将信息「视为人」也许过于抽象，不妨换到人类的视角，运用第一性原理来论证一下，为什么必须摒弃将信息拿来「交易」的思维。

实体物品 可被交易，因为在交易过程中，这件物品完成了「易手」，从而产生了清晰的产权更替。

现在请仔细想想，信息能易手吗？也能，但前提是我们发明出针对性记忆消除术。\

https://twitter.com/oasisfeng/status/1756658362438361594

既然人类还尚未发明出记忆消除术，那么信息就实难完成传统意义上的「易手」，产权的更替也就缺乏实践基础。

通过引入「知识产权」的抽象概念，虽可在法律框架下借一系列人为定义的规则界定和约束信息的产权，但由于获得信息的收益相较于限制传播的成本具有压倒性优势，知识产权就势必执法成本高企。\

最近开始尝试用 GPT 辅助写书。然后意识到，这个工具若要发挥出真正威力，整个写作习惯都需要进行范式迁移。

过去写书是先立个提纲，然后逐章逐节码字，写完之后再反复推敲调整。所以第一遍的成文基本决定了整个章节 80% 的行文基调。

用 ChatGPT 虽然也能勉强这样玩，但现在你有了另一个高级玩法。\ 虽然 GPT 码字的过程和我们的习惯一样，也是从前往后逐字推进。但效率上的差异，决定了它可以运用一种人类难以企及的范式。

文字生成的不确定性，既是 GPT 无法避免的短板，也是它最大的优势。第一遍成文，顶多只能达到 20% 的预期，还远达不到可以开始推敲调整的程度。接下来首先要做的是反复对焦。\

最近看到 George Gilder 的新书 "Life After Capitalism:
The Meaning of Wealth, the Future of the Economy, and the Time Theory of Money"。

读完序言，就已经强烈感受到 Gilder 在书中表达的观点与我的研究思路惊人的一致，这给了我极大的鼓舞和敦促，我决定开始用文字写下我的研究并逐步发表。\ 书中表达了 Gilder 对构建「信息经济学」的几个基石性见解：

* 财富就是知识
* 增长就是学习
* 信息就是意外
* 金钱就是时间

你没有看错，他说的绝非「知识就是财富」，亦非「时间就是金钱」，而恰恰是相反的意思。

这两个看起来可能有些惊世骇俗的理论，正是十年前推动我「弃理从文」的坚定信念。\

试驾了一下 AgentGPT，给它安排了一个任务：收集关于 "distributed currencies issued by individuals" 的学术文章并摘要总结。

当它煞有介事的分解出 3 个任务开始执行后，我被娃叫去辅导作业。回来一看，好家伙，这都已经派生出 30 多个任务了。粗略翻了一下，深刻感受到来自官僚主义的暴击……😱\ 一开始，它的确是去搜索了相关的学术文章，并且进行细致的摘要总结。但可能是意识这么简单的任务实在无法体现其强大实力，就开始自作主张加菜了……

先是动用「情绪分析」判断作者的基调和态度，然后觉得还不过瘾，又自主立项开发新系统，根据引用次数、影响因子和出版日期等因素，识别文章相关性。\

最近打着 AGI 旗帜的项目层出不穷，让人恍惚觉得 AGI 时代快要到来。个人看法，今天的 AI 技术领域距离 AGI 还有一个尚未突破的重大瓶颈。

AGI 要具备类人智能，就必须拥有「持续学习」能力。反观当下的 LLM 领域，对 LLM 的训练类似于演化对 DNA 的塑造，这是适应，而非学习，更不用说持续学习了。\ 学习是大脑机能，是随着各种 输入信号、指令反馈 而不断塑造神经元及其连接方式的过程。眼下这些训练出的 LLM，本质上还是静态的 AI，所拥有的能力和经验都是无法持续塑造的（直到被重新训练），更不用说因为经历差异而塑造成不同个体。

业界在从两个方向上尝试克服这一瓶颈：训练方式 和 记忆反馈。\

基于大模型的 AI，真正值得人类忧虑的，并不是科幻作品中表现出的那种机器与人类的正面冲突。

相反，我们可能会创造出一个隐身于食物链顶端的新物种，但在未来很长时间内，人类也许都无法感知到它的存在。这种认知上的差距，甚至比人类与鱼类的认知鸿沟还要大得多。

这一切都要从「能力涌现」说起。\

https://twitter.com/oasisfeng/status/895479426812477441

OpenAI 的创始人 Sam Altman 曾提到，ChatGPT 相比之前规模较小的模型，开始出现了一些意想不到的能力。这并非采用了针对性的训练或语料，而是在模型规模达到一定量级后「自发涌现」的。

ChatGPT 最为人所熟知的涌现能力是「推理」。过去人们通常认为推理能力与语言关系不大，而是源于其它进化因素。\

ChatGPT 新推出的插件机制，在普通用户眼中，或许只是又一个引入了插件机制的产品。然而从开发者的视角来看，其中的实现机制是颠覆性的，它有着解决我思考了很多年的「去中心化互联网的互操作性难题」的潜力。

这一切的缘起，还要回望 Web 2.0 时代，那是一个基于 Open API 创造 Mashup 的黄金年代。\ 21 世纪之初，交互式互联网兴起和蓬勃发展的原始时代，几乎每一个新兴的互联网应用，都在响应「开放」的互联网精神，推出各自的 Open API。很多应用也将对接其它 Open API 作为自己的一大潮酷卖点。

这背后，是一个个深受开放文化熏陶的开发者，在孜孜不倦的用代码和汗水搭建起通过 API 互联的桥梁。\

为什么各类 大语言模型 都免不了「一本正经的胡诌」？就连最富盛名的 GPT-4 也依然没能解决这个问题。如果我们切换到 LLM 的思维模式，这个问题其实就不难理解了。

首先，现阶段的 LLM 通常使用「困惑度」来衡量模型的好坏。\

https://twitter.com/oasisfeng/status/1600853147404017664

简单来说，「困惑度」是对句子分词后，模型通过前序字词预测后续字词的准确度。不严谨的讲，就是一个句子读起来「自洽」的程度。

鉴于各家训练 LLM 时，困惑度通常都是核心指标，所以训练出来的 LLM，底层的「本能」就是像训练语料那样「把话说圆」。至于说的对不对，则需要通过其它辅助维度来提升。\

《财富》杂志披露的 OpenAI 股权设计引起了我强烈的好奇心，正巧眼下有一个投资 OpenAI 股权的机会，打算拿真金白银来换取一个可以近距离持续关注和了解 OpenAI 后续发展进程的机会。

也顺便借尽调的机会进一步窥探一下 OpenAI 这个股权设计的更多细节。

https://twitter.com/oasisfeng/status/1036656928347250689

昨天给项目方作的一个评估，分享部分摘录。

OpenAI 和 DeepMind 作为全球 AI 顶流，分别下注了两个通向 AGI（通用人工智能）截然不同的道路。

DeepMind 认为大量不同领域的"模式学习"是人类进化出智慧的必经道路。所以它们不断在各个领域尝试以机器学习及强化学习掌握范式，希望从中沉淀出泛智能。\

使用半年后，感觉很有必要推荐这款「锁盒」给正在装修的推友。
uland.taobao.com/coupon/edetail…

集 指纹 和 微信小程序（蓝牙）开锁于一体。经常开锁的人（业主、装修现场负责人）可录入指纹；短期或偶尔开锁的工人师傅可通过微信小程序授权和管理。

￥208 的价格，半年下来多次 OTA，不断带给我新的惊喜。\ 这款锁盒设计巧妙的一点是，它本身无需联网（所以成本大幅降低），开锁通过指纹或者蓝牙（微信小程序），而所有的授权管理都在云端。

我的用法，是把装修钥匙放进锁盒，锁盒临时装在门口。需要临时授权时，提前通过微信把锁盒的二维码发给对方，对方只需识别二维码就可以申请开锁权限，无需到现场。\

最近读到瑞信 Zoltan Pozsar 的三份「战争系列」报告，感叹这哥们儿的「第一性思维」实在厉害，然而他给出的货币政策建议已经不能用激进来形容。

如果这代表了华尔街金融精英们的真实想法，那实在太惊悚了……

[1] wallstreetcn.com/articles/36561…
[2] xnews.jin10.com/details/98045
[3] xnews.jin10.com/details/99131 「我们必须制造“L”型大衰退来减缓通胀；我们必须产生新一轮负面财富效应来降低需求，使其更加符合新的供应现实」

细想了一下，这似乎的确是一条出路（不确定是不是唯一出路），但他认真思考过推动这种货币政策的潜在政治后果么？还是说华尔街的金融精英已经铁了心甩给美国政府去承担这样的政治后果？

遍刷杭州博物馆计划今天进行到「杭州南宋官窑博物馆」，原本以为这趟行程会比较乏味，没想到在博物馆的临时展厅里发现了一个比较意外的展览，各方面都远超预期，尤其在官窑博物馆的衬托下。

首先吸引眼球的就是这个「网文体」的展厅入口。没错，正是电影《倩女幽魂》里那个让人魂牵梦绕的「兰若寺」。 鬼寺、古墓、经典香港灵幻爱情片…… 还没踏进展厅，就已经让人浮想联翩，被吊足了胃口。更没想到的是，整个展览无论是策展的创意，还是内容的生猛，都远不是这点小小八卦所能比肩的。

展览叙事采用了当下儿童知识服务领域很火的「角色代入故事体」，以一个虚构博物馆新人「宋小南」的身份娓娓道来。

SARS-CoV-2 简直堪称冠状病毒发布以来的一个里程碑版本！不仅修复了早年 SARS-CoV-1 版本几乎所有的明显 bug，还大幅度增强了后台保活能力……
scmp.com/news/china/sci… 继 肺部、免疫系统、生殖系统 之后，又有报道显示 SARS-CoV-2 还会攻击「大脑」……这简直就是对人类最脆弱环节的全方位系统攻击。

在对病毒的研究和了解尚未成型前就鼓吹「群体免疫」，搞不好就重蹈当年「沙利度胺」的覆辙，让不止一代人不得不在后遗症的痛苦中挣扎生活……
wsj.com/articles/coron…

发达国家每一个（在收入上）「受人尊敬」的行业背后，都有一个庞大的利益共同体，他们齐心协力提高职业的准入门槛，并把服务流程不断复杂化，再为这个领域赋予神圣的意义，从而建立起一个深度嵌入社会的运转体系。一方面创造了很多就业岗位，另一方面也成功把这项服务的开支植入了社会全民的生活预算。 从前以为「律师」和「检察官」是针锋相对的两个群体，后来学过《法律学通识》，看了"The Billions"，才明白两者关系之中，合作远大于对立。甚至在矛盾变得表面化时，连法官也要出来维护团结，因为法律的神圣性远高于其中个体的利益冲突。

只有这样，法律人作为一个整体才能成为社会中不可或缺的角色。

最近给 Model 3 升级 2019.36 版本后，小试了一下 #Autopilot，没想到第一次测试就来了个完美的路口左转。

当然，目前 Tesla 尚未上线自主左转的能力，所以前导车辆仍是必要条件。虽然以前偶尔也能在小路上左转成功，但在有四车道的主干道路口肯定没戏。

继续见证自动驾驶的演进~

@vincent13031925 看了最近大量涌现的 Tesla #FSDbeta 视频，一个直观感受是 FSD 在城市道路的驾驶风格朝着人类老司机迈进一大步。

Autopilot 基本只认道路线，遇到挡道的东西，不是减速刹停就是直接撂挑子。要是道路线不清晰或紊乱，简直就六神无主了。FSD 已经具备相当的机动意识，为避开单车，压双实线也是常事儿。

在通过内部渠道艰难推动了两年之后，Google 终于在 Android Q 的 CTS 中加入了「多任务界面中划除任务的操作不得杀死应用」这一强制规范。这也是尽管很多用户抱怨，绿色守护也坚决不加入「划卡杀应用」特性的根本原因。不能让国内厂商盲目模仿 iOS 设计扭曲了用户对 Android 关键 UI 操作的正确理解。 以下是统一答疑。

Q：那以后如何杀死一个应用？
A：应用是人类面对数字世界的可交互程序形成的一个想象实体，不同于可被生理终结的生物体，想象的实体只能被忘却。
（正经回答：首先得明确要杀死的主体，是进程、状态，还是开发者？其次，杀只是手段，而不是真实需求，你需要好好想想为什么要杀应用）