AI时代人是不是应该anti learning
AI时代践行“不学立省100%”，探索从复现转向判别及发掘人类需求的防守策略。
1. 关键信息
- Meta-learning（元学习）核心化：能力重心从记忆/复现转向快速判断AI输出的真实性及适用性。
- 知识折旧与零沉没成本：技术迭代极快，慢学或“不投”被视为针对知识快速折旧的最优风险管理。
- 需求挖掘的先发优势：AI无自我需求，人类作为终极消费端，定义并发现人类自身新需求是仅剩的竞争高地。
- 产业分工消亡论：预测当制造门槛消失，可能出现食利阶级通过AI自给自足，劳动阶级逐渐消亡，资本主义发生退化的极端情境。
2. 羊毛/优惠信息
无
3. 最新动态
- “摸鱼”投资论：用户号召通过“摸鱼”保留身体资本，认为健康是AI时代唯一不亏的投资。
- ABC群体忧虑：讨论指出主要依靠 Book Smart 的ABC群体在AI时代将失去传统竞争优势。
- 论坛文化碰撞：讨论深度增加的同时，伴随“小红书化”调侃及用户间的情感互动（“嗑到了”）。
4. 争议或不同意见
- 先验 vs 经验：关于人类视觉是“出生自带潜力”还是“后天发育完善”的生物学辩论，旨在探讨智能逻辑来源。
- “不输” vs “赢”：有人认为反向学习只能保证不亏，但无法在竞争中获胜；反方则坚持不亏即是赢。
- 创意的壁垒：一方认为创意是最后护城河；另一方（@AlveROsT）认为只要能Document，AI即可Copy，创意并非难事。
- 脑子是否会被废掉：有观点（@lijunle, @richardfatman）质疑完全依赖AI而不思考会导致人类大脑退化。
5. 行动建议
- 限制学习杠杆：应对非科研前沿的应用层技能设立投入上限，严防被快速过时的技术套牢。
- 由重记忆转为重判别：减少对熟练度型技能的投入，转而加强用于鉴别AI“一本正经胡说八道”的深度专业背景。
- 发掘感官需求：利用人类作为生物消费主体的特性，将精力转向AI无法自发的、基于人类真实体验的需求创造。
本质上一个东西一旦能被learn，立马被AI把边际成本降为0了。换句话说，你学的全没用了。 那人是不是应该反其道而行之，坚决不learn。完全把自身设定为随机创意发生器。
我是感觉自己的学习热情下降了很多，什么事情问AI就能得到答案，学习有了快餐的味道
只要学得够慢就什么都不需要学
Not really. 没有大量training data的东西就不容易被替代。 比如医生，你在体检室写报告就容易被替代，因为AI读资料比你快还可能比你准。但是你心脏科医生开刀做手术，AI目前做不来。现在最多就是达芬奇那种远程手术机器人，让医生远程开刀但不能代替主刀医师。再比如做疑难症研究的课题组，他们做的是没有攻克的难题，AI怎么给你做？还不是得教授phd们做实验。
AI时代学东西的效率不该成倍增加吗
ai时代再不终身学不是等着被淘汰下岗吗
把学习重点放在需要嘴这个物理载体的技巧上
与其说是anti learning不如说是counter-learning。AI建立的基础是一切事物都是可预测的，但自由意志是不可预测的，人类社会是一个巨大的混沌系统，人越多越混沌。AI学越多的corner case就越过拟合，总体表现就越差。对抗AI天使的人类恶魔应该是诺斯替式的，笛卡尔式的，而不是圣奥古斯丁式的。
Rosmontis: 自由意志是不可预测的 自由意志的存在尚未被证明 Rosmontis: 人类社会是一个巨大的混沌系统，人越多越混沌 已知人越多就在统计上表现出特定规律 比个体容易预测的多 争取多活两年: 随机创意发生器 想象力空间是知识空间的外沿 中世纪没有上过一天学不认字老农想象力没有现代6岁小朋友丰富
收束观测者: 自由意志的存在尚未被证明 神的存在也尚未被证明，只能说是一个信仰。 收束观测者: 已知人越多就在统计上表现出特定规律 比个体容易预测的多 微观行为的复杂度成指数上升，但和社会治理不是一回事。 AI确实适合社会治理，但老害们会乖乖交出权力吗？“人类”会乖乖接受AI统治吗？不过那是另外一个话题了。 收束观测者: 想象力空间是知识空间的外沿 中世纪种了一辈子地最远没走出过10英里的老农想象力没有现代6岁小朋友丰富 太康德了，怎么证明？
Rosmontis: 太康德了，怎么证明？ 天生的盲人可以想象出梵高的画吗
当然可以，完全数据化然后输入对应的脉冲即可。天生的盲人不一定没有感知色彩的能力。
Rosmontis: 完全数据化然后输入对应的脉冲即可 你这个只是通过技术手段修复了视觉功能罢了 我问的是没有视觉能力和视觉体验的人可以想象出用色彩定义的事物吗
我懂你的意思。我的立场就是人的意识以及感知能力是predefined high-dimensional embedding，从这个立场出发一个人不可能没有视觉能力，因为作为原型的视觉能力是inherited form class，只是作为个体，他可能没有办法使用这种能力而已。而想象力是直接与他的意识相关的。立场不同我也不打算说服你。
推只要学得够慢就什么都不需要学了 几年前 GAN 热起来的时候, 心想不跟上不行, 结果连皮毛还没来的及了解, Diffusion 就出来了 Llama 早二年还是 LLM open source 的扛霸子, 正要好好仔细研究架构和训练方法的时候, 其它方法都甩它几条街了, 更别提 agent 什麽的了 回想更早些年, 一直不断鸡血小朋友要好好学 coding 才有饭吃, 课后班拼命上 Code Ninjas 现在我都不敢再提, 看样子蠢的应该是我自己 慢慢来或許真的比较快
收老师，我发这个贴就是想你了。
太有道理了。沉没成本为零。
我也不打算说服你不过我想完整表述下我的立场 新生儿一出生就有视觉能力吗: 没有，新生儿的视觉能力非常有限，需要逐步发育。 出生时的视觉状态： ∙ 视力极差，大约只有成人的1/40（约0.05），只能看清20~30厘米内的物体 ∙ 只能分辨明暗和模糊轮廓 ∙ 对高对比度的图案（如黑白条纹）最敏感 ∙ 眼球肌肉尚未协调，双眼有时会”对眼” 发育过程： ∙ 1~2个月：开始能追踪移动的物体，对人脸产生兴趣 ∙ 3~4个月：开始感知深度，能区分颜色 ∙ 6个月：双眼协调基本建立，立体视觉逐渐形成 ∙ 1~3岁：视力持续提升 ∙ 6岁左右：视觉系统基本发育完善，接近成人水平 所以视觉是”带着潜力出生，后天逐步发育成熟”的能力。早期的视觉刺激（光线、色彩、人脸互动）对大脑视觉皮层的发育非常重要。 所以合理假定视觉处理能力是通过持续信号输入训练出来的而不是出生就有的固有神经网络结构 那么没有视觉能力也就没有色彩认知 没有色彩认知就不可能进行色彩相关的想象
所以有什么发财机会？
你这个理论很难验证呀 收束观测者: 中世纪没有上过一天学不认字老农想象力没有现代6岁小朋友丰富
AI时代更应该蓄奴，养一点霍乱人
争取多活两年: 有什么发财机会 你看我像能发财的嘛 争取多活两年: 你这个理论很难验证呀 穷酸只能做做思想实验了
嗑到了
看学习的深度了，老实说，尽管比以前强很多，但是一本正经的胡说八道还是经常存在，稍微上点深度就错误多起来了，所以自己首先得要足够的知识储备和思维能力，要不然很容易就被误导
问AI不算学习吗？脑子真不要了？ /uploads/short-url/njXCcN2CfCpoA6MS07MIdBhazOt.jpeg?dl=1
lz的方法只能保证如何不输，但无法赢。
投资的第一要务：不亏。
不投永远不会亏
没问题，每天摸鱼保留身体资本。
我以為上了xhs
创意的前提也是有基本的理解吧。未来需要的应该是某种 meta learning 是用来快速判断 AI 搜集的信息和给出的方案是否合适。就好像历史上很多时候会将 factual knowledge 和 imperative knowledge 等价甚至认为前者更重要，然而有了网络之后实际上见多识广的成本巨幅下降了，制造信息差不再那么容易了，所以纯粹见得多不再那么有价值了。此后一些以熟练度和经验累积形式存在的能力和 skill 将不再那么重要，至少市场没有那么大需求了，因此人们除非打算真的接触到某个领域的科研前沿而只是在应用层面上需要某一个技能的话，应该主动意识到不能在上面投入过多时间和经历，而应该知道什么是自己需要的程度并及时停下来。
只要能document下来的，AI都能copy。
你不如说创意其实也并不是什么多困难的东西。至少我觉得 AI 想要发展出自主创意也不是什么不可能的事情。唯一的区别在于人是最终的消费端，AI 制造的东西并不被其自己需要，所以最终剩下的是发掘越来越多的人类消费需求，而新制造出来的消费需求总有一段时间人比 AI 有先发优势，毕竟是人先发掘出来的。
感觉这个时代长大的abc很难 本来的优势就是book smart 这下子也荡然无存
当制造足够容易 当专业性界限消失 也许基于“专业化”的产业分工也会逐渐消失 食利阶级在消费端完全由自己拥有的智能体和智能自动工厂自给自足，只在原料端进行交易 劳动阶级在被养猪一两代以后自然消亡 那时候也许就不再会有消费主义了，资本主义也可能大幅退化
脑子是个好东西