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Phoenix Yin
@Phoenixyin13
🇺🇸 04美本 | 计算机科学&认知科学 ⚙️AI, cognition, crypto, and the future of intelligence. ✨相信好奇心驱动。相信人永远可塑。
加入 May 2025
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古德哈特定律已经在现代社会各个高智力,尤其是高竞争密集领域极致演现。 一旦某个结果被这个符号认证,后续资源分配,如资金、职位、影响力、媒体曝光会急剧倾斜。 于是,从业者会自然把目标从把事情本身做好、部分转向如何更高效地拿到这个符号。 When a measure becomes a target, it ceases to be a good measure. 我观察到的科研界,研究人员会研究 Nature 最近几年爱发什么方向、什么叙事结构、什么程度的“novelty claim”更容易过审。
导演和制片则会研究奥斯卡投票人的口味、当前政治正确风向、Inclusion Standards怎么勾选最省力。 内容本身,开始为过审逻辑服务。 而一篇论文如果包装成颠覆性发现、漂亮的图且符合当前热点,即使后续复现率一般,也可能先上 Nature。
一部电影如果在关键、主题、阵容上精准踩中当前学院审美和配额要求,即使故事本身平庸,也更有机会冲奖。 而为什么符号会吞噬本业呢? 复杂的现实世界信息量是巨大的、高维的。 人类社会为了进行资源分配,必须将这些高维价值压缩成低维符号,比如小金人、影响因子、估值数字、点击量。 一旦符号确立,评价体系的评委、审稿人、资本、算法就成了守门。从业者很快会发现,迎合低维符号的特征,比攻克高维复杂现实要容易得多、性价比高得多。 本质上,这是人类在面对复杂系统时,为了降低不确定性而进行的自我阉割,努力把最难的、不可控的本质创新替换为了可量化的、可套公式合规生产。 优化策略成熟后的结果是,系统会形成一套极具壁垒的八股, 专注于把事情本身做好的异质化探索,往往因为无法高效对齐评价体系的语法而被边缘化。最终,系统完成了闭环。精于符号操纵的人获得了最多的资源,进而巩固了这套评价体系的绝对权威。 面对这种无孔不入的符号异化,极少数真正伟大的从业者通常会采取两种对抗姿态。 第一种,冯·诺依曼式的解耦。 绝对看透这套游戏的规则与漏洞,以极高的效率在极短时间内拿下所有符号(顶级期刊、奖项),然后将其彻底抛在脑后,去真正解决那些无人问津的硬核问题。 第二种,卡夫卡式的疏离。 保持对符号体系的冷漠,甚至主动拒绝被收编,在主流评价体系之外建立自洽的、高密度的内驱力场。 到这里,引入一个概念,Maximize Reality。 其实,把事情本身做好,追求的就是对客观现实的Maximize Reality。 它是对抗系统熵增的。 如果评价权力的精准投机成为显学,整个时代就会陷入一种过度符号化当中。 为了符号去调整内容,而不是内容自然产生符号,是一种需要反思的异化。
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