对谈课代表立正 AI 时代生存指南 / INDIGO TALK - EP20
01:08:48 Share

欢迎来到 Intego 数字经销的新栏目 Intego Talk 我会不定期地邀请朋友们来和大家分享科技趋势的新思考欢迎回到 Intego Talk 这一期对谈我标记的我的网友知名的柯代表老师他在油管和

和 B 站上面就都有这个关于职场和人生应该是职场相关的对北美大厂的职场的一套一些内容相关的课程和一些他平时分享的一些知识在这个上面今天很荣幸邀请到柯代表我们一起来聊一下大家会比较关心的话题应该是在 AI 时代个人成长职业还有个人发展这方面的这些主题

我们可以让柯代表来自我介绍一下好吧因为这是我把他邀请到 Indigo 的节目里面来可能很多人不知道好的谢谢 Indigo 邀请然后谢谢你的介绍我叫柯代表李正然后我是 2017 年在康纳尔大学经济博士毕业然后就去亚马逊工作了两年 Facebook 工作了两年通讯工作了两年然后现在在美国一家创业公司做 Data Scientist

然后一直是全职我在五年前的时候开始了我的自媒体叫科大伯利正然后基本上是每个周传一到两期视频然后一直传了这么五年所以说现在大概在 B 站上有 12 万然后在 YouTube 上有八九万的这个 followers

我从去年的时候开始也做会员然后现在应该是有 4000 多的会员然后也做一个社区合作 AI 课程我和我的一起做课程的合伙人在去年的 Maven 这个平台上是 Top AI Instructor 对我当时我应该加入过你的社群叫 SuperLanier 是吧你是我们社区的第一个

对,超线性学院后来发现线性资本有一个线性学院然后就搞得很不好意思因为我还没见过老粉丝朋友没关系,超线性也可以

然后你是我这个社群的第一个活动的嘉宾就是我们社群有这个有的时候会办一些直播活动然后第一个活动是 AI 有 PMF 有 Partner Market Fit 然后请了就是你和 Monica 两个人来聊的对所以非常感谢来捧场是这个社群的第一期活动的嘉宾

对关于社群因为我我进的时候社群应该刚做不久当时是用一个独立的程序来 setup 的这个社群其实我自己也在尝试做社群这个像跟你学习对因为我刚刚听到你的介绍我还不清楚你粉丝数量在 B 站上有十几万然后 YouTube 上有七八万快十万了我觉得这应该是这个这个数量来说应该在在 YouTube 在 YouTube 知识博主里面应该算是很高的所以说前面我开场介绍的就是知名的这个知识博主这个课代表老师

对今天我们就是我们会把这个话题带不到就是深入到这个 AI 时代的职业规划因为科特表这边经常在给大家分享在北美这边职业为主就是职业规划的大厂里面对吧科技公司

然后呢在这个里面然后呢特别表他做上次我参与过你的职业啊嗯我稍稍打断一下就是因为上个周刚刚发了和下个周马上要发一个采访 only fans 小姐姐的这个视频就是很多人插招的奇怪的东西就是咖啡室啊品酒师啊厨师啊什么的都有其实我觉得个人成长吧然后

职业确实是我身上比较重的一个标签但是如果真的去看我的视频里边还有就是那种有一个就是我还有一些玄学的东西然后这些包括我采访的咖啡师他其实是有这个跟佛教有非常深的关系我还采访过一个就是这个玄学大师不是玄学大师哲学大师然后还给我催眠等等这个

还是挺那个频道里边还是有不同的东西的对很有趣的我可能我不好意思我可能把你的这个范围缩窄了但是我觉得有时候说介绍我是职场博主我一般也是这么介绍的因为确实这是最显示的道歉对因为我就是我也通过这个给你嗯

对我正好出发这个标签正好在这个时间去跟你的频道的同学们进车车打个广告所以就都介绍了自己一句哦没问题没问题这个这个挺好的因为呃我自己个人认识你我也是这个因为可能之前你和这个硅谷徐老师说这个

聊了一些关于在北美这边科技公司晋升的问题还有很多类似的话题我可能我脑子里慢慢也有这样的潜意识的一些标签了不过这个没关系因为我第一次作为嘉宾也正好参加过你第一次社群的直播活动我觉得我在你们社群里面潜水我感觉你们社群的气氛非常好

就是大家都会比如说新年的时候主动的在社群里面去分享自己的感悟体验或者新年心得还有很多计划就第一个我们想聊的话题就是说可能会和你自己做社群有关就是说你现在做这个社群的一个初衷然后还有一些对于这个社群的一种发展计划大概是什么样子特别在这样一个大的 AI 的时代背景之下做社群的这样一个初衷

嗯,Indigo 我也知道你也做社群嘛然后你应该有这个微信群就是大家的联系很紧密然后里面的人的这个质量啊然后大家能一起做的事情也都很厉害所以说我相信你也有很多做这个社群的经验我自己做社群其实是我在 2020 年在做自媒体之前

我做了一个 data scientist 的群因为当时是怎么呢就是我去了 Facebook 以后我当时在亚马逊做经济学家然后去 Facebook 以后发现很多这个这个 product data scientist 的东西我不懂甚至就是 SQL 怎么写好啊然后怎么说做数据可取化啊都不懂然后就想我把我身边的人凑到一起来问一问然后那我邀请一些大佬呢这个时候我问问题的话他们就会更主动的回答

然后结果那个群就反而做的很大你知道你然后之后在 2023 年的时候我也做了 GPT 降龄派的群这两个群都有一个共同点就是我不开二群所以说在里边潜水的人哪怕是大佬也会被踢掉包括我们之前的 Firefly 的 CEO 就是非常重量级的人物他在里面不说话我们就把他踢了然后会一直不停的保持一个技术讨论的氛围

所以说你在 GPC 降临派对群里面看到了我觉得他在中文的 AI 社群里面质量和人包括贾阳清李牧 Jim Fan 这些全都在里面各种公司的人都在里面我觉得他是质量很高的一个群

对我不知道这是不是我自吹自擂还是你作为参与者我在里面我觉得质量因为我可以横观对比我很想对比的一下我也在其他的一些我认为国内还不错的科技群里面比如说那个实项做的这些群实项实项投资然后还有一些另外的一些群但是我觉得实项投资群质量不错然后就是降临派的群质量是不错的大家至少讨论的这个技术点这些话题点都是非常 solid 就是非常 sharp 的这最当前的一些科技点而且这个质量比较高

对特别是你降临派里面在编美这边同学更多一些对我觉得会更好一些嗯对对我觉得就是但是微信群它有一个问题它有它有 n 多问题但是我觉得它这里边就是它微信本身的 limitation 是一回事就是你一个群职 500 人啊什么的这都不说了嗯但是我觉得它最大的一个问题是它是聊天的逻辑然后聊天的逻辑就是你你所有的人要要随时看所有的信息

它本身是个强打扰这是好这对于你这个社群的活跃是个好事就是因为中国人看微信的这个就是天天看天天看是吧所以说这个时长和这个注意力是最强的然后你的这个群呢你就可以不断的推送到别人眼前这是一个好事但是我觉得这是非常不利于知识的沉淀的呃

你想想在我们降临派里边三年前讨论的问题大家还记得吗我觉得很难记得虽然有的时候就是对讨论的那些东西非常的就是干货非常强但是很难沉淀下来这个是我觉得最痛心的点就是明明有这么多大佬这么强的讨论但是很难很难沉淀的下来其他的就比如说人数限制啊不公开啊然后这个权限不好管理啊我觉得反而是次要的

基于这个点我其实我当时做 Data Scientist 的群就是周金月金铁就是每个人说我们要不要换去 Discord 我们受不了微信了我们要不要换去 Slack 我们要不要换去 Telegram 我们要不要换去 QQ 然后所有东西都回来一遍然后我的反应都是说你去试试我觉得不行这是因为我之前在做外卖

就是我之前大学里面做了一个创业嘛那个生鲜快递然后我就发现中国人因为有微信群的存在所以说他们不可能用另外一个社交软件的或者说是通讯工具的通讯工具加社交媒体吧就是你有微信存在的所以说你这个所有的其他的就是这个通讯软件的群全都会死掉因为

大家不会打开的就就就这么简单大家不会因为你这个群而去建立一个打开 discord 习惯的然后你 90%的人都是不会去打开其他的软件的

包括费书什么的都不行所以基于这个我就也一直没有去做其他东西直到我就是发现了 Circle 的这个工具其实当时是那个 MoneyXYZ 他也是加拿大的一个著名的谈投资的博主你可能知道他做了他的社群一口新饭然后他是用了另外一个 app 叫 Metinetwork

然后就跟我说社群很好然后我一看我加入他的社群确实做的很好然后我就后来又了解就是 Circle 和 Matic Network 是这里面做的比较大的然后 Circle 它的麦克功能比较强因为我知道我可能要麦克所以说我就用了 Circle

然后 Circle 我之所以能行我其实在做的时候还写了一个文章我觉得之所以能行就是因为它是基于 Web 它是基于这个它和微信不是一个它是错位的关系它不是一个纯粹的就是 overlap 不是那么强所以我觉得它可能有的做而且我去看了一下这个

其他的人有很多美国的这些博主尤其他们做这个 Circle 或者做 Matic Network 做的很好 ManiXYZ 的那个 Matic Network 也做的很好所以说我就有这个信心吧我就去把这个东西做起来了现在你在里边我觉得我也确实能感觉到就是在这个社群里的人也都感觉到这个社群非常有价值它确实很多东西能沉淀下来而且它的这个讨论氛围

我觉得当时有两件事做的比较对第一个就是保证了这个社群的门槛但是同时又没有收费

就是这个怎么做到的呢就是你对外收费但是对内是我的会员他就可以免费加入只要你填个表然后通过了就可以免费加入有门槛就会让大家在这里边讨论的时候更有一个背景就共同点或者说是差不多相似的价值观或者说是一些讨论的原则就不会有太多人过来说一些乱七八糟的奇奇怪怪的话

然后所以说大家也比较乐于分享和真正的讨论也能就是你看平时你在一个微信群里面问一个问题大家回答乱七八糟然后这里边一般就是最后就是

有 insights 的人就不愿意说话了最后都是一些奇怪的人在那说话对但是在这个里边就大家能非常 encouraged 去分享这个 insights 我觉得这个很好第二个就是没有收费我觉得如果回头我要全职做社群的话我觉得社群是可以收费的但是我兼职做社群能给大家提供的服务有限没有收费反而就是怎么说呢降低了大家对这个东西的预期反而也比较好做起来

我觉得不收费是给自己这个降低压力另外你收费之后你得有交付嘛对我觉得这个这个立场就不一样了收完费之后因为我自己其实我自己之前也卖过直播客然后我自己也在学习做社群所以说我们今天第一个话题我聊社群正好我也可以从你这边学了更多对吧社群怎么做然后呢我自己确实有有有有一个主要的群我把我之前的那个直播客的群停掉了然后我也主要是维持一个群因为那个群也是 500 人就我

我一删人一删掉人然后就满了一删掉人就满了对这个活跃度很高我感觉到我感觉到出来微信群的特点以及它的劣势对吧确实没法成立成立这个讨论的东西所以说我也特别特别好因为你当时我看到你用 circlecircle.so 这个然后还有一个 mighty network 我自己在 CHI GPT 刚刚出这个 deep research 的时候我让他帮我做了研究报告

Circle 和 Matic 这两个做了一个对比然后他差不多我让他生死了两遍然后呢结论就是每一次都是 Circle 会更好一点

对它在 user friendly 和一些功能定制上面会更好一点但是可能会更入门价格会更贵一点点就是大概是这样的一个结论所以说当你想去做更好的定制化 API 还有一些用户友好界面的时候它会做得更好对所以说我现在接下来很快就要跟着你的步伐我也想弄一个独立一点的设计让大家主要是群里面的人可以把东西沉淀下来

这个是比较重要的因为不然我们就找不到找不到这个聊天的内容去了对

这是一个那我就是要提醒你一个点就是我当时也对这个事情有一个非常我觉得当时有一个清醒的认知所以说我没有把 GPT 降临派的群移到 circle 因为我知道 GPT 降临派里的那些大佬是不会跟着我去 circle 的我能移去 circle 的是我的会员群因为那些人他们都已经给我付钱了他们是愿意跟着我去 circle 试一下的

但是我当时有的清醒的认知就是 circle 它本身就是我这个社群本身的活跃度是二来的没有人会就是有这个习惯你要建立一个新习惯挺难的但是大家为什么会来呢就是他能不断在这发现价值他每次来觉得好然后他下次就会来的频繁一点这个我觉得是就是对这个也好得到的因为

对所以我对社群也抱着一个比较耐心的态度现在看也是我没有在刚开始的时候就去做很多东西不可持续的东西然后很多现在的讨论分享都是比较 organic 的产生而且它慢慢的你看到了它里面讨论和分享越来越多沉淀下来的东西越来越多所以我觉得要把一个微信群搬去 circle 不那么容易我跟你再说一个背景

我还有三个会员群这个是当时我开了付费会员就是 B 站和 YouTube 的付费会员以后大家想要的一个我说我虽然不想去做这个群但是我觉得大家需要这个我给大家提供这样的服务然后我还请人就是去把大家这样拉进来拉人也蛮辛苦的但是反正就拉进来了

然后因为有这个会员群所以说转移到 circle 相对比较简单而且我做了一个非常 extreme 的 measure 就是我说因为有这个 circle 我是内耀 circle 的草不要会员群的苗所以说所有会员群里面的发言你除非关于买客的不然的话我都不会就是你想问就是我也不会阻止你在会员群里面发言但是你想让我发言的话我只会在 circle 回

嗯,了解了解,这个很有意义,这个信息,OK,这个我会慢慢的,我来去学习,去把握一下,那我们正好,对,我们刚才聊到了这个,聊了很多关于你建设群的初衷和很多建设群的一些想法,其实我们,嗯,其实这顺着这个话题,我们往后面来看呢,其实我刚才正好,我讲到了用,用这个 deep research 来做两个软件的研究嘛,对,这是它自己的用法,那么其实我们,

现在在这个时刻就是因为你看你现在是兼职在做这种那种创作兼职在做社群管理其实我其实当然我的自由时间可能会更多一点然后呢在这个里面呢就是你如何感觉现在就这发展了一两年的这样一些 AI 的这种产品模型的进展它对你自己的这个工作的

帮助在哪里或者说如何增强你自己的或者是从效率上面就是可以给大家分享一下因为这个一般你想你自己在做自媒体一定是多面手对吧所有东西到自己来一定会用到 AI 来增强自己这个应该是怎么用的这个我们可以来聊一下我待会也可以分享一下我自己的嗯但是我其实我想我反而想反正来回答这个问题怎么回答这个问题就是

我我们当时 2022 年年底啊跟徐老师聊然后那个时候差距比还没出来但是徐老师上了以后开篇第一句话呢他就说希望他对今天这期视频的要求是五年之后不会被 AI 生成的视频给取代这是这是差距比出来之前 2022 年对啊

对完全完全应验了就是然后我当时说我觉得对我也做了一些生存式当时 GPT-3 嘛我说我也去做了一些研究我觉得还取代不了因为我觉得就是 AI 能我相信假以时日它是能取代 90%的这个东西的

当然他很难取代 100%的东西或者 99%的东西然后我相信你本身做社交就是做自媒体的话你就是要去追求的 99%100%的东西你 90%的东西存在的意义不是特别大我一直是这么觉得所以到现在我都不用 AI 写我的文章就是我所有的文章就是我会用 AI 给我提供很多 research 很多 inspiration 但是我不用 AI 写

另外一个点呢就是我想反正说的是我不想让我现在使用 AI 这件事情限制了大家对这个事情的想象力因为大家可能会觉得看了以后呢说实话感受就是不过如此就是我使用了再六大家的感受是不过如此但是这是一个新技术啊新的这个泛式革命出现的时候的常态

我们现在在用这电脑对吧然后去视频电脑刚出来的时候我们是不可能用这电脑去视频的但是你如果说没有看到未来就是你手机刚出来的时候我想用手机打 Dota 不行但是我后来就可以用手机打王者荣耀了我就可以用手机叫外卖了我可以叫车了这些东西都是慢慢出来的你电脑刚出来的时候 Google 也不可能有因为那个时候互联网上也没什么信息所以说就是

就是我很担心大家因为我教课的时候就好多同学问这个问题嘛我其实在这我还可以一边说一边给你看一下就是社群里面的一些同学们的就是我们上面有一个这个板块就叫 share your work

然后这里边就是不同的同学们他这个是做数据分析然后用的都是比较这个是他做一个长篇小说生这个人他就已经被震撼到了然后这个是智能文章分析系也是一个 12 专业的同学然后去做了这样一个东西

就是没有经没有变成经验的这个背景下然后去做这些东西啊然后这个是就是压割的那个你说话他直接可以给你就是对那个语音给你给你变成文字嘛对吧对我看他的课的嗯对的然后然后就是

自己搭了一个这个苹果 APP 呀然后对就是好多甚至有一个我在找一个我在找那个对他的 8 岁的娃嗯这是他上了课以后嘛然后去跟着他 8 岁娃然后他 8 岁的娃自己去做了这么一个游戏就是从这个东西变成这好像是花了两个小时吧嗯通过草稿然后画图然后 prompt 对对我再换成这个

对我看得到 OK 这是一个很好玩的游戏而且完成度很好声音有点大我笑到了对对不好意思看到了不错效果非常好

对所以说就是我们鼓励大家去 share 自己的 work 就是我自己的感觉是 AI 现在做 demo 做 proof of concept 之前你可能如果用生成式生成一个 demo 是简单的现在你可以用 agents 做一个 proof of concept 也可以做得非常的快

确实上 production 还差一点它需要和人的共同的 dance 你这里边的能发挥多大作用其实是看这个人你像雅各我天天看雅各在 knowledgebank 里边

各种分享他做了多少各种各样的东西对吧这是因为他本身是一个特别牛逼的 builder 所以说他可以用 AI 极大的增加他的效率我之前的工作几乎没有什么编程的场景所以说那我现在使用 AI 就是做一些我之前做不了的东西举个例子吧

我这还有一个那个例子那个例子我先说那个同学的例子我觉得挺好挺好玩的然后他说我的那个同学也是就是没有什么编程背景然后用 cursor 然后他去做投资然后他就希望在别人 fear 的时候入场所以说他先去分析一下谁 fear

然后他这个东西分析完了以后呢他说那我能不能去把他这个让邮件提醒我呢然后他就去继续让 Cursor 做然后 Cursor 告诉他有一个 Python anywhere 的地方你可以 host 你的这个模型然后你就可以给你发邮件提醒他就说 OK 如果 Fear 指数到 90%的时候他可以提醒然后他又再问 Cursor 你可不可以这个就是让别人可以订阅我的这个服务呢然后 Cursor 给他写出来让别人可以订阅他的服务就是这这这就是一个他他

对他来说他之前不可能做出分析写这些和做服务然后下面还有很多同学说 Python Anywhere 这个东西好厉害我们第四听说你是怎么知道的他说 Cursor 告诉我的这完全就是一个之前做不到的东西对我来说的话我也干了很多类似的事比如说我去用 YouTube 的 API 去自动的分析和修改我的视频

在那之前我是不知道的然后我就一开始是用网就是用 cursor 然后抓了以后发现就是 YouTube 也会反然后后来发现它是可以用 API 的然后我之前从来不找 YouTube 提供这样的 API 然后可以去申请申请完了以后发现就是他要去修改的时候用 API 不行

但是他要一个叫是应该是叫一个 authentic tool 什么的反正就是一个我就他给我自己做了一个 desktalk app 然后用这个 desktalk app 得到我 YouTube 的权限就是我哦授权上面对然后他就可以去修改我的 YouTube 的东西我当时觉得哇这些全都是我之前不知道的事情嗯现在是可以做的 ok 那我那我理解一下我帮你回忆一下因为我们我前面问的这个问题是呃如何

帮助自己就是提高效率其实刚才提说了更多的是我觉得我也有一点感触很深就是不管 AI 再强大我们对外区生产内容或做事情的时候得做我自己对吧这是很重要的就我们

哪怕就是将来 AI 可能会实现 90%或者 99%的大量内容都是他们做的但是人类的价值我要成为了 1%对不对这个是很重要的所以说我要成为自己这一点我自己在做内容我也感触我自己写的任何所有的我自己原创的长文章我是不会用 AI 写的每个字都是我自己写的这个我自己要保持这个风格因为它可以给我结构给我灵感我觉得 AI 现在就是一个很好的一个

一个更加聪明的助手对我自己来说听上去对你这边也是一样一个更加聪明的助手在两年前我是不敢想有这样的助手的但是现在他确实能够帮我做这些事情然后因为我平时写程序比较少我大量的做阅读和写东西或者写短的东西阅读更多一点我觉得现在 AI 对我的帮助的阅读效率是极大提高了因为我觉得我会判定有一些 Podcast 我不用全部看

有些文章我不用全部看完或者看书也是的因为有特别少的书才知道我全部看完但是大量的书不是说之前用 Google 的 notebookML 可以快速学习然后现在的 7iGB O1 Pro 这个超大上下文窗口

他基本上可以帮我把所有的文章全部消耗完了就是三分钟之内给我一个非常 detail 的这种内容详解他配合我我再根据他详解的东西我再去找这个时间戳去看我可以验证一下是不是对的这样子把我的所有的这个信息处理效率我觉得至少提高了三到五倍以上三到五倍所以说我每天我每天的信息吞吐量就大了这么多然后我觉得同时这个里面我觉得如果说这个东西有价值它

他帮我总结完帮我再来玩我现在可能会尝试型的加上我自己的点评我再把这个总结附带分享给别人因为我觉得还是很同学需要这样的一些总结内容的所以说这个我也告诉他后面这一部分是 AI 生成的前面这一部分是我写的这个我会比较清晰的把它写出来不过骗别人说这个都是都是我自己写的这个肯定是不行的所以我自己感觉你刚刚举的例子挺好的 AI 会给你很多 inspiring 就是一些灵感的

这个对处罚嗯他都是在一些我需要就再再举个例子我最近不是 B 站那个课吗然后讲这个就是投资啊然后投资投资股市和投资自己的关系那么大概就是你投股市的话然后就是 run 一些 simulation 你赚多少钱存多少钱然后你这个投多少钱那我就直接跟客户说我要的是什么东西我的假设是什么然后你给我画出来然后他给我画出来然后我去改解说什么都很简单就就就这小东西吧并不是说就是我

我在用然后他对我来说有重不重要我觉得是重要的但是你说是不是没了他不行还不是我觉得这就和电脑刚出来的时候的感觉是一样的我只是想给镜头前的观众们提个醒就是不要因为他现在不能就是百分之百的取代你的工作或百分之九十九的取代你的工作你就低估了他的影响我觉得这个

对就是两年三年五年的这个尺度上来看的话你必须要持续学习才可能跟得上

那我正好跟着你的这个话题我问下一个问题因为正好嘛就是说我们现在只是说现在的 AI 工具我们现在包括在今年 2024 年年底吧我觉得才有像样的完全可以高效时用的工具出现了就是推力引擎出来之后那么 2025 年我们都叫 agent 之年对吧然后呢因为你们正好也我也买了我也看了你们这个 agent 课程

就是对 agent 一个从你的角度来看 agency 或者类似的 agent 对然后你是怎么定义它的而且你说现在 ai 可能现在可以辅助我们或者说他没法百分之百的替代我们很多工作但是我觉得 agent 再往后面成长他真的可能

逐步的逐步的变得更好越来越好越来越理解我越来越像人一样去更好的生产去工作那这个东西我们可以我也听一下你做客同时嗯判断 A 进的这个再往后面两今年或者后面两年的一个发展对而且我看你们课程里面讲的 A 进的这个实在是非常重要的对

对你是 AI 专家就是你我也听了完整听了你的这个直播啊本来不该搬门弄斧但是确实因为讲课然后让我反复的要去学习就是我觉得这确实还讲话真的是个挺好的事情因为大家付钱嘛然后你不能出了一个什么东西然后你没看过然后一篇文章重要的文章也没读过对吧所以说就 push 你去不断的学习然后不断的去把这个话给讲清楚我觉得结果

结果就是我们在做完 agent 课发现我们的理解反而和市面上的都不是完全一样而且我觉得我们的理解更好

比如说我们看 anthropic 的文章然后他就会把 agent 和 workflow 对立起来然后讲我觉得 anthropic 其实跟我们的定义是最一致的但是我觉得还是没有定义的新数我回头可以再给你分享一篇文章就是我们写的关于 Agentic AI 的第一性原理的定义我们在课程里边讲了

就是它有三个核心特征然后有三个核心组件其实有四个核心组件但是我觉得三个重要的三个核心特征就是它是可以自我迭代的然后它是可以调用工具的然后它是可以动物决策的

这个是一个 AI agency 的重要特征其他都不重要它是不是有 workflow 然后是不是有 evaluation 这些东西那是 secondary 的事最 primary 的三个核心就是你可以自我迭代可以多步决策可以调用工具为什么很重要就是 agent 是要帮你做事的他不是说给你个回答是吧而是你希望 agent 的效果是你给他说一个事情他直接帮你把它办了

那他就必须要调用工具因为你不能用模型 generate 的结果模型 generate 只能 generate text 然后你要去影响环境的话就需要去调用工具所以调用工具是必须的但是你如果说不能多步决策的话那你就只能他撑成一步然后回来找你撑成一步回来找你任何 task 其实尤其在现在的这个阶段

你都需要多步所以说 agent 必须自己能多步决策才有可能做到你说一个东西他最后给你一个结果而且他要自我迭代如果不能自我迭代的话他又是你现在说了一个东西到这然后他能自我迭代的话他才能不断的把这个东西做得更好直到变成更多的自动化

那一个核心一个这个就是 Agentic AI 的这个核心我觉得他我就是我们觉得他第一个是要有 Large Language Models 然后有这个工具和其相关的 Portocol 就是你有工具和告诉这个 Large Language Models 怎么样子去调用这个工具然后有一个 Orchestrator 这个 Orchestrator 就可以让 Agent 和 Agent 之间以及 Agent 和人之间进行交互 Orchestrator 这个 Interface

而市面上我觉得绝大多数的包括这个 long graph 等等的这些东西啊它其实都是 orchestrator 然后它这个 orchestrator 它会加很多复杂的条件反而我觉得我们觉得这是最不重要的一步回头我和压哥也会写一篇文章去讲为什么我们觉得这个东西不重要因为其实就像 prompt engineering 一样就是你 prompt engineering 你搞来搞去不如把话说清楚有用然后这个 orchestrator 其实它应该就是越简单越好

这在我们看来就是他可能会需要他这里面最需要做的是 context window 的隔离其他的我觉得就是越简单越好

对我自己我用了一段时间就是说从我第一个有就 Vault 感觉的这种 agent 或者叫 agent 就是 cursor 里面的它的 composer 或者加上 agent 的流程去写就是我真的去我说我想要什么他就给我做出来是吧我说我想做一个翻译的把超长篇内容跟我翻译帮我输出好什么格式我说完他就把 Python 程序给我写好了然后我敲一个命令行就把一个东西给我做完了这个是我第一次有这种感觉对啊

我可能用的不是那么多然后第二是有这种感觉就是在用 O1Pro 的时候或者 Deep Research 的时候

这个是 O1Pro 其实它的提示词也很简单我不需要写那么复杂的提示词我把我的目标想清楚然后你用什么方式给我反馈结果就好了对然后呢比如说在 research 的时候他会问一下我的这个问题 research 的这个研究点里面有哪些东西可以再细分一下大概五六个问题他一次性问了你了然后你告诉他我要怎么去做然后他就

把任务完成了这个叫做 end to end 就是端到端嘛就是我是一个想法然后你把结果做出来交付工作给我而不是说像之前那样的你要不停的问我或者我中间我还要不停的修改你那这个你刚才说的就是这个是非常重要的一个点所以说我感觉 2024 年底到 2025 年初 Cursor 的 agent 这个代码能力以及现在的一个 O1 Pro 的这个就是 O1 之后的那个

Deep Research 我认为是可以算是一种一种形式的 agent 他真的能帮我我可信赖的完成工作了这个是我感觉是可以的然后其实我觉得现在所有的这个系统里面都没有你们提到的这个自我升级的能力对不对他们都没有他不知道我要什么因为

自我升级我们课程有教你怎么样子去让 cursor 具备自我迭代的能力还有 cursor rule 而且你可以去通过修改 cursor rule 让他每次自己做任务的时候都去反思一下然后去把自己的 learning 写到自己的 cursor rule 里边这个是一个雏形

他肯定还不好就是你写多了就会发现其实他也把这个客户书写的乱七八糟的然后就家里一堆东西然后你可能在人在自我迭代这里边要去多加很多事儿并不是一个性价比很高的事儿但是我觉得这条路径肯定是通的就是其实道理很简单就是你的自我迭代就是你把你的 learning 写好人是怎么自我迭代的人是犯错了以后然后去说我下次不要犯同样的错误吗

然后你可能自己记在脑子里边你或者记到一个文档里边你给大约模型就把这个文档给记清楚那他下次每次做这个任务之前看一下这个文档说 OK 我不要犯这些错误那就自我对待了嘛

对对对这个我看到里面有就是 Cursor rule 我也用过对我让他用什么方式返回什么东西不要做对这个是可以的但是现在可能在 ChatGPT 面也有你能够在 ChatGPT 面设置一些你的一些 context 就整个 ChatGPT 目前还不行但是我自己在这做一些大胆的推测就是我自己在 Cursor 里面推测是 10 到 18 个月的机会窗口为什么就是我相信大家的认知已经开始收敛到这了

就是 Agentic AI 或者说应该怎么样子去做下一代的 AI 系统然后其实我们现在看那个 ChaiGPT 它 SAM Ultimate 不是说 GPT-5 应该怎么发布吗我觉得就是照着这个条路就是你下一个 ChaiGPT 不能是一个模型而是一个系统

这个系统必须中间有个 kernel 这个 kernel 可以去调用其他的工具然后你的模型去通过这个 kernel 去干各种各样的事情比如说它的这个 operator 对吧这现在已经发布了 operator 然后它的这个其他的 task scheduler 等等的这些东西包括去做 research 然后你人去给模型去下命令其实不是给模型下命令而是

而是去给这个 System 去给这个 System 去然后他自己在后面调动的什么东西你可以管你也可以不管我大概率猜他们是让你希望你不用管然后他就可以去完成很多东西的如果做到这一步的话基本上他能干很多事情了对他就更像一个系统因为现在我觉得 ChatGPT 或者叫 OpenAthaba 这些

功能分层呢一个组件一个组件的先零散的发给大家用了最后他可能应该会在 GBT5 的这个 system 里面把它给组合起来

对吧它一定要组合起来它一定组合起来的然后这个东西组合起来以后我觉得那就是很多人突然就意识到我真的是要没工作了因为其实现在 Cursor 编程已经改成编的好大家没用的大家不知道但是你如果拆 GPT 变成一个系统了以后你跟他说我要编一个就像哪怕就是现在今天 Cursor 的水平再强那么一点点把一些东西该完善的步骤给完善的做的更丝滑一点都不是更聪明一点

那我觉得很多人就会发现他们的工作 99%甚至可能 150%就是如果你看成绩变成水平了就是你都你就是不如拆 GPD 写的好嘛你就不如拆了 GPD 写的 reliable scalable 那你到最后你发现了你的这个所以我跟大家说就是千万不要把自己 labor 的价值太在 input 上不要太在你写多少个行代码上一定要就是太在你的 outcome 上

对我有一个理解我可能是这样子因为我正好上一期我跟那个 Hashmetrics 团队聊也说到这个还有上上期节目我也提到这个话题其实一个 agent 最重要的一个能力其实是要感知这个输入 context 的能力就是 context 就是上下文的能力其实现在有推力引擎的这些 research 这些功能你很轻速的把你要做的工作描述给他而且很多你想要的上下文要给他就是说

我觉得人在这个里面就是说一个 AI 即使再聪明他也有需要有各种方法去获得上下文可能是工具可能是你告诉他或者说他在这个组织里面他得有一些感知器或者一些什么情报信息得获得这东西所以我觉得

有一个这个窗口其实可能还很长现在就是个 AI 可能会越来越聪明更好地去理解你的简化你的这个 prompt 输入但是你在这个工作上面你想去设计一个软件你怎么清晰地把你想要的所有的想法去告诉这个 AI 其实整个 communication 的这个过程其实还是非常

非常依赖人的或者说可能很依赖未来一些其他的工具我不清楚可能 indigo 一直在跟聪明人打交道你对这件事情比较论观但是你想你在一个大厂里边真的能把需求讲清楚的人可能是大厂里面的 1/10 的人这里边 90%的人是没有办法沟通清楚自己的需求的也没有办法理解清楚需求的为什么大厂干很多事情不效率我觉得

我觉得就是那 10%的人当然了就是你从一个整个组织的角度来是看的话那确实是需要时间然后去把这个东西做好的但是那 90%就是自己的需求表达不清楚的人那他们怎么办呢他们也没有办法去把自己的需求很好的讲给 AI 就是今天有多少人是不会用 AI 的然后他们不会用 AI 的原因是因为他们连一个清晰的 prompt 都写不出来对

这是一个很严重的问题对吧就是说 AI 再厉害如果说你表达不清楚 AI 是没法办干活的就是说你雇了个超级牛逼的员工这个员工智商 200 了好吧 250 了但是呢他并不知道你想要什么对你都说不清楚你自己都不知道你想要什么这很多这是很可怕的很多人自己都不知道自己想要什么嗯

对那么这个就是一个带到下一个问题了就我们刚才聊 AI 的 AI 需要 AI agent 需要这样的工作你刚刚讲的挺好的一个系统化的一个模型或者是模型之上会有一个系统实际上这个系统其实就是一个 agent 它能够帮你完成很多工作那么它要完成工作你需要给它新兴的指令这个指令因为它能力很强大的你不可能说你帮我写一个 APP 吧

对吧即使神也一样他也他也只能给你说这个给你写个扫雷给你写个纸牌是吧这种东西因为他的 random 给你采取一个 APP 嘛你并不知道你的真实需求是什么所以说那我觉得

在这个时代如果说 AI 都这样了他超级 agent 两年之后他能够把所有的工作他从写代码包括给你画表格包括给你生成发布连市场预算计划都可以给你做了但是还是需要知道你老板你要什么对吧这个老板很重要那么在下面我们在这个 AI agent 比较发达的时代我们应该如何提升自己的这些能力呢或者是你刚刚说的大厂里 90%的人连自己的这个需求都讲不清楚那么这些人是不是应该被淘汰掉了

我担心这样的事情发生然后我没有办法预测这件事情会不会发生因为从历史上来看的话提高生产力其实并没有导致更多的失业对吧就是我们每次提高生产力以后就大家还是但是其实但是另外一个角度它是不平均的所以说就是肯定是有的人失业然后有的人得到了更多工作所以我不好说就是整体来说它会怎么样然后它这个在具体每个肉上是怎么样的

但是我觉得有另外一个点这个是 2023 年写的文章然后专门有一章去讲人和 XGPT 的本质区别是什么我觉得那个时候的一些猜想到现在还是存在的

第一是判断力就 XGBT 它是数字的它是电子的然后它从真实世界的交互它是要告诉它是需要人去帮助它进行判断的不是说 XGBT 本身没有思考能力而是它没有世界模型假设世界模型得到了突破以后那 XGBT 也能但是现在暂时我们没有看到世界模型是得到了真正的突破所以说是此事要公平这是判断力的基础

第二个是这个 Eureka 然后这个东西怎么理解就是 Eureka 其实是两步第一步骤呢是发现了新奇事然后第二步骤是明确的这个步骤这个知识的重要

就是你埃及米德发现福利定律是由瑞卡他先想到了这件事情然后他马上说有瑞卡是因为这个福利定律是我找的这个东西我觉得 ChadGBT 是可以做到第一件事情的就是能发现这个新知识但是他我觉得他是很难知道这个东西的重要性的因为他对于这个模型来说的所有的东西全都是

就是都是知识他没有办法去在这么多知识里边选择哪一个知识是那个真正有意义的价值知识然后增量知识啊批判人思维啊理解人啊直觉啊然后手艺啊这些东西都是不能取代的但是

就怎么说呢我觉得人确实是还有很多模型在现在的这个你把现在他的智能推向极限也做不到的一些事但是他到底对人的工作有什么影响的话我觉得好难说呀生产力提高了以后到底会怎么做

悲观的说法就是群里边分享那篇文章对吧那个挺悲观的我刚才我 q 你一下就是刚才那个最后一句话是就是悲观的就乐观悲观都有嘛就是乐观就是你生产力提高的会带来更多的机会悲观的文章就是我们群里边分享的那篇文章当这个资本不再需要 labor 的情况下那 labor 就不值钱了

这是一篇很火的文章应该是一个多月以前写的就是关于资本 AGI 和人力如果说当资本在寻找自力劳动力自力类的劳动力的时候它不需要人类的时候那么人类就没有价值了我投资算力我投资 AI 就好了

然后呢那所有的智能都可以从那产生那么人的价值是什么人可能就没有价值听上去有点悲观哦但是这个我我也把前面的这个这个问题有其中有一点我觉得挺有意义的就是说这里面讲到了什么是知识我觉得人的价值呢就 AI 可能会比人更好的更快速的掌握知识包括他能够产生新知识对吧这个东西很多东西都会出现在我们面前就好像说嗯

我们人类有一个特点,它叫智慧。智慧,英文里面 knowledge 和 wisdom 是完全两个意思。我们在中文里面,知识和智慧很多人会把它划成等号,但是其实它是完全不一样的事情。我觉得可能智慧更多的是知识加上更多的 experience,你个人的经历产生出来一些超级压缩过的这种。

对于很多事情的判断嗯那我给你一个我给你一个我我 AI 课程也给你的频道观众们一个我 AI 课程的一个讲义好嗯

这是我们课程就是主课这不是有 Gentek AI 的一个课程然后它有一点就是我们去思考有一个 conjecture 就是 Transformer 和 General Intelligence 为什么 Transformer 有可能达到 General Intelligence 这个问题其实一点都不 trivial 因为 Next Token Prediction 它是为什么能 General 然后

第一个点就是其实有好几好几个 layer 我们可能起码有三个 layer 第一个就是什么是人类的 knowledge 人类 knowledge 这就有一个图吗就是有 information 然后你 connect the dots 就叫这个 knowledge 对吧嗯然后然后然后这是 elia

五六年前在 MIT 做的一个演讲他那个时候讲就是 why neural network work at all 也不是一个简单的问题就是 neural network 那个时候就是 back propagation 的这种 neural network 怎么为什么会 work 呢然后他这里面说了一个非常重要的定理就是这个 shortest program is most generalizable

Shortest program is most generalizable 也就是说当你在这个数据里面压缩压缩出来一个最短路径的时候它也是最 generalizable 的然后我就发现它和它这个点非常的像

就是人类是不是也在压缩这个 information 然后在这里边就像你刚刚说的找到了形成知识对形成了知识然后就形成了我们的智能的我们的智能是不是也是涌现的呢我其实还有另外一个就是跟一个物理博士他也写了一个科普书去讲为什么 Hint 可以得诺贝尔奖然后其实

在一开始大家研究 artificial intelligence 研究 neural network 就是去研究意识的涌现现象那个又太多了我就不再多说了然后第三个 layer 就是人类的知识是怎么学的这是一个教育学家说的东西 The most important single factor influence learningis what the learner already knowsor certainties and teach him accordingly 他的意思就是说你没有什么治理这种事情你只有 prior information

如果你从这个角度来说的话我觉得就是模型和人的智力其实有非常多的这个类似这个对但是还有一个点就是我们说的这个 contraven views 就是一个这个非共识的观点那你如果在这张图的话非共识的观点就是一个新的

这个线路径对吧你因为飞过什么新的对而且你模型因为带原模型你一定是 train down this consensus 的你不可能带原模型你是按照你是压缩这里边就是人类已有的这些东西嘛你是在这里面压缩这个新的这个路径在你模型里边是没有的那正好新的路径又是非常重要的点就是你如果看这个乔布斯特纳斯那个广告 here's to the creative ones 这些人其实都是一些 contrarians

然后就这些东西才是最有价值的所以说就是人他的智能能被取代多少我觉得是能被取代大部分但是这个 contrary 的这个 views 我觉得是模型没有办法取代而且对这个

这个我之前理解的可能就是以前也是那个 Wolfram 就是那个数学家嘛那个科学家 Wolfram 他的那本应该是在在 GPT-4 出来之后他写了一篇非常长的文章关于关于智能和人类职业的里面提到了一个

其实我也是引用他的这个概念,就是说智慧是什么,其实我觉得智慧其实更多是人基于自己过往的经历来做的这个对这个事情的价值的判断的选择,就他不是知识,就是一个非常有 wisdom 的人,他很会做选择,他会做选择,他会知道把我们人类该研究什么,不该研究什么,什么东西是重要的,什么东西对人类是不重要的,他能够筛选的很好。

我觉得这个东西目前的架构的 AI 可能出不来对因为他们有拉这么多的东西来训练他没有人或者作为人类这种上百上万上几十万年的基因的沉淀和我们人活了这一辈子的经历以及遗传下来的东西他没有对这个东西有好多个词可以去形容比如说判断力比如说 taste 然后比如说 wisdom 对这个是非常重要的一点

而且这个东西呢还有一个多样性你刚刚讲的那个 jobs 呢一些那个广告拍的那些都是 crazy ones 这些很疯狂的人他们就是这个世界里面这个 diversity 不同的不同的人就是我们可能都是有这种 shortcut 或者有这种极端的人推动这个世界变化的这跟这跟基因突变啊很多东西是一样的道理可能我们很难从这个通用的知识数据训练里面训练出这些东西来但知识它可以沉淀的非常好

圆模型和下一代的 AI 能够把知识总结或者产生新知识都做得很好

但是最终我们作为人类这样一个物种在的时候我们还是需要有自己的智慧对自己的选择那么对我们正好对刚才我觉得这个问题我们衔接的非常好关于在 AI 这么发达的时候我们应该干什么其实答案也很清楚了答案也很清楚了你刚才虽然没有直接回答我给大家补充一下我觉得答案就是更好的做人对吧更好的做人就是你更丰富你的经验然后更好的去干

感知这个世界更好地去和人沟通更好地做选择其实就是这意味着所有机械化的流程化的流水线式的包括超写式的就是技术知识或者说是机械式的掌握知识对于很多人是没有意义了对你可能得在更高层次上去

你说我觉得容易被 AI 取代的工作中文其实有一个特别好的词叫搬砖你看你搬砖就是把一个地方搬到另外一个地方你写代码为什么说写代码搬砖你就去互联网上搜一下 stack overflow 然后把这个搬到你的代码里面对搬砖这种东西就是 AI 可以做的最好的东西

对,我刚才分享,因为我的屏幕可能没法直接分享,因为我没有授权。你可以点一下这个亲爱的 GPT,我昨天让他做了一个 deep research,我说什么样的工作给我列一下,最可能被 AI 替代,什么样的工作不可能被 AI 替代。他从三个维度打了一个分,我让他设计的,他给我的一个维度,我说你按照三个维度评分吧。特别有趣的一个结论,一步步的思考,看清楚哦,对。

对按照这个技术来意被替代性然后 AI 无法合法替代以人类互动的需求三个维度来给这个工作评分然后呢最后可以一个综合评分然后这个里面最不可能被替代的 20 个就是儿童保育是吧社会工作者心理学这个是他打了一个分后面是十分就是看得清楚这已经排好了是吗我在看他排好序了已经排好序了对按照最后一个排的序他是对

基本上都是在做和人有关联的工作或者说现在的体力劳动维修工作这种工作然后还有一些绝特工作三种不可以被替代的我那时候抓粥的时候就拿这些东西来给他抓粥看看他想去做哪个我还给他做了一个台序做了一个最可能被替代的第一个就是你说的搬砖的留水生工人

对他的评分最低流水线工人嗯我是觉得机器人可能还没有发展那么快所以说流水线工人可能反而一时他可能意味着可能是代码流水线工人吧啊代码流水线工人那肯定是很容易被取代了然后这里面对这些很多职业就会被替代了包括卡车司机哦对这种司机

自动驾驶就是我对机器人的嗯嗯我对机器人不是那么乐观但是我觉得汽车还是自动会更乐观一点对我现在对自动驾驶很乐观的所以我用了这么长时间之后然后还做了第三个专门给程序员这个职业做了个分类嗯他也打了一个分你说把程序员给我分成 20 个这个职业什么工程师最容易被替代什么最不容易被替代嗯呵呵呵

对都不容易架构师对架构工对是这个最难被替代的最容易被替代全当工程师对吧

前端应用开发工程师测试对挺有趣的挺靠谱的对这个是昨天我是突发奇想我想我今天要跟聊这个节目我说我就让他来给我做个 research 有点背景资料对 context 有点对你觉得可以

我觉得挺好的是这样子啊直接给人家来做一期节目了对对可以做节目了对正好我就用这个表格来把我们刚才讲的我本来有一个话题说哎什么样的职业容易被替代什么样不容易被替代正好呃

这个 Diff research 报我们俩回答了我们俩就知道胡猜可能没有他这么客观所以他用三个维度用了什么法律的是吧不可以因为因为法律要求嘛有人权嘛然后有有可以被这个容易被 AIT 带然后还有一个就是人类连接性人类的这个接触性对这三个嗯

我觉得这三个维度给的挺好的这三个维度不是我想的是他在问问题的时候然后他问我的然后说你就用这三个维度打分吧然后他就开始打分了对这个是给我的一个灵感挺好的而且他职业拆分拆分的很好是的应该再询问一下数据科学家怎么样然后估计对这个挺有趣的这个真的可以来写篇文章或者做一个节目了下周我可能先把它发一下

OK,那我们可以一般我的这个节目我们聊到最后比较靠后一点的地方我们都会聊一下关于 AGI 时代对,就真的在 AGI 到来之后对,我们可能再往前想远一点这个其实我们前面已经聊到了前面已经聊到了这个

agent 比较发达之后或者说这 AI 更发达之后我们什么样的工作更合适就是说我们两个都可以来回答来发表一下自己的意见然后我随便问一下先问一下柯代表 AGI 到来之后人类最适合的工作我们前面已经分享了包括人的价值在哪意义在哪我觉得我们今天不能多聊工作其实人除了工作之外还有很多生活和生存的价值对就是说我们在 AI 的时代下面人

除了工作之外还有一些生存存在的价值意义在哪我们都有小孩我们要教育下一代我其实现在就非常的在有意思的刻意的就比较有老大已经 16 岁了他昨天有一句话挺触动我他妈在说因为他妈的喜欢用 AI 给老师回邮件他老师他有时候就直接把他妈妈的邮件转给老师了老师一看你妈妈是不是用 AI 写的

对他说是的然后他也跟我说他说我是不会用 AI 写东西的他说我可能会用 AI 帮助我来想思考但是我最终会用

我自己来写他觉得我这是代表我我我有我自己的想法哪怕我是错的我也要我自己写对他现在我觉得他这个想法挺好的就是他尽量做他自己对在这个时代所以说意义在哪呢我觉得这从一个小孩的角度或者说我们从你接下来想给小孩说的这个角度或者想给这个课程的这个学员的角度我们来因为大家可能会问这个问题虽然比较大但是我觉得问题也比较有现实意义对

对,我觉得这个问题很有现实意义,就太有现实意义了,你没听到思考的事情,因为时代变化太怪,虽然有生存意义,但是你没有工作,没法赚钱的话,就很难生存下去。其实我觉得 AGI 早就到了,因为 AGI 这个东西的定义非常的模糊,没有真的定义,可是我是比较同意微软当时的那篇文章,就是 Spark of AGI,

的那个文章我们当时非常就是 comprehensive 的 review 了这个 gpt4 然后说就是然后他当然他在那里边就讲了就是市面上大家最大家最被通用认可的 AGI 的定义是什么

然后根据那个就是我觉得 AGI 到了就当时那个 Spark of AGI 的文章他讲了一个定义反正我忘了定义是什么但是就是你去一个就是大家最被认可的 AGI 的定义的时候他觉得 GPT-4 其实是满足这个定义的然后你如果说就是如果 AGI 的定义是你在绝大多数的任务上超过绝大多数的人的话你觉得现在是不是这个情况吗就是数学啊物理啊英语啊历史记录超过绝大多数人绝对超过绝大多数人

所以说你说一句话到没到我就到了然后我们可能说的那个东西更清楚但是又是一个心词还乱七八糟的心词每次都用不住叫 AI 就是 Artificial Super Intelligence 那你就是可能我们会想象的就是说 AI 啥都能干而且都比不光是其他多数的人可能是比所有的人都干得好那是 Super Intelligence 对吧

那如果在这个情况下我觉得他他也不是一个就是不可能到了到到大的视线他应该是在绝大多数的任务上可以比所有人干的好嗯

那我们干什么我觉得我当时在我自己的这个视频里边我给大家讲了为大家提的是三个建议就是第一就是把你的自己的 domain 你肯定要学 AI 然后你去把你的这个 domain 往 AI 靠一靠就是你的 domain 是这个圈然后 AI 是那个圈然后你去学了以后你就能看看 AI 怎么样子应用在你的 domain 上因为我们今天虽然说计算机这么强但是很多传统行业其实没有被数字化

嗯所以说我觉得 AI 也没有被数字化但是 AI 它可能弄起就是 AI 也不会一下子就把传统行业全都 AI 掉了但是它确实也能比数字化来的更怎么说呢就是更猛一些因为这个力量力度更大或者说是这个嗯

就是温道超车 whatever 总之所以说就是应该有无数个去基于你自己的 domain 把 AI 用好用 AI 放大你自己 domain 的这个机会的包括那位同学他的刚提的例子他是这个 fear 指数他自己做投资或者说他要想买东西就是这个东西不是一个 AI 的工程师可以想出来的东西这是他想出来的东西然后他用 AI 去帮他实现了我觉得这些都是很好的例子

然后向 AI 靠一下然后去发挥自己的 domain 第二就是存些钱就是如果说那篇文章说的是对的是吧他说钱在未来会更值钱那存点钱应该是没错起码能给你提供很重要的 buffer 你那个时候没有工作了你还可以不太焦虑的去想一想你到底要干嘛第三个就是手艺这是你那些 AI 暂时取代不了的如果说就是巨神智能这件事情不是短期能可以发生的事情那我觉得你去做烤面包 AI 暂时也烤不好一个面包

所以我觉得可以去就是就是怎么说 develop 一个手艺吧嗯对这个很现实的我觉得这个你的三个观点非常好我我自己怎么看待这个事情呢

对你刚说的对那个 Spark of AGISpark of AGI 那个论文我全部看了因为那篇是给还没有被夹过的没有被 alignment 的这个 GBD4 所以它其实散现出了非常强大的这个智慧的火花很多事情它是非常通用化的其实对于 AGI 的定义我觉得我们现在过分的看待这个定义了但是我觉得现在的我觉得 Google 有一个定义比较好的它对这个智能进步取代

80%90%99%或者 100%替代它是这样子的一个定义的建面来是这样定义的我们现在估计在 90%左右还没到 99%或者 100%有的行业可能会高一点有的行业会低一点应该是在 85%以上这样它可以替代这么多人对很多一些在数字领域里面的所以说我觉得这个时候人的意义我不先说生活的意义我正好我昨天的时候昨天下午还是前天下午在咖啡店里面跟朋友聊就是说

在 AI 时代最有意义的事情就是做回你自己是吧对 be yourself 找回自己这个就是通俗一点说该干嘛干嘛是吧对这个就做回你自己就是说你自己你的体验生活享受生活就是因为你去问很多 AI 模型它会给人类什么建议就是说

AI 模型会这样建议你不要在知识领域和我竞争你做人类应该做的事情你有身体你有皮囊你有体验你有这个东西我没有的是吧我现在再也不可能我用数字化的归基的来复制一套碳级生物的身体做不到的

对然后储备在 imagination 对但是呢这个人就是可以享受身体带来的快乐是吧这个你用身体去做这个人类的连接或者说用就是个在物理世界里干这些事情我觉得这个是所以说我觉得让让人的意义变得更大所以说这个就是做回自己的一个定义那么对于呃从职业或者生就是生活意义上的这个这个这几个事情的呃这个

就是说规划呢或者怎么样我觉得 AI 肯定是越来越强大的就是刚刚说的很对在你的 Domain 里面把 AI 用好就好了所以说我一直是想人在我自己的知识领域里面或者说我们接下来要把这个知识领域通过 AI 的机制给横向放大

对人要提升两个能力一个是叫做叫做很像就是知识的这个泛化能力就各种知识就是我们现在变成杂家我们什么都得懂但是你不用懂得很精你想你懂得很专的时候你去问个 AI 好了对然后但是你你得有这个架构能力把知识给组合起来然后第二个呢我们之前我们整个教育系统可能把我们都在当专家教育但是其实我觉得我们其实一看了

人类每一次技术的进步我们学的知识都是越来越抽象越来越抽象怎么理解这个抽象你看在以前学的时候我们都学这个劳作啊耕地啊是吧这很具体的事情然后工厂的时候怎么生产然后计算机程序代码信息时代我们东西会越来越抽象越来越概念化 AI 时代的我们会更加抽象可能我们现在还没开发出来的抽象

对我们可能想象不到再过五到十年之后我可能我现在的认知还想象不到那种抽象是什么样子的但是它可能存在这种意义就是说更加抽象的去组织这些信息我们可能需要有这样的能力更好的抽象能力去表达但是你这种抽象能力就能够

让你形成一种更好的语言方式或者说一种表达形式或者我们现在就说直白点一种 prompt 形式或者上下文形式让 AI 更好地听你指挥不然你现在去这样去描述东西可能对外来的 AI 来说这个意义不大可能我们需要更好的抽象这是人需要提升两个能力然后两个能力这是一个是横向知识面然后第二个抽象思维能力然后第三个就是要提升能力我觉得是人

之间的连接能力我们之前很多这个教育特别是现在在过去的时候信息时代之前人的移动其实没那么大有了信息时代有了设计网络之后我们大家都是往上沟通这个 connect 能力会越来越强特别是有了 AI 之后我们要回归到这个真实的人之间的这个共情能力或者这种

就是前面你看到 AI 给的排行榜排在前面的不可被替代的都是要人和人交互的对吧这个能力是需要再加强还要再开发的我觉得我们未来的人类和下一代人类可能会这个上面会会更好而不是更差如果说你更差之后那你太宅了之后你可能就会被淘汰掉了社会还会进入到一个新的大过滤区时代把一些过度的不善于和人类沟通的不善于沟通的不善于回应的人都会淘汰掉

然后呢还另外两点作为家长或者作为这个我觉得要对下一代负责就尽可能多挣钱是吧让他们手上有钱这个我觉得对于现在这个不确定的未来这个手上还是有钱有资产啊或者有资产这个一部分是一部分是是 capital 就是 capital 是资产就是是股票啊是这些东西然后另外一部分的资产是你可能让他拥有一个能够自动自动产生钱的东西啊

对这个是比较重要的投资一些东西我觉得对下一代或者对我们现在这个时刻自己来说也是很重要的对这个是我觉得为了应对未来的一个变化对自己很重要嗯

我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我我

就是就是我当时说就是就大概是这样子就是很多自媒体吗他会给你这上结论嗯这是一大堆然后然后这这个结论是比如说你要选什么专业啊你干什么呀这个这个东西这个结论我觉得是不可取的然后接下来呢就

然后接下来他会给你很多逻辑事实然后这个其实也是不对的因为你指出一个方向你其实所有的方向都是成立的真正应该告诉大家的是底下的认知和思维模式 OK 对这个我觉得就是起码是我对抽象的一个理解吧对这个我也实在理解的就认知和思维模式可能解释不清楚对所以说我也不知道有什么词刚才

嗯嗯认知和思维模式就比如成长型思维啊这种这种东西我觉得他他是一个非常最最重要的东西之一啊然后我我之前还有一个文章大概讲认知是什么东西我觉得我们可以转发出来对然后分享一下嗯可以啊就这就不这就不多说了啊然后你刚刚说的给娃钱这件事情我倒是可以就是

我我之前采访那个利昂然后我觉得他说的那句话挺有道理的就是如果你的娃干了一个事情然后赚了两万块钱然后你怎么样子可以最快的把他的这个成就感给消灭掉就是怎么样子可以最快的让他丧失这个成就感嗯怎么办你你他啥都不干你给他十万块钱他好不容易赚了两万块钱给他十万块钱这个成就感都没有了嗯

OK,钱来的太容易了。对,就是钱这种东西,我的时候是个游戏玩,他的观点是父母可以给娃保证一个生活的底线,然后给他尽可能多的打开一些机会,但是他的钱是自己赚,

过得比较开心比起你直接给他一些钱来说因为你想让他一上来就能赚十万块钱是一个很难的事情他要一点一点来嘛但是你如果把他的这个就是机会成本放在那儿摆得太高的话反而是给了他一个就是不太可能完成的任务

对这个我们俩差不多吧我觉得我们两个给的结论是类似的就是你刚才补充了这个特别好对然后呢差不多我们现在今天也聊了快 70 分钟对通常我的节目一般都是 75 分钟左右我每次时长控制是比较好的对差不多我们最后的一个话题其实聊到了 AGI 对 AGI 对我们人生的在这个 AGI 到来之后其实我觉得我们俩共同结论其实它在一定程度上

已经到来了就是只是分布不均对不对就是以前这个小说科幻小说写的对分布不均而已对正好在这个时代我们俩就是同时给了听这个节目的人一些个人的建议这只是我们个人的建议对这是我们个人建议对首先那么今天就很高兴这个柯代表能够接受我这一次的节目对谈是吧欢迎我们下一次有时间再来聊更多 AI 相关的内容谢谢大家感谢谢谢大家