很久没听到让我反思这么多的内容了，感谢几位主播

37:52 深有感触 感觉在国外的非考试向的语言教学过程中 老师们对你的输出项(说、写) 的期待更多的是你个人的所思所想所感 表达正确固然重要 但老师们看起来也更想从你看起来表达的不太成熟的词藻中了解你是一个什么样的人 而且现在愈发觉得能够鲜明亮出自己观点这种特质 某种意义上也得需要慢慢培养_(:з」∠)_

1:29:54 这里嘉宾应该过度解读了哦，text corpus的corpus就只有“语料库”的意思，而尸体是corpse，发音都不同的呀

听后突然意识到三位对ChatGPT是明贬实褒

https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/5f183f679504bbdb7749d825 第一次听到汉洋

关于重轻师傅提到的“人写的文章”和 ChatGPT 的质感不同，想到之前因为自己的稿子和重轻师傅闲聊的时候他提到“现在我们就是花了太多时间（在赛博空间）来谈论事情，道理/正误判断也从谈论中得出，理想的状况似乎应该是从自己的生活体验里悟出来一个道理”（I’m paraphrasing），我猜想“人写文章”的另一层吸引力也是来自于叠加了一层“体验” 汉洋提到说“很多知识/文化资料并不存在于互联网上”，想到 NYmag 那篇在一定范围内被广泛传播的 You’re not a parrot（半人物稿半借人物之就质疑 ChatGPT 的一篇里一个小细节，说 ChatGPT 语料库里囊括互联网上的这里这里那里那里，但，“比如说，斯坦福图书馆的电子书是没有的，因为版权问题”。在我的理解里，如果是版权问题，then they’ll get there. 这么说虽然步子跨的有点大，但如果要选，那我倾向于相信有一天互联网产业有本事让 AI 语言学习模型的语料库收录“人类所有的知识”。那然后呢？ 按照常理（常理 as in 遵循人类又自我中心又控制不住自己往好了看的“本性”），似乎应该接着说，“那也不够，因为没有个体体验的知识终归有些空洞”，但我还是觉得今时今日说这个话有哪里不太对劲：我目前唯一能描述出的一种状况是，对“我们如何体验一样事物”的训练很早就发生了，在我的理解里这套范式（虽然比我们想象的复杂点）也不是不能被机器学习。现在的ChatGPT不输出“想法”，但若是有人跟我讲 30 年后它就可以做到“教导/诱导”我们感受，有啥不能相信的呢？ 哈哈，胡言乱语，完全没有逻辑。站在“普通人”道德高地上说一句，我可能不像汉洋那么在乎人类天才们能不能做出新东西（of course they will），我更迷惑和因模糊而焦虑的是我自己是不是要考虑 what it means to be a human being, 以及我作为一个碳基人该追求啥，这种问题。

34:00 你自己问没问原因啊？？

李如一在播客界存在得足够久，终于穿过了历史的屏障，触碰到了零零后受众，其结果正如评论区

感觉一些批评本期的评论属于是get到chatgpt但是没get到播主们到底在说什么啊。其实ai通过prompt就能表现出极端人格说出有偏见的话，但是这跟人表达时候背后有一整套关乎他与世界联系的背景还是不一样的。主播们谈论其实还是人类的表达异于chatgpt式表达的地方。

听完觉得很有感触，这一期节目把我近期使用chatgpt的混沌感受清晰地表达了出来。听完翻看评论区感到愕然，很多批评都直指嘉宾主播不懂技术，然而这一期恰恰带来了除技术外的面向。 最近很多关于chatgpt的节目更像硬科幻，大家在讲技术更迭多么让人振奋，背后是什么原理，我们接下来可能的发展方向和社会样态。这一期更像软科幻，很大刘的风格，它在讲除了技术，我们人的主体是什么，创造是什么，苦难与脏活累活真的可以完全避免吗？感谢嘉宾和主播带来的启发。

其实你们吐槽的东西都是次级问题，都是因为厂方用缺省的客服人格对付大众搞的。内部肯定各种极端和不正确人格，还有注重分布的科学家人格，还有专业人格。不过那些肯定是收费和保密的。这些在技术上是平的。

聊的确实很好啊…很多评论真的就是ego的碰撞而已，没有意义

20:11 略微的不同意见：ChatGPT 的“无聊语调”，恰恰是因为他抽取出了共性，正如白色墙底。用户得通过 prompt 做二次加工，才能获得特殊语调。从这个角度，这属于 ChatGPT 的 feature ，而不是 bug。

开头梦回[IT公论]！

52:14 我们（特指科技从业者）是真的「没文化，读书少」，但又是最喜欢去评论这个事情的一个人群。 这件事本身就非常荒谬[旺柴] PS：这里的「不读书」，不是字面意思。这群人却常常标榜效率高，爱学习，一年 500本阅读…而是他们缺乏对人类细微体验的无视。因为他们人生中的事情都是创业，技术，改变世界等宏观的事物，但是对在场的缺失也是一种审美的缺失。

除了在不在场 你在哪里都可以听到重轻老师在场

我只有在其他人的博客才能听到重轻老师嘛！

原本非常期待节目能够输出一些针对AI热潮的具有建设性的批评，但说实话，听完之后比较失望。 首先，我认为，对一个事物的客观评价，应当是建立在对这个事物足够了解的前提之下的，否则就丧失了评价的意义。因此，我最失望的，是某位嘉宾在最一开始就承认，自己没怎么用过ChatGPT，另一位嘉宾应该只用过GPT3.5，只有重轻老师沉浸式地体验过GPT4。因此，两位嘉宾的大部分评论，都是基于自己臆想的体验。私以为这并不是很负责任的评价。 另一个失望之处在于，某些嘉宾的傲慢表露得过于明显，用词过于偏激和刺耳，让人很难认为这是一次有益的讨论。例如以下这些评价： - “科技圈的人并没有读过什么英语的文学，所以他们其实不知道语言还可以是怎么样”； - “（OpenAI的CEO） Sam Altman的英文表达很差，他很啰嗦，没有办法简明清晰的去communicate自己的意思，他写的文本是语文老师要改作文的话是会可能是打不及格的一种文本”；（但其实Sam Altman个人的英文表达和大模型的能力有半毛钱关系吗？） - “创业圈的人没文化，人文知识浅薄，他们不读书，不太知道什么是好东西，单纯的就是他们无法对人类的创造的好东西有一个非常更直观的理解”。（嗯，作为科技圈+创业圈的人，我确实太没文化了，虽然我真的读过《河马史诗》。暗自反省ing） … 我不认同嘉宾们的绝大多数观点，因为很多地方违背了基本常识，例如： - 我认为绝大多数人在电脑出故障的时候问ChatGPT是想要解决故障，而不是想要去学习计算机原理（而嘉宾似乎不这样想，所以如果家里网络坏了，你请修理工上门是为了故障修好，还是为了学习《网络原理》？）； - 我认为绝大多数人不想浪费时间，当他们想要学习一个陌生问题的时候，更愿意选择的是ChatGPT在30秒以内给出的“周密的”、“好得让人害怕”的综述，而不是“吭哧瘪肚看了2个小时”才发现“不是自己想要的”长文章（但是嘉宾居然神奇地觉得浪费这2个小时是值得的，因为这2个小时让他理解了这个八竿子打不着的作者的创作动机，j尽管创作动机跟自己没毛关系）； - 我认为绝大多数人需要的首先是事实，而不是偏见； - 我认为一份工作交给AI并不是因为它“低贱”，而只是单纯因为AI可以胜任而已（而嘉宾似乎认为要先决定一份工作是“高贵”还是“低贱”，然后把“低贱”的交给AI去做）； … 嘉宾们最大的问题，恐怕是对ChatGPT的期望过高了：既希望它给出事实，又希望它给出偏见；既希望它正确，又希望它能犯些错误，恨不得要它上得厅堂下得厨房。当然，我也理解，这可能是因为最近对它的吹捧过多了，那些“grand narrative”，那种“科幻感很强的甚至带有末日感的叙述”，让一些嘉宾内心产生了本能的反感，因此矫枉过正。但无论如何，ChatGPT只是一个刚刚发布几个月的新产品。一岁的孩子，刚刚学会了走路和说话，就骂他不会作诗作不过李白，百米跑不过博尔特，是不是有些心急了呢？ 并且，很多东西目前看不到，并不意味着没有做，更不意味着以后做不了。通过Prompts已经可以让ChatGPT模仿不同的人用不同的语言风格完成表达。某位嘉宾提到，以ChatGPT的审美不会写出“大漠孤烟直，长河落日圆”这样的诗句，但实际上，它的审美是可以用prompts来调教的，关键是写prompts的你自己的审美。未来，通过模型的迭代、插件和finetune，通过多模态，通过更多的参数量和token数量，模型的能力也会进步。因此，还是建议用发展的眼光来看待问题。 最后，某位嘉宾在结尾处说，“ChatGPT只能做高保真的精确复制，而人类本质是很不精确的复读机”，并且自以为很精辟，用这句话作为了标题。但要知道，“精确复制”的难度远远大于“很不精确的复制”，换句话说，如果能够做到“精确复制”，那么一定可以做到“很不精确的复制” - 加个随机错误就可以了，在很多进化算法中都已经实现了。所以，这期节目的标题看起来略微有点讽刺。 说实话，整个访谈中都弥漫着一种对新事物非常defensive的鸵鸟心态，难免让我联想到了某种“古代士大夫面对高科技”时的固步自封，很多地方过于吹毛求疵了，没听到太多有建设性的批评，以及有启发的观点。

片头恍如隔世

非常不同意这次的播客，感觉很多东西都没有做过调研就来说了 1. ai倾向于采用比较平的说法很大程度上是因为做alignment的时候openai故意这么引导他的。而不是ai只有这个能力。这也是做产品的时候的一个选择。chatgpt的定位就是一个工具性的产品，目标就是尽量消除偏见。这样一个产品才能被所有人使用，指责一个工具没有偏见是非常奇怪的事情。 2. 这里面很多说ai没有考虑到小众需求这纯属于自己没有主动的去写清楚自己的需求。如果希望ai完全符合自己的心意完全可以用他的ai自己finetune 3. 连接主义这种追求简洁，堆规模的思路不是什么野路子。这个是贯穿了整个科学主流的，比如微观的量子力学堆规模产生了我们熟悉的经典物理的世界，甚至我们人脑就是堆规模的产物。现在所谓的大模型比起人脑规模还是太小了。建议看看Michael levin的演讲，他证明了我们的整个身体都是群体智能的产物。我们对gpt的激动是因为这个模型证明了在足够大的规模下他自主涌现了原先这个模型不应该出现的能力。比如逻辑推理，比如空间想象能力，他揭示了智能是怎么产生的，以及通用人工智能的冰山一角。我感觉这次很多批评都是认为他没有达到agi。这明显要求过高了。因为gpt最大的意义是告诉我们agi是可能的。 4. 其他大部分吐槽看起来都是对这个社会的吐槽，和ai这个话题没啥关系