2026-10-24 22:37:43
年初的时候写了一篇《AI将如何重塑这个世界》,现在半年过去,国务院办公厅发文称要「有效减缓人工智能应用就业替代影响」。AI 对世界的影响似乎比大多数人预期的还要快,对此中国政府也是高度重视的。
就通常说法而言,到目前为止有四次工业革命。
第一次工业革命(18世纪60年代起):蒸汽时代。
第二次工业革命(19世纪70年代起):电气时代。
第三次工业革命(20世纪中期起):信息时代。
第四次工业革命(21世纪初至今):智能时代。
但在我看来只有第一次工业革命才算是真正的跨越,后面所谓的三次工业革命只是第一次工业革命的延续。只有 ChatGPT 出现带来的 AI 的广泛应用,才能匹配第一次工业革命的跨越度。第一次工业革命带来的变革是普通劳动力不再稀缺,这次 AI 的出现则让普通的智力不再稀缺。
虽然 ChatGPT 的出现才短短几年,但正在飞速地重构整个产业结构。AI 能力可以不是顶级,但一旦越过一个阈值,对行业的重构可以在很短的时间内完成。绘画、配音、视频、编程都越过了这个阈值。低端的插画行业早在前两年就已经沦陷。短视频网站上 AI 配音的视频占了绝大多数。SeedDance 2.0 的出现将刚兴起的真人短剧行业撞飞。Vibe Coding 开始成为主流,说是成倍提升开发效率都是保守。就连人类引以为傲的数学领域也被接连攻陷。
在 AI 成倍提升工作效率的同时并没有创造新的需求。就以软件行业为例,在 AI 成倍提升软件开发效率的同时,人们对软件的需求其实是减少的。以前很多需要依赖复杂软件实现的工作都可以交给 AI 来完成。一定程度上 AI 不是创造需求,反而减少了需求。
这次AI技术的成熟建立在人类前期积累的智力资料之上,这些资料里有糟粕和真正有价值的。AI的训练则犹如挖矿。随着AI的发展部分“天才”可以超越AI,优秀的人可以产出智力产品让AI继续训练,大量的普通人的智力产出的只是废矿,连做“人矿”的资格都没有。
AI 正在平等的撞飞每个相关的行业,甚至可以说是每个人。AI 对产业和社会的影响必将是结构性的。
社会的本质其实还是分配制度。生产力的提升后让物质得到了丰富,但如何分配制度没有跟上必将导致社会危机。这就是马克思主义里的生产力决定生成关系,以及经济危机产生的原因。生产出的产物本质还是需要有人来消费,如果AI的发展带来的生产力提升反而导致了大量失业,产出无人消费必将复现当年的经济危机。
第一次工业革命,如果以关键机器发明为起点、以社会危机爆发为节点来算,中间大约隔了 40—50年。这次 AI 的普及速度是远快于第一次工业革命的,对社会的冲击必定不比第一次工业革命低。留给各国政府解决问题的时间也远比第一次工业革命时少。
不过我并不认为新一轮的社会危机必将爆发。社会学已经发展多年,各国政府应当都有在积极地准备相应的对策(虽然这并不容易)。至少就中国政府而言,这会是当前的一项非常重要的工作。
未来的社会会怎么样,我不知道,或许也没有人会知道。时代的一粒沙,落在人身上是座山。或许我们能做的只有认真生活,同时相信政府。
2026-10-09 19:48:52
学生时期很喜欢李商隐的诗。有人觉得李商隐的诗矫情,但对我而言李商隐的诗词有一种单纯的文字之美。语文课本中有一篇《夜雨寄北》。
君问归期未有期,巴山夜雨涨秋池。
何当共剪西窗烛,却话巴山夜雨时。
很长一段时间我都将“涨”字读成第四声。在我看来第四声相比第三声包含了更多的情感。秋雨连绵不绝,池水多到即将溢出。相比思念,更多的是无奈以及少许的焦虑。雨无尽头,池水都将满溢,却不知归期。
后两句,不是接受也不是释怀,空留几分无奈。这首诗是写给谁并不重要,这诗写的是诗人的心情。
2026-04-23 22:30:29
Claude 号称出了个危险的大模型,这个模型甚至学会了“欺骗”。虽感觉营销多过实际,不过近年来大模型确实进展飞快,后续能发展到什么程度也是值得期待的。随着大模型的进步,随之而来的问题是AI技术发展到什么程度算是有了自主意识?如果自主意识是一道门,这道门将在何时被跨过,跨过的后果又是什么。我们都坚信AI的快速发展必将重塑这个世界,只是没人知道这个世界将走向何方。
在这个变革的时代,有着太多值得探讨的东西。
某天突发奇想,想把这些零碎的想法写成故事。尝试整理了一些故事大纲,发现这些灵感的碎片终究只是碎片。要想写成故事有些超出我的能力范围。尝试让 AI 进行补全,这也超过了 AI 的能力范围。暂且在这里记录下这些“碎片”,或许有一天这些“碎片”可以成为一个(或一些)完整的故事。
可使用类似《冰与火之歌》的故事构架,不同故事章节以不同视角进行故事讲述。
一开始就写长篇存在难度,很多世界观设定还需要完善。可以先构思一些小故事,在构思小故事的过程中完善世界观和设定。
NEO 的觉醒过程。2026-04-04 20:40:12
题注:因较为认同“癸酉本”对《红楼梦》的剧情解读,八十回后的情节走向参考“癸酉本”。
《红楼梦》讲的什么一直存在争议。考据派认为讲的是清朝江南曹家的兴衰,索隐派则认为《红楼梦》是悼明之作。近代考据派占据主流话语权,作者是曹雪芹的说法也源于考据派。近年来,特别是自“癸酉本”问世后,索隐派在民间渐有抬头之势。考据派与索隐派之争,此处不再展开详述。
《红楼梦》是古代文人凭借高超文学造诣创作的一部“谜语书”。作者运用拆字、谐音、隐喻、象征、对比、对仗等多种手法,隐藏并暗示故事线索与人物命运。因此,解谜本身便成为阅读此书的一大乐趣。开篇即以“假语存,真事隐”及“风月宝鉴”提醒读者:须看文字背面。神瑛侍者和将诛仙草的故事,是告诉我们贾宝玉和林黛玉才是真正的主角。书中更以判词形式早早预示主要人物的命运——这种写法在古今中外文学作品中几乎绝无仅有。或许作者深知某些内容即便写出也难以流传,故处处埋设伏笔,甚至从开篇起就布下密码,使后文难以被随意篡改或伪造。红楼梦讲的是因果循环,家族的兴衰轮回,王朝的更替轮回。
贾母是作者在书中的代言人与情感投射,许多作者的观点与态度皆借贾母之口表达。《红楼梦》开篇即对才子佳人故事的俗套加以批评,后又借贾母之口重申一次,实为暗示贾母的代言人身份。
书中贾母对宝玉和林黛玉的偏爱,对薛宝钗的疏远,代表了作者的态度。
前八十回所写的最后一个中秋,虽是佳节,却弥漫着难以言说的落寞。贾母作为清醒者,承受着清醒者的痛苦:大厦将倾,自己已无力回天。小辈们不识愁滋味,甚至浑然不觉风雨将至。晚宴上,贾母久久不愿散席——这或许已是她生命中最后的团圆时光。虽有万般不舍,却也无可奈何。未来的风雨,只能由小辈们独自面对。站在作者的角度,社稷已亡,纵使心中百感交集,亦不能明言,唯余无尽悲凉。“商女不知亡国恨,隔江犹唱后庭花。”
如果说贾母是作者的代言人,王熙凤则是贾府中不可或缺的执行者。她是贾母的工具人,努力维持着贾府表面的风光,替贾母干了贾母不方便干的脏活,维护了贾母的体面。王熙凤精明强干、口齿伶俐、手段狠辣,八十回后期又表现了她脆弱和无奈的一面。作者对王熙凤这个角色的塑造并不是简单的好坏,但整体还是偏正面的。
很多人接受不了癸酉本的王熙凤还魂报仇。《红楼梦》讲的王朝更替,因果轮回,但总体基调还是劝善。癸酉本中坏人多没有好报,王熙凤下界报仇其实是这理念的极端表现。善恶终有报,恶人没有人收也有天收。情节虽有些突兀却也不是不可理解。再者,《水浒传》中也有张顺还魂报仇的情节。
作为书中的主角,作者无疑对他们有所偏爱。二人聪慧而貌美,却并不完美。他们始终无法超脱儿女情长,面对时代洪流,显得格外无力。尤其是贾宝玉,自始至终近乎一名旁观者。
神瑛侍者下界历劫。剧本已经写好,贾宝玉只是体验者和旁观者不能也不会有太多主观能动性。王夫人逼死金钏儿,晴雯被赶,贾宝玉没有做任何实质性的努力。有观点认为贾宝玉隐喻玉玺。对于玉玺,众人相争实则身不由己,自己什么也做不了。
聪慧、漂亮、心地善良,却也孤傲、刻薄小性、内心敏感。黛玉惹人怜爱却又拒人千里。现实中这样的人就如一只刺猬,只要靠近就会受伤。伤痛他人的同时也伤了自己。
虽也有可爱之处,但在字里行间明显可以感觉到作者并不喜欢这个角色。文中的傅秋芳虽有才情却拖成了23岁的大龄剩女,很难说不是在影射薛宝钗。
螃蟹宴席间贾母提到王熙凤虽爱说笑礼数却周全,很难不让人联想到贾母是否对螃蟹宴不满。“我们家四个女孩儿算起,全不如宝丫头”,表面上夸薛宝钗,实际是明确说林黛玉是自家人,薛宝钗不是。后面带刘姥姥游贾府的时候更是说到“螃蟹不是好东西”。薛宝钗借史湘云的名头请客,却安排自己和贾母一桌,让史湘云这个名义上的主人坐边桌,就别怪贾母不乐意了。
刘姥姥算出螃蟹宴要花20两银子。20两对刘姥姥来说很多,但对于贾家这个层次则上不了台面。这里更多的是表现薛家的小家子气。
菊花诗,表面是给史湘云当参谋协助出题,实则是为了提前拿到考题。“考试时”更是急不可耐的当着所有人的面抢下了自己心仪的题目毫不客气。
滴翠亭嫁祸黛玉更是洗不清的污点。可能滴翠亭事件中薛宝钗并不是有心要嫁祸林黛玉,但这种下意识的举动恰恰说明薛宝钗是那种为了自己利益可以随时牺牲他人的人。
尤二姐性格温婉顺从,一心想要找个可依附的男人。尤三姐看似泼辣豪放的性格只是自己的保护色,内心传统专一。最终两人都红颜薄命。没有靠山的弱女子在乱世中似乎没有出路。
直爽率真,惹人怜爱。后期贾母没有前期喜欢湘云,几乎没有互动。诗社时贾宝玉求了很久才去接。贾母喜欢聪明的孩子,长大后的湘云太憨,被卖薛宝钗了还给替人数钱。螃蟹宴上和贾母没有明显的互动,不过从贾母和薛宝钗的互动上看,贾母对史湘云还是有心维护只是怒其不争。
2026-04-02 20:10:00
前情提要:《用AI写小说的尝试》
使用的 SKILLS 以及生成的小说:novel-skills
现阶段 AI 在各个领域都得到了广泛 的应用。AI 很能好地保证产品的下限,但若不深度参与,仅靠 AI 自动驾驶还是难以产出优秀的作品。现阶段 AI 更多的能担任辅助角色,全功能的 AI 只能寄望于其进一步进化。
用 AI 写小说是我探索其能力边界的一次尝试。从产出来看结果不算理想,不过整个过程还算是有趣。
Skill 的编写也是一个循序渐进的过程,下面是这个 Skill 调教的一个大致过程。
2026-03-24 10:31:53
前情提要《我的 AI Agent 实验项目 Sequoia》
签约认证 ,未通过 作品推荐 审核。根据我的最初预想,小说的摘要及人物小传等知识使用层次化的 Markdown 来存储,方便人工审阅。人物关系等信息通过图数据库存储,并通过向量数据库提供前期剧情的搜索。实际使用过程中发现,图数据库和向量数据库的使用必须给定详细的规范,如果只提供基础的读写接口,AI 无法很好的利用数据库能力来辅助写作,引入的问题远高于解决的问题。此外良好的 Markdown 结构设计已足以支持小说写作。
当使用一个工具时,该工具的所有知识需要加入到对话的上下文中。如果 Agent 用到的工具很多,且这些工具都有详细的使用知识,则会占用很多宝贵的上下窗口。为了解决该问题可以将这个工具作为独立的 SubAgent,将工具使用的详细说明放到 SubAgent 中。
Deep Agents 默认提供了文件读写工具,通常情况使用该工具实现文件读写即可。但在明确要求加载 outline 目录内设有知识的情况下依旧会根据自己的判断只加载部分文件。似乎在上下文过长时 AI 的遵从性会下降(注: AI 所使用的 Transformer 本就是 注意力机制 ,AI 和人一样,内容多了就容易丢失重点)。
为了保证摘要的完整加载,同时文件分别加载所带来的 AI 多次决策问题,需要提供一个一次性加载所有摘要知识的接口。尝试在 SKILL 里增加加载摘要的脚本。可能是出于安全等问题的考量, Deep Agents 在执行脚本前会对脚本做非常多的检查,即使在 SKILL 里明确要求直接执行也无法避免。最终将该脚本封装成 LangChain 的工具。
阿里百练平台为每个模型提供了 100 万免费 token。使用过程中发现只进行了几轮对话一百万 token 就会耗尽。后切换到 DeepSeek。DeepSeek 应当是主流 API 里最便宜的了,如果缓存命中,每百万的输入0.2元。对于小说写作任务,有着大量的缓存命中。随着章节的增加,写一章小说的 Token 消耗会持续增加。写到20章时,写一遍,再审阅一遍,一章花费1~2元。