那天我讲战争阴霾下的新世界，有读者不明白为啥我提到的那些，AI学不会。解释这个问题，需要牵涉到AI的学习原理。我举个例子，一个大家都熟悉的小品，赵本山问小沈阳，澳龙你们有没有？我们都能够听懂这句话的字面意思，因为这是人类语言。那么如果你把问小沈阳的问题丢给AI，它是怎么理解的？首先，它不懂人类语言。无论是自然语言，还是程序语言，你最后都得经过编码处理，电脑才能理解，也就是转换成数字。澳龙你们有没有？澳龙一个词组，编成一个token，你们一个词组，编成一个token，有一个词组，编成一个token，没有一个词组，编成一个token。也就是说，AI从来也不知道你在说啥，它只是看到了被编码放在一起的这堆token的id组合。然后它怎么做呢？它看历史上同类情况下，人家是怎么回答的。基于概率，给出它认为的最优解。如果它学习的数据模型下，同类情况都回答有，它就倾向于有，反之就倾向于没有。而你看小沈阳的回答。
大爷，这个真没有，这个可以有.......吗........小沈阳是在回答有没有么？不是，他在看本山大叔的眼色，微表情这些。因为这事儿很复杂，还牵涉到本山大叔要请客的对象的现场反应，还有很多很多作为店小二，他待人接物过程中要考虑的旁的因素。这些察言观色，有没有办法都输入到电脑里，作为背景让AI去学习？没有。因为实际情况太多太复杂了。那你说小沈阳是怎么学会的？很简单，他在待人接物的过程中，耳濡目染，渐渐心领神会。你注意这个词儿，心领神会。小沈阳难道是刷题刷会的？不，有很多死板的人，是做不了小沈阳那份待人接物的工作的。从上面这个例子，你就可以看出，所谓的AI，实际上是个数字做题家。而且它这个做题的方式连理解都不存在，它其实是在暴利刷题，穷举题库。只要我把题库里的题穷举完，哪怕我用暴力破解的方式，我也能用概率推测出选B还是选C。俗称我不需要懂的。
我把一切人类语言都可以变成token，编码映射成token id，然后根据历史上的答案的概率，推测出本次回答的token id，因为我已经刷完了人类所有的题库嘛。最后映射，解码回token，给出我的答案。这就是AI的工作方式。所以如果你是个书呆子，你说我只会刷题，我是那种其实都没学懂，单纯靠做题做得多，而考高分的。那面对AI，你的确不够看。你刷题不可能比它刷得多。如果你说你是天才选手，你不是刷题型的，你是真懂了，那它和你就不是在同一个维度下竞争。它是做题家，你是爱因斯坦，它抢不了你的饭碗。还有一种情况，你既不是做题家，也不是爱因斯坦，但你是拎得清的那种人。就是小沈阳那样，丢个眼色，你就懂的那种，AI也取代不了你。因为AI学习的这个算法的底层逻辑，它需要什么？它需要明说。它需要拿到足够的数据库，才能根据概率，推测出问题的那堆token id对应的答案的token id是什么。现实中，能明说么？当然不能嘛。
能明说的事儿，都是指挥下面的人干具体的活儿，一旦牵涉利益，怎么明说？2012年的时候，我们创业，做TO B的生意，和某个供应商关系非常好，面对同一个客户，彼此合作了3年。到了2014年，我们换了一任董事长，我们的二股东派了个新董事长过来。那天俩董事长交接的时候，面对全体员工讲话，正好，那个供应商的项目负责人来找我。他也就在场，被动旁听了。当时他的眼神就变得意味深长了，他深深的看了我一眼。我现在问AI，他和我之间传达了多少个token，AI知道么？知道个DER。但我如今的助理就知道。你要知道，我助理根本不知道当年的任何细节，不知道彼此的关系，不知道当时讲话的内容。因为其实和这些无关。和什么有关？和你拎不拎得清有关。拎得清，你通过只言片语和你自己的人生阅历就倒推出来了。同一个问题丢给我助理，他就知道，我说的，当年的那个供应商的负责人，至少思考过两大类问题。1、我们董事长换了之后，新的董事长和我们这些高管，之间的问题。
2、我们董事长换了之后，新的董事长所代表的那家公司，和那个供应商公司，之间的问题。你看，他完全不懂我们的行业，他一个前报社的，他为啥会这么想？因为他是个活人嘛，他有社会经验嘛。他的思考方向没有错，因为我们的董事长没换前，我和对方关系很好，这句话就暗示了：在那之前，我们公司和他们公司的利益一致，我和我们老董事长的利益一致，我和他个人的利益一致。而一旦换了，我们公司和他们公司的利益未必一致了，我和我们新董事长的利益也未必一致了。于是，我和他个人的利益就有可能保持一致，也有可能发生改变。所以，他才会意味深长的看了我一眼。看到了么？哪有数据库给你训练？除非你给每个人的大脑上面装个电极，强迫人类像三体一样，心里想什么，一律上传互联网给AI训练用。能么？我前些天还和十几年前我从业过的老东家，某甲方的老同事们聊天。我说我看到你们集团也推出了和龙虾有关的产品，你们自己平日的工作里有用到么？他们都笑，我就明白了，还跟我当年一样。
这一轮养龙虾热潮对老美的冲击可能比对我们大得多，因为他们数字化的程度比我们更高一些。所谓数字化的程度就是说，你能不能基于明规则来运行？能，那么数字员工就可以替代人。反之，如果你们集团要基于潜规则才能运行，有大量的真实数据都不能放在台面上。那么数字员工能够起到的作用就很有限。所以我那天讲战争阴霾下的新世界时说，你首先要想明白AI的原理，要看懂它是怎么冲击你的。它把刷题这件事变得和电费一样便宜，你还和它拼刷题，那不是往枪口上撞么？你要看到它的强大的同时，看到它的弱点。它太依赖台面上的信息了。可是这个世界上大部分真正有效，真正牵涉利益的信息，是不会放到台面上的。你哪怕想要公开讨论下，都得等一代人死了，才能解禁。你让AI怎么学？它学不到有效期内的，非公开的，却和真实利益关联的信息的。因为人类不是三体，因为人类从来都是嘴上说一套，心里想一套，实际上做一套。我训练一个人类，需要把话挑明么？挑得明么？
刚才语境中的那个前董事长，他前几年就去踩缝纫机了。你以为十几年前，大家不知道？大家真是等到几年前才知道？每个行业的高管们，个个肚子里都有很多秘密的，知道不等于要讲，讲不等于要及时讲。因为除了底层码农是真的用台面上的语言传递信息，但凡高一点的职位，都是靠眼神的。一个眼神，你就能听懂人家没说出口的话，你就能推测出几千万个token，你才能往上走。你让AI怎么基于眼神学习？它需要一切都被搬到台面上，变成题库，它才能基于概率算法进行训练。问题是，人类大部分高端的信息，或者说，那些真的能和利益挂钩而非和撅着腚干活挂钩的信息。都属于不上秤没有四两重，上了秤一千斤都打不住。也就是说，AI从来也不知道你在说啥，它只是看到了被编码放在一起的这堆token的id组合。然后它怎么做呢？它看历史上同类情况下，人家是怎么回答的。基于概率，给出它认为的最优解。如果它学习的数据模型下，同类情况都回答有，它就倾向于有，反之就倾向于没有。而你看小沈阳的回答。
大爷，这个真没有，这个可以有.......吗........小沈阳是在回答有没有么？不是，他在看本山大叔的眼色，微表情这些。因为这事儿很复杂，还牵涉到本山大叔要请客的对象的现场反应，还有很多很多作为店小二，他待人接物过程中要考虑的旁的因素。这些察言观色，有没有办法都输入到电脑里，作为背景让AI去学习？没有。因为实际情况太多太复杂了。那你说小沈阳是怎么学会的？很简单，他在待人接物的过程中，耳濡目染，渐渐心领神会。你注意这个词儿，心领神会。小沈阳难道是刷题刷会的？不，有很多死板的人，是做不了小沈阳那份待人接物的工作的。从上面这个例子，你就可以看出，所谓的AI，实际上是个数字做题家。而且它这个做题的方式连理解都不存在，它其实是在暴利刷题，穷举题库。只要我把题库里的题穷举完，哪怕我用暴力破解的方式，我也能用概率推测出选B还是选C。俗称我不需要懂的。
我把一切人类语言都可以变成token，编码映射成token id，然后根据历史上的答案的概率，推测出本次回答的token id，因为我已经刷完了人类所有的题库嘛。最后映射，解码回token，给出我的答案。这就是AI的工作方式。所以如果你是个书呆子，你说我只会刷题，我是那种其实都没学懂，单纯靠做题做得多，而考高分的。那面对AI，你的确不够看。你刷题不可能比它刷得多。如果你说你是天才选手，你不是刷题型的，你是真懂了，那它和你就不是在同一个维度下竞争。它是做题家，你是爱因斯坦，它抢不了你的饭碗。还有一种情况，你既不是做题家，也不是爱因斯坦，但你是拎得清的那种人。就是小沈阳那样，丢个眼色，你就懂的那种，AI也取代不了你。因为AI学习的这个算法的底层逻辑，它需要什么？它需要明说。它需要拿到足够的数据库，才能根据概率，推测出问题的那堆token id对应的答案的token id是什么。现实中，能明说么？当然不能嘛。
能明说的事儿，都是指挥下面的人干具体的活儿，一旦牵涉利益，怎么明说？2012年的时候，我们创业，做TO B的生意，和某个供应商关系非常好，面对同一个客户，彼此合作了3年。到了2014年，我们换了一任董事长，我们的二股东派了个新董事长过来。那天俩董事长交接的时候，面对全体员工讲话，正好，那个供应商的项目负责人来找我。他也就在场，被动旁听了。当时他的眼神就变得意味深长了，他深深的看了我一眼。我现在问AI，他和我之间传达了多少个token，AI知道么？知道个DER。但我如今的助理就知道。你要知道，我助理根本不知道当年的任何细节，不知道彼此的关系，不知道当时讲话的内容。因为其实和这些无关。和什么有关？和你拎不拎得清有关。拎得清，你通过只言片语和你自己的人生阅历就倒推出来了。同一个问题丢给我助理，他就知道，我说的，当年的那个供应商的负责人，至少思考过两大类问题。1、我们董事长换了之后，新的董事长和我们这些高管，之间的问题。
2、我们董事长换了之后，新的董事长所代表的那家公司，和那个供应商公司，之间的问题。你看，他完全不懂我们的行业，他一个前报社的，他为啥会这么想？因为他是个活人嘛，他有社会经验嘛。他的思考方向没有错，因为我们的董事长没换前，我和对方关系很好，这句话就暗示了：在那之前，我们公司和他们公司的利益一致，我和我们老董事长的利益一致，我和他个人的利益一致。而一旦换了，我们公司和他们公司的利益未必一致了，我和我们新董事长的利益也未必一致了。于是，我和他个人的利益就有可能保持一致，也有可能发生改变。所以，他才会意味深长的看了我一眼。看到了么？哪有数据库给你训练？除非你给每个人的大脑上面装个电极，强迫人类像三体一样，心里想什么，一律上传互联网给AI训练用。能么？我前些天还和十几年前我从业过的老东家，某甲方的老同事们聊天。我说我看到你们集团也推出了和龙虾有关的产品，你们自己平日的工作里有用到么？他们都笑，我就明白了，还跟我当年一样。
这一轮养龙虾热潮对老美的冲击可能比对我们大得多，因为他们数字化的程度比我们更高一些。所谓数字化的程度就是说，你能不能基于明规则来运行？能，那么数字员工就可以替代人。反之，如果你们集团要基于潜规则才能运行，有大量的真实数据都不能放在台面上。那么数字员工能够起到的作用就很有限。所以我那天讲战争阴霾下的新世界时说，你首先要想明白AI的原理，要看懂它是怎么冲击你的。它把刷题这件事变得和电费一样便宜，你还和它拼刷题，那不是往枪口上撞么？你要看到它的强大的同时，看到它的弱点。它太依赖台面上的信息了。可是这个世界上大部分真正有效，真正牵涉利益的信息，是不会放到台面上的。你哪怕想要公开讨论下，都得等一代人死了，才能解禁。你让AI怎么学？它学不到有效期内的，非公开的，却和真实利益关联的信息的。因为人类不是三体，因为人类从来都是嘴上说一套，心里想一套，实际上做一套。我训练一个人类，需要把话挑明么？挑得明么？
刚才语境中的那个前董事长，他前几年就去踩缝纫机了。你以为十几年前，大家不知道？大家真是等到几年前才知道？每个行业的高管们，个个肚子里都有很多秘密的，知道不等于要讲，讲不等于要及时讲。因为除了底层码农是真的用台面上的语言传递信息，但凡高一点的职位，都是靠眼神的。一个眼神，你就能听懂人家没说出口的话，你就能推测出几千万个token，你才能往上走。你让AI怎么基于眼神学习？它需要一切都被搬到台面上，变成题库，它才能基于概率算法进行训练。问题是，人类大部分高端的信息，或者说，那些真的能和利益挂钩而非和撅着腚干活挂钩的信息。都属于不上秤没有四两重，上了秤一千斤都打不住。