人工智能 on 土木坛子

AI可能会给金融行业带来阵痛

Sat, 15 Aug 2026 00:00:28 +0800

最近金融领域的软件安全漏洞一再被黑客发现并利用，给用户们造成了巨大的损失。一个很大的原因是人工智能AI的流行，现在的AI具有相对强大的智能，黑客利用AI对已有的软件进行代码检查，很迅速就发现了那些可能已经存在了很久的漏洞，尤其是安全方面的漏洞，这在金融领域直接就是从ATM机上取钱而不被人发现。

这种事情在以前相对没那么容易，毕竟光靠黑客的肉身生物大脑去检查的话总是不够全面，不够迅速，或者说成本也未必划算。有了AI的加持，黑客寻找漏洞的速度和检查能力的深度与广度等都会大大提升，因此那些已经存在很久但还没有发现的问题，都会被发现被利用。

打个比方，就好像以前每一笔账单都是人工计算并记账，用算盘、纸和笔等传统工具算出来，一笔一笔放在那里，人类几乎没有人去核查，也没有这个能力去核查，而到了计算机AI时代，有了计算器、电脑和Excel表格甚至AI，对过去的数据可以批量快速的计算出来，且精确无误，过去那些烂账本里头的错误也可以快速被发现。这两种计算能力完全不可同日而语。AI时代和前AI时代的软件代码纠错能力也一样。

我们今天所处的这个世界有很大一部分是软件代码构建的，在AI出现之前，这些软件代码都是由人类创建的，其中不乏屎山代码软件，以前没有人去检查优化里面的错误，正如 “If it is not broken, do not fix it" 这句话说的一样，但到了今天，总有一日这些错误会被AI慢慢检查出来。尤其是安全领域，黑客们在金融相关的软件中发现了一个代码错误，可能会迅速盗取钱财，这是他们最大的动机。

在不久的将来，如果哪一天在证券行业、银行行业、财会等与金钱相关的行业，因为已有的软件代码被黑客利用AI发现了漏洞而导致重大的安全事故，可能一点也不会感到意外，不过这会给我们都带来一种不确定性、不安全感。希望这种AI硅基智能给人类生物智能带来的阵痛早日过去。

这股裁员风会很快刮到我们这里来

Fri, 07 Nov 2025 00:00:17 +0800

最近一年来，美国几大科技公司（互联网大厂）的裁员新闻，令我有所震惊，光下面这几组数据，每个公司都在裁掉成千上万的员工。

2025 年美国主要科技公司裁员情况对比

公司名称	裁员时间	裁员人数	占总员工比例	裁员主要部门	官方或媒体提到的原因
Google（Alphabet）	2025年1月、5月、10月	累计约 1.5 万人	约 6%	云计算、硬件、招聘与广告部门	精简非核心业务、投入 AI 和云算力基础设施
Microsoft	2025年2月与6月	约 1 万人	约 5%	LinkedIn、游戏与市场部门	AI 转型与成本优化、业务重组
Amazon	2025年3月	超过 2 万人	约 6–7%	AWS、零售、设备部门	专注盈利业务、AI 驱动自动化
Meta（Facebook）	2025年初	约 8,000 人	约 5%	运营、招聘与 Reality Labs	“效率之年”持续，聚焦 AI 和元宇宙核心项目
Apple	2025年上半年	约 3,000 人	<2%	硬件与零售支持	重组 Vision Pro 团队、控制成本
Tesla	2025年4月	约 6,000 人	约 8%	制造、销售与软件测试	电动车需求波动、聚焦自动驾驶与 AI 芯片
Intel	2025年中	约 10,000 人	约 15%	制造与行政管理	盈利压力、转型 AI 芯片与代工服务
Salesforce	2025年初	约 7,000 人	约 10%	销售与客服	AI 自动化减少人工岗位、利润优化

而且，在被裁的科技员工中，超过 68% 拥有硕士或博士学位，而本科毕业于前 100 名高校的比例也超过 40%。这与“科技公司裁员”传统印象（基层岗位多）不同：这次很多是中层、项目经理、数据分析师、产品负责人被裁。这些被裁的员工的毕业院校包括 Stanford、Berkeley、CMU、MIT、哥大、密歇根、滑铁卢、UCL 等一系列名校。

AI时代还要自己写作吗？

Fri, 31 Oct 2025 00:00:43 +0800

我最近很少在博客上写作了，一个重要的原因是人工智能AI的盛行，它令我一度感到很困惑。就拿写作这件事情来说，我发现人类在AI面前，人类完全和AI没法比，而我还不是那个最聪明的人类。

前一阵子，我想写点平时读书后的读后感，如果借助AI，可以很短时间就生成大而全甚至符合自己个性要求的文章。而我自己一个字一个字写的话，无论是速度还是质量，都达不到AI的水平。这种对比非常打击我想写作的欲望，可以看出来，我最近的更新频率都快变成了月更了——每月只更新一篇。

然而这样大而全甚至有一定个性的AI文章（如果提示词足够细致的话），它还是我的思想的体现吗？记录的是我的真实想法吗？我不这样认为。哪怕我自己写的东西不完美，它至少是我的真实想法。

我反思我自己写作的目的。我并不是为了写出完美的文字——我也写不出来，我的目的就是为了记录自己的想法和经历，顺便分享、交流。通过写作这个过程确保我的思维不老化，让我接触更多的信息和产生思考，同时也享受这个过程带来的快乐。这样一想，我自己写作和AI帮我写作完全就是两件事情，甚至是我在AI时代更需要做的事情——思想体操，我不想老得那么快——至少是思想层面。

回想起交通工具汽车诞生之后，我们人类跑步就已经基本失去作为交通方式的意义了。无论人跑得多快，也跑不过一辆最差的汽车，更不用说飞机火箭的速度了。那人类还需要跑步吗？

我们依然还在跑步，甚至很多人喜欢跑马拉松，在国际比赛中还不断去打破以往的各种跑步世界纪录。我们跑步的目的是什么？不是为了和汽车比速度。而是为了锻炼自己的身体机能，更多的人在锻炼过程的汗水里收获多巴胺——快乐。

面对这AI时代，确实会对许多事情产生冲击，哪怕是写作这件个人爱好，AI的出现也让我产生了以上这些想法。好在我还能思考，我思故我在：知道为什么要做这件事情，比知道如何去做更重要。

我的认知突围：从文字信徒到多媒体拥趸？

Mon, 31 Mar 2025 00:00:25 +0800

每个人心中的成见，都是一座大山。

作为一个多年来以文字为创作载体的老博主，我曾深深地热爱文字，因为它简单、便捷，便于检索、保存和传递。相较之下，声音、图片乃至视频似乎总显得冗长而繁琐。阅读文字，信息传达得更为高效，而视频播放时需要调速来提高效率——毕竟，语言的语速远不如阅读的速度快，使得我们在主动控制上的感觉相对薄弱。

我也曾见过一些极端的文字控，他们甚至对带格式的文字嗤之以鼻，唯独钟情于最纯粹的文本文字，简洁到近乎苛刻的地步。可是，当我们看到如今各种短视频和直播内容的流行，显而易见，视频形式正以其独特魅力俘获大众的心。这无疑是对传统文字模式的一种挑战。

回想上一次阅读《乔布斯传》时，我惊叹于80年代乔布斯如何通过图形界面改变电脑的使用体验。当时，IBM等厂商仍然坚持命令行文字的操作模式，部分原因在于硬件配置限制了图形化处理的可能性。而到了今天，我们看到大多数用户更依赖于直观、友好的图形界面——无论是Windows还是苹果系统，都证明了图形界面的巨大优势（虽然Linux命令行流行于服务器领域）。或许我曾对自己固守的习惯过于执着，成长意味着要敢于对那些不再适应时代发展的坚持进行选择性放弃。

不可否认，无论是文字还是视频，都充斥着大量的垃圾信息，需要我们在海量内容中慧眼识珠。事实上，优秀的视频作品也不在少数，它们直观、信息密度高，甚至在高速网络的支持下能迅速传递到每个角落。随着AI技术的发展，这些优质视频内容同样可以被智能识别、总结和检索。或许，我只是不曾及时跟上这个时代的步伐。

如今，我终于意识到，是时候放下对视频创作、展示、传输与保存信息的偏见了。现代硬件、高速网络和先进搜索引擎技术已足以应对视频和图片信息的处理。未来，或许我们还会见到结合气味、触觉的多感官信息传递方式，使虚拟世界与现实世界之间的连接更加紧密。

在这个瞬息万变的时代，我们每个人都应学会及时更新自己的固有观念，勇敢地拥抱变化，让自己始终走在时代的前沿。这是我对自己的忠告。

AI让效率再次提升，人类该干什么？

Wed, 05 Mar 2025 00:00:47 +0800

人工智能时代：当效率革命点燃创新之火

我很久没有为互联网感到兴奋了。这些年，它似乎被困在某种惯性中，缺乏真正触动心灵的创新。然而，人工智能的崛起，像一簇突然迸发的火星，重新点燃了我对技术变革的热情。

从ChatGPT的诞生到如今，几乎人人都在谈论人工智能。我也亲自体验过它的魔力：无论是生活琐事、工作难题，还是学习中的困惑，只需将问题抛向AI，不到5秒钟，它便能给出一个逻辑清晰、甚至堪称完美的答案或方案。这种效率的跨越，让我不禁想起人类获取信息的进化史。

从图书馆到AI：效率的跃迁

在互联网诞生前，若想查资料，我们只能奔向图书馆，在浩如烟海的目录中翻找对应书籍，再逐页检索、誊抄、总结。尽管最终能找到答案，但过程漫长而笨拙。

互联网搜索引擎的出现，将效率提升了一个量级。输入关键词，海量链接瞬间呈现，我们仍需逐一筛选、分析、整合，但至少电子化手段替代了手工检索的繁琐。

而如今，人工智能彻底颠覆了这条路径。它不再需要我们“大海捞针”，而是直接整合全网数据、预处理信息，甚至模拟深度思考，最终将答案和盘托出。这就像过去做菜需要自己找菜谱、买食材，而现在只需对AI说“我要一盘糖醋排骨”，它便能在五秒内端出成品。若口味不合，还能随时提出修正——效率之高，令人惊叹。

生产力解放：人类与AI的共生

作家郑渊洁说，他让AI以“郑渊洁风格”写一篇皮皮鲁的童话，结果AI输出的作品竟比他本人写得更好。他感慨输给了AI，但我却觉得无需悲观。AI之所以能模仿郑渊洁，正是基于他本人创作的无数经典文本。若世上本无郑渊洁，AI又如何凭空生成“郑式童话”？

这恰恰揭示了人类与AI的关系：AI是效率工具，而非创造力的源头。它的能力建立在人类已有的智慧积淀之上。当AI接管重复劳动与低效环节，信息如此容易获取，知识如此海量廉价，我们反而能腾出双手和大脑，专注于真正的创新——那些尚未被定义、被探索的领域。

拥抱变革：效率即自由

有人担忧AI会取代人类工作，但历史早已证明，每一次技术革命淘汰旧岗位的同时，也会催生新机遇。当机器替代了流水线工人，人类转向了设计、编程与服务；当AI接管了基础信息处理，我们便能更聚焦于创造、情感与战略。

正如工业革命将人类从体力劳动中解放，AI或许正将我们推向“脑力解放”的新阶段。不必为消失的重复性职业哀叹，因为社会进步的本质，正是让人摆脱“浪费时间的工作”，追求更高级的创造与价值，难道这不就是人类追求的解放与自由吗？

人工智能带来的不是威胁，而是一场效率革命。它让我们离“终极自由”更近了一步——不再被琐事捆绑，而是用技术赋能各行各业的创新，用高效率重新催生各行各业的可能性。

此刻，我仿佛回到了互联网初生的年代，那种对未知的期待与悸动再次涌上心头。与其恐慌，不如拥抱这个时代。因为AI不是终点，而是人类探索星辰大海的新起点。

“鸡肋”的英文翻译是什么？有请AI登场！

Sat, 09 Sep 2023 00:00:24 +0800

看杂志的时候，见到一句话：Some have become white elephants. 每个单词都认识，但不知white elephant的具体含义。

于是将整个句子扔给AI，引擎是Claude-instant，我很直接地问它：

翻译一下：Some have become white elephants.

AI立马输出回复：

“Some have become white elephants"的意思翻译为中文是:

有些(事物)变成了“白象”。

这里"white elephant"是英语中的成语,指一些在使用或拥有后成为负担的东西,比如花费巨大但收效甚微的项目、设施等。它是源于泰国王室曾将没用的大象送给不喜欢的宫廷大臣,此象需负担养育成本,成为其负担的典故。

所以该句中文意思是表示有些东西在使用或拥有后,反而成为了负担或者无用的资产。

AI很贴心地将white elephant的具体含义和来源都告诉我了，甚合我意，原来white elephant的意思不正是中文“鸡肋”的意思吗？

再将这个问题抛给AI：

鸡肋在英文中的表达是什么？

AI瞬间给我回答：

英语里"鸡肋"这个词的说法是"white elephant”.

“White elephant"直译为"白色大象”,它源于泰语词汇"suphān pha"(ช้างขาว),指一种被视为带来厄运的象。

根据泰国王室古老的习俗,国王可以将一只毫无用处的大象赐予他人,此象需要长期照料但无法利用,成为被赐予者的累赘。这就形成了"white elephant"一词在英语里代表一件看似宝贵实则无用、成为沉重负担的东西的成语意思。

所以"鸡肋"在英语里的对应表达就是"white elephant",都指那些起初似是宝贵名贵,但实际上使用拥有后反而成了累赘负担的东西。两者在意思上是对应并互通的。

所以如果要用英语表达"这项计划成了一个鸡肋",正确说法应该是:“This project has become a white elephant.”

连泰语的解释词汇都出来了。为了和传统的搜索引擎对比，我把上面的两个问题都放在搜索引擎里测试。搜索引擎直接给出的搜索结果需要我人工寻找，勉强能找到white elephant的含义：昂貴而無用的東西，具体也没有来龙去脉，远不如AI的答案那么简洁直接。

至于中文语境里的“鸡肋”的抽象意思，搜索引擎给出的结果居然有chicken ribs……最后在知乎上才看到有网友提到应该可以翻译成：white elephant。

一番对比下，我再次感慨AI是信息时代一个巨大的进步，哪怕是简单学习英语，都是一个极好的帮手。它能更精准地理解人类语义需求，并按需求将海量信息二次加工整理，直接给到用户，这比搜索引擎更进一步。

你是如何使用AI帮助自己的工作和学习的呢？欢迎分享你的经验。

一些胡言乱语

Wed, 22 Mar 2023 00:00:31 +0800

最近看到几则新闻：

据说美团外卖员人群里，本科文凭率超过30%。
但是，广州的美团外卖暂停招人。可能是人们点外卖的总次数不升反降，现有外卖员饱和了……
北京今年毕业的硕士和博士数量比本科生毕业生数量还要多。

社会在发展，知识越来越廉价，继货币贬值后，学历也开始贬值，再加上经济上不景气，机会相对较少，于是内卷就相对严重了。泡沫破裂的时候总是令人阵痛。

这一年以来，银行的整体借贷利率都在下降，这其实意味着行业利润率下降。其实这是全世界的趋势，过去一二十年亚洲大国的利率比欧美国家高，也是因为这些地方的生意相对较好做。

好消息也不是没有。最近半年也看到人工智能AI全面爆发（至少欧美国家有这样的趋势），科技互联网领域好久没有这种激情与热闹了。

但是，《未来简史》的作者早在2016年就提到，在人工智能的加持下，未来的绝大部分人类将会变得在经济和军事上都没有利用价值的废人。

这个预言对当下的我们来说，可能听起来有些吓人，但它确实预示了人工智能的巨大潜力——不知是好还是坏。

我个人并不是人工智能专家，但通过对人工智能的亲身把玩，我预感人工智能将会极大改变人类的生产力。

未来已来，面临困境的年轻人，该以什么样的在态度迎接时代的潮流？

身处教育行业，作为一个教育的从业者，在人工智能面前，我常有一种疑虑，我们现在的教育是不是好像这么一种情况：在计算机刚刚发明前夕或者之初，学校还在拼命教授心算和珠算……

那么，面向未来的年轻人，他们应该怎么做？越早思考这类问题的人才有可能站在时代潮流的前端。

我个人记得2008年美国次贷危机引起的金融危机，表象和现在有些类似——只是引发原因有些不一样，后来涌现的巨大的机会，如果抓往了一次并能将它好好守住，一生也就没有大的忧愁了。

如今我们又遇到了类似的危机，纵然我是一个悲观主义者——悲观者往往正确，但我仍然相信，危机一词，意味着有危就有机。

记住芒格的人生智慧：

在漫长的人生中，你只要培养自己的智慧，抓住一两次这样的好机会，就能够赚许许多多的钱。

如果你还追着我不放，我也只能说：既然结果可能会痛苦，那就抬头面对世界的潮流，保持好奇心和学习劲头，选择一条自己比较喜欢的路子，一路钻研，一路享受，纵使结果不完美，至少也享受到了过程的快乐。

人生自古，谁不是到最后尘归尘，土归土？

能否说得具体一点？我讲授《工程经济学》下课后，我的学生围着我问财富密码：老师，具体要买哪些股票和基金？我只好回答：我不玩国内股票，所以真的不知道。其实就算知道了也不会说，哪有那么简单的事情？

我很同意一个观点，这个世界上大概存在两套准则：

第一套是是明面的，围绕各种道德和政治正确展开，只说不做，基本上你能在公开媒体上看到的各种观点，都是这一层逻辑，听多了看多了，脑子就傻了。

第二套是潜于暗处地下的，围绕各种利益展开，往往只做不说，但假如你不知道，就会吃亏，这套逻辑偶尔有马基雅维利这样的人说出来就被一直骂，在某些地方这套逻辑更复杂，如果没有人（父母）教，只能自己不停交学费了。

当然，这也是课堂上不能讲的。就当我胡言乱语吧。

人工智能AI加持下的畅想

Fri, 10 Mar 2023 00:00:43 +0800

七年前，我注意到人工智能能够读图，惊叹于它的厉害之处。在去年的工作案例中，我使用了ChatGPT的人工智能AI帮我编写Python代码，最近我也用它帮我整理博客文章，这让我越来越感受到了AI的神奇魅力。

网友们发现，AI的翻译功能整体上不输给“传统”的Google翻译和DEEPL翻译，甚至略超过它们的水平，让“机翻”（机器翻译）这个词从此不意味着水平不高。实际上，翻译并不是AI的原本用处，它本身并不是用来做翻译功能。这也许就是降维打击，消灭你的是与你本来毫无关系的人和事。

接下来我尝试利用AI帮忙翻译整本书籍，甚至按我的中心思想帮我生成PPT文档。网上已经有网友利用AI生成并不存在的图片、声音、视频（一切都可能是假的生成之物），也有人利用AI将播客、视频转化成文字版，如果文字版也没有时间看，直接将文字内容生成摘要。AI涌现出来的各种应用，解放了我的大脑和双手。

与传统的信息获取和整理方式相比，AI帮我处理整合生成信息的高效简洁很令我很喜欢，甚至觉得搜索引擎有点不先进了。

例如，我想了解《动物庄园》一书的概要，问搜索引擎：请概括一下《动物庄园》一书的主要内容和中心思想。结果如下：

给出一堆标题和链接，还需要我自己去筛选整理。

把同样的问题抛给人工智能，得到的回答：

《动物庄园》是英国作家乔治·奥威尔的著名寓言小说，讲述了一群动物推翻人类统治、自己建立社会主义农场后，逐渐堕落为人类一样的暴政的故事。该小说通过对动物庄园发生的一系列事件的描述，揭示出社会主义革命中存在的权力斗争、领导人腐败堕落、群众被剥削等问题。

该书的中心思想是，无论是动物还是人类，权力必然导致腐败和暴政，因此社会主义革命必须不断保持警惕，避免权力被少数人所掌握，避免集权制度的出现，实行真正的民主制度。同时，该书也批判了苏联的斯大林主义体制，认为其实质是一种专制制度，和资本主义一样不符合人类的利益。

我喜欢后者。

当然，我们也需要警惕AI可能存在的胡说八道的可能性——还有人工智能带来未来的不可控性，至少目前的结果出现了这样的情况。然而，传统的互联网上也有大量虚假错误信息，似乎是无解的。但是，先进的生产力一定会取代落后的生产力。AI已经来了，并且会越来越先进，也许是下一波改写社会的源泉和动力。

可以将上述搜集整理信息的事情比作做饭，传统的搜索引擎就像做饭，需要买各种原材料，再做成菜，而在AI的加持下，超市已经为我们处理好了，即买即食，基本上满足了我们的要求。

我相信搜索引擎们也会加快速度，达到目前AI这样的效果，直接给出答案，只不过那样的结果会影响内容创作者们的创作动机和意愿，因为没有网站浏览量就没有广告收入。对于像我们这样的博客创作者，会导致更少有人访问我们的原始网站，我们只为AI提供新鲜的素材，而广告收入却无从谈起。

尽管如此，我们仍然需要写作和创作吗？对我而言，当然需要。我依然喜欢思考，这是我身为人类的精髓。就像我虽然已经习惯了饭店直接端上来的饭菜——社会发展之后分工的缘故导致越来越少的人会亲自下厨房做饭了，但我还是偶尔会选择去超市买菜并下厨房烧菜，这个过程本身也是创作。

一种新的高效写作方式：人类智能+人工智能

Sun, 19 Feb 2023 00:00:40 +0800

在数字化时代，创作出有价值的内容对于个人和企业都至关重要。但是，有时候人们在写作时会面临一些问题，比如思路不清晰，难以形成有条理的文章。针对这个问题，有一种新的写作方式出现了。

这种方法很简单，就是用语音输入把自己的想法转化成文字。即使语音说出来的内容比较杂乱，也可以把初步稿子内容交给人工智能ChatGPT进行润色整理，以产生有结构的文章。之后再由作者进行人工审核。

这样的方式能够让人类智能和人工智能相结合，发挥各自的优势，提高文章质量和创作效率。这种写作方式的核心是让人类智能真正发挥出他们擅长的事情，而让人工智能充当秘书的角色，进行一些技术、体力方面的工作。

这种方式也有一些人利用赚钱，比如在小红书上写文章。他们已经利用这种方式轻松地创作内容，收益数量也很可观，每篇文章100到300块钱，每天写10篇就是几千元。

然而，这种方式并不是简单地将自己的想法输入，然后由AI进行整理就可以了。重要的是要提供原创的思想，真正产生有价值的内容。否则，产生的只会是一堆文字垃圾或者信息垃圾。

总之，这种新的写作方式可以帮助作者充分发挥自己的创造力，利用人工智能的优势弥补自己的不足，从而高效产生高质量的文章。作为一个人类助手，人工智能的确能够在内容创作方面发挥重要的作用。

本文就是用这种方式进行创作的。

作为对比，以下是语音输入原始生成的文字：

请将以下内容整理并润色成一篇文章：

一种新的方式去写文章这种方法很简单先用自己语音输入变成文字反正就是说出自己的想法正在温度之后呢实验内容比较杂乱没有顺序甚至有些人就是说内容不和这个没有关系可以将这个出初步的稿子内容交给ai许进行润色整理行程有结构的文章自己人工再审核一遍这就相当于一篇比较好的文章因为人所做的工作主要是提供他的原创的思想要作为一个人类助手人工智能充当一个秘书的作用进行一些非思想方面但是纯技术和体力方面的工作同这种方式人类智能和人工智能相结合应该是一个不错的方式如果习惯这种方式那么产生内容创作的效率将会大大提升以上方法是我在今天晚上跑步时候脑海中突然出现的想法其实他就利用了人类智能真正做什么ai有能做什么个发挥所可发挥说所拥有的特长进行结合车长补短据说这个方法也有一些人利用赚钱比如通过ai写成小红书的方式每一篇文章100到300块钱1000写个10片的数量也是可观的注意那一定要提供原创的思想真正产生有价值的内容而不是为了产生内容而产生内容那也只会制造的一对文字垃圾和信息垃圾本文就是用这种方式进行创作的

被人工智能ChatGPT震撼到

Tue, 27 Dec 2022 00:00:49 +0800

最近我再一次被人工智能AI震撼到。

我在统计学生的网课出勤情况，将腾讯会议里的签到记录导出来后，里面的签到记录并不方便使用Excel表格处理，因为签到信息是一个学生一个可能是真名的昵称再加一个备注名，这与一个班级的真实名单并不相符，而且签到记录有很多份。

我于是想到了Python程序来处理文本。我本想自己研究写一段代码——但我其实对Python很不熟悉，于是灵机一动，听说AI可以写程序，便告诉ChatGPT:

编写一段Python程序，用来从一个中文文本文件里统计指定一串姓名各姓名出现的次数，如果每一行出现多次，该行只能算一次，并将统计结果存到一个新文本文件中。

AI几秒钟后立即给出我答案——连中文注释都一并提供：

# -*- coding: utf-8 -*-

# 定义一串姓名
names = ['张三', '李四', '王五', '赵六']

# 定义一个字典，用来存储姓名出现的次数
name_dict = {}
# 将姓名出现的次数初始化为0
for name in names:
    name_dict[name] = 0

# 打开中文文本文件
with open('chinese.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    # 遍历文件中的每一行
    for line in f:
        # 遍历每一个姓名
        for name in names:
            # 如果该行中出现了该姓名，则将该姓名出现的次数加1
            if name in line:
                name_dict[name] += 1

# 打开一个新文件，用来存储统计结果
with open('result.txt', 'w', encoding='utf-8') as f:
    # 遍历字典，将统计结果写入新文件
    for name in name_dict:
        f.write('{}出现的次数为：{}\n'.format(name, name_dict[name]))

我把代码放到Python里，设置好相应的输入文本，运行后发现完全符合我的要求！我可能要做好长一段时间的事情，AI一分钟都不用就把我完成了——如果不满意还可以进一步调试，它就像我的一个人类助手一样，实在是震撼到我了。这就好像我还在努力学习珠算和心算，但老王掏出了一个电子计算器，多大的数字都能在一秒中给出结果……

你以为的真相就是真相吗？

Fri, 16 Dec 2022 00:00:36 +0800

在某人工智能AI爱好者群里，有朋友分享一个图片如下，图中A，B两个格子的颜色，肉眼是不是觉得不一样？

但事实上，它们在计算机中的RGB颜色值都是：120，120，120，完全一样——把A、B两格子分别截图出来就明白了（见下图）。

这表明：

周边环境、平台很重要——一条真的金项链戴在乞丐身上往往被以为是假的。
没有对比就没有伤害，优不优秀，全靠同行衬托。
我们以为的真实世界与真实世界并不总是一回事，眼见为实，但不是“以为”的“实”。

从理工科的研究角度来说，把这个问题扔给了ChatGPT这个人工智能AI：

问：Edward H. Adelson的方格视觉欺骗图中，A、B两点的底色实际上是一模一样的。请阐述下背后的视觉欺骗原理？

答：Edward H. Adelson的方格视觉欺骗图的背后的视觉欺骗原理是，人们的视觉系统会根据周围的环境来判断一个物体的颜色，而不是单纯的看到物体本身的颜色。在这个欺骗图中，A、B两点的底色实际上是一模一样的，但是由于周围的环境不同，人们的视觉系统会认为A、B两点的颜色不同。A点周围的环境是深色，而B点周围的环境是浅色，所以人们的视觉系统会认为A点的颜色比B点的颜色要深一些。

回到前面的结论上来，我们以为的所谓真实世界真的是客观真实世界吗？

前一阵子，我去中山大学听一个教授讲公共治理的讲座，教授说了很多，我记不住，但是她拿这十多年的新闻案例分析，发现确实很多网络热点事件，背后有人操纵，网民一边被带着节奏走，一边按自己的想法将自己的理解认为是事实——更何况人们一般相信自己愿意相信的事情。

我对待这些事情，看不清的时候一般的办法是：

不要操之过急，让子弹飞一会儿。
结合多方面的信息源综合比对分析。
告诫自己，我以为的真相不一定是真相。

毕竟被骗的次数多了，长记性了，切勿自以为是。

凡所有相，皆是虚妄。若见诸相非相，即见如来。

也许未来属于计划经济时代？

Fri, 02 Jun 2017 08:00:53 +0800

今天，我们喜欢讲市场经济，连中国的经济也要讲社会主义市场经济。大凡计划经济，就是落后的，不合时宜的。就像乔治·奥威尔的《一九八四》里面所描写的片断：

富裕部预测本季度鞋子的产量是一亿四千五百万双。至于实际产量提出来的数字，是六千二百万双。但是温斯顿在重新改写预测时把数字减到五千七百万双，以便可以像通常那样声称超额完成了计划。

反正，六千二百万并不比五千七百万更接近实际情况，也不比一亿四千五百万更接近实际情况。很可能一双鞋子也没有生产。更可能的是，没有人知道究竟生产了多少双，更没有人关心这件事。你所知道的只是，每个季度在纸面上都生产了天文数字的鞋子，但是大洋国里却有近一半的人口打赤脚。

这是典型的计划经济，和我们国家上世纪改革开放以前的样子有些类似。显然，这种计划经济里面，“计划者”和真正的市场需求之间存在着信息不透明，因此，计划的内容并不能反映真正的需求，从而导致“计划”失败。

经济学里面有一个说法，叫做市场有只“无形的手”（invisible hand），我们不知道这只手到底是什么样，只能采取市场自由竞争的形式，促进经济的发展。然而，我们也看到，即使在高度自由的资本主义市场经济下，也会存在一定周期的经济萧条和经济危机。

说白了，就是有些东西生产多了，超过了消费者的需求，而有些东西生产少了，没有满足消费者的需求。从社会资源可持续性发展的角度上来说，这依然不是一种最好的形式。因为，有限的资源和人们的需求并没有高度协调统一。

值得注意的一件事情是，也许社会发展到一定程度后，计划经济可能又有市场了。这就是在目前的人工智能、大数据和网络时代结合在一起的新时代。我为什么这么说？

对消费者大数据的收集，再利用人工智能对数据进行开发学习，再加上网络时代信息的高度自由流动，使得掌握这些数据的企业和政府，也许真的可以实行计划经济，反正，他们知道消费者需要什么商品，也知道需要多少，以及在什么地点和什么时间需要。也许这么高度的匹配目前还没有实现，但照目前的这个趋势，在不久的将来是完全可以实现的。

一个小的典型例子，英国和美国 Amazon 的次日达商品，其实是因为 Amazon 知道消费者需要什么，所以将这些商品提前放置到各个城市的仓库里，消费者一点鼠标，商品就可以最快的速度送达门上。

另外一个例子，像中国的阿里巴巴，在双11这样的消费场景下，也是完全可以将商品提前配送到各城市，就避免了双11后物流不够用、而双11之前却可能闲置的矛盾，这就是因为阿里巴巴完全可以很准确地预测到消费者的真实需求。

他们都是利用了人工智能、大数据和网络时代的结合所产生的神奇效果。也就是说，市场这只无形的手，在技术发展到一定程度后，是可以被企业和政府抓住的。既然如此，计划经济也就有了它的用武之地，它比市场经济更能合理地利用资源，同时满足人们的需求，这符合可持续发展的大趋势。

必须承认，我这点认识显然很毛糙，更缺乏细节方面的内容。亲爱的读者，抛开意识形态的问题，你是如何看待的呢？欢迎留言评论。

无条件基本收入，未来的世界能不劳而获吗？

Fri, 18 Nov 2016 08:00:48 +0800

这是一个最好的时代，也是一个最坏的时代。这是一个和以往历史没有太大不一样的时代，也是一个非常独特的时代。

科技发展加上全球化一体化进程，今天的各国经济发展已经不分你我。曾看到某些美国政客说，为了创造就业，建议把苹果的生产线搬回美国。这从经济上讲其实是不划算的，成本和赢利上行不通。即使中国的人力成本和厂房租金继续上升，还有印度、越南更便宜的地方可供苹果公司选择。

更大的背景正在形成。网络使得信息交流的成本降低，人工智能和机器人的发展，未来没有技术含量的传统制造业工作岗位会进一步衰退。老牌资本主义早已如此，新兴发展中国家也正面临或者即将面临。

未来全世界范围都不需要那么多人力工作。过去生产力发展后，旧工作岗位消失伴随着新工作岗位出现的规律可能不再有效，科技业繁荣未能创造大量就业，或者说，新工作岗位出现的数量远远赶不上旧工作岗位消失的数量。在这样的趋势下，许多低端劳动者从生下来就注定没有工作可干，无论他们怎么努力。

这就好像10年前的网络零售业和实体店零售业，演变成今天的这个样子，实体店没有消亡，但数量大量衰减，并且仍将衰减。

假设一个村子里有100个人，在过去，需要这100个人下地劳动生产出供100个人吃的粮食，现在只需要1个人再加上10个机器人，另外99个人即使什么都不干，总体上粮食依然可以满足。问题是，那个有粮食的人愿意无偿分给这99个人吗？至少在现在的条件下不会，凭什么要给他们白吃白喝？就像今天世界的贫富差距，富人的财富为什么要给穷人？

目前一些国家正在提出无条件基本工资的概念，即所有人无条件获得一份满足基本生活的收入（UBI: Universal Basic Income），它和低保收入有些类似但又有所不同。低保是有条件的，不是每个人都有，数量也未必足够基本生活。无条件基本工资是无条件，只要是个自然人，就有这份收入，无条件。它的来源当然是政府对生产企业征收的税收，并且是生产力高度发展情况下的高税收。

站在现在的角度想，什么都不用干就有收入，就能生活，不劳而获这样的事情怎么可能？可是，在生产力高度发展的世界，本来就没有必要让每个人为了基本的吃喝拉撒整天奔波，这才是真正解放了人类。

又换过来思考，如果没有这样的制度，这些生来就没有工作机会的人，在基本生活都满足不了的情况下，必然是社会不稳定分子，从而导致社会发展倒退，反而人人受到影响，包括生产企业的生产。就像上面那个例子，村子里的99个人，不给他们吃喝，他们就要捣乱，又或者这些粮食只能烂掉——机器人不吃粮食。

无条件基本工资的概念虽然有些粗略，但已经慢慢进入试验阶段：

2016年6月5日，瑞士公民针对国家是否应该每月向公民无条件发放2500瑞郎基本收入议题进行全民投票——答案是否定。
就瑞典的无条件基本收入事情，前希腊财政部长认为无条件基本收入将能拯救人类。
芬兰准备在2017-2018年随机选择 2,000–3,000 名失业公民提供每月560欧元的基本收入。
加拿大安大略省将在2017年试验向穷人每月提供1320元的基本收入。

以上的景象也许不会马上大规模到来，但是，科技的发展是如此之快，快到令人措手不及，完全有可能在不久的将来会到来。

川普总统也好，希拉里也好，都提出让制造业重回美国，英国脱欧想把工作机会留给英国人，川普提出对从中国进口商品征收45%的关税，使得中国的制造业竞争力下降的同时，也使美国民众的购买力下降。从长远来讲，这些可能并不符合世界潮流，并不能根本性地解决问题。

面向未来的人们不得不需要提前思考。

人工智能正朝人类走来

Fri, 26 Feb 2016 08:00:36 +0800

当年开始使用互联网的时候，我对一句话记忆深刻：在互联网上没人知道你是一条狗。讲的是虚拟的互联网具有匿名的特点。如今的人们显然不能对互联网的匿名性抱以太多希望，它对我们了解知道得太多。这是我当初没有想到的事情。

一直以来，我对计算机的认识，是把它定义为一个可以“高速运算”的“傻瓜”，它能按人们设计的程序来执行快速计算。即使是连上了互联网以后，计算机对人类生产生活发挥了巨大的作用，但计算机依然不会自己思考，也就是说不像人类的大脑一样具有智能。

举个简单的例子，计算机（甚至一个简单的计算器）可以很快计算出3.14的314次方，这对于人脑来讲太难了。但是，在计算机诞生相当长一段历史中，计算机很难识别出一张图片背景里的著名风景名胜，而人类能够一眼识别出来。因为人脑有智能。

在我曾经的科研中，我用计算机模拟水泥颗粒的水化进程，其原理大致就是用设计好的公式，将成千上万的水泥颗粒按大小分类，对它们在单位时间步长内计算每个水泥颗粒的水化过程，后一步基于前一步的结果，一直迭代下去，到最终计算出结果。

只要公式比较准确，时间步长足够细小，再加上适当的边界条件和一定的实验数据较准，最后的结果也就能模拟出真实世界。这样的思路其实利用的就是计算机可以短时间内做成百上千的计算，完成人脑几乎不能完成的工作。必须指出的一点：这种模拟仿真过程中的智能依然归人脑，计算机只是按照程序设计好的流程高速计算而已。

然而，事情变化很快。目前计算机人工智能已经发展到了令我吃惊的地步，例如，Google的神经网络能判断任何照片的拍摄位置，这是人眼都难以达到的水平。

乐观地估计，不久的将来，人工智能可能真的会大行其道，再加上机器人这种实物呈现，人工智能没准真的能代替许多现在必须要人类自己才能完成的工作。

就像工业革命以前，每做一件产品，都需要手艺人重复制造，但是有了机械化流水线以后，成千上万相同产品的制造完全由机器批量化生产，极大地提高了效率，解放了人类的双手，人类大部分时间只需要贡献智能即可。

未来，带人工智能的机器人为我们生产商品，为我们做饭——并且不输给人类，为我们做家务，餐厅里的机器服务员为客人倒酒，无人驾驶的汽车，甚至连空间问题都可以通过虚拟现实解决，这些东西的出现将解放人类目前需要付出智能改变世界的状况……而且，上面所说的有些是已经实现了的事情。

我无法想象，未来的世界在人工智能大行其道下将会变成什么样——很可能带来深刻的社会变革，但我预感这些东西很可能正在加速向我们走来，无论我们喜欢还是不喜欢。