能是无意之人的训练但你很难保证未来某些在 Deep State 开源基础上面做的微调的模型有这样的倾向性然后有一些趋向性的工程甚至这些趋向性的工程也会产生新的商业模式
对吧我觉得这些都是很麻烦的就是我们本质上来说刚刚那个陈晓晓讲的就是我们本质上来说通过数据训练出来的模型它根本上就存在这样的问题这种问题就是第一个很难跳出数据本质
对所以就是我觉得刚才那位
就女士在提问题的时候我当然就在想说有两个能力可能是我们现在更需要第一个是我们好奇对吧我们的好奇心要跟这个时代保持尽量的一致然后要有参与感第二就是我们可能更需要的是批判性思维的能力就当 ai 给到你一个答案的时候你要不要再去看一下就比方说前两天什么
史泰波让我冒了史泰波给了我一个行业研究大概是两万字的行业研究他说你看这个行业研究怎么样然后我读到第一段的时候我觉得他说特别对我觉得太对了就写得非常的工整就完全像一个工作了至少三五年的这样一个分析师写的东西但我读到第二个章节的时候就发现不对了就特别像一个
AI 生成的东西车轱辘话来回说第一段说的东西到第二段又说了一遍到第三段又说了一遍后面无数次东西就像是第一段的复写我说你这一看就是 AI 写的为什么因为人类的潜在造句它一定会要规避掉它的重复性
而要注意到你上一段说的内容大致相似下一段我的潜积造就要发生一些变化但 AI 就是不是的 AI 每一段章节的框架几乎是一样的然后我说你这一定是 AI 写的然后小泰国就说你这我这十分钟产生的你不要那么较真对吧他一直说我较真但是做
作为一个我写过几本书的人然后我出过几本文学性书的人我一定会对于文学有我自己就文字有我自己的审美当我看到这个东西的时候我就会发现它很难就过掉我的审美
包括我有几个在制谱或者是 Kimi 的朋友他跟我说说我一定能给你训练出一个模型来就是能取代你的写作或者说减轻你写作大量的这样一个负担然后我说那你去试就好了我说我不相信这一点
然后这些人就是是智普跟你讲的吗对就是一些人就是我的朋友跟我讲说他可以干这件事对就是你知道理工科有点过于对骄傲了然后我就发现他就说他说我给你去试然后他试了半天之后把我曾经写过的文章汇给了 AI 之后让 AI 给我生成一个新的文章我说那我就给他一个标题这个标题是我刚写过的一个新的文章然后我就发现你能在 AI 训练出来的模型里面大量的附现我曾经做过的潜伺造句
然后你一看就知道在我的哪篇文章你出现过在我的哪篇文章出现过然后我就说我要不要把我写过的文章就是同样的标题写的文章给你看一下然后他就会发现他说我能感觉出之间的差距就是你的新写的文字是有优美感的而 AI 产生的东西是机械性的所以我就觉得说如果刚才大家一直在强调审美这个问题我觉得审美是一个广义的审美你对于一个事情是不是它是好的它是坏的
好在哪里就这种审美性的东西可能要求更高比如说我一下子能出 300 张图
但是你的审美或者你对这个社会的理解那 300 张图哪些更符合时代情绪哪些更符合时代审美这东西 AI 没有帮你判断但这是人我生活在一个具象的环境里面我生活在南京软件股的这样一个环境里面我是能感觉出来的甚至你都不需要说我做很多的分析我可能站在软件股我在这里工作了一两年之后我一下子就能指出这 300 张里面哪些更能打动这里的人对吧所以我就觉得很多事情可能
有些理工科的人他给到我的一些答案可能太过于有自信了在我看来就是我的一些感想有没有还有来我们都知道有些很厉害但是就是前段时间有说苹果还要跟拉里和德来推出在国内的那我想平衡为什么
民国他没有选择和 deep sink 合作还是和巴黎合作要来追溯在国内的大风险这个问题让刘江老师回答你 deep sink 最大的问题有这么几个第一个 deep sink 是我不想不讲优点讲缺点 deep sink 最大的问题就是幻觉
就是它的幻觉率是提高的它的幻觉率应该是最高的百分之十四点多对 百分之十四点多它有一个专门的标准测试来测试它的幻觉就是以总结文档的方式来测试它的幻觉率比较高它的幻觉率比较高导致了你们会深刻体会到它写的中文非常优美
他经常会有非常创造性的话话语你在我网上朋友圈里面会经常看到 DeepSick 关于人生关于如果你是个人关于这样的一些回答关于怎么谈恋爱对对对非常非常的那个因为他我们叫说幻觉率高会导致他所谓的文字创造性也会高这是一个相生相克的东西所以他第一个叫幻觉幻觉第二个 DeepSick 是开源的使得他自己公司是没有任何服务能力的
他没有在商业环境中间能得到有服务的能力这个服务能力只有阿里才有或者是腾讯才有 DeepSick 本身一百多号人两百多号人未来变成五百多号人他也没有任何服务能力他只是一个做模型基础模型的东西他希望构建生态让
使用它开源模型的公司拥有服务能力就像它是安卓一样真正服务你们的其实是小米在安卓上的东西是其他人在安卓上的开发是三星在安卓上的开发而不是谷歌对你们的服务所以它没有比较大的服务能力第三个问题是 DeepSync 目前我们发现它的推理能力即便能够赶上或者是接近 OOIGP OOI 但是它不存在超越的可能性目前
也就是说希望智能再往前走只有那两个方法第一个再增加算力再增加数据再增加东西第二个就像我讲的再增加感知增加世界模型增加新的范式只有这两种方式使得智能的程度得到提高 DeepSick 目前的训练方法和减成本的这种方式工程能力非常强但它仍然没有办法提高这个智能的上限
我们还看不到它能提高智能上限的这个状况我觉得这可能是 DeepSeq 最大的三个缺点或者是不足的地方还有一个安全的架构这倒我不觉得第一个我认为开源并不比闭源要更不安全不是 是说它给出了答案的安全性
就他经常会给一些很危险的答案很危险的这个对伦理风险对伦理风险这个很正常的事他本来就是开源模型他
他不负责这件事我们要进行商务但是对于苹果来讲对我们要进行商务为什么不选他因为我们经常得找一家用 DeepSick 能够做微调背后强化再训练一轮把这个所谓的东西但是你要知道只要没有伦理风险 DeepSick 就大家珍惜现在使用 DeepSick 的机会他就写不出这么优美的文字了 DeepSick 有些文字真的非常打动我就那种一击我说懂我
然后想不他只是在迎合我罢了但是他文字非常非常优美 Deep Sik 在向下兼容你他只是在向下兼容我而已他只要你发现只要做安全边界的训练他的文字就越来越普越来越没有针对就没有那种华丽的这种创造性他越来越跟 Chad G.P.T.一样写出了一堆完全正确的废话
你只有把它那个温度放开它才能写出非常优美的东西让你打动你什么打动叫什么什么叫打动打动就是意外意外来源于什么来源于你熟悉的重新组装而熟悉的重新组装中间有大量的可能会带来风险那干掉这些风险自然就没有意外或者意外变少因为我之前跟那个 Meta 的工程师聊过一闻就是在美国
如果 DeepSeek 给出的答案在谷歌、Meta、苹果等公司是完全不能过关的如果在现在的模型上加一个安全的架构的话会要花很多钱这不可能是安卓版的
这个费用它可能就是更多的一个钱然后 Meta 每年花在这个构建这个安全的架构上面花很多钱所以就是便宜和安全之间它可能有一个矛盾需要解决所以我觉得苹果可能不用它我不知道可能是存在这样的原因因为外企在中国发展它可能
把这种属性就是不要出意外不要出差值这种东西看它会更高级别一些就是现在目前这种环境你要想象现在这种环境所有大部分公司最主要想的是什么就是最好的推理最牛逼的刷最牛逼的分谁会想安全啊只有说这个竞争场合已经全部尘埃落定了
对吧两三家留下来了这时候要大规模应用了那大家要开始限制不要出出出问题不要不要不要有什么这风险那大家开始划起来他会补充一个就是之前大家听说过美国有一个呃高就是很帅的一个男生叫路易吉他杀了那个美国健康保险的那个人对吧为什么杀那个人就是因为他们很多的
大家理解我们所有的所有的系统人工智能系统都是有目标函数的
我们有一个目标,我们的目标要干什么?比如说推荐系统,我们要把最更多的,就是提高别人点击的那个概率。这个目标我们是设定完之后,它所有的策略是要被那个目标而服务的。我们的目标是为了整体的这个赔付率。那么我当然会有一些训练来提高我的这个赔付率所想要达到的目标。
这是人设定的那个老总上台他的营业额翻了很多倍的原因就是因为他增加了这个聚保率他用 AI 去审他这件事情不能怪 AI 当然了人类没有很好利用他的能力对吧大家特别要理解一件事我们的人工智能系统最主要的目的是为了银河利益
迎合你的提问像下尖人对 你知道吧我们的荣升学生最主要目的是迎合你的提问希望你能满意谢谢老师我想提一个问题就是我记得在 1819 年的时候朱地亚摩尔上出了一本书叫《为什么》然后他把英国关系通为三个层级一个就是关联就是这种相关关系第二个层级就是干预然后第三个层级是反事实
那就是我们现在恋爱不是说已经说了那种推理方式吗那这个我们恋爱这种所谓的推理它到底还是在那个就是第一个相关的第一个层级还是说已经达到了第二个干预的层的第一个问题第二个问题的话我就是想请教老师也就是说如果说作为一个普通人就是说想去应对这种恋爱的冲击还是像董珊老师
谁来说作为一个普通人的问题普通人他们就回答我也回答那个波尔的那个为什么沈总作为普通人你也要说点问题说点答案我就回答普通人的那个第一个问题都没听
那是我的舒适区了对你那个问题我们刚刚两小时不就是在回答这个问题吗你这个特别让我震惊就是我们在这两小时不就是为了回答这个问题吗就是卷要么就卷要么卷不动就开小店是吧补充一下就是说我个人觉得说即使
我们在反思我们过去的上升路径的过程中是过度依赖一个改革开放后的围绕着大公司体系和学习体系的晋升路径对不对所以你才会出现过去的那个范式型的说几百万几百万的人买上了房住进了城市然后有了很好的工作出国旅游了但是其实你去看过去几十年里面出现了很多奇葩
这些奇葩他有可能一开始没有什么机会他就去开个奶茶店推个车卖冰激凌然后去卖房子中介卖房子等等的这种边缘型的其实他诞生了很多富豪所以今天你会发现说当你去看中国连锁业零售业这种地面生意的时候里面有三分之一的富豪
真的是富豪他是没有上过学的那么我可以认为他给自己完成了一套建模这一套建模里面有非常丰富的叫做街头智慧人情江湖义气以及对某一门生意的独特的深度的认知比如说什么叫对某一门生意的独特的认知比如说就拿做火锅火锅锅底就是说一个普通人去开火锅店
在你选择买什么形状的锅的时候已经决胜了你知道吗你去发现便宜的火锅店全部是圆形的贵的火锅店排底捞是方的对吧为什么圆形的这个同样的横截面
体积小需要的牛油少所以它的锅底卖 68 而当你一个只卖 68 锅底的火锅店去做一个很深的方形的火锅的时候你已经输了因为当你放了 68 的成本的以内的成本的锅底之后你会发现很淡放的更多的时候你亏钱了你死都死的时候你都不知道为什么我就干不过海底捞然后你总结了半天海底捞书上写要服务
对吧所以我想表达是什么就是说其实上班致富和加入大公司致富读书致富它只是致富的一条路径而且是一个明面的路径明面的路径有大量的街头智慧大量的在这个产业里面的每一个垂累的非常非常垂的不写在书上的没有一本商学院的书会教你这个火锅底料怎么弄算面积这件事情对不对这个就是真正的
在一个东西里面赚到钱的认知所以我觉得过去是大家是没有学这个的所以你应该好好去学你想做的那一档子事情里面的这个东西到底是什么这个我觉得可能就是普通人的出入了首先你得找到你想干什么然后其次就是你得把这件事情干到极致而且这个极致是超越普通人的认知的程度可能
但这个东西可能是你要自己建构一套模型出来这个模型可能不是一个明面标准答案一旦是标准答案所有人都能找到的这个答案和道路那就意味着这里面的红利或者是获利的机会就是少的
明白这个逻辑吗就是一个蛋糕有 5 万个人知道怎么吃那这些人都过来了他每个人分到嘴里蛋糕一定会变少但这个蛋糕只有 5 个人知道怎么吃那每个人都可能吃的很饱所以可能就是还是要有更多的洞察力看到这个时代的巨变中这个社会结构的巨变中产生的新的诉求和就是不同人群的新的诉求和新的这样的一个供给的东西所以我觉得还是要不要只是看到 NPC 给出来答案
或者是一个更 common sense 的东西而是要深入到这个水下看到这个这个这个每个产业更深层次的东西然后还有吧我回回想第一个问题第一个问题是什么样的一个就是不可能就是因为第一个呢我们并不了解什么叫英国关系我们没有办法来目前还没有办法来解决什么叫为什么的问题
就虽然大家都知道因果关系但是我们现在数学上和计算机学课里面没有办法用一个非常严格的定义来定义满足什么条件则我们是因果关系所以博尔才会有三个层次的关于因果关系的描述那么目前我们的这个通过概率模型来进行训练人物只能仍然解决仍然只是相关性虽然它能回答反事实问题但它仍然只是相关性只是这个相关性做的可能
比较符合你的预期比较符合人类平均水平的预期我觉得这竟然是她的一个基本的过程还有这位美女话筒递一下对其实是做实体的做荣耀之际的但是刚刚听到老师讲应该要参与进来可能我们也想学生时代的发展公司领导也是有要求的然后我们也是想看一下我们的实体经济就我们的制造人跟我们的 AI
像杰克加强天平老师给我们的介绍制造业制造业有点超刚的我觉得我觉得这个问题好像要回答因为我觉得运用在每个垂直细分行业我大概理解你的想法就是我认为所有行业用 AI 大概要满足一个条件这个条件叫做你的工作中间有没有模式化工作你们体会一下我们原来计算机处理的叫做重复性工作
就是我点击是重复然后我做什么上下就叫重复那么有一些工作是模式化工作模式化工作就是针对不同的业务我出来的报告是不一样的但是这个报告本身的结构是相似的中间差不多就是所有人的普通人的离婚诉状都是很相似的你们大概理解这件事这类工作叫做模式化工作比如说你去看病医生说你发热了那医生会怎么办
医生当然会根据不同的人会产生一些细微的差别但总体的方式仍然是会让你先验血验完血之后看你的是细菌还是病毒判断细菌病毒之后给你一个处理结果这不是重复性因为每个人不一样的每个人温度是不一样每个人出来的血型也是不一样的但这仍然是一种模式化工作
背后有一个模式化的知识有一个模式化的指引类似像这样模式化的工作未来就是可能会被取得比如说那个海报海报的状况就你发现我们现在几乎所有的创意产业都在趋同化
其实本质上是在趋同化那么为什么趋同化就因为大家在数据中也找到了一个可能更合适的东西或更合适的模式而这个模式很容易被训练的这种工作叫做模式化工作而你所有传统行业最主要是寻找你在工作空间有没有模式化工作而这些模式化工作思考一下这些模式化工作有没有可能被 AI 来提效那我觉得这就是第一步用 AI 的方式
我们把这叫点创新点创新完之后你看这些模式化工作能不能对外服务或对内服务那么就要做应用创新有了这种点创新和应用创新之后我们考虑我们的工作的流程能不能
根本性的改变那么这就是叫系统性的创新那么一步步来我认为所有的行业都有可能按照这个模式虽然我对制造行业完全不懂但是我认为大概的行业中间所有的过程大概就这个过程你熟悉你的行业你发现你的行业里面有没有这样的可能性然后我们来看用什么样的技术来解决这种模式化的问题大概就是这个好 还有吗
大家好 我是这个就是附近的邻居 让我看到有这个我是一家做跨境电商的企业也算是个大厂叫西印然后我现在西印是好大的厂然后我现在是我是一名会计其实我做了很多事情就已经把 AI 引入到我们的工作中
肯定是必定可以 cancel 掉很多的部门很多的人那最后也一定会 cancel 到我自己的话呢我自己所以我当时其实有在想开个小店啊我之前没有认识过波波老师那其实我在想这个当中上我很多的开个小店的场景都没有我的工资高
打什么公司还可以甚至都没有我公司的一半高我觉得这个成本是我很难抉择而且其实你想在公司里面其实有很多的好的同学可以学习好的这种大家的这种头脑通报之类的你一个人能单打不斗肯定是干不过一个团队的对吧他们有那么多好的 ideas
而且你的这些想法其实不能是请专利的不能说我有个好的想法我是便宜了我这个小店我有个好的想法很快我就大厂给取代了对吧我们做跨境电商所以我当时也想要不我自己开个跨境电商的店我不论从任何方式从成本上从运营上从物流上我都打不过西英西英做的比我又好又便宜我不可能打得过他我有点想
你一开个小店怎么可能不够竞争过的这些公司你就算在群职里你再吹立马就会有一个更好的团队把你给退销了你的假想极错了就是说你不要去跟蜥蜴去跟蚂蚁去跟阿里说他来做你这业务
你这个首先就是错的第二是说就比如说我仔细观察过阿里园区附近的门店阿里附近非常多按摩店阿里人就是他工作压力大他对钱也不计较所以杭州有一半比较贵的按摩店都在围绕着阿里的生态附近的对吧包括华为对吧就是此
就是你吸引了员工调的公牌来打八折你看一个这样的按摩店吸引不会盯上你这个按摩店这个生意的对不对第二就是说开个绝大度生意它不是一个创创意性的
它就是一个效率性的或者说一个服务它的关键点根本不在于说你第一个做这件事情的而在于说你能不能要么成本最优要么效率最高要么就差异化最大而且它一定是属地性的就是这几公里对不对比如说你就围绕着软件源
你做的香菜馆是最便宜且最好吃和量最大你就能把现在可能有的香菜馆就给干死掉了它根本不存在说说你做了要开一个香菜馆或者说万一哪一天排底捞来开香菜馆会怎么样这个问题是绝对不会发生的所以第三但是你肯定要在你现有的基础上
所以比如说我的优势可能是我知道新的背后的一些玻璃面背后的一些光影霜我去做这个我会有一些先前的一个新发现我去开一个比如说你说的那个按摩店新年老想按摩店我跟你讲好的好的
那你这个东西吸引做全球的生意对吧那你能不能只做中东的生意对不对这个是我们先把命运缩小对不对那 OK 我有个朋友做 Amazon 电商的他就说所有人都认为中东是最禁欲系的对不对但是中东由于过度禁欲而且不允许模特穿上那种情绪内衣来拍照所以他说连这部分成本都省了
他只要把那个图往桌上一贴一拍上传上去就卖掉了卖情绪的衣服里面你发现过去就没人卖然后你结合中国的对吧这个产业优势成本优势以及你学的所有跨境的知识你就可以干了对不对所以我不是说你明天就去卖情绪内衣到中东你可以发现很多比如说我还有个朋友在在美国只做美国中部的
就是美国很多地区东部西部湾区他发现中部的人是最保守的因为那些人最保守他是非常非常相信圣经所以他他就到义乌去伸展各种圣经的周边巴布的抱枕还有把那种你买过那种转经筒吧所以他也有搞出了转经筒但是就是
这就是洞察洞察有一次上次我去蚂蚁主持了个播客节送了我一个电子沐浴对吧我也用了你就可以用义乌的供应链做一个圣经版坐在那里播播播播播播播播播
这个东西在国内你找供应链就十几二十块钱你弄到那边就是 20 美金对吧这 7.3 倍然后你中间所有的成本就可以 cover 住了然后你搞明白所以我这个又是个垂类你不要泛泛的说美国人怎么样美国中部人他就更保守更保守更喜欢圣经
然后美国供应链又很垃圾制造也又很差这些东西必须从中国进口而且生产一些抱枕啊这些东西不涉及美国国家安全对吧所以就是这就是一个那就是你的领域了我的想法都要过锤还比较 general 对对对跟郭文老师说我们需要一个泡沫里面来
想要的铁饰而得到的这个来来来您说您说这个快快快来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来
我们这份事业不一定是你自己创业或者在自己生活当中发掘到某一个细小的点我觉得你的想法不一样或者是我自己现在加装建材考验做的是日系的建材这是非常小众的一个赛道我觉得我自己是刚好自己加装修自己研究到了这个领域其实在每一个城市就都是一个非常小的新的赛道但我觉得我装修我学到了很多东西我希望把这些东西分享出去而且我觉得市场上一定是有一个需求的
对 没错没事没事他长大了就会明白了现在说这些还太早
我觉得如果多看一些社科类的书的话就知道所有的可能人生不是一直保持一个增长的状态有可能就是甚至是一段式的我们在年轻的时候永远都会以为我们的人生是一直往上一个这样的弧线的但大部分人你会发现人生可能到 30 岁的时候就开始我还是给他提供点梦想吧这个不要一路打击人家就是说我只想说有一本书叫原型社会叫什么就是中产阶级的坍塌
就是你的人生不是一直往上走的对然后第二就是价值观是如何改变的就是在我年轻的时候我没有见过世界的时候我觉得进大厂考上好大学才是人生唯一的出路当我见过社会之后我发现一个伦敦大学毕业的大学毕业的研究生他在伦敦修个船他也觉得很开心而伦敦是很多人住在船上的他就以此为生并且能养活自己并且不用去打卡
他也觉得这是一个很好的人对就是说我跟你讲另外我写开个小店这是我的写的一本书我 10 年前开过十几个店这是人生的一个抉择点在那个时间点我跟你想的是一样的我认为
我认别的生意的杠杆更高开个店都开了十几个店了也没很累才赚百来万然后有时候开错一个店就赔了对吧然后那一年跟我一起做的人今天有一个做成了输益伤心草有一个人做成了古米奶茶有一个人做成了喜茶就是我想跟你说的是不要站在这个节点上看这就是个小生意你单纯的认为
你做这件事情就是就是滑坡了这是不对的因为实业根据我多年的观察我现在发现一件事情就是说它是一个起杠杆很慢但是它一旦起杠杆真的很大的生意
往往那一些今天能起杠杆的都是 10 年前没有别的选择的人他说我这拼命就这家店要干好所以他在这个店把模型做得非常极致他才能把这个生意做好所以不是说我现在从吸引出来我搞一个什么店无论什么店我人生就是不如过去了坍塌了我就守着这个店一辈子了不是的你真的有发现的眼光你很上行经营你是
这还是一条向上的线这热血了嘛想到和做到永远存在 gap