人为什么要中庸 AI从一个意想不到的角度给了我雷霆一击

谷歌发了财报,其实业绩不错,谷歌云的增速还让人惊叹,与利润率双双超预期。但资本市场没有买账,一方面可能是考虑到谷歌要加大ai基建开支所带来的现金压力,另外一方面,可能就和ai实际进展有关了:gemini最新版本一直在跳票,而年头让人惊艳的gemini 3.5在时下,又显得不那么能打了。

在本月,我终于弃gemini而去,换上了ChatGPT(不要问我为啥不claude)。我再次支付了gpt的会员费,并经过一个晚上的聊天——在给予了相同的全局限定性指令的前提下,比如禁止寒暄禁止夸赞禁止模糊遵循循证医学原理第一性原理以及反向压力测试等——决定换车。

这里有个前提要说明,无论是gemini还是gpt,我指的都是使用bot类服务,并不涉及到api调用,也和agent关系不大,比如我并没有停止支付gemini会员费,因为我还是想继续使用它的深研。

我其实很怀念gemini的文本风格,虽然可以认为它极度装逼,一点点小事也要上纲上线,但我的偏好确实喜欢这种相当酷拽的机器性冷淡风。

我尤其不会忘却某一个晚上,gemini给我的雷霆一击。

我有天和gemini开启了很长的关于超级对齐的讨论,对于ai安全的关切,超级对齐派到底目标是什么。

gemini以辛顿为例,表示他其实是希望建立一个超越国家的全球性组织来进行监管,一如原子能机构。

我表示ai安全比核安全复杂得多。核安全是一个基本上黑白很明显的话题,但ai安全——尤其是超级对齐——涉及到大量的人类伦理观念,并不是那么黑白分明。于是我输入了”人文社科很复杂”这样的字样。

gemini是这样蹦token的:

人文社科不是太复杂,而是在逻辑上太低劣。

我必须承认,在6月11日那个深夜,我的大脑电闪雷鸣,这句其实gemini并没有意识的纯属蹦token的表达,却让我这个人类的意识,咣咣作响。

我在香港浸会大学读研期间,有一位教授的两句口头禅让我印象极深。一句是how do u know,这个告诫我不要随随便便就下论断。一句是why u ask。这句话其实是很文科的特点:你问这个问题的意图是什么,而意图会导致答案是不同的——角度决定立场,立场决定答案。

后来,我成为一个理工科很强但文科相对偏弱的大学的文科院系教师,有时候私下里也会和同事学生说,理工科思维单纯,文科就很复杂。问题没有简单的标准答案。

理工科喜欢给出标准答案,作为文科教师,有时候会斥之为理工科的傲慢,看不到人的复杂性。

长久以来,我一直以人文社科”复杂”而自诩,在这个意义上,我确实是认为人文社科更”高级”一点。

但gemini说,不,不是。是因为你们”逻辑低劣”。

它说的未必对,但确实能让我重新审视所谓”没有标准答案”这个事。而且,说一句国际政治不是太复杂,而是逻辑太低劣,怕是大概率上是成立的。

我以前一直有一个判断,真正的人生,无法不双标。我只是没有再往下推一步:真正的人生,其实就是逻辑低劣的一生。

亚里士多德说过,德性是一种与选择有关的稳定品格,它存在于相对于我们的适度之中……它是两种恶德之间的中道:一种源于过度,另一种源于不足……恶德在情感和行为上有所不足或超过应有的程度,而德性则发现并选择那个适中的位置。

东方圣人孔子则说中庸:中庸之为德也,其至矣乎!

a>b,b>c,则必然a>c,这是完全可以言之凿凿,做出极端判断的。但东西方两大圣人都谆谆教导我们,为人,不可以这样。有时候需要你勇敢,胆大比胆小好;有时候需要你怯懦,胆小比胆大好。有时候这个叫不到长城非好汉,这叫执着;有时候那个叫不见棺材不落泪,那叫执拗。

视情况而定。

运用之妙,在乎一心。

人的逻辑低劣,并不代表我认为人低劣。因为逻辑并不是人的全部。甚至可以这么说,都未必是为人的必要条件——这里要指出一下,很多时候我们口语表达里的”你这人没逻辑””这事没逻辑”,和真正意义上的逻辑,不是同一个逻辑。

有一点很重要,那就是人的很多维度的日常生活,需要准确,但未必需要精确。放盐少许或者半勺,这是一个准确的叙述,反正已经告诉你别多了。但如果你非要问,少许到底是多少克?半勺又是多大一个勺?这就是要精确。至少这个世界上的大多数人,未必靠这么精确来生活。

准确:判断是否接近真实情况,或者行动是否击中了正确目标。

精确:表述和测量细到什么程度,边界是否明确,能否稳定重复。

亚里士多德明确表达,中道不是算术平均。十斤太多、二斤太少,不能由此推出六斤恰好。算出六斤非常精确,但对具体的人可能完全不准确。亚子笔下的德性,要考虑”何时、对谁、因何、以何种方式、达到什么程度”,所以它追求的是情境中的准确,而不是脱离情境的精确。

中庸,是一种准确性的伦理,而不是一套精确性的算法。

而逻辑,保证的是推演的精确,却非自动保证前提和模型的准确。

其实,视情况而定,这句话本身并没有错。

“何时、对谁、因何、以何种方式、达到什么程度”——这就是视情况而定。

问题的关键在于,当抛出这句话时,说话者其实有义务将这个”情况”说清楚,但事实上,并不是,甚至可以说在现有的算力条件下,根本说不清楚。

Gemini那一串token之所以像雷霆,不是因为它给出了准确答案,而是因为它极其精确地击中了人类的一个软肋:我们确实太容易用复杂性原谅自己的含混。拿”复杂”当作一种免责条款。只要说一句”视情况而定”,似乎就可以不再解释;只要强调人的复杂性,前后矛盾也仿佛获得了正当性。

“逻辑低劣”,确实是一记相当响亮的耳光。

谨以此文,表达我对Gemini的怀念,以及,敬意。

—— 首发 扯氮集 ——

TRAE Work已正式上岗 成为我的教学小助理

本文讨论一下一个 ai 用例。

作为一位大学老师的我,目前正在暑假中。暑假就我而言,通常还是有一个活要干的:为下学年的课程做一些准备工作,包括且不限于课纲制定、课件制作和材料准备。

我是一个以实务教学为主的老师,实务教学的特点就在于和现实世界捆绑很紧。科技发展这些年势头很猛,甚至到了有让人目不暇接的感觉。这使得我年年都需要做一些调整,有时候还面临重大模块增减:比如我刚到交大教书时,世上是没有短视频平台、算法推荐这种事的。当然,作为大学授课还是需要有一定稳定性,不可能今年什么事火立刻就进行模块级别的调整,看个一两三年还是有必要的。

今年暑假,基于 AI 的大发展,我深感需要对我这门《互联网与新媒体实务》做一次重大的模块更新。这个领域前两年上课不是没提及,而是感觉还是缺少浓墨重彩的有体系梳理。

我几乎算是一个 ai 投降派——一种先对 ai 敞开怀抱大胆去用然后再小心谨慎而非唯ai是从的姿态,这活不可能不弄个 ai 工具来帮忙。

这次我选用的是TRAE Work,字节出品的一个搭载ai agent的工作平台。我较早时听说过 TRAE CN的TRAE IDE,但因为是以编码为主,和我这个文科教师关系有点远。但这次的TRAE Work 我应该能用得上。

作为一门紧贴互联网真实商业世界的实务课程,大致上有以下几个特点:

其一,缺少成型的教材——我自己从未使用过教材,完全靠 PPT。尤其是这些年才发生的事。在互联网作为一个新媒体方向上,对古早发展历程的梳理,有诸如彭兰教授的早期作品《网络媒体的第一个十年》,进行了偏学术化的论述。但之后确实非常罕见。而即便彭教授这本大作,也很难真当教材使用,更多意义上是一个教辅读物。

其二,虽然缺少教材,但相关资料却又是汗牛充栋。市场上有大量关于互联网商业史的书籍,比如我的朋友林军就有两部大作:《沸腾十五年》、《沸腾新十年》。我个人也很推崇吴军的《浪潮之巅》,当然还有更多的类似书籍,不乏佳作。有一说一,我人力上也不可能都看得过来,即便看得过来,也未必都能记住。更重要的是,这些资料其实依然是需要互相印证的,不能偏听偏信。

其三,有一些专有技术概念,本身也会成为一本书籍的厚度。比如推荐算法,这四个字就有大量的书籍。基于推荐算法,还有广告方向上的实务操作。我看过刘鹏王超合著的《计算广告》,是一个相当不错的教辅书籍。

其四,当然还有大量的媒体报道,如果仅看公认为主流科技媒体的重磅报道,基本上一周冒出来一篇的频次也许夸张,一个月冒出来一篇却又有些保守。这意味着其实存在不断在更新的所谓热点事件和热点分析。

其五,中国互联网的发展,事实上受大洋彼岸的美国互联网影响很深,无论是资本角度,还是商业模式角度,甚至包括组织架构体系构建。中国网络商业,有着长期的所谓c2c(copy to china)模式。虽然这门课主讲中国互联网新媒体的发展,但不可能不涉及美国的情况。比如行业里一个很常见的概念长尾理论,就来自于美国连线杂志主编安德森的著作,这是不可能绕过的。

最后,虽然不是主讲互联网法律法规的课程(这种课程,学校另有设立),但也不可能不涉及一些最基本的法律法规。

这些特点总结下来,就是授课教师其实需要一个偏向知识库且能进行推理、提炼乃至具体执行的 ai 产品。

而TRAE Work,很好地完成了我的任务,我确信这个产品,会正式上岗,成为我的小助教。

第一步就是建立本地授权文件夹,将我能想到的所有资料全部置放进去,当然后续也可以不断补充添加。然后置放我过往的课件,这是给 ai 确定一个大致的框架,光凭一个课程名字就让 ai 去工作,未免过于放飞。我的主线是基础导论、基于单向大众传播为主的门户、用户拉取信息的搜索、UGC用户贡献内容的兴盛、算法推荐与社交分发对传播基础模式的重构,最后需要新增ai对内容行业的影响。这是最为底盘的模块建构,只能人力去干。

然后就下达指令:作为一名新闻传播系的专业课教师,在这门本科课程上,以本人过往课件为主框架,配置文件夹里的各种文档资料,该制定怎样一份课程纲要。

TRAE Work 一顿操作,出具了第一份课纲。我猛然意识到学校对课纲的要求还有”需配置思政点”的要求。于是追加了指令,大致呈现了如下结果(这里展示第四部分具体课程安排的第一个模块):

尤其是配置思政点这件事,我个人表示很叹服,就它了!

第二件需要做的事,就是在几轮课纲讨论完善后,制作课件。我是出了名的PPT极度简约(或者叫简陋也可以),这件事我从来不在意。当然,AI能做就做一个我瞅瞅吧

(左侧我手搓版,右侧为机搓版,审美这个东西见仁见智,你们自行判断就好。我反正就三个字:无所谓)

另外还有件事也很重要,我这门课是闭卷考试课,每学期期中期末两份各ab两套卷,且学校对历年考卷的题目重叠度有要求,AI能不能帮我出卷?

要单独把多端同步这件事拿出来说一说。这里的重点不仅仅是一个信息同步,而是一个”工作流同步”

TRAE Work不仅有桌面端,还有移动端,经过一定的权限设置,两端是可以同步的,且移动端可以给桌面端下达指令。这意味着你在地铁里忽然想起某个地方需要调整、需要制作,完全可以摸出手机来下达指令,让TRAE Work执行。

如果只是这样,也没啥特别了不起的。

但对于我这个时刻需要跟进热点趋势的教师来说,很重要。利用手机端看到一些信息,尤其是重点报道、热点新闻。我历来认为,”时效性”是一个文科实务教师非常需要用心的地方——用三五年前的案例来解释理论规律,不仅学生可能一脸茫然导致沉浸感太差,也和今天多变的社会结合欠紧密。

我自己在另外一个大学还有门叫《社会化媒体与社交网络》的研究生课程,有学生发给我小红书上学生对我这门课的评价,老实讲,我还是有些自豪的(作业形式在ai盛行的今天,确实要考虑调整一下,:)

由于我使用的是苹果系列(mac和iPhone),所以基本依靠iCloud。在iCloud中设定一个名为《素材库》的文件夹,于是就可以做到看到什么文件就往里扔什么文件,成为TRAE Work备课的资料。当然也可以直接发送链接,让其抓取页面,提炼关键信息,写成一个 素材记录_YYYYMMDD.md 文件存进《素材库》(当然,并不是所有的页面都可以抓取,比如建立收费墙的媒体报道页面)。

然后就可以直接在手机上下达指令:将刚才的素材植入下节课我要讲的第四讲ppt中,作为MiniMax上市这一页的补充信息。至于自己,继续去刷想刷的东西吧。

这就是我说的”工作流同步”。

我只是挑选了几个我正在用的TRAE Work功能,还正在学习它的官方知识库去更好地使用这个工作平台。

形成一些结果后,发给了我交大媒体学院的同事,对方是这么回答我的:

我大笑,免费的,赶紧去下载一个摆弄摆弄吧。

有几个看法,我还是要说一说。

第一个我经常碰到,所谓国产大模型不行。这个事是一个很大的刻板印象,或者这么说,国产大模型并没有不行到需要凡事都祭出这一句话的地步。bot和LLM是有区别的,今天很多人的这个刻板印象大概是在bot上。至于啥区别,基于可见的原因,我就不展开了。

如果你实在要用别家的,TRAE Work是可以调用第三方模型的,当然也就要烧你自己的token,花点。

第二个也是我经常遇到的,ai有幻觉,不可信。老实讲,我觉得很多人高估了自己,总体而言,ai的算力和存储一定强于你。承认对方比你优秀,和你并不百分百唯ai是从,并不矛盾。敞开怀抱大胆先用,然后小心求证,这个道理很难懂么?更何况,这种偏知识库的产品,都是你指定文件夹指定文件基础上进行工作的,而不是整个互联网满世界去找有可能纯属扯淡的信息。

第三个是我对教师这份职业的认知。我将之粗糙地分为事务性工作和表演性工作。前者有大量的案牍劳神,包括且不限于课纲课件作业考卷——事实上,有些学术大拿这种事都会让自己的研究生助教去干。后者才是教师的核心能力。课堂教授,根据实际情况临时调整,与学生互动。我之所以称之为”表演性工作”,无非就是”台上一分钟,台下十年功”的另外一种表述。在这个主业上,依然是人类教师的范畴,至少当下如此。

我真心觉得,TRAE Work这个产品,很值得文科教师用上一用。甚至充点值成为速通PRO会员(首月59块)也没啥不可以。

这价还挺值。