揭露世界本质的50本必读书单（顶层社会最怕你看的书） 一、经济学类（建立认知，读懂经济逻辑） 1. 《小岛经济学》：用生活化场景讲透经济学底层逻辑，入门无压力，不用死记硬背，轻松get核心知识点 2. 曼昆《经济学原理》（含宏观、微观两册）：经典入门教材，知识点系统，适合想系统了解经济学的人 3. 《资本论》：读的时候建议保持独立思考，不盲从、不偏激，理性看待其中的逻辑和观点 二、人际关系&性格完善（修心、处关系必备） 1. 约翰·辛德勒《病由心生》：帮你看清自己逃避问题的根源，搞懂性格与情绪、健康的关联，学会接纳自己、释放情绪 2. 《少有人走的路·心智成熟的旅程》（优先读第一册）：读完会有强烈的启发感，能获得改变自己的动力，帮你慢慢变得成熟 3. 《乡土中国》：拆解中国人情社会的底层逻辑，看懂人际交往中的规则和潜台词，相当于“人情社会生存指南” 三、人性&社交规律（读懂人心，少走弯路） 1. 《社会心理学》：不用死记硬背理论，读一半就能看懂身边人的行为逻辑，明白很多社交现象背后的原因 2. 《被讨厌的勇气》：专治内耗、自我怀疑，帮你摆脱他人评价的束缚，活得更通透、更自在 3. 《影响力》：拆解日常行为背后的心理逻辑，核心就是三个关键点——互惠、承诺一致、社会认同，看完能读懂很多隐性社交规则 4. 卡耐基《人性的弱点》+《羊皮卷》（旧版更有味道）：没有复杂话术，全是最实在的人际交往底层逻辑，读完像打开了新世界 5. 《非暴力沟通》：不是教你“套路”，而是教你接纳自己的情绪，用更舒服的方式表达需求、排解情绪，不委屈自己，也不伤害别人 四、自我提升&迷茫破局（找方向、提认知） 1. 《认知觉醒》：几乎看过的人都推荐，读完会有“开窍”的感觉，帮你理清自我成长的方向 2. 《思考，快与慢》：教你合理分配脑力，避开思维误区，不管是工作还是生活，都能提升决策效率 3. 《活出生命的意义》：不用华丽辞藻，却能帮你在迷茫时找到支撑，明白“努力”和“存在”的价值，读完很有力量 五、历史类（以史为鉴，拓宽格局） 1. 《明朝那些事儿》：不枯燥、不晦涩，既能了解明朝历史，还能从人物故事里学到坚持、隐忍、谋略等品质 2. 《资治通鉴》：经典史书，读懂历史兴衰规律，不管是做人还是做事，都能获得启发 3. 《史记》：史家之绝唱，读懂中国古代社会的运行逻辑，了解古人的生存智慧 4. 陈寅恪《魏晋南北朝史讲演录》：深入解读那个时期的社会结构，视角独特，适合想了解古代社会形态的人 六、法与社会学（建立规则意识，提升思辨力） 1. 《洞穴奇案》：14位法官的思维交锋，每个观点都有道理，却又相互反驳，跟着思考能明显提升思辨能力 2. 朱苏力作品3部： - 《法治及其本土资源》：不直接给答案，而是引导你思考“规则”的意义，打破固有认知 - 《是非与曲直》：对国内经典案例的深度剖析，观点犀利，能刷新你对“公平”和“规则”的理解 - 《大国宪制》：结合历史，讲透制度背后的逻辑，比单纯讲理论更易懂 3. 刘星《西窗法雨》：每篇都是短篇小文章，用通俗的语言讲西方法理，不用死记硬背，慢慢读能收获很多 4. 《法槌十七声》：西方经典庭辩实录，读起来很过瘾，能直观感受到法律辩论的魅力 七、逻辑学（理清思路，不被误导） 1. 《普通逻辑》（编写组编）：基础入门，适合零基础，帮你建立清晰的思维框架 2. 《逻辑学导论》：系统提升逻辑思维，不管是思考、表达还是做决策，都能用到 八、人生认知突破（读懂自己，接纳成长） 1. 《自卑与超越》：不用害怕自卑，它其实是推动你进步的动力，书中对人性和成长的分析，能帮你更好地认识自己 2. 维克多·弗兰克尔《活出生命的意义》：作者亲身经历过绝境，把痛苦转化为力量，教你在困境中找到生存的意义，治愈又有力量 3. 叔本华《人生的智慧》：大师晚年的总结，全是实在的人生建议，没有空洞的道理，读完能静下心来思考自己的生活 4. 《沉思录》：适合迷茫、焦虑的时候读，文字平静有力量，能帮你稳住心态，找到内心的平静 5. 毛姆经典作品（《人生的枷锁》等）：跟着书中的故事，看懂人生的不同选择，慢慢找到自己的生活节奏 九、自我提升实用书单（针对性突破） 1. 《当下的力量》+《福格行为模型》：帮你摆脱内耗，把想法落地，养成好的生活和工作习惯 2. 芒格《芒格之道》+ 瑞·达利欧《原则》：顶尖决策者的思维方式，不管是做事还是做选择，都能给你启发 3. 笛卡尔《方法论》+ 培根《新工具》：帮你打破固有思维，学会用更科学的方式思考和解决问题

《 变成更好，更自由的自己 》 引用的这篇文章是我今天读到很有共鸣的一篇文章，尤其适合KOL这个赛道。不管你是否打算做KOL，都非常值得花点时间琢磨。 如果你用小红书，你会发现这哥们 @thedankoe 已经成了很多博主特别追捧的对象（养活了很多学习号😂😂）。 不过有一说一他是有干货的，在个人品牌和数字创作者领域非常有见地，也相当成功。 反鸡汤，反主流教育/工作观，很戳“不想一辈子打工的当代年轻人”。 好了，说说昨天他这篇长文说了啥。 ~~~~~~~~~~~~~ 拥有多种兴趣不是弱点，而是当今时代（他称为“第二文艺复兴”）的超级优势。 不要浪费未来2-3年去强迫自己“专注单一领域”，而应该把多种兴趣整合成一份有意义、可赚钱的生活方式。 下面是文章主要观点的提炼（对应原文7大板块）： 1⃣专家时代已经不再吃香 工业时代推崇专业化（像工厂流水线），但这导致人变得愚蠢、依赖性强。
 真正成功靠三点： 自我教育（自己主导学习） 自我利益（追求真正对自己和他人有益的事，而不是公司/系统的利益）、 自给自足（不把判断权、学习权外包给别人）。
 这三者自然催生“通才/泛化者”（generalist），他们能跨领域整合想法、快速适应，而纯专家容易被取代。 2⃣我们正处于第二文艺复兴，抓住机会
 像印刷术引发了文艺复兴一样，今天的互联网、AI让知识极度廉价、任何人一生都能掌握多领域。 
多种兴趣会产生独特的“视角残留”（residue），形成别人（甚至AI）模仿不了的交叉洞见，这是你最后的护城河。
 例子：达芬奇不只画画，还搞工程、解剖；现代人结合心理学+设计、销售+哲学、健身+商业，就能创造别人想不到的价值。 3⃣如何把多种兴趣变成可持续赚钱的生活
 需要一个“容器”（vessel）把兴趣整合起来 → 成为创作者（creator）。
 把社交媒体当成“公开做笔记”的地方，学习过程本身就是内容。
 吸引注意力 → 卖产品（课程、系统、软件等），而不是找一份压抑兴趣的工作。
 这样学习=研究、工作=创作，自由度极高，还能快速试错、推出新产品。 4⃣把自己变成一门生意
 创业不再需要大资本，只需笔记本+网络。
放弃“技能型路径”（学一门技能→教→卖，容易变成新9-5）； 选择发展型路径： ◦追求自己的目标（打造个人品牌） ◦分享学到的东西（内容） ◦帮别人更快达到同样目标（产品）
把自己当成客户画像，帮“过去的自己”解决问题。 5⃣品牌 = 一个环境/世界
 品牌不是头像+简介，而是读者3-6个月后脑海中积累的对你的整体印象。
 它是你的人生故事、世界观、哲学在所有触点（帖子、Newsletter、页面设计等）的体现。
先写出自己的人生低谷、成长经历，用故事过滤所有内容，保持一致性。 6⃣内容 = 新颖视角
 互联网信息爆炸，胜出的靠高信号、高密度想法。 
建一个“创意博物馆”（swipe file）：收集旧书、优质博客、顶级账号的高密度想法。筛选标准：有表现潜力（别人会喜欢）+让你兴奋（自己真感兴趣）。
 练习：把同一个想法用1000种不同结构写出来（钩子、列表、故事等），提升表达力。 7⃣系统就是新产品
 现在人们不想要泛泛的解决方案，他们想要你的独特系统（你自己验证过、迭代出来的方法）。
 例子：Dan Koe 的“2小时写作”系统，就是他解决自己内容创作难题的实验结果（收集想法→模板→跨平台复用→Newsletter为核心）。
 系统是个人经验的结晶，很难被复制。 总结一下，Dan的意思是： 把好奇心、多种兴趣通过自我教育 → 公开分享 → 打造系统 → 卖给同频人群这条路径，变成自由、充实又有收入的生活方式。 ~~~~~~~~~~~~~~ 我非常赞同这个思路，原因在于能支撑我多年如一的学习，分享的重要逻辑就是上面的这一条。 币圈认知更替速度非常快，你真想学几乎每天24小时全部投入进去都学不完。我对Defi，对交易，对项目投研，对Vibe Coding等知识的学习基本都是自我教育。 但如果我想要输出给更多的读者，我需要把自己学习的东西系统化，印证有效，然后才能公开分享出去，并逐步沉淀为自己的铁粉群体。 大部分收益我依然来自于自己学习体系的投资和交易逻辑，但分享后带来的额外收益会让我更愿意投入到自我学习这个循环里，并试图做的更好。 而且这个循环让我能享受自由充实且有收益的生活方式，让我很乐在其中。 他文中的1/2/3/4 都是我已经有做到的，但5/6/7 我还有待提高。 “品牌不是头像+简介，而是读者3-6个月后脑海中积累的对你的整体印象。” -- 我兴趣很杂，到底我应该如何更进一步凝聚读者们对我个人品牌的印象？ -- 需要思考。 现在AI的平民化，便利化，让“超级个体”更加容易成为之前一个企业所能达到的规模和影响力。我们的确处在第二个文艺复兴的黄金节骨眼上。 我最近几个月远比过去几年焦虑，焦虑的不是如何赚钱，而是如何在这股浪潮里不被淘汰下去。 Dan Koe这篇文章帮助我把过去一些思路理的更清晰了，希望也能对你们有所帮助。 2026，我们一起变的更好

#数字游民和自由职业# #从产品经理到基金经理# #聊聊这些年的职业选择# 晚上搜索微信聊天记录，发现离上一个命运小齿轮转动正好三年了，不困我就码码字。 在上班之前，确实有点天真，认为靠自己的劳动，创造价值挣钱才是社会的主流。 在不上班之后，闲下来真正去面对面了解其他行业的赚钱方式。才发现在国内能年入百万的工作里，称得上“干净”的极少极少，互联网大厂的精英们才是少数幸运儿。 撒谎蒙骗，推卸责任是很多工种的常态。 以权谋私，利益勾兑是富人的主流。 比如一个运营商的普通工作人员，他可能是好父亲、好丈夫、好邻居。但当他给你推销靓号套餐，但又对你隐瞒违约金的时候，他就是一个职业骗子。这既是他工作的需要，也是刻意培训的结果。 再比如你在小县城里把生意做到一定规模，就无可避免需要找到分管的领导，需要建立关系，求人办事。这对生意人来说是常识，没有任何例外。 没有这么具体又确定的认识之前，我知道自己厌恶这些潜规则，能做到的也只有努力逃避，逃避这些我称之为“傻逼事情”的事情。 按这个标准，我没法适应体制内，肯定有傻逼领导。没法适应大厂，躲不开派系之争。没法适应所有传统行业，那里不得不忍受甲方刁难。 那也许剩下只有扁平化的初创公司 + 互联网行业？ 比较幸运，正式工作的第一家公司感受不错，一待就待了六年。 我也不想当咸鱼，但确实没什么方向。期间除了打工收入，靠运气赚到过一些小钱，但在上海房价面前仍旧过于渺小。 更有点不服气，自认为一直没有丧失好奇心，在保持学习这件事情上，做得比大部分人都努力。我看各种经验分享，研究效率工具，了解认知心理学，尝试提高自己的方法都试了。 为什么在挣钱一途上还是毫无进展？ 当然跳脱出来，客观上说开局一团糟，农村家庭、垃圾本科、没有专业能力壁垒。哈哈哈你还敢不服气，那加上心高气傲。 在无数个日夜焦虑，明知自己要做点改变，但又不知道作何改变的时候。还是运气好，直属领导让我看看区块链的东西，了解一下 DeFi，那我就去了。 20 年 9 月，开始做调研，当时市面上的中文资料没这么多，从旁白君的科普视频看起。基本上把市面上的主流白皮书都啃了一遍，然后跟着操作了解逻辑。 花了一两个月时间做完这一切的时候，我意识到这是一个新行业，大家都不懂，所有人都在同一起跑线。 以及，这里面，有钱！ 我迫不及待地和周围的朋友分享这个新行业，用我的话告诉他们这里面的玩法和逻辑，虽然听和讲都很开心，但是有所行动的人少之又少。（那段时间我对行业的理解，基本浓缩在 《白话：区块链“稳定币挖矿”是什么》 这篇入门文章里） 不止是朋友，我发现同在公司的、一起接触新行业的其他人，似乎也认为这是机会，但好像没有实际的行动。 正巧，那阵子推友 Maple 带我玩港股打新。我把这两个新事物放在一起想时，找到了我真正的“天份”（如果我确实有的话😂）。 那就是 —— 在回报不明朗的情况下，先努力的天份。 港股打新，我手动注册了 50 个券商账户，觉得不够，又拿太太的身份注册了 50 个，尤不满足，再拿家人的身份注册了 50 个。 注册的过程枯燥、乏味、无聊、会遇到看不懂的意外，但我对“没钱”的不服气，足以支撑我一遍一遍一遍地做下去。 学习 DeFi 的知识也是一样，重仓的第一个币是 BUSD，我会愿意在买之前真正搞懂它到底是什么、注册人生中第一个海外信托、花几周时间跑通整个流程、学习怎么看资产信息披露。 搞不定，就抓抓为数不多的头发，再来一次。 意外地顺利，之前折腾过的所有“没用”的东西，在这里好像忽然都对了。魔兽世界地精、科学上网、折腾数码、研究软件、小 PM 要懂的程序实现逻辑和业务逻辑，每件事情都有用，没有一件浪费了。 DeFi 项目对我来说像是一个个新游戏，只要和所有人一起从新手村出发，阅读游戏规则，琢磨把游戏打好，就能爆金币。 就连性格里无法变更的“风险偏好保守”，在这里好像也变成了优势，让我躲过一次次 RUG，一条血槽玩下去。 趁着半轮牛市，缓慢地把打工积蓄攒成了第一桶金。当有远程工作的机会时，我选择了人生中的第一次跳槽。 先转个行，去一家 Crypto 硬件钱包公司做 PM。 这家公司的 PM 都非常强，产品负责需求、文档、原型、UI，甚至有好几位产品经理直接上手开发，都有独立开发者水平。 我意识到自己对做产品没有这么高的热忱，也几乎永远达不到他们的水平。做产品时，调研业务，了解一个事物的逻辑和技术实现是我喜欢的，但是扣原型和交互则完全不想碰。 那时我的副业是做 DeFi 和 Crypto 套利，收入已经稳定半年两倍于工资了，并且要做的事情就是学习、研究、找最佳策略、预想意外情况做风控。一次次不断的正反馈，做交易比做产品更开心。 很幸运地，大约半年之后，行业大裁员我顺势免费了，拿到人生中第一个 N+1 😂 之后开始全力投入副业，试图把交易变成我的主业。果然上班耽误挣钱，时间自由带来更多的尝试机会，我越发想知道专业人士是怎么做的。 虽然从推特上认识了不少行业内的人，但 I 人从未线下社交，也就无从进展。还是一个老同学拉我认识了一些 Crypto 圈内人，见面聊了几次 DeFi 相关的业务。一来二去，用懂 DeFi 的 PM 这个交叉技能，转职成为一家 Prime Broker 的基金经理。 先转行，再转职，看来是可行的。 一边是帮机构管几百个 BTC 做 DeFi 和 Crypto 套利，一边组队是从无到有搭建一套 MEV 基础设施。 管很多钱心慌吗，竟然还行？因为我管自己的小钱的时候就是这样做，知道自己在做什么，知道风险是什么，知道了解能了解的一切，知道风险永远发生在我不了解的地方。踏实地尽人事，已经不易。 更多的是收益率降低时的极度焦虑。熊市收益下降、DeFi 机会减少、小机会撑不起资金容量、更多时候无法灵活试错，看起来管理机构的钱看起来有点无聊了。 另一边的工作，也花了半年时间，和小伙伴一起验证了 MEV 赛道在熊市难以盈利，我也不愿意花更多时间在这上面。于是交上一份详细的测试结论，辞职了。 这次恢复无业之后，已经不再想上班了。我喜欢做灵活、自由、属于自己的小事。 用自己的钱做套利，焦虑缓解很多。更重要的是，即使市场这么熊，依旧在持续涌现一些机会。这对我来说就像是游戏里的一个个新任务，我得第一个领取它再说。 即使大部分时候任务奖励降低了，但经验值奖励还在，暂且还能提供不错的现金流。这样我可以佛系一点，把重心回归生活做一些更重要的事情。 故事就讲到这里，回归开头，我认为这个 Crypto 行业是什么样的。 矛盾的一头，极少数真正相信“去中心化”的人在这里，“去中心化”是一件我认为正确的事情。又好、又正确。 矛盾的另一头，我悲观地认为它不会成功，这里绝大部分人是骗子和赌徒。骗子获得了巨大的收益，赌徒贡献了全部的利润。在我刚了解这个行业时，我的 BTCÐ 仓位是 10%，或者说我有 10% 的信心认为它会成功，现在我的仓位是 1%。 我在这个赌场里，自处的方式只有：我不撒谎，也不骗人，谁要来赌，我陪他玩。和所有其他赌徒一样，我公平地参与这个游戏。 --- 很遗憾经过这么多好运，还没有暴富故事。 希望你的运气也好一点，遇到“忽然都对了”的那件事。

强烈推荐大家看看DeepMind CEO Demis的最新判断。 真的，Google DeepMind 的 CEO Demis Hassabis 每一期访谈我觉得值得都花时间看看。这哥们讲东西很实在，而且通俗易懂。 早上边跑步边听完了他和 YC CEO Garry Tan 的最新一期播客。 刚刚把笔记写完，也给大家分享下。 多说一句，好多人问我这种笔记是不是 AI 写的。我说下自己的流程。 我会先完整听完播客，然后用语音输入法把感触尽量充分地讲出来，再让 AI 帮着整理初稿，最后自己逐字修改优化。 如果全部交给 AI 做总结，那等于把思考和理解的能力让渡给了 AI，对自己理解这件事其实没有任何价值。 OK，咱们进正题。 1 Demis 的态度非常明确，现在的大模型范式（大规模预训练 + RLHF + CoT）一定会是 AGI 最终架构的一部分，他不认为这会是条死路。 但要实现 AGI，还有几个关键问题要解决。这几个问题包括：持续学习、长程推理和记忆系统。 先从最容易看到的现象讲起，Context Window。 现在大模型处理长信息，最常用的招就是把 Context Window 一直撑大。一开始 8k，后来 32k，再后来 100 万 Token。听起来很厉害，但本质上是暴力堆砌。 Context Window 其实就相当于人脑里的 Working Memory，工作记忆。人的工作记忆能同时装多少东西？心理学里有个经典数字，7 个左右。背电话号码能记住 7 位上下，再多就溢出了。 大模型呢？已经做到 100 万 Token。 按理说，模型的工作记忆比人大几十万倍，应该比人聪明几十万倍才对。但显然不是。 问题也恰恰就出现在这。把所有东西都塞进 Context Window 里，里面包含了不重要的东西、错的东西、过时的东西。看起来信息很多，其实是一团乱麻。 那人为什么 7 个数字的工作记忆就够用？ 因为人脑背后还有另一套机制在工作。我们记得几年前的事，记得童年的事，记得几小时前发生的事。这些都不塞在工作记忆里，而是另一套系统。 具体来说这套系统是海马体，大脑里负责把新知识整合进已有知识库的那个部分。 研究发现，人睡觉的时候，特别是 REM 睡眠阶段，大脑会重放白天重要的片段，让大脑从中学习。新东西在睡觉的过程里，温柔地融进了旧的知识体系。 这个把新东西融进旧知识库的过程，就是持续学习。 模型现在没有这套机制。每一次对话结束，刚学到的东西就会忘记。下次重新打开，还是上次那个模型，没长进。 2 再聊聊长程推理的问题。英文表达是 Long-term Reasoning。我翻译为了长程。 长程推理这个词太抽象了。Demis 讲了一个特别具体的故事，听完会立刻明白他说的是什么。 他说自己喜欢跟 Gemini 下国际象棋。下棋的过程里能看到模型的 thinking trace，也就是它在那里到底想了什么。 然后他发现一件怪事。 模型考虑一步棋的时候，思考链里清清楚楚写着，这步是个昏招。但接下来，它没找到更好的走法，于是又走回这步昏招。 明明知道是错的，还是把错的那一步走出去了。 这个细节比任何 benchmark 数据都说明问题。因为它暴露的是模型缺少对自己思考过程的某种内省能力。 正常人下棋，意识到一步是昏招之后，脑子里会有一个反应，停一下，再想想。停一下、再想想这个能力，模型现在没有。它能在每一步局部判断对错，但没法基于整盘棋的局势去调整整体策略。 这就是长程推理还没搞定的样子。模型可以一步一步往前走，每一步看起来都合理，但走到后面整盘棋的方向其实是错的。它没有那种退回到当前思考的上一层、重新审视一下的能力。 说到底，模型缺的是一种内省。 3 学习、长程推理、记忆，这是 Demis 在播客里点出来的三个 AGI 鸿沟。 除此之外，他还反复提到了创造力。 2016 年 AlphaGo 跟李世石下棋，第二局走出了著名的 Move 37。那一步棋走出来的瞬间，全世界的围棋高手都看呆了。 所有人类几千年下围棋积累的经验都告诉它不该下那里，但 AlphaGo 下了。下完之后大家发现，是一步神来之笔。 很多人觉得，这就是 AI 的创造力来了。 但 Demis 说，对他自己来说，Move 37 只是起点。他真正想看到的是另一件事。AI 能不能发明围棋这件事本身。 这两件事的区别非常关键。 Move 37 是在围棋这个现成的规则里，找到了一步人类没想到的招。但围棋的规则、棋盘的形状、黑白子的对弈方式，是人类发明出来的。AI 在已有的框架里非常厉害，但能不能自己造一个框架，是另外一回事。 Demis 给了一个具体的设想。 如果给 AI 一个高层次的描述。造一个游戏，五分钟能学会规则，要好几辈子才能精通，棋局有审美，一下午能下完一局。AI 能不能根据这个描述，自己倒推出围棋？ 目前做不到。 为了把这件事讲得更清楚，Demis 还提了一个测试，他自己叫爱因斯坦测试。 用 1901 年人类已有的全部知识训练一个模型，看它能不能在 1905 年那个时间点，自己推出狭义相对论。 爱因斯坦在 1905 年那一年里，连写了几篇改变物理学的论文，后来叫爱因斯坦奇迹年。那些工作不是从已有的物理学论文里通过拼接得到的，是基于已有材料做了一次全新的概念跳跃。 爱因斯坦测试想问的就是这件事。AI 能不能做这种跳跃。 目前的大模型主要在做两件事，pattern matching 和 extrapolation。一个是从大量数据里找规律，一个是把规律往外延伸一点。但发现新东西需要的是类比推理的能力。从一个领域里抽出深层结构，搬到另一个全新的领域去用。 这个能力，模型现在还没有。也可能是有，但用法不对所以激发不出来。 4 除此之外，Demis 还分享了一个让我特别出乎意料的判断，他说未来 6 到 12 个月，真正的价值不在更大的模型，在更小的模型。 这一部分内容我反复听了好几次，确实突破我的已有认知。 不知道大家的想法，反正我自己，这一年来并没有怎么关注小模型的进展。毕竟行业的焦点就是把模型做大嘛。 那小模型的价值到底在哪？ 最直接的是成本。同样一个任务，小模型的推理价格可能只是前沿模型的十分之一甚至更少。 但 Demis 说，比成本更重要的其实是速度。 这里有一个前提得先说清楚。Demis 不是在说速度可以替代智能。 他的原话是，当小模型的能力已经达到前沿模型的 90% 到 95%，也就是已经相当不错的时候，剩下那 5% 到 10% 的能力差距，比不上速度带来的好处。 比如现在工程师用 AI 写代码，已经形成了一种新的工作节奏。一个想法冒出来，几秒之内就能看到结果，不行就改，再不行再改。 这个一改再改的循环跑得越快，做出来的东西就越好。如果每次调用都要等十秒，整个工作流就被打断了。 更关键的是，快到一定程度，工程师在这种节奏里能进入心流。一个想法、一次尝试、一个反馈、再来一个想法，思维不被打断。 这件事写过代码的人都懂，进入心流和频繁掉出心流，产出的差距是数量级的。 Agent 也是同样的逻辑。一个 Agent 跑完一个任务可能要调几十次模型，每次慢一秒，整个任务就慢一分钟。慢到一定程度，Agent 就从一个能用的东西变成鸡肋。 小模型不是大模型的廉价替代品。有些事只有小模型能做。 比如手机、眼镜、家用机器人，需要的就是一个能在本地跑起来的模型。本地跑除了反应快，还有一个特别重要的好处，隐私。 家里机器人看到的视频、听到的对话，全部在设备本地处理，根本不上云。这件事对很多用户来说不是加分项，是底线。 成本、速度、边缘部署，这是小模型的价值。 5 讲完小模型的价值，接下来一个更关键的问题是，能力被压到这么小的参数里，会不会有上限？ Demis 的判断是，目前没看到信息密度有任何理论上限。小模型的智能天花板还远没看到。 支撑这个判断的，是 DeepMind 在蒸馏这件事上的积累。蒸馏简单说就是先训练一个超大的模型，然后用这个超大模型去教一个小模型。教完之后，小模型用极少的参数，能复现原来 95% 以上的能力。 为什么 DeepMind 这么重视蒸馏？因为要把 AI 能力放进谷歌的头部产品中，前提是低延迟、低成本。前沿模型再强，每次推理花几秒钟、花几毛钱...这条路，恐怕很难走得通。 一个前沿模型发布之后，6 到 12 个月内，他们就能把这个模型的能力蒸馏到边缘设备能跑的小模型上去。这个时间表比很多人想的要快。 在很多场景中，小模型和大模型会相互配合。 举个例子，一个端到端的智能助手，绝大部分日常任务在本地的小模型上跑。智能眼镜看到的画面、家里机器人听到的对话、手机里的私人助理，模型直接在设备里读懂，不需要往云端传一遍。 只有遇到特别复杂、本地搞不定的问题，才向云端的前沿模型发起请求。 也就是说小模型在边缘做主力，前沿模型在云端做后援。 不过，这个构想对小模型的要求也比较高，它不能只会处理文字，还得能理解物理世界。 这就是为什么 Gemini 从一开始就坚持多模态，不光处理文字，也处理图像、视频、声音。 一开始这么做比只做文本要难得多，但眼镜也好，机器人也好，需要的是一个能看懂周围世界的模型，不是一个只会聊天的模型。 讲到这里，小模型这条路的轮廓就完全清楚了。它独立成立，不是前沿模型的廉价替代品，而是另一条同样重要的路。 嗯，很有启发。

上层社会最怕你读的60本书！读完你就能掌握了上层社会的命门。 一、决策与判断类 1. **《思考，快与慢》**：丹尼尔·卡尼曼经典著作，揭示大脑“快直觉”与“慢理性”两种思考模式，剖析认知偏差与决策谬误的根源。 2. **《超越智商》**：斯坦诺维奇作品，论证智商≠理性，教你通过训练“理性思维”规避认知陷阱，做出更明智的选择。 3. **《穷查理宝典》**：查理·芒格的智慧合集，收录多元思维模型、投资原则与人生哲学，是价值投资与认知升级的必读之作。 4. **《决策的艺术》**：系统讲解在信息不全、结果不确定的场景下，如何科学权衡利弊，避免沉没成本与情绪化决策。 5. **《噪声》**：卡尼曼新作，揭示人类判断中无处不在的“随机噪声”，提出“决策卫生”策略，提升判断的精准度与一致性。 6. **《别做正常的傻瓜》**：奚恺元教授用趣味实验拆解行为经济学中的非理性现象，教你避开理财、消费与人际中的常见误区。 7. **《不确定世界的理性选择》**：心理学与决策学经典，探讨在复杂多变的环境中，如何建立理性的判断框架与决策逻辑。 8. **《对赌》**：安妮·杜克将扑克博弈思维引入生活决策，教会你接纳不确定性，用概率思维提升选择的胜率。 9. **《助推》**：理查德·塞勒提出“自由主义家长制”理念，通过温和的“助推”手段，引导人们做出更符合长期利益的选择。 10. **《策略思维》**：博弈论入门经典，用生活化案例讲解博弈策略，教你在竞争与合作中找到最优解。 二、人际关系类 1. **《非暴力沟通》**：马歇尔·卢森堡提出“观察-感受-需要-请求”四步沟通法，化解冲突，建立共情与尊重的亲密关系。 2. **《被讨厌的勇气》**：以阿德勒心理学为核心，倡导“课题分离”，教你摆脱他人评价的束缚，获得真正的自由与幸福。 3. **《人性的弱点》**：戴尔·卡耐基传世经典，总结人际交往的核心法则，是提升情商、搞定人脉的入门指南。 4. **《影响力》**：西奥迪尼揭秘说服他人的六大心理学原理（互惠、承诺、社会认同等），既是社交利器，也是防骗手册。 5. **《亲密关系》**：罗兰·米勒从科学视角解读爱情、婚姻与友谊，剖析亲密关系的建立、维系与修复的底层逻辑。 6. **《沟通的方法》**：脱不花力作，覆盖职场、家庭等高频场景，提供可直接套用的话术与技巧，帮你高效解决沟通难题。 7. **《关键对话》**：教你在高风险、情绪化的场景中（如吵架、谈判）保持理性，用平等对话达成共识。 8. **《界限》**：教会你建立清晰的心理边界，既不被他人过度索取，也尊重他人的边界，守护自己的精力与情绪。 9. **《也许你该找个人聊聊》**：心理咨询师的真实案例集，展现普通人在痛苦、迷茫中的救赎与成长，治愈力极强。 10. **《我不是教你诈》**：刘墉用小故事剖析人情世故，教你在复杂社会中看清人心、保护自己，同时守住善良的底线。 三、经济规律洞察类 1. **《经济学原理》**：曼昆经典教材，用通俗语言系统讲解微观与宏观经济学基础，是零基础入门经济学的首选。 2. **《国富论》**：亚当·斯密奠基之作，提出“看不见的手”理论，奠定自由市场经济的思想根基，影响至今。 3. **《通往奴役之路》**：哈耶克经典，警告计划经济与政府过度干预会侵蚀自由，最终走向极权与奴役。 4. **《就业、利息和货币通论》**：凯恩斯代表作，开创宏观经济学，主张政府干预经济以应对失业与周期性危机。 5. **《自由选择》**：弗里德曼倡导自由市场，反对政府干预，认为个人选择与竞争是经济繁荣的核心动力。 6. **《贫穷的本质》**：班纳吉与迪弗洛基于15年实地调研，揭示贫穷陷阱的根源，提出精细化扶贫与反贫困的可行路径。 7. **《卧底经济学》**：蒂姆·哈福德用风趣案例拆解日常现象背后的经济学逻辑，让你看懂价格、稀缺性与博弈。 8. **《21世纪资本论》**：皮凯蒂用200年数据证明，资本回报率高于经济增长率是贫富差距扩大的核心原因，主张全球财富税。 9. **《动物精神》**：阿克洛夫与席勒引入凯恩斯“动物精神”，解释非理性心理如何驱动经济繁荣与萧条。 10. **《变革中国》**：罗纳德·科斯以“边缘革命”视角，解读中国从计划经济到市场经济的转型逻辑与民间力量的作用。 四、底层逻辑认知类 1. **《思考，快与慢》**：丹尼尔·卡尼曼经典著作，揭示大脑“快直觉”与“慢理性”两种思考模式，剖析认知偏差与决策谬误的根源。 2. **《穷查理宝典》**：查理·芒格的智慧合集，收录多元思维模型、投资原则与人生哲学，是价值投资与认知升级的必读之作。 3. **《原则》**：瑞·达利欧分享桥水基金的决策与生活原则，强调“极度求真、极度透明”，构建系统化的行动框架。 4. **《系统之美》**：德内拉·梅多斯系统思考入门经典，教你从整体、动态的视角看待复杂问题，找到解决问题的杠杆点。 5. **《超越智商》**：斯坦诺维奇作品，论证智商≠理性，教你通过训练“理性思维”规避认知陷阱，做出更明智的选择。 6. **《模型思维》**：斯科特·佩奇介绍24种跨学科模型，倡导“多模型思维”，用不同框架拆解复杂世界，提升认知深度。 7. **《认知觉醒》**：周岭结合脑科学与心理学，讲解元认知能力，教你从底层改变大脑运行逻辑，摆脱内耗与焦虑。 8. **《把时间当作朋友》**：李笑来颠覆传统时间管理，主张“管理自己而非时间”，通过长期积累实现心智成熟与自我成长。 9. **《哲学家们都干了些什么？》**：林欣浩用幽默笔法讲述西方哲学史，从苏格拉底到尼采，带你追问人生与世界的本质。 10. **《直觉泵和其他思考工具》**：丹尼尔·丹尼特提供77个思想实验，训练批判性思维与逻辑分析能力，帮你拆解复杂难题。 五、自我成长与心态类 1. **《被讨厌的勇气》**：以阿德勒心理学为核心，倡导“课题分离”，教你摆脱他人评价的束缚，获得真正的自由与幸福。 2. **《原子习惯》**：詹姆斯·克利尔提出“1%法则”，通过微小习惯的复利效应，实现人生的长期蜕变与自我提升。 3. **《终身成长》**：卡罗尔·德韦克区分“固定型思维”与“成长型思维”，证明能力可通过努力提升，鼓励拥抱挑战与失败。 4. **《也许你该找个人聊聊》**：心理咨询师的真实案例集，展现普通人在痛苦、迷茫中的救赎与成长，治愈力极强。 5. **《高效能人士的七个习惯》**：史蒂芬·柯维以原则为中心，提出主动积极、以终为始等七大习惯，构建个人效能与领导力体系。 6. **《心流》**：米哈里·契克森米哈赖定义“心流”——全神贯注、忘我愉悦的最优体验，教你在工作与生活中创造幸福感。 7. **《逆商》**：保罗·史托兹提出逆商（AQ）概念，通过CORE四维度与LEAD工具，教你提升应对逆境的能力，从挫折中反弹。 8. **《认知觉醒》**：周岭结合脑科学与心理学，讲解元认知能力，教你从底层改变大脑运行逻辑，摆脱内耗与焦虑。 9. **《5%的改变》**：李松蔚主张用“微小可控的5%行动”打破困局，避免对“彻底改变”的执念，通过量变引发质变。 10. **《活出生命的意义》**：维克多·弗兰克尔基于集中营经历，提出“意义疗法”，教导人在苦难中寻找生存的意义与价值。 六、历史与文明类 1. **《人类简史：从动物到上帝》**：尤瓦尔·赫拉利以认知革命、农业革命、科学革命为主线，讲述人类从动物到“神”的演化史。 2. **《枪炮、病菌与钢铁：人类社会的命运》**：贾雷德·戴蒙德用地理环境差异解释文明兴衰，驳斥种族优越论，揭示文明发展的底层逻辑。 3. **《全球通史：从史前史到21世纪》**：斯塔夫里阿诺斯突破欧洲中心论，以全球视角考察人类文明的互动与演进。 4. **《崩溃：社会如何选择成败兴亡》**：贾雷德·戴蒙德分析复活节岛、维京社会等案例，总结社会崩溃的五大核心因素，反思现代社会的可持续性。 5. **《万物简史》**：比尔·布莱森用风趣笔法讲述科学发展史，从宇宙大爆炸到人类文明，科普天文、地质、生物等领域知识。 6. **《丝绸之路：一部全新的世界史》**：彼得·弗兰科潘以丝绸之路为轴心，重构世界史叙事，展现东西方文明的交流与碰撞。 7. **《史记》**：司马迁中国第一部纪传体通史，记录从上古黄帝至汉武帝的历史，兼具史学价值与文学魅力。 8. **《中东两千年》**：伯纳德·路易斯梳理中东千年民族、宗教与地缘冲突史，解析现代中东格局的历史根源。 9. **《第三帝国的兴亡》**：威廉·夏伊勒基于一手史料，全景式还原纳粹德国从崛起至覆灭的全过程，剖析极权主义的本质。 10. **《东晋门阀政治》**：田余庆研究东晋“皇权与士族共治”的特殊政治形态，深入分析门阀士族的兴衰与权力博弈。

你成长的私人暗器是什么？ 1️⃣ 少刷朋友圈、抖音。 每天比同龄人多出至少1小时，用来看书、护肤、健身。 2️⃣ 多看优质内容，不挑国家。 纪录片、TED、科普视频都可以，补知识盲区，也让你更有谈资。 3️⃣ 多读书，系统读书。 历史、文学、社科、心理、经济、哲学都要接触。 读得多了，思考自然更通透。 4️⃣ 事以密成，言以泄败。 事情没做成之前，少说多做。 真正的改变，是结果说话。 5️⃣ 停止过度思考。 别给自己制造不存在的问题。 6️⃣ 手里有存款，心里才有底气。 养成存钱习惯，本质是在给自己买安全感。 7️⃣ 把睡眠当成刚需。 睡得好，效率才会高。 8️⃣ 用好手机，而不是被手机用。 穿搭、审美、技能，都可以通过内容提升自己。 9️⃣ 刻意练习表达能力。 多看演讲、多听、多说，让自己成为更有吸引力的人。 🔟 一定要学理财。 消费观一旦建立早了，你会比同龄人领先一大截。 1️⃣1️⃣ 别把时间耗在无效杂事上。 学会拒绝，不用取悦所有人。 1️⃣2️⃣ 学会独处。 减少无效社交，提升深度思考能力。 1️⃣3️⃣ 少管闲事。 很多时候，好心未必有好结果。 1️⃣4️⃣ 不要把自我价值绑定在工作上。 工作只是人生的一部分，不是全部。 1️⃣5️⃣ 培养一个长期爱好。 它可能成为你未来的第二能力曲线。 1️⃣6️⃣ 用“随时可以离职”的心态工作。 反而更清醒、更从容。 1️⃣7️⃣ 保持轻松感。 别把生活过得太严肃，学会笑着面对一切。 --- 拉开差距的，从来不是某一个选择， 而是这些看似普通的小习惯，长期叠加的结果。

😂说实话，在花栗鼠没有在新加坡读书前我也是这么认为的，但实际上并不是这么回事，或者说并不完全是这么回事。 如果是三四岁的孩子，或者更小一些，从这个岁数开始就在海外的英文环境下学习，确实英语能成长的非常快，但随着岁数的增加，这种难度是直线上升的。 新加坡的学校中以花栗鼠的学校为例，在九年级以前大概分为主流班，EAL 和 PCS 这三种，主流班就是给英语能达到母语水平的学生，EAL 基本就是英文上课没问题，但距离母语还有差距的学生，PCS 就是无法完全用英文上课的学生。（用 WIDA 英语评估来判定的）。 花栗鼠是五年级开始在新加坡读书的，面试勉强过了 EAL ，在 EAL 的 A 班，A 班一般就是水平差一些的，如果考试没有通过就会降级到 PCS ，而 PCS 往往只有一年的时间，如果还没有通过就会被劝退，比 A 班高一个等级的就是 B 班，花栗鼠在五年级考到了 B 班。A 班往往还需要补习英语，每天有一半的时间和主流班一起上课，另外一半的时间就是补英语，B 班几乎没有额外的英语课了，九成的时间都是和主流班一起上课，只是选修的语言只能是自己的母语。 但重点是花栗鼠每个周都要额外的上七节英语课，其中四节是线上的课，每一节是40分钟，还有三节是线下的课，每一节是两个小时，都是一对一的，就是这样花了一年的时间花栗鼠才从 EAL 的 A 班上升到 B 班。 可能有很多小伙伴认为花栗鼠的语言天赋太差，或者是没有掌握好学习技巧，其实并不是的，即便是到了六年级，他班级里还有很多的学生是在 PCS 和 EAL 的 A 班，也就是有很多学生在新加坡国际学校，全英文教学的情况下，还有不少学生花了数年的时间还没有进入 EAL 的 B 班，更别说主流班了。 新加坡 G1 至G5 （小学一年级到五年级）阶段需要额外英语支持的比例大概在 15% 至 30% 这个区间，每个学期都是十余名学生因为达不到 PCS 的毕业要求而离校，当然没有好好学习是主要原因，但并不是“扔到国外或国际学校就能自动学会”的，实际上小学以后学生的情感复杂程度会直线提升。 除了部分学霸或者主动学习能力很强的小朋友意外，多数平凡的学生都很难在短时间内建立起跨语言的交流，更别说海外的歧视情况了，新加坡已经是我考察的部分国家中歧视最低的之一了，就这样，语言的隔阂还是让学生们有分别的小团体。 比如韩国学生更多的还是和韩国学生一起玩，日本学生和日本学生互动更多，中国学生和华语区的学生交流更多，当然印度学生和欧美学生走的也挺近，但第一梯队的往往还是欧美的白人群体为主，亚洲人想要融入进去并不是语言上的隔阂，问题还有很多很多很多。 另外就是纯英文的教学会形成一个“负向积累”，就是越不会，就越不会，低年级的时候听不懂的东西到了高年级就更听不懂，所以海外留学对于语言基础不是非常强的学生来说就是地狱难度的开局，越想努力听懂就越听不懂，语言习惯，发音，专业用语都是一道道的门槛。 两三个月就能英语交流对于“随便抓个小朋友”来说是很难实现的，如果没有家长的鼓励，没有课外额外的学习，两三个月后很可能孩子就崩溃了，这种局面几乎每次学年开学都能看到，花栗鼠在新加坡的老师和我，一年以内能实现沟通通畅的学生已经是很难得了。 今天刚刚开了家长会，我还问了英语老师也是班主任关于花栗鼠什么时候能出 EAL 的时间，基本上需要 SLATE 达到5分或者6分才可以，8分满分。正常来说，如果是非母语的学生从 EAL 出来起码要3年的时间。而且对于学生来说，最难的并不是语言的障碍，而是跨语言导致的心理障碍。 当然我非常同意大宇兄说的国内的英语教育有一定的问题，花栗鼠在公立学校的时候前三年都是英语全班前五名的样子，这五名小伙伴要么就是幼儿园在国际学校，要么就是从小就开始学英语，即便是这种水平到了全英语教学的时候第一堂课都是哭着过来的，一紧张本来能听懂三成的就变成什么都不懂了。 国内的英语最大的问题并不是背单词，学音标，这种模式虽然落后，但仍然是英语的基础，这么学肯定是学不坏的，只是学习的慢了一些，而最大的问题应该是教材和教材背后的教育目标，我看过花栗鼠在上海和新加坡的教材，说实话差距不是一点点的大，上海的时候所有学的内容并不是为了让你能生活的更方便，而是为了让你考试的分更高。 而新加坡的教材更多的偏向于通过英语去理解知识，接触世界。怎么说呢，中国的教材更像是字典模式，强调词汇、语法、标准答案。而新加坡的教材更像是阅读模式，强调理解、表达和实际应用。字典模式未必是错的，适合打基础，但如果长期停留在这个阶段，英语就会变成只会做题却不会应用。而阅读模式本身就是把英语当成工具，在生活交流、知识获取，甚至未来学术和专业词汇的理解上，往往都会更自然一些。 所以即便是在国内水平还能马马虎虎的花栗鼠，在新加坡的第一个学期结束的时候他的英语水平可以说一塌糊涂，每天能在课上听懂一半就已经是不错了，数学最后的应用题没有回答对的，就是因为看不懂或者是不知道如何用英文来回答，总体成绩惨不忍睹，更别说在学校交朋友了，他们班就三个华语学生，一个英文比他还差（比他早来三年），一个英文很好，但不怎么和他玩🤣，导致的他每天都像自闭一样。 第一学期开学前就已经在给他补英语了，每天就是疯狂的口语，阅读，读写这三样，到今年七月就补习了整整两年了，目前才算是勉强的沟通没有障碍，但想要从 EAL 的 B 班跨越进入主流班估计还要一年的时间，其实再一年能考进主流班我就知足了。毕竟花栗鼠并不是学霸，也不是什么天才，而是一个很普通的学生，普通的学生就需要普通的晋级时间。 语言这个门槛对于小学以上的学生来说也并不是非常容易，只是接受度来说年轻人总会更加有优势，相反成年人因为有足够成熟的心智和动力，反而会更容易一些。我身边学习英文快的往往都是陪读家长。

时报作家Ezra Klein写了一篇专栏，说根据他的采访记录，AI导致大规模失业的情况可能还没有那么严重，坏消息是，严重的问题另有其处： 3月的一份民调显示，70%的美国人认为AI将导致自己的就业机会减少，高于一年前的56%，还有30%的受访者担心即将失业。 这有什么好奇怪的呢？AI公司的老板们一直在频繁发出劳动力市场濒临瓦解的警告： - Anthropic的创始人表示，最快不超过5年，一半的初级白领岗位就会永久消失； - 微软的CEO则声称，大多数文职工作会在18个月以内就被AI完全接管； - OpenAI发布了一份文件，呼吁实行每周32小时工作制，通过降低人类生产力来缓解大规模失业； - 就在NYT的大楼外面，有一家我根本没听过的AI公司包下了巨幅广告牌，上面写着「停止雇佣人类」； 我可真谢谢你们了。 如果你对这轮AI叙事深信不疑，那么毫无疑问投降就是唯一的选择。 AI被设计为可以廉价模仿人类在电脑上所能做到的所有行为，但它从来不需要睡觉，也无意组建工会，而且确实在许多任务上表现得比真人更为出色。 所以公司当然乐于用机器取代人类，它们也已经在这么做了，Meta、Oracle、Block都在努力买断员工工龄，并坦然的把AI写为原因。 不过谨慎一点总是没错的，这些科技公司可能只是处在一轮招聘周期的末尾，同时想对资本市场讲述一个刺激投资人颅内G点的故事，AI行业的大佬们固然是神经网络的专家，但他们未必也是劳动力市场的专家。 首先，宏观数据没有配合AI行业，2026年3月的失业率是4.3%，去年同期是4.2%，平均时薪亦保持稳定。 Claude Code是很牛逼，但软件工程师的岗位需求还在上涨，原因应该不难理解。 主流经济学界也对大规模失业的末日预言持怀疑态度，芝加哥大学的经济学家Alex Imas认为，绝大多数讨论AI的话题都存在误区：「答案始终取决于什么会变得稀缺。」 - 从人类历史来看，卡路里在很长一段时间里是稀缺的，我们的技能都是服务于寻找食物； - 农业的发展逐渐解决了食物短缺的问题，然后就轮到商品变得稀缺； - 工业制造带来了平价商品的海量供给，接着技术变得稀缺了，医生、律师和工程师因为掌握知识而获得高薪； - 现在我们担忧AI会让知识也不再值钱，就像衣服和草莓如今人人都能消费那样，学习的成果也变成了消费品…… 但稀缺本身是相对的，AI可以完成的任务被讨论得太多了，更值得注意的是，有哪些任务是人们不希望AI来做的。 以下是计量经济学的一个发现：人类的财富越多，他们对于其他人类的需求就会越多，而不是越少。 于是，更有人味、体验或者意义的商品和服务，是一定稀缺的，有来路的衣裳、有调性的食物、能面对面的医生、让人感到被理解的理疗师、了解自己孩子的家教……这些社会关系，将会迎来爆发式增长。 是的，AI剥夺了人类和电脑共事的场景，而人类又被赶去和人类共事。 事实证明，自动化程度越高，我们就越珍视人的温度。以咖啡为例，过去在家做浓缩咖啡很费劲，如今咖啡机已经人手一台。 所以这导致咖啡店倒闭了吗？当然没有。咖啡师比以往任何时候都多，咖啡店也比以往任何时候都多。咖啡作为商品反而催生了更多对咖啡体验的需求。 这就是稀缺性所赋予的价值。 好了，这是Alex Imas的结论，在AI的辣手摧花下，人类从事的岗位会进入一个以人性化为标准的时代。但还有一种可能性是，人类劳动力搞不好也不会发生巨大的改变。 1979年，首款电子表格软件VisiCalc在Apple II上发布，它能在几分钟内完成过去需要整组会计师花上好几天时间的工作。 当时就有人预言会计师这个行业要无了，然而，此后40年间会计师的数量反而增长了4倍以上。 亚利桑那州立大学会计学教授Eldar Maksymov认为：「电子表格软件挖出了潜藏于市场里的财务需求，这种需求之前没被发现，只是因为成本没能降到够低。」 这是「杰文斯悖论」的一派主张，1865年，英国经济学家杰文斯发现煤炭并没有因为蒸汽机对于生产率的提升而减少消耗，恰恰相反，因为成本更低廉了，煤炭的应用范围更广泛了。 Eldar Maksymov相信历史的先例，「在大量采用计算机技术的职业群体里，就业增长速度都远超没有采用计算机的职业群体，成本的下跌，对应需求的增长，最终推动就业规模的扩大化。」 简单来说，能力的提升，会让人类意识到还有更多事情可做。 我的经历似乎也验证了这个说法，10年前我刚开始做播客的时候，整个团队只有我一个研究员，现在我已经管理着一整支团队运作节目，而这让我的工作变得更轻松了吗？ 完全没有，我投入准备的精力更繁重了，因为团队带来的信息增量，让我需要消化和思考的时间成倍增长，而我的播客也越做越大了。 我认识的所有热衷于拥抱AI的人，如今都比以前更加忙碌，因为他们能做的事情更多了，不是说好的AI会让大家摆脱工作享受生活吗？ 当然，至于AI到底是提升了生产力，还是制造了提升生产力的假象，结论因人而异： - 慢慢啃完一本难懂的书，远远好于快速吸收十本书的摘要； - 认真通透的写完初稿，也比编辑五个由AI生成的大纲更能激发想法； 我的意思是，效率感本身是值得警惕的，那些把活儿都交给龙虾去做的人我见多了，但说实话，他们的工作质量都是在下降的。 但还是容我岔开话题，沃顿商学院教授Ethan Mollick曾提出过他对AI的基准测试：它是否比你在当下能够找到的最适合的人类更加优秀？ 在他看来，问题不在于AI是否胜过顶级的编辑、程序员、心理医生或是旅行顾问，而是它能否优于你在急需帮助时可以联系到的最佳人选。 我想了一下，过去一年里，我确实觉得AI要比我身边的人更为出色： - 我的编辑很博学，但他需要休息，还得分时间给其他作家； - 我的按摩师也好得没话说，就是一般而言每个星期她只能接待我一次； - 我也能找到专业的医生，但挂号却很麻烦…… 所以或许我已经触及到了被反复警示过的临界点——AI开始有能力取代我生活中的人类角色。 但事实并非如此。AI越是强大，我越是需要和身边的人交流： - AI认为我应该为某个身体症状引起重视，于是我去看了医生，发现只是普通的过敏； - AI对我的个人困境发出锐评，然后促使我和心理医生开始了新的对话； - AI帮我验证了一个研究思路，这成了我和编辑讨论的一个新选题； - AI让视频制作变得轻松了，因此我可以有更多的要求去和剪辑师沟通…… 怎么说呢，尽管我不认为经济完全自动化以及大规模失业浪潮是必然到来的，但也不能完全排除这种概率，AI是一种与以往截然不同的技术，灵活性和成长性帮它超出了工具的范畴。 更可能的情况是，AI不会取代所有或者大部分的工作岗位，而是取代其中一部分，但奇怪的是，恰恰是这种可能性让我们准备不足。 一个AI替代800万劳动力的世界，要比替代8000万劳动力的世界更难应对，如果真的是那种「大的来了」事件上演，全面重组经济反而有机会「不破不立」。 疫情就是一个例证：那场冲击如此彻底，以致于社会不能再像以前那样将工人们的不幸归咎于他们自身，于是只好建立了一套前所未有的补贴体系，让成千上万的人得到保障。 而当失业影响的范围更小，我们反而更为残忍，美国因为全球化流失的岗位大约有200万个，这在整体就业市场里不是太大的数字，但对这200万个具体的家庭来说，却是毁灭性的打击。 如果全国的卡车司机或是营销经理都丢了工作，我们很快就会采取行动，然而如果只是卡车司机或营销经理的失业率翻了3倍，那么我们就会像以前一样，暗示这是他们自己的错，给他们几个月的失业保险和培训机会，然后继续对这种结构化的困境视而不见。 另一个现实是，即便AI让带有深刻关系的技能变得值钱起来，它同时也会削弱人类学会这些技能的本事。 年轻人和朋友相处的时间已经从2003年的12小时/周减少到2024年的5小时/周，谈过恋爱的高中生比例也从2000年的80%骤降至2024年的46%，约1/4的00后在过去一年里没有发生过性行为。 AI也许是这种社交解体现象的帮凶，它提供了一种数字化的关系模拟，不再让人有动力去体验真实关系里的快乐与痛苦。 如果Alex Imas是对的——我相信他是对的——那么我们与他人建立深刻关系的能力，将成为一项核心且高价值的个人资产，而我所担心的，是这恰好也是技术从年轻人身上摧毁的东西。 当我乐观的期待AI时代所能创造的未来时，那幅画面充满富足，人类被鼓励过上追随本心的生活，而当乐观被打碎后，世界仍是如此，区别在于财富被垄断，而我们重视的深刻关系，却早就不知道该如何维系。

心理学里有个概念叫空船效应，学会了，能化解你这辈子大部分的心态内耗。 庄子曾经讲过一个小故事：你坐船渡河，突然有艘船撞了过来。 要是船上有人，你多半会火冒三丈，指着对方骂：“怎么开的船？眼瞎吗？”可要是那艘船是空的，哪怕你脾气再爆，也只会摆摆手自认倒霉，嘟囔两句就继续往前走。 同样是被撞，为啥反应差这么多？其实道理很简单。空船里没人，你找不到发泄的对象，那股火气自然就慢慢散了。 这就是空船效应的核心：真正让你生气的，从来不是事情本身，而是你下意识给这件事贴的“标签”，是你认定了“对方是故意针对你”。 生活里绝大多数烦恼，说白了，都是你把撞向自己的“船”，都当成了“有人驾驶”的船。 同事随口说一句话，你就琢磨他是不是针对你；伴侣忘了纪念日，你就觉得他不在乎你；朋友没及时回消息，你就瞎猜是不是得罪了他。 一旦你认定对方是“故意的”，愤怒、委屈、抱怨就全来了，情绪被牢牢绑架。 但如果你试着把对方当成“空船”呢？他不是针对你，只是无心之失； 他不是不在乎你，只是今天太累忘了； 他不是故意冷落你，只是有自己的难处。 这样一想，你心里的火气，就没了燃料。 老话都说“世上本无事，庸人自扰之”，很多事，换个角度看，根本不值得生气。 我见过一对老夫妻，在一起几十年，几乎没红过脸。问他们秘诀，老太太笑着说：“每次想发火的时候，我就把他当成不懂事的小孩，或者身体不舒服的人。 你会跟小孩计较吗？会跟病人较真吗？”其实，她就是把老伴当成了“空船”。 千万别以为空船效应是让你忍气吞声，它是让你跳出“他对不起我”的受害者心态。 你改变不了别人的言行，但可以改变自己看待这些言行的方式。就像弘一法师说的：“别人怎么对我，是我的因果；我怎么对别人，是我的修行。” 职场上，有人抢你功劳，你气得辗转反侧。 可要是你想，他只是太缺乏安全感，只能靠这种方式证明自己，愤怒就会变成释然； 生活里，有人背后说你坏话，你恨不得当面理论。可要是你想，他只是内心太痛苦，只能靠贬低别人找优越感，怨恨就会变成悲悯。 把别人当成空船，不是懦弱，是放过自己。生气，本质上就是用别人的错误惩罚自己； 怨恨，就是把别人的毒药，自己咽下去。 曾国藩说“未来不迎，当时不杂，既过不恋”，别人的错，没必要拿来反复折磨自己。 很多人活得累，就是心里装了太多“有人的船”：谁对不起我，谁瞧不起我，谁辜负了我。 这些船载着愤怒、怨恨，在心里横冲直撞，最后受伤的还是自己。 可要是你把这些船都清空，就会发现，原本波涛汹涌的内心，一下子就平静了。 学会用空船心态看世界：有人冒犯你，或许他只是今天过得不顺；有人冷落你，或许他只是不善表达； 有人伤害你，或许他自己也在承受痛苦。这不是为别人开脱，是为自己松绑。 《菜根谭》里有句话说得好：世人总以为顺心就是快乐，却往往被这份快乐引向痛苦； 以为不顺就是痛苦，却常常在这份痛苦里，慢慢走向快乐。心态一变，苦和乐，也跟着变了。 如果你总觉得生活处处针对你，不妨问问自己：那些撞向你的船，真的都有人吗？还是说，是你自己，给每一艘空船，都硬安了一个“故意针对你的舵手”？ 把船清空，把心放平。 你会发现，人生大部分的烦恼，不过是自己和自己过不去。 往后，愿你把别人当空船，把自己当清风，船来船往不放心上，风吹风过，自在从容。