AI时代值得分享的是“问题,而非“答案”
创始人
2025-07-05 19:41:47
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在 AI 时代,“问题”远比“答案”更值得分享。答案往往是有限的,随着时间和情境的变化可能会过时。而问题则是开启探索与创新的钥匙,它能激发人们的思考,促使大家从不同角度去审视事物。分享问题可以引发群体的智慧碰撞,让不同的观点和想法相互交融,推动知识的不断拓展。例如,在科研领域,提出一个深刻的问题可能引领整个领域的突破;在日常生活中,分享生活中的困惑能获得他人的经验和启发。所以,在 AI 时代,让我们更多地分享问题,共同在探索中成长和进步。


本文来自微信公众号:李继刚,作者:李继刚,原文标题:《人生周报v031:不破不立》,题图来自:AI生成


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以前的信息差来自平台之差,我在这里,你在那里,所以我知道你不知道的,你知道我不知道的。


现在的信息差来自心力,来自动机,我愿意花时间去浏览,愿意花时间批判性阅读,愿意运用新兴科技扩大自己的认知圈,我愿意优化我的信息流,我就会知道更多。


@peterzhu


过去几年收获最大的学习来源:


各大主流社媒平台我发布内容下面的评论区


@投资人黄海


每当有人问——A 好还是 B 好,可以把问题转化为——什么情况下 A 好,什么情况下 B 好,对谁来说 A 好,对谁来说 B 好;


每当有人问——XXX 是因为 A 还是 B,可以把问题转化为——XXX 有多少比例是因为 A,有多少比例是因为 B,是不是还有 CDE;


每当有人问——XXX 对不对,可以把问题转化为——在什么前提条件下,X大概率是对的;每当有人问——碰到 XXX 情况,应该怎么办,可以把问题转化为——应该考虑哪些方面的因素;


每当有人问——为什么 XXX,可以先问一下——你为什么认为 XXX?


每当有人问——如何评价 XXX,可以先确认一下——你说的 XXX,具体是指什么?


……


以上,是不是很招人烦???


@iamsujie


仅仅一两年间,AI 就带来翻天覆地的变化:从服务“会聊天的人”到渴求“有动机的人”,这看似微妙的转变,却重新定义了人与人的差距。


知识和技能的门槛正在瓦解,取而代之的是能动性的博弈——同样的工具在不同人手中,产生百倍千倍的杠杆差异。这种分化的破坏性,正被严重低估。


换句话说,那些鼓吹在技术浪潮中无所作为的声音,要么拥有躺平十年的底气,要么还不理解新时代的杠杆意味着什么。例如 GPT Image、Google Veo 以及 Claude Artifacts 每一个都如同魔法般的存在。


我们正处于前所未有的分水岭:能动性将成为稀缺的超级竞争力。


@Szhans


健身之后有个重大体会,那就是除非先天身体条件有限制,否则所有动作你都可以练会,没错,就是“所有动作”。关键就是练,反反复复用正确的姿势练,以年为单位给自己设立目标,你就总有练会的一天。我从一个俯卧撑都做不了,到能做四五十个,用了两年时间。


每次我给教练看一个很难的动作,惊呼别人好厉害的时候,他都会说,你只要练你也可以解锁。于是这件事变得简单起来,没有旁门左道的技巧,没有高深复杂的攻略,就是一个字——“练”。他经常跟我说的一句话是,你不是没有力量,你只是还不会使用它。通过练习,你就能发力。


就是这样,通过练习,你就能发力。或快或慢,每个人有每个人的突破点。这件事不需要天赋,不需要运气,也不需要别人的肯定和认可,你练就行了。


@洛怀


希望有人能做一个这样的渐进式阅读 App:


  • 它像短视频一样,一个屏幕中只展示一个文章卡片,只展示标题和 100 字摘要,如果不感兴趣就上滑进入下一个卡片。


  • 如果你双击文章卡片,就会扩展到 400 字摘要。


  • 如果你在 400 字状态,再双击变成 800 字综述。


  • 如果你在 800 字状态,再双击就进入原文了。


然后依照以上数据给我做机器学习算法的个性化推荐。


@评论尸


感受到“三个世界”。


物质世界的钥匙是金钱和权力。


知识世界的通行证是阅读与思考。


而关系世界更为幽微,甚至真正吸引我。需要直觉、契机、带着冒犯的真诚。像是河流交汇,彗星相撞,彼此在星图中都改变了航迹。


@Odysseys.eth


最原始形态的 Transformer 简洁至极,几乎不超过 20 行代码


——《黄仁勋:英伟达之芯》


@Yibie



本周推荐书籍《烧掉数学书:重新发明数学》。


全部推倒,从零开始,从常识开始,一点点搭建数学的大厦。


很好玩,很大胆,很值得一读。


输出


现在分享的都是“答案”,将来值得分享的是“问题”。


真正的营养不是通过统计摄入量获得的,而是通过充分的消化。


与其拥有一整个图书馆,不如让一本好书在血液里流淌。


那些嚷嚷着要“祛魅”的,都是为了自己当那个“魔”。


AI 之前,我读书追求的是“读薄”:一本书,如果只能总结一句改变我认知的话,会是什么?


AI 之后,我读书追求的是“读厚”:一本书,透过表象的文本,层层下探,能挖掘出多少层次的启发。


所有的确定性都是临时的。


人脑是“小模型”,LLM 是“大模型”。


个体的价值不再是知识的存储量,而是知识的结构与品味。


创造的快感不再仅仅源于从无到有的艰苦构建,更来自于用自己独特的“小模型”激发“大模型”,从而生成前所未见的、带有强烈个人印记的全新作品。


创作者,必须深入孤独。


我们穷尽一生,努力地创造意义,然后被意义所困。


每天只做一件事。


本文来自微信公众号:李继刚,作者:李继刚

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