叨叨年糕陪你聊天 - 节目列表

叨叨年糕陪你聊轻话题。大家好，我是本期值班主播——叨叨。 上个月，多多发了一期轻话题，讲她使用AI Agent的体验，里面提到了一个概念叫"杰文斯悖论"。她说，AI并没有帮她节约时间，反而让她想花更多的时间去做事，这让她想到了这个悖论——效率越高，消耗反而越大。 紧接着，也就是多多的那期轻话题上线的当天晚上，万老师的《现代思维工具100讲》就更新了一讲，标题是"杰文斯悖论：AI会增加人的工作岗位"。 你说这不巧了吗。既然我最好的朋友和我最爱的老师双双提到了这个概念，那我也必须参与一下。今天，我就来和大家聊聊我对杰文斯悖论的理解。 杰文斯悖论是英国经济学家威廉·杰文斯在1865年提出的。当时正处于第一次工业革命的繁荣期，以烧煤为主的蒸汽机效率越来越高，既然效率高了，那是不是需要的煤就少了？杰文斯说，不是，技术进步提高了资源使用效率，但这种资源的总消耗量不降反升。 其实很好理解。蒸汽机的效率是高了，那么产出单位动力的成本就低了，也就是说，单价便宜了，于是，大家就更愿意消耗能源以追求更大的产出。这个悖论的核心，就在于人们对于“产出”的期望并不是恒定的。 单价越便宜，你就更愿意使用它。 我们现在，似乎又站在一个“效率暴涨”的拐点上。AI带来的效率提升，那可是比当年的蒸汽机更快、更猛。 这一点快刀青衣老师也提到过。现在工作中，AI的产出效率越来越高，那么，原来那些费时而不一定会做的锦上添花的事，比如，把报表可视化，比如，做一个花里胡哨的ppt之类的事都变得不费吹灰之力，那么，就做了呀。 你看，门槛一降，原本被抑制的需求就像洪水一样释放出来了。 这其实跟一句老话很像——"贫穷限制了你的想象"。没钱的时候，你根本不会去想看电影、泡脚、学书法、健身、看话剧这些事，不是不想，是连想都不会去想，想了也是徒增烦恼。但一旦你有钱了，或者这些东西变得很便宜了，你就会觉得哇这个也想要，那个也想试，需求一个接一个地冒出来。这不也是杰文斯悖论吗？而这背后，反映的是人性——人不是被满足的机器，人是被限制的欲望容器，限制一松，欲望就满溢。 为什么欲望永远不会满足？我们之前在DOSE系列聊多巴胺的时候就说过，多巴胺不是"快乐分子"，更像是对奖励的期待——你期待满足了，下一次期待就更高，越来越难满足。所以人的欲望天生就是为"不满足"而设计的。 好。在这个前提下，我们再来看看，AI时代，你会失业吗？ 如果我们要下“AI时代更容易找不到工作”这个判断，它背后的推导大概是：AI效率比人高，成本比人低；原来由人做的很多活，都可以交给AI；于是，企业不再需要那么多人。Anthropic 的 CEO 阿莫代伊不也说，AI 可能在未来一到五年内消灭或取代一半入门级白领岗位吗？所以，原本在这些岗位上的人会失业，AI时代当然就更不容易找工作了，对吗？ 你看，这个推导逻辑里，有一个隐含的假设，整个社会的需求不变，因此，需要的产出是不变的。但我们刚刚也说了，这个假设在膨胀的人类欲望的面前是不成立的。 这不就是杰文斯悖论的现代版吗？自动化越便宜，人类越想把更多事情自动化；产出效率越高，我们越想要更多产出。 没错，旧的岗位可能一片一片地消失，但是，新的岗位也会一片一片地出现。这种事情在历史上反复发生。马车变成汽车了，马车夫减少了，但我们需要更多的司机、修车工、道路建设者和物流系统。纺织机被发明了，旧纺织工失业了，但我们需要更多的衣服，新纺织工的岗位也就更多了。放射科也是一个例子。AI可以辅助读片了，但它没有让放射科医生这个职业消失。恰恰相反，当影像检查的变得更高效、更便宜、更容易获得，大家对医疗影像的需求也会越来越多，原来不会轻易开的预防性检查的检查单也都开了，从而，对放射科医生的需求反而变高了。线下商超生意变少了，但线上零售需求变多了，海淘、直播、产地直销，买东西越来越方便，东西越来越便宜，哪怕很多买了浪费了，但人们是不是买的更多了？消费降级不是真的降级了，要么是消费转移了，转到了更想花钱的情绪消费领域，要么是暂时被抑制住了，口袋里一有钱，就又报复性消费了。 万老师还畅想了很多新岗位，我挑几个我觉得最接地气的。"AI工作流架构师"，不是写提示词，是把公司各个流程改造成AI可执行的系统。"知识库园丁"，维护企业内部数据和语义结构，AI吃数据，数据就需要厨师。"人类责任签署人"，AI可以给建议，但最后要有人签字担责。"首席审美官"，AI生成一万张图，选出最有灵魂的那张只能靠你。 所以，我根本不担心AI时代的岗位会大大减少。只是，转型期可能有阵痛，那些现在我们认知以外的新岗位还没有长出来，但只要人类欲望的这片土壤还在，它们总会长出来的。 黄仁勋不也说过：那些为了AI裁员的公司都缺乏想象力，真正有想象力的公司应该用AI扩张，而不是收缩。 但是，话又说回来了，岗位变多，也不意味着作为个体的你不会失业。比如，不是所有的马车夫都能顺利转行为司机，对不？今天也一样，不是所有从事旧任务的人，都能自然搬进新任务。 万老师在论述AI时代会不会失业这个问题时，还引入了另一个概念。 你在一个现代岗位上工作，大概率从事的并不是单一的任务，而是一篮子任务。有些任务彼此相关，有些甚至只是被同一个职位名称硬装在了一起。 这就是劳动经济学里说的“任务模型”。技术的进步确实有「替代效应」，会把某些原来由人做的任务交给机器，但新技术也会创造新任务和任务组织模式，让人重新进入生产过程，这叫「复职效应」。 按照我自己用AI的感受来说，也是这样的。哪怕现在的AI已经从单一工具进化成了Agent，能独立处理一些复杂事务，它更像是在接管一串任务，而不是完整接管一个人。我们之前也聊过，那些AI时代人所擅长的技能，比如审美、比如定义任务，以及那些AI时代只有人能做的，比如决策、比如负责，AI依旧不能为我们代劳。 杰文斯悖论告诉我们，效率提高以后，人们想做的事会变多；任务模型告诉我们，这些变多的事，会被重新拆分在人和AI之间。AI接走旧任务，人去接新任务。 于是，AI时代，问题就不是“工作还在不在”、“AI会不会替代你”，而是“你还站不站在新的任务链条里”。你能不能接住由于需求释放而生出来的任务，你能不能在新的组织模式下，和AI协作，完成一整套的任务组合。活是多了，但它们也变了。我觉得是变高级了。你看，阿莫代伊不也说未来一到五年取代的是“入门级”白领岗位吗。 财务可能不再需要花大量时间做发票的收集和管理，但需要从数据里看出业务趋势、给决策提建议。 程序员可能不再需要自己一行行敲代码，但需要拆解复杂问题、判断AI给出的方案靠不靠谱。 老师可能不再以传授知识为主要任务，但需要激发学生的好奇心、陪他们学会怎么提问。 漫画家可能不再需要打格子勾线稿，但需要更多创意去讲一个只有你能讲的故事。 产品经理的主要任务可能不再是写需求文档、画原型图，但需要想清楚到底做什么才值得做、在模糊中找到方向。 所以，回到标题的问题——AI时代，你会失业吗？我的答案是：如果你守着旧任务，那就“会”；如果你能接住新任务，那就“不会”。AI时代，最危险的不是AI太强，而是你把自己活成了一个旧任务的容器。旧任务一定会被替代，但杰文斯悖论给了你信心：新任务也一定会长出来，而且比你想象的多。问题不是有没有新世界，问题是你能不能搬过去。 好了，今天的轻话题就到这里。祝大家都能发掘属于自己的新任务。那么我们下期再见啦，拜拜！ 参考： * 万维钢·现代思维⼯具100讲|杰文斯悖论：AI 会增加人的工作岗位

欢迎收听我们的播客第84期！本期节目由 叨叨 × 多多 × 天蓝 共同主持。 这一期是《智能社会将是君子社会》的下半场。上一期，我们从叨叨断网体验时读的万老师《智能社会将是君子社会》聊起，聚焦 AI 和人之间的双向信任，以及智能时代为什么需要数字留痕；这一期，我们继续追问：当你的行为、过程和记录都可能被 AI 看见，你到底要积累什么，才能成为一个 AI 替代不了的人？ 从务实的角度看，是能承担责任、定义任务、发起主动性；从务虚的角度看，是君子的担当、品味和荣誉。聊到最后，我们发现真正越来越稀缺的，也许是长期积累出来的声望、活得繁荣的生命状态，以及那种有思考、有在场感、能被别人感知到的真诚。 内容介绍 00:10 接着上一期继续聊从双向信任和数字留痕，追问人到底要积累什么。 01:18 两个视角看智能时代的稀缺性：务实和务虚，本质都是提供 AI 不能模仿的东西。 01:55 务实角度一：承担责任，AI 能执行、能建议，但不能拍板、不能签字，也不能替你负责。 03:35 务实角度二：定义任务，从产品经理聊到“人人都应该是产品经理”，以及如何把需求翻译成任务。 05:40 多多的需求文档规范例子：写文档不是套模板，而是把默会知识、判断标准和做产品的初心沉淀出来。 11:00 务实角度三：发起主动性，能影响多少人、动员多少资源，背后是长期积累的声望和信用。 12:50 长期主义与复利效应：金钱、人力、健康、社会、声望、心理和体验资本，都可以日积月累。 15:05 飞轮效应：前期积累到达某个阈值后，开始彼此推动，形成越来越顺的正循环。 16:35 马太效应：当优势被别人看见，重要任务、信任额度、高质量信息和机会也会进一步向你倾斜。 18:05 追觅于浩的创业例子：他说创业就是用一点点资源和认知换一点点成功，再用新的资源、认知和成功去换更大的成功。 19:30 流量是不是马太效应：从追觅要求员工做社交账号聊到，叨叨觉得这更像广撒网的流量营销，不完全是声望资本。 20:10 小事、坚持和内在动机：复利不一定靠极致逼自己，而是靠长期、缓和、有信仰的投入。 23:20 先对对对，再忙忙忙：新东西会制造焦虑，但智能时代更要回到不会轻易过时的基本原理。 25:30 务虚角度：拥有君子的品格，追求那些看似务虚、但不会轻易过时的底层东西。 25:45 君子和小人：从今天的品德含义，聊到古代君子和小人原本是身份差别；而智能时代，AI 或许会把人从工具人里解放出来，让人人都有机会做君子。 28:05 担当：君子是敢于承担责任的人，智能时代真正的决策仍然需要有人站出来拍板、背锅和带路。 28:35 品味：当 AI 可以创造和执行很多东西时，能判断什么好、什么不好，并让别人认可你的判断，就会变得更重要。 30:05 荣誉：从炫耀到捐款、慈善、布施，再到成为范例、制定标准，真正高级的荣誉感来自对公共事务的贡献。 33:55 选择活得蓬勃：从 AI 替代焦虑下的“凋零”和“蓬勃”说起，聊认知重构、主动连接和主动重置。 37:33 从蓬勃到繁荣：繁荣不只是快乐，而是有意义、有美德、有尊严、有自主权地充分生活。 39:15 真诚会变得越来越珍贵：数字留痕让德行和立场不再隐性，真诚成为 AI 时代更稀缺的品质。 40:45 叨叨喜欢的明星都是真诚和有活人感的：所谓“活人感”不是完美人设，而是真实、可触碰、有思考的真诚。 44:45 AI 艺人库和虚拟偶像：当业务能力都能被 AI 逼近，那个有闪光点的真实的人反而更不可替代。 46:15 万老师的真挚：从新年贺词、手工 PPT、手敲专栏，到一个真人把注意力交给你时的郑重感。 49:35 内容为什么不能“不诚恳”：从脱不花的评稿反馈聊到，诚恳不是文笔技巧，而是愿不愿意暴露真实的自己。 52:25 人设、偶像和真实感：完美偶像也有市场，但追求真诚的人很难长期接受虚拟包装。 56:40 写作的在场感：梁二狗说过度打磨会丢掉真实情感，叨叨年糕也像一份公开日记。 59:40 播客的陪伴感：我们不一定正确，也不可能完美，但从第一天开始就很真诚，依旧很可爱。 1:00:10 收束上下两期：这次最终聚焦到了信任、繁荣、真诚，以及贯穿其中的数字留痕。 参考： * 罗振宇 编著：《预测之书：1000天后的世界》，新星出版社，2026年1月.万维钢：《智能社会将是君子社会》 * 万维钢·现代思维工具100讲｜复利：可积累的优势 * 万维钢·精英日课4｜发刊词：“士”的三个境界 * 万维钢·精英日课5｜《野生问题》（上）：你愿意变成吸血鬼吗？ * 得到头条 888｜那39%不怕AI的人，底气从哪里来？

欢迎收听我们的播客第83期！本期节目由 叨叨 × 多多 × 天蓝 共同主持。 这一期，我们从叨叨断网体验时读的万老师《智能社会将是君子社会》这篇文章聊起，开启一次关于 AI 时代的“主体性相遇”。这期是上半场，我们先聚焦一个关键词：信任。我们怎么信任 AI？AI 又怎么信任我们？当 AI 不再只是工具，而是进入工作、生活、金融、医疗、军事和政策制定时，信任就不只是技术问题，也会变成分配、治理、权力和个人命运的问题。 同时，我们也聊到了“数字留痕”：如果未来你的行为、过程和记录都会成为 AI 判断你的依据，那么我们是不是也需要开始认真积累自己的数字资产？比如，做播客，其实也是一种把思考和成长留下来的方式。 内容介绍 00:00 从上一期断网体验聊到万老师《智能社会将是君子社会》，这次单开一期聊“智能”和“君子”。 00:55 AI时代的生产力拐点：用人类三次生产力革命作参照，讨论智能时代是否会成为新的历史阶段。 03:55 从“士”到“君子”：AI让人重新追问，除了定义问题和承担责任，人还要如何活得有道、有担当、有荣誉。 06:55 本期切入点：长期主义、信任、担责、声望、品德等，先从“双向信任”开始聊。 07:35 我们怎么信任AI：叨叨不完全同意万老师“人信任AI只是短期问题”，因为AI的黑盒、幻觉、资本和分配问题都可能持续制造不信任。 08:47 语料投毒与山姆奥特曼遇袭：从技术操纵到现实暴力，AI带来的不安已经不只是个人焦虑，而是社会层面的信任危机。 10:35 一个企业可以末位淘汰，一个社会不行：聊“斩杀线”、电子支付和新技术普及中不能被抛下的人。 14:40 为什么山姆奥特曼成了反AI情绪的典型：对比 OpenAI、Anthropic 和 DeepMind 的价值叙事，以及掌门人的公众形象。 18:50 不信任不是AI独有的问题：从平台杀熟、算法目标偏移和回形针思想实验，聊人类为什么需要给新技术划边界。 21:05 AI怎么信任人：以保险和相亲为例，讨论这件事是否更像“信息不对称”，以及AI为什么可能比人更擅长判断人。 23:15 多维数据与更真实的你：从步数、心率、血糖、睡眠到外卖记录，聊单一指标如何被造假，而长期、多维数据如何交叉验证。 25:20 行为是合约，过程是分数，记录就是业绩：一个人的长期痕迹如何逐渐形成“可信”的数字画像。 27:00 数字留痕：从简历和面试，到AI帮你总结技能、贡献和团队角色，职场可能变成更“作品集化”的人生。 28:50 扎克伯格的AI分身：聊数字孪生、AI分身，以及我们是否愿意把个人信息开放给系统。 29:40 AI获取你信息的代价：天蓝从杀猪盘和个人信息使用说起，提醒数据可以服务你，也可能让你变得更脆弱。 31:30 数据授权与纠错机制：从短视频平台训练模型到步数数据隐私，讨论“我知道数据被怎么用”和“我能否申诉修改”的重要性。 33:20积累数字资产不必等：即便制度和监管还没完全到位，我们也可以先把自己的思考和成长留下来。 33:50 被AI看见，会不会也被AI监视：从摸鱼、日报和落后管理方式聊到，智能时代真正重要的也许不是工作时长，而是贡献和匹配。 37:01 下期预告：如果AI时代里一切更透明，真正值得积累的可能是口碑、名望和不可替代的“君子”品质，下期继续聊。 参考 1. 罗振宇 编著：《预测之书：1000天后的世界》，新星出版社，2026年1月 * 万维钢：《智能社会将是君子社会》 * 和菜头：《在 AI 缓冲期为自己谋划未来》 2. 《得到头条》884｜硅谷“站队风波”背后，美国政府与科技巨头的极限拉扯 3. Our World in Data: “Global GDP over the long run”

叨叨年糕陪你聊轻话题。大家好，我是本期值班主播——叨叨。 今天这期轻话题，我想和大家聊聊“记录”这件事。 想聊这个话题的契机是这样的。 又是在一个工作日的中午，我和同事西瓜在公司附近散步。西瓜是个小年轻，也来过我们播客。她的消费观主打一个“随性”，基本上属于月光族，想花就花，绝不委屈自己。 散步时我们去了趟罗森，买了根烤肠后，她竟然拿出手机开始记账！还是精确到“分”的那种。在我惊讶之时，她跟我宣布了一件“大事”：今年，她终于开始以存钱为目的，认认真真地记账了！ 作为一个曾经多次苦口婆心劝她“不要月光，起码把自己的房租存下来”的“老母亲”同事，听到这个消息，我真的是倍感欣慰，太为她高兴了。 西瓜自己也很感慨，她说“感觉离30岁越来越近了，不能再这样‘雅花花’地过日子了。”。“雅花花”其实是句上海话，就是有点“吊儿郎当”，“不靠谱”的意思。 其实我一直很好奇一个点，便问她，“记账到底带给了你什么具体的改变？毕竟以前大家都有信用卡账单，不也是账吗？” 西瓜说，那完全不一样。信用卡账单你每次去看，其实没什么感觉。因为它不会给你“按天分类”或者“按类型分类”，所有的消费明细密密麻麻地全部写在一起，根本没有视觉冲击力。 但是自己记账，哪怕是像年卡这种非每月的开销，她也会去对一下账单周期，一笔笔记录下来。这种记录带来了一个最直接的好处——提醒自己。每天看着那个列表，她就会有一种直观的刺激：“哇，我今天一天记录的支出记录太多了”。于是，她就知道接下来要不要再这么花钱了。 第一个月复盘的时候，她发现自己消费的频率和金额，真的肉眼可见地减少了。虽然过年期间可能会稍微放松一点，因为有很多活动，但她的消费观念已经从以前那种“每个月按部就班花光”，变成了现在的“学会延迟满足”。平时不花那么多，就可以把钱攒下来，去买个大件，或者去度个大假。 这很合理，但每次遇到真实的个例，我依旧会觉得挺吃惊的。记录的力量竟然是如此之大。因为在我的认知里，量入为出是理所当然的事，我甚至不需要刻意去规划每个月要花多少要存多少，差不多按照我的消费习惯来，大差不差。但对于习惯了消费的年轻人来说，要迈出这一步，总得有个契机，或许记录就是。 这让我想到了快刀青衣老师在做GetSeed“柳比歇夫日记”功能时提到的，“看得见的东西，才能被管理；被管理的东西，才能被优化。” “柳比歇夫日记”是啥呢，它是前苏联昆虫学家柳比歇夫记日记的方式。他以用分钟为单位，记录自己每天的时间消耗。比如：读论文、写文章用了多少小时多少分钟，甚至散步、闲聊都精确到分。更夸张的是，他坚持这么记录了56年。这根本不像是日记，而像是人生的明细账。 柳比歇夫这么记录的目的，是为了更好的管理时间，记下来，就能汇总分析，汇总分析后就能看看自己的时间分配方式是否有改进的空间。结果如何呢？柳比歇夫一生完成的工作量，是普通学者的好几倍。 记账也是，和时间一样，钱一旦被具象化成一条条详细的记录，你就能管理它。西瓜也是，她说自己都没想到，自从开始记账以来，她每个月的信用卡账单都能比之前少几千块，正在走向经济独立。其实很多变化都是连锁发生的。当你觉得自己的“钱”是可控的，慢慢地，你也会觉得生活里其他很多东西变得更可控了，包括时间。比如，西瓜不仅想着如何省钱、花钱、存满钱以后的旅游，她说她还计划增加运动频率，重新捡起以前学过的乐器，或者学点新的东西。真是活得越来越积极了，我为她高兴，也要向她学习。 对了，关于记账，还有个很搞笑的点。西瓜她发现了一个“记账的Bug”。她说记账其实挺麻烦的，毕竟每一笔要记到分。西瓜是个怕麻烦的人，有时候为了不记账，她干脆就打消了花钱的念头。因为懒得记，所以不花了！ 这个Bug用在攒钱上，简直是个完美的加成功能。明明它在记录时间上是一个致命的拖后腿项。 你们看，花钱嫌麻烦，你不花了，结果是省了钱；但记录时间嫌麻烦，你不记了，时间并不会停下来等你，它照样在流逝，而且你连它去哪儿了都不知道。但记录时间花在哪儿本身就有点“浪费”时间。所以，这种事，普通人别说能坚持了，压根就不会开始。 这也是快刀青衣老师开发柳比歇夫日记功能的初衷。它就是为了解决“你越需要记录，就越没时间记录；等你有时间记录，已经忘了该记什么。”的痛点。 GetSeed录音卡最基础功能就是超长待机的录音，只要开着GetSeed录音卡，我们就该干嘛干嘛，工作、吃饭、娱乐，最终AI会自动帮你记录和总结时间的去向。这样就近似于不花费任何额外的时间去记录了。 不过，这只是理想状态。毕竟是录音卡，如果我今天一天都没有说话，工作靠打字、聊天靠打字，默默吃饭，插耳机娱乐的话，GetSeed真的是拿我一点办法也没有。而且现在它生成的日记时间划分还是比较粗线条的。说实话，目前这个功能有点鸡肋。但如果仅凭录音，它的确也收集不到足够的信息，去生成足够准确的时间明细。不知道有什么好的解决方法，期待它的迭代吧。 但我其实也挺害怕真实的时间明细。如果真能有，那岂不是就会把我每天大部分时间都是花在娱乐或者无所事事上的事实暴露在我面前吗？我还没有做好准备。可能我这个状态和还没开始记账时的西瓜比较像吧。不管存钱，只管想花就花，反正当下是爽的；而我也是一样，不管时间该怎么合理分配，只管想浪费就浪费，反正当下是爽的。干嘛非得去工作、去学习、去做那些所谓有意义的事？我要逃避。不看就不知道，不知道就不需要优化，逃避可耻但很有用。 不知道在时间管理这件事上，我会不会也迎来像西瓜那样的顿悟时刻。。 那今天，关于记账和日记的轻话题就聊到这里。虽然我自己还没能勇敢面对，但希望大家都可以积极去管理自己的时间和财富，对自己的人生有更多掌控感。我们下期再见啦，拜拜~

欢迎收听我们的播客第八十二期！本期节目由 叨叨 × 多多 × 天蓝 共同主持。 叨叨做了一件想了很久但一直没做的事——3小时完全断网。起因是严飞老师一篇文章里提到的"数字孤独"：互联网让沟通更便捷，但多为低质量沟通，替代了面对面深度交流，人也在算法和包装的人设中逐渐丧失独立思考的能力。叨叨决定亲自试一把，从早饭后到午饭前，不用任何电子产品，只允许外接录音设备。 聊着聊着，话题从"断网体验"延伸开了：QQ时代和微信时代的社交到底有什么不同？为什么微信没有"已读"反而让人更有压力？长辈刷抖音到底是信息拓宽还是信息茧房？线下瞎聊为什么信息密度反而更高？以及——GetSeed录音卡的"发芽"功能，居然把断网和犹太教安息日关联了起来，给出了一个让叨叨觉得非常有启发的结论。 内容简介： 00:40 断网挑战的缘起：严飞老师那篇关于"数字孤独"的文章 02:25 互联网对社交的改变：沟通更便捷，但联结深度大幅降低 04:18 笔友时代 vs 现在：过去写信慎重，现在发消息随意 10:00 断网挑战的规则：完全禁止电子产品，只允许外接GetSeed录音，时长3小时 11:00 叨叨的反直觉发现：自己不爱出门，但微信反而大幅拓展了社交；不同人的网络使用习惯差异 12:10 长辈刷抖音：短剧的核心目标用户，但网络也帮他们拓宽了信息边界 14:16 叨叨的社交媒体使用习惯：微博追星、不刷朋友圈、小红书当知识库 15:30 微信是社交加成：线上沟通方便但容易误读情绪，工具本身只是工具 17:30 讨论线上文字沟通的局限与特点 21:10多多的洞察：QQ有在线/隐身状态，聊天有完整的开始和结束；微信见缝插针，聊天拖一整天却没几个回合，没有"已读"反而催生更大的回复压力 25:36 叨叨的日常工具盘点：微信加成社交，小宇宙输出，得到输入，小红书当知识库 26:36 GetSeed的柳比歇夫日记功能：基于录音自动生成时间统计 28:30 挑战过程：准备工作回顾→严飞文章→看万维钢和菜头的文章→自言自语记录心得（收到了叨叨妈的吐槽）→瑜伽（违规用了电子设备）→和家人对话（GetSeed评价"烟火气，略微嘈杂"） 33:00 智能时代记录生活的工具和技术 35:45 GetSeed的发芽功能：帮用户捕捉无意识想法，在知识库中关联拓展产生新启发； 39:10 叨叨的自我发芽优势：录音比打字快，能捕捉稍纵即逝的想法 42:20 GetSeed的发芽和叨叨自我发芽的最大本质区别：知识库（即：发芽土壤）的不同，人类智慧的经验 v.s. 个人体验 46:17 长辈线下沟通信息密度低，但网络帮他们拓宽了信息边界；天蓝补充：年龄大的人远期记忆比近期记忆更清晰 49:25 工具的本质：信息密度高的人可能被算法收窄视野，信息少的人反而能通过网络获得更多 50:25 对抗数字孤独的方法：保持深度思考、真诚沟通、维持较高的社交质量；线下瞎聊信息密度更高 53:06 不会把完全断网常态化，本次尝试核心目的是获得不受干扰的专注时间 53:26 内容预告：之后我们再单独讨论万维钢老师《智能社会将是君子社会》 参考： * 严飞《我们可以摆脱数字孤独，回归一种更有意义的生活》，收录于罗振宇编《预测之书：来自未来的好消息》，新星出版社，2025年 * 和菜头《在AI缓冲期应该做些什么》，收录于罗振宇编《预测之书：1000天后的世界》，新星出版社，2026年 * 万维钢《智能社会将是君子社会》，收录于罗振宇编《预测之书：1000天后的世界》，新星出版社，2026年

叨叨年糕陪你聊轻话题。大家好，我是本期值班主播——多多。 这一期轻话题的标题，起得稍微有点大，但我想先从一件特别小的事情说起，就是上周叨叨和大家分享过的——她部署“龙虾”的经历。那今天，我也来接着聊聊我自己的体验。我一开始种草龙虾，是因为看到叨叨在我们的飞书群聊里，加进了她自己的龙虾 agent。这样一来，龙虾就可以直接参与我们的讨论，给出第三方视角的建议，也可以记录和沉淀我们的讨论产出。这件事一下子让我觉得：太方便了。因为在此之前，如果我们想让 AI 帮忙总结一段讨论，通常要先手动复制聊天记录，再粘贴到 AI 的对话框里，然后告诉它：请你帮我总结一下，提炼一下重点，看看有没有遗漏。这个过程本身并不复杂，但非常打断工作流。而当 AI 直接进入我们的讨论场景之后，它就不再只是一个“事后总结工具”，而更像是一个在场的协作者。它可以记录、总结，也可以实时参与讨论，给出评论，帮助我们查缺补漏。于是我也马上跟上了叨叨的步伐：买服务器，部署龙虾。当然，过程并不是一帆风顺的。上周叨叨提到，我部署的时候稍微走了一点弯路。可能是因为我一开始直接让 Codex 帮我操作，但没有把模型接入方式说清楚，所以 Codex 默认用了 OpenAI API Key 的方式。结果它就陷入了一个很诡异的循环：一边让我把 key 发给它，一边又提醒我 key 暴露了，需要重新生成一个。后来我告诉它，我想用的是 Codex 认证接入方式。它又开始在服务器上直接安装并登录 Codex CLI。到这里，我已经有点晕了。最后，我还是求助了 ChatGPT，让它直接告诉我：龙虾如何接入 Codex 模型，以及如何接入飞书。然后我按照它给出的完整流程，手动完成了部署。部署完当天，我就开始测试。我先让它帮我改一份拖了很久、一直无从下手的员工手册。它像一位资深 HR 一样，和我展开了全方位的讨论：哪些制度表述不够清晰，哪些地方对新员工不够友好，哪些流程容易产生歧义，哪些内容应该补充案例。整个过程的效率非常高，高到让我有点惊叹。更重要的是，这种工作模式让我感觉很爽。 很多人说，用了 AI 以后，坐在电脑前的时间反而变长了。听起来好像有点反直觉。按理说，AI 提高了效率，我们应该更快完成工作，然后离开电脑才对。但我的感受恰恰相反。因为 AI 放大了个人能力，也让创造价值的反馈变得更明确、更即时。你很快就能看到一个想法被展开，一份材料被完善，一个长期卡住的问题被推进。这种正反馈会让人分泌更多多巴胺，也会让人更愿意继续探索：我还能做到什么？我的能力边界到底在哪里？所以，AI 并不只是帮我们节省时间。它还会让我们更想使用时间。 这让我想到一个概念，叫做杰文斯悖论。1865 年，英国经济学家威廉·杰文斯写了一本书，叫《煤炭问题》。里面提出了一个当时听起来不太符合直觉的发现：蒸汽机的效率越来越高，但英国消耗的煤炭并没有下降，反而上升了。按理说，发动机效率提升了，同样多的工作用更少的煤就能完成，那么煤炭总消耗应该下降才对。但杰文斯发现，事情并不是这样。因为效率越高，使用煤炭的成本越低，人们就越愿意用蒸汽机去做更多的事情。结果不是煤炭用得更少了，而是煤炭被用在了更多地方，总消耗反而上升。后来，人们把这种现象称为“杰文斯悖论”：当技术进步提高了某种资源的使用效率之后，这种资源的总消费量不一定下降，反而可能上升。 而现在，我觉得这个悖论的主角，正在从煤炭变成我们的时间。AI 提高了我们的效率，但它不一定会让我们更少工作。相反，它可能会让我们看到更多可以被完成的事情、更多值得探索的问题、更多原本因为能力或时间不足而被搁置的想法。 这也让我想到，上周末我参加火星创业营时，一位创始人分享了他们企业内部工作方式的变化，我听完之后特别有感触。他们已经在内部系统里接入了 Claude Code，并且给了它足够完整的企业上下文。比如公司内部文档、历史项目资料、会议录屏和会议纪要、运营社区里的用户反馈，都会被自动沉淀进企业自己的知识库里。也就是说，AI 不再只是一个临时被召唤出来回答问题的工具，而是长期“生活”在企业信息系统里的协作者。 当社区里积累了新的用户反馈，agent 可以自动分析这些反馈背后的共性问题，判断用户真正关心什么，然后给出下一步的社区运营方案。比如哪些话题值得继续放大，哪些用户问题需要被产品团队关注，哪些内容可以转化成运营活动，哪些反馈背后其实隐藏着新的产品机会。 甚至在产品需求讨论时，agent 也可以自动结合运营社区里的用户反馈，给出更贴近真实用户的建议。过去产品经理可能需要先去翻社区记录、整理用户访谈、归纳反馈，再带着这些信息进入需求讨论；但现在，agent 可以直接把用户声音带进产品会议里。它会提醒团队：这个需求是不是用户真的高频提到的？这个痛点是不是只来自少数极端场景？有没有哪些用户表达，说明我们原本理解的需求方向可能并不准确？ 这会让产品讨论变得更有依据。团队不再只是凭经验、凭直觉、凭某个声音很大的用户来判断优先级，而是可以更快地把分散在社区、会议、客服、运营记录里的真实反馈汇总起来，转化成产品判断。 当创始人或者团队成员要外出演讲时，agent 也可以根据不同活动类型、不同听众对象，自动调整 deck。面对投资人，它会突出市场空间、商业模式和增长数据；面对行业伙伴，它会强调合作场景和生态价值；面对用户或社区，它会把表达方式变得更具体、更有共鸣。 这件事让我很震动。因为过去我们理解的企业知识管理，更多是“把资料存好，方便人以后来查”。但现在，它正在变成另一种形态：企业内部所有信息都可以被 AI 理解、调用和重组，并进一步转化成方案、判断、行动和表达。 也就是说，AI 不只是帮人更快地写一份文档，或者更快地做一页 PPT。它开始嵌入企业的日常运转里，成为组织记忆的一部分，也成为组织决策和执行的一部分。它让运营不再只是事后复盘，产品不再只是凭经验讨论，表达也不再每次都从零开始准备。 回过头看，办公方式其实一直在被技术改变。最早是纸质办公，后来进入无纸化办公；再后来，线上协作软件出现，飞书、钉钉、Slack、Notion 这些工具，把组织协作从线下搬到了线上。文件、会议、任务、沟通都被数字化了。而现在，AI 的出现，可能会带来下一次办公方式的变革。 我觉得未来的企业办公软件，会越来越 AI Native。这里的 AI Native，不只是简单地在一个软件里加一个 AI 助手，也不只是多一个聊天框。真正的 AI Native，是整个工作流本身就为 AI 协作而重新设计。下一代企业办公系统，将是一套同时面向人和 agent 的工作系统。所有内部文件、会议记录、用户反馈、项目进展，都会以某种方式被结构化沉淀，既有给人看的可视化界面，也有方便 agent 理解、调用、执行和协作的数据形态。到那个时候，公司内部的协作方式可能会变成：人提出目标和判断，AI 负责组织信息、推进流程、补足执行细节，而人再不断做选择、校准方向。也许飞书、钉钉这样的办公软件，会继续往 AI Native 的方向演进。也许也会出现很多新的 agent harness，专门适配不同办公场景，比如 HR、财务、法务、产品、研发、销售、运营。它们不再只是工具，而更像是企业内部的一组数字同事。 所以我觉得，新一代办公方式的出现，可能真的不远了。当然，说到这里，很多人会担心：随着 AI 的发展，人会不会逐渐被 AI 替代？这个问题不是没有道理。现在一些海外大厂，已经出现了用 AI 固化员工经验、压缩岗位、提高人效的现象。短期来看，这确实会带来阵痛，也会让很多人感到不安。但如果把时间线拉长一点，我还是会更乐观。因为我相信，当 AI 极大放大生产力之后，人类社会也会逐步产生新的分配方式。未来，也许人们不再是为了生计而工作，而是因为想创造、想表达、想参与某件事情，所以选择工作。马斯克也曾表达过类似的观点。他预测，在未来的 10 到 20 年里，工作可能会成为一种选择。就像今天我们明明可以直接去超市买蔬菜，但还是有人愿意在自家后院种菜。不是因为这样最高效，而是因为这个过程本身带来乐趣、意义和连接感。未来的工作，也许会变得像运动、游戏、园艺、创作一样。它不再只是谋生手段，而是一种自我实现的方式。随着 AI 和机器人技术的发展，很多基础生产会被极大自动化，金钱的重要性可能会下降，贫困也有机会被大幅缓解，甚至被彻底消除。 我非常期待这样的时代到来。当然，我们现在还在过渡期。过渡期一定会有混乱、不确定，也会有很多旧秩序被打破时的阵痛。但我还是愿意相信，技术最终会把人从很多重复、低价值、被迫性的劳动中释放出来，让更多人有机会去做真正想做的事情。 也许这就是我所期待的 AI Native World。它不是一个 AI 替代人的世界，而是一个人和 AI 重新协作、重新分配能力、重新理解工作的世界。现在，我们刚刚站在入口处。 那么，我们下期再见啦。拜拜～

叨叨年糕陪你聊轻话题。大家好，我是本期值班主播——叨叨。 上个月的时候，我还和大家说自己体验一些新的 AI 工具用得有点累了，尤其是龙虾。那时候我真的觉得：我好像也没什么需求啊，龙虾部署了也就是闲置在那里，没啥用啊。好吧，结果在我又一次部署它之后，我果然还是——真香了。 龙虾之前我也部署过两次。 第一次是今年年初，那会儿它还不叫 OpenClaw，部署也还有一点门槛，所以我是让我老公帮我弄的，部署在自己的电脑上。可能是当时接的大模型有点傻，也可能是我根本没找到合适的使用场景，总之浅浅试了一下以后，就觉得有点鸡肋，就放弃了。那一次，与其说是“用了”，不如说只是“装了”。根本还没开始养。 第二次，是国内龙虾爆火之后，今年三四月吧，各大平台都出了“一键部署”的功能。那时候我想试试让龙虾帮我做飞书多维表格，于是就在飞书上部署了一下。但这体验吧，也是阉割版的，一个任务还没做完，赠送的额度就用完了。对比更明显的是，那段时间我刚开始用 Codex，也就是 OpenAI 的编程代理工具。当然，它也不只是能写代码，很多和操作电脑相关的任务它都能做。啊哟，Codex 当时真的给我用爽了，指哪打哪，有些我没提到的需求，它甚至会根据场景帮我补全。和它相比，飞书上的龙虾就显得有点傻，扫个图都扫不明白。也不知道是不是模型的问题，便宜模型不够聪明？还是我用的方式不对？反正也是浅尝辄止，又放弃了。 第三次部署的契机是这样的， Codex 虽然用得很爽，但它有一个对我来说很致命的不便：它的客户端是下载在本地的，很多东西也都跟着本地电脑走。也就是说，如果我不把那台电脑背回去，换一台电脑，就没法接着干活。这可太不方便了。 于是，我就又想到了云端部署小龙虾。想想也真的是感谢生在了这个时代。换一年前，这种只有个概念的事你会直接去做吗？你敢去做吗？现在的我就毫不犹豫，直接问GPT，“我想在阿里云部署一个小龙虾，要用我Codex的Token，然后接到飞书，请你一步一步教我怎么做”。然后我就开始了，开机器、选配置、付钱、远程登录机器、用命令行配置。没错，就是那个我之前一直和多多吐槽的、我很不喜欢的黑乎乎的那个命令行，就在那儿复制黏贴我看不懂的指令，然后再复制黏贴我看不懂的输出给GPT。其实也不怎么费事，就配置完了。唯一稍微卡了一下的，也不过是远程登录阿里云实例时的白名单问题，但也绕过了。不过，多多配置的时候就比我花的时间更长，不知道是不是由于她交给Codex做的原因，这部分故事就让多多给大家分享了。 还挺有意思的，虽然过了一个多星期，我其实什么正经活都还没开始干，但已经觉得自己学会了很多，好像在原本的技能树上，又点亮了一些新的枝干。比如，一个新增功能如果需要新的资源，大概要怎么估算成本；一个性能优化的功能，到底可能省下多少钱；哪些配置交给 Agent 自动改反而容易乱，哪些地方手动改更稳；什么任务值得交给聪明模型，什么任务其实用便宜模型就够了，不需要杀鸡用牛刀；但换一个角度，到底是花钱买更好的模型能力，让执行效率更高、体验更好呢，还是用时间换金钱，用便宜模型花更多时间“调教它”，这就见仁见智了；再比如，如何设计相对独立但又有数据关联的功能？如何开始积累我的数字资产？ 需求都是从把我的生活琐事数字化开始的，一桩一件体量都特别小，我和龙虾一起实现过程中的好多感受也特别细小，但又特别真实。真的是一落地就具体，一具体就深刻。很多东西，可能不是靠围观大神们测评就能习得的，而是靠你真的坐在一线，跟那些配置、额度、报错、成本和模型能力一点点磨出来的、积累起来的。这就是“在场”的知识。 除此之外，令我感受最深的，还是部署龙虾以后，我本来以为会很匮乏的需求池子，突然井喷了。 这个感觉有点像“所有的传统服务业都值得重新做一遍”，也有点像那句“如果你手里只有一把锤子，看什么都像钉子”——当然，我这里说的是偏正向的意思。不是说没有钉子我非要敲，而是当你真的有了这把锤子以后，你会突然发现，原来生活里有那么多小钉子一直在那儿，只是以前被什么东西遮住了，你没注意到。现在你有锤子了，就会开始主动找一找这些钉子。然后就一下把遮盖物掀开了，露出一大片钉子。咦！原来生活中那么多细碎、重复的事情，都可以被重新组织一遍。那些原本暧昧的、不清晰的、懒得算的糊涂账，也都可以被梳理清楚。 每次我把一个任务和龙虾讲清楚，看着它慢慢步入正轨，那种舒适感真的很爽。一个接着一个来。比如，让龙虾陪我背诵古诗文，帮我选文、讲解、出题；让龙虾记录我的备孕花费和测试数据，之后方便翻找和统计；让龙虾读取我的手环数据，再结合生理周期分析睡眠和健康情况；让龙虾做我和多多的顾问，给我们一些 AI first 企业打造的建议。等等等等。 还有一个已经很长且不断在变长的待办清单。比如：万老师分身的人生选择顾问、结合香帅老师和何刚老师思维框架的投顾、健康档案、家庭资产管理、保单管理、家庭人情往来明细……真的是，搞不完的需求。 于是，非常顺理成章地，我们又遇到了新的问题。token消耗实在是太快了！！Codex把额度阉割完以后，对了，写这篇文稿的当下是2026年5月14日，这时候的GPT Plus套餐里含的Codex每5 小时的额度有时候连一个稍微复杂一点的需求都写不了。于是，我和多多就踏上寻找国内大模型平替的漫漫征程，不得不说，现在国内大模型的coding plan真的是供不应求，不便宜不打折，还要抢。。。豆包缺货、智谱的抢不到，连阿里千问的200块月包都要抢，而且还不一定聪明。 没想到我还没正式给多多公司的 AI First 做出贡献，就在准备AI工具、测试AI模型的前置步骤上花了不少时间。当然，多多的上头程度一点儿都不亚于我，在部署完龙虾的第一晚，那个健康作息在家会十点睡觉的多多和龙虾聊到了凌晨，Codex的周额度刷新后不到一天，她又用完了。。。 好了，今天我的故事就先和大家分享到这里，下周多多会继续和大家分享她的故事。也祝我们好运吧～那么，下期再见啦，拜拜〜 哦，对了，这篇轻话题中好多事件我还特地注明了比较明确的时间。因为AI工具实在是发展太快了，感觉差一两周很多体验都会被新模型的能力给推翻╮(╯▽╰)╭不标不行。 -- 插播：真的，初稿的最后一句果然加得对。就在这篇轻话题发布日的前两天，我就决定再次放弃龙虾，其实也不算是完全放弃，可能还是会放一些轻量级的任务给它吧，但肯定不会特别费心去“养”了。本次的放弃并不是因为龙虾不够好，而是Codex实在是太强了。而且现在，当初我转龙虾的最大理由也没有了，因为Codex也可以远程通过ChatGPT的手机应用操作了。不知道多多那里进展如何，还是下期听她讲述吧。这回真的拜拜了～

欢迎收听我们的播客第八十一期！本期节目由 叨叨 × 多多 × 天蓝 共同主持，接着一起读《2049》中的医疗与就业相关内容。 AI推动的医疗发展能否实现永生？基因测序会带来什么样的世界？AI会替代人类吗？不需要工作了我们要做些什么？如果你也对这些问题感兴趣，就快来加入我们吧~ 内容简介： 01:00 主题二：医疗 06:40 AI推动的三大“永生”路径 10:08 再聊基因编辑 14:32 两种反乌托邦设想 23:49 话题三：就业 27:51 AI之后，人还能做什么？ 33:05 AI无法取代企业家 38:05 科技乐观主义者的畅想 39:42 下期预告彩蛋

欢迎收听我们的播客第八十期！本期节目由 叨叨 × 多多 × 天蓝 共同主持，是对于新设专题栏目“叨叨年糕读书会”的探索。 今天要读的是由美国未来学家凯文·凯利与中国财经作家吴晨合著的《2049：未来1000天的可能》，本书以2049年为时间节点，展望了未来10000天人工智能、镜像世界、脑机接口、生命科学等前沿技术将如何塑造未来的社会、经济和文化。 本期重点讨论的主题是脑机接口。何为脑机接口？脑机接口有哪些应用与挑战？脑机接口能实现“上载新生”吗？感兴趣的小伙伴一起来加入阅读吧~ 内容简介： 00:00 开启新栏目“叨叨年糕读书会” 02:22 关于作者之一凯文·凯利 05:48 《2049》预测未来的底层逻辑 08:12 语言即世界 12:10 科技乐观主义者vs悲观主义者 （以尤瓦尔·赫拉利的《智人之上》为例） 20:10 主题一：脑机接口 23:38 脑机接口技术发展简介 26:03 脑机接口+AI=比我更懂我的小助手 29:40 脑机接口的机遇和挑战 35:45 脑机接口能否实现“上载新生”？ 41:18 从动漫刀剑神域聊到唯心主义 47:01 下期预告：医疗&就业

叨叨年糕陪你聊轻话题。大家好，我是本期值班主播——天蓝。 在上期播客中，也就是DOSE系列之内啡肽，我们聊到了内啡肽是一种天然的止痛剂。我当时联想到了大自然中一个非常令人惊奇的捕猎场景：我曾在一些纪录片中看到，有时被捕食的野生动物（比如羚羊、角马、斑马等）在攻击下仍然保持站立，甚至就这么站着被吃掉了内脏。那这背后是否也有内啡肽这种物质在发挥作用呢？今天的轻话题，我们就来一起聊一聊。 实际上，这种现象的背后是有多重原因的。内啡肽也的的确确发挥了它的作用，但只占到了其中的一部分。内啡肽作为人体分泌的一种阿片类物质，它的作用类似于止痛剂，可以有效地减轻疼痛和不适感。在身体受到重创或者其他的一些极端情境下，它的分泌会增多，可以帮助缓解受伤所带来的疼痛。 而在我刚刚提到的这种狩猎场景下，内啡肽并非是单独发挥作用的。还有另外一种我们也熟知的物质，那就是肾上腺素，在这个场景中也发挥着至关重要的作用。动物在遇到危险的时候，会触发fight or flight机制，也就是战斗或逃跑，这时候它的身体会释放出大量的肾上腺素。 一方面，肾上腺素和内啡肽共同作用，显著提高疼痛的阈值，让动物在短时间内对疼痛不那么敏感。这是一种长期进化而来的生存机制，它可以保证个体在严重受伤时仍能专注于应对危险这个首要任务，而不致于因为剧痛立刻失去行动能力。 另一方面，肾上腺素还会加快心率、提高血糖水平，实现短时间内超常的力量与耐力，让身体暂时可以超越极限，以便进行最后的挣扎。在肾上腺素的作用下，一匹斑马甚至可以拖着好几只挂在身上的鬣狗继续奔跑。 除去内啡肽和肾上腺素这两种激素类的物质，身体还有其他的自我保护机制，比如脊髓反射。脊髓反射是指没有经过大脑的一种快速反应机制。当动物或人类受到伤害时，痛觉信号会迅速传递到脊髓，而脊髓则直接通过反射动作命令肌肉进行快速的反应，比如说逃跑。在某些情况下，即使身体收到了严重的伤害，脊髓反射依然可以继续发挥作用，造成看似感受不到疼痛的表现。这是因为大脑尚未接收到疼痛的信号，而脊髓反射动作已经在进行当中了。 另外一种自我保护机制是神经适应，或去敏感化。指对于相同的刺激，神经系统的反应会逐渐地减弱。这种情况会发生在长时间暴露于痛苦或持续的压力当中，简单来理解就是人体麻木了。 所有的这些，都可以视作是自然进化所赋予动物的生存本能。只要还剩一口气在，就不能放弃生的希望。只有不因为疼痛而失去行动能力，才能逃跑或反击。即使身体已经被撕咬得血肉模糊，强大的求生本能也会驱使这些动物不惜一切代价保持站立。这可以说是一种刻在基因里的行为模式。 或许看起来非常残酷，但正是这种进化而来的协同机制让动物和人类在生命受到终极威胁时，有机会完成最有力、也是最后的挣扎，从而让种群中强者有更高的几率生存下来。而内啡肽和肾上腺素，都是实现这种“无痛”挣扎的至关重要的生化基础。 关于DOSE系列之内啡肽的延伸话题，我们今天就聊到这里啦。大家下期轻话题再见，拜拜~

欢迎收听我们的播客第七十九期！本期节目继续由 叨叨 × 多多 × 天蓝 主持。作为 DOSE 系列的收官之作，这次终于轮到最后一位成员——内啡肽（endorphin）。如果说多巴胺是“追求快乐”、催产素是“分享快乐”、血清素是“保持快乐”，那内啡肽更像是享受快乐：它既帮你止痛，也给你一种很强烈、很直接的满足感。这期我们一边回顾整个 DOSE 系列，一边把内啡肽是什么、它和吗啡/阿片类物质的关系、为什么人会对这种快乐上瘾、以及怎么在日常里更健康地释放内啡肽，都顺着聊了一遍。中间还稍微扯出去，聊了聊美国的阿片类药物滥用问题。 内容简介： 00:10 DOSE 系列收官：从多巴胺、催产素、血清素，一路聊到最后的内啡肽 01:40 内啡肽的核心作用：止痛 + 快乐，它更像“真正的奖励机制” 02:15 内啡肽是什么：拆字理解“内 / 啡 / 肽”，一类内源性的阿片肽 03:50 澄清一：神经肽和神经递质不是平行关系，神经肽是神经递质中的一类 06:15 澄清二：激素、激素样作用和神经递质，不是有“身体版”的就是激素 12:45 内啡肽和吗啡的关系：同属阿片类，但一个是身体天然合成，一个是外源药物 13:33 内啡肽的快乐为什么会“上瘾”：峰值强、持续短，频繁追求会带来耐受和脱敏 17:15 一些扯出去的极限运动：滑雪、跳楼机、跳伞 18:30 顺着“阿片”扯出去：美国阿片类止痛药滥用、芬太尼关税和背后的复杂社会问题 23:20 美国阿片类药物滥用有多严重：止痛药需求巨大，过量死亡人数也一直很可怕 25:30 阿片类止痛药为什么会越开越多：疼痛被当作“第五生命体征”，医生和医院都被满意度绑住 26:45 阿片类药物为什么会变成社会问题：药企推动、贫困失业、熟人网络传播，问题被一层层放大 33:35 再拉回内啡肽：它是 DOSE 里最直接、最有“苦尽甘来”感的快乐 34:00 让大脑释放内啡肽的方法一：热水澡、泡澡、蒸桑拿，都是很典型的“苦中作乐” 36:18 吃辣、唱歌、大笑、和朋友一起看综艺，都是很生活化的内啡肽来源 38:00 释放内啡肽最通用的方法：运动；越接近精疲力竭，那一下越明显 38:25 内源性大麻素顺带出场：它也让人舒服，但更像“缓和和调节”，不是内啡肽那种直接的爽 40:50 用跑步把 DOSE 串起来：期待、平稳、冲刺、连接、闭环，快乐其实是协同工作的 41:45 DOSE系列收官感想：人不是靠理性和任务单驱动的机器，快乐有很多种，理解快乐、允许快乐、追求快乐，本来就是健康生活的一部分 参考： * 万维钢·精英日课6｜《DOSE效应》5：内啡肽，允许享受的快乐 * 万维钢·精英日课3｜《模型思考者》14：止痛药的棘手问题 * 【美】巴里·迈耶 著；刘婉婷 译；林鹤 校：《止痛毒丸：药王家族与致命药瘾》（Pain Killer: An Empire of Deceit and the Origin of America's Opioid Epidemic），当代世界出版社·活字文化，2023年1月

叨叨年糕陪你聊轻话题。大家好，我是本期值班主播——叨叨。 今天想给大家分享一个我从有点消极，慢慢回到普通积极状态的故事。 几个月前，大概也就是龙虾刚火那会儿。那时候还没有那么多一键部署龙虾的服务，我还是 Windows 电脑，还得让我老公帮我搞。搞好以后，我用了一阵，第一反应不是“哇，好强”，而是“这玩意儿，也太不好用了吧”。起初，我以为最大的问题是配置的模型。因为价格原因，那时候配的是国内模型，做不到“挽弓当挽强用箭当用长”。为此，我还专门去买了点 Claude 的 token 试了一下，结果发现，还是不好用。差不多同期，不是字节的 Seedance 2 也特别火吗，刚好又赶上过年，我还用它做了好几个版本的拜年视频，这个倒是蛮有意思的。然后我也切换过一两个月的 Gemini，甚至也试了一下 Claude skill。老板安利给我的一些AI工具，我也都浅尝辄止地试过。再加上我不是订阅了快刀青衣老师的 AI 学习圈吗，快刀老师真的是 365 天不停更，“每天带你看AI”。 总之，那段时间的感觉就是，生活里到处都是 AI 讯息。今天一个新模型，明天一个新工具，后天又来一个新概念。 有一天晚上，我突然问我老公：“你说，如果老外也需要整天追着这些新工具学，不累吗？”哪怕是硅谷，应该也没那么“卷”吧。这种“要追赶”的感觉，如果积攒到一定程度，不会崩吗？ 我这里其实不是特指“老外”，只是我脑子里会下意识有个对比。因为东亚人卷，好像都快成默认设置了。但我总觉得，欧美人，尤其是欧洲人，总不能也这么天天追着跑吧，也不能全世界职场都卷成这样吧。 对于主要把 AI 当工具的人来说，效率提升真的重要到这种程度吗？ 新工具出这么快，工作的模式也像是被迫升级，自己又总有很多东西要学，天天都在突破舒适区，这真的可持续吗？人类应该不是那种特别擅长应对持续变化的物种吧？对于新技术，大家真的擅长主动拥抱吗？难道更多的不都是被动接受吗？比如移动支付，比如云计算，也都是因为它真的好用，才慢慢普及开来的呀。 后来我才意识到，我那时候说“会不会崩”，其实说的可能是我自己。而且说实话，我都不觉得我是在“追着 AI 跑”。因为我也没真的在前沿，我只是东试一下、西看一下，偶尔折腾一下工具，偶尔被各种 AI 资讯轰炸一下。 于是我发现，问题可能恰恰就在这里：我明明都没在追AI前沿，却已经觉得有点累了。累的可能根本不是“真的在追最前沿”这件事本身，而是那种一直被更新节奏推着走、被“你是不是也该学点什么”这种氛围裹挟着往前走的感觉。 不知道。其实，一流人物不太可能是痛苦的卷王。那些追赶甚至引领 AI 前沿的大佬们，靠的更多还是自驱力。我说会累到崩的，应该是我自己。 虽然我们之前聊「沉浸式娱乐」的时候，我说我那阵子精神状态其实还不错，除了主线卡住以外，也没觉得现实生活里有什么特别大的压力，需要我去“逃避”。但现在回头想想，好像也不是完全没有。因为我上头的那个时间点，和我感觉累的那个时间点，其实离得还挺近的。而且，在那段切断一切不必要的、和现实生活交互的时间里，我真的一点 AI 相关的东西都没碰。龙虾在国内爆火，我没参与；甚至快刀青衣老师办的「龙虾十日谈」系列直播，我也一场没看。啊，原来那会儿，是那种不得不追点AI的压力让我觉得累了呀。 好在，「沉浸式娱乐」真的有用。在一个多月的“逃离”之后，等我又能重新融入现实世界的时候，我发现，我释然了。这个释然，主要有两个维度。 第一个维度，是对 AI 工具本身的释然。 我想明白一件事：我其实不需要去追新出的 AI 工具。我真的不需要它们。说白了，AI 工具本身也只是工具。就像快刀青衣老师说的，“小龙虾不尝鲜也问题不大，等技术成熟”。这话我现在真的特别认同。你看，前两个月小龙虾部署还有门槛，我还得让我老公帮我弄，他是程序员。现在飞书、微信什么的，都已经有一键部署了。但即便如此，bug 还是很多。比如前几天我在飞书里就遇到一个怎么都绕不过去的bug，卡了半天。等过一段时间，这个 bug 被修掉了，我今天花掉的这些时间，某种程度上就是白花的。 不过，我觉得龙虾不好用，主要还是因为我真的不需要它。 就我现在的体验来说，龙虾还是更擅长做那些重复性的、简单的、确定性高的、不太需要你介入的任务。比如定时收集信息，分析数据，做日报周报之类的。但我生活里遇到的大部分任务，其实都是单次任务。工作里真正需要我干的，更多是思考、定方向、做决策，而且每一步都需要我介入。这种情况下，我更需要的是一个和我合作的顾问，而不是一个帮我跑腿的助手。 当然啦，我也不敢特别笃定地说，我这个判断就是对的。毕竟我自己是有“逃避”嫌疑的，而且我也很擅长给自己找正当性理由。真正让我有点安心的，还是万老师。因为起码在上个月的直播中，他说他也还没用龙虾，而更多是和 GPT 合作，理由和我差不多。还有快刀青衣和王大仙对谈时说过一句我特别喜欢的话：“AI时代，不用担心自己学得慢。如果学得慢，你可能就不用学了。”比如说，两年前你可能还得学习怎么写提示词，甚至一度还出现过“提示词工程师”这种岗位。学了，花了很多时间，在当时用AI似乎的确更溜一些；不学，到现在，好像也没什么关系了。因为现在你只要能讲人话，AI 基本就能理解。 “真正有价值的工具，会主动来找你，不是你去追它。”这句话，我现在也挺相信的。所以我现在的想法是，龙虾或者是新出的任何工具，以后肯定会发展得很快，也许不要半年，我就会觉得它们挺好用了。但在当下，不需要，不好用，那不用也无妨。 第二个维度，是对学习本身的释然。聊「沉浸式娱乐」的时候，我们也稍微提到过“动机”这个事。我觉得对我来说，学习的动机，大概就是在三四五层之间来回徘徊。简单说，第三层更像是“我不做会内疚”而自我鞭策的动力，第四层是“我认同它有价值”所以愿意去做，第五层则更像“它本来就是我的一部分”所以我自然而然会做。 像追AI工具这件事，对我来说，很多时候就更容易落在第三层。不是因为我有多喜欢学，也不是因为我天然对这些新东西充满热情，而是因为不学我会焦虑，会怕自己落后，怕自己被淘汰，毕竟我还没实现财富自由，需要在社会上讨生活。而这样的学习就像心里有个小人拿着鞭子在抽你，不是别人逼你，是你自己不放过自己。这一层其实执行力也可以很强，但问题就是，它容易让你内耗，你会累。特别是对于我这种不喜欢接触新鲜事物的人。 我更喜欢学习不会随着时代变迁而变化的“底层逻辑”。学习这些东西的时候，我更多是在第四层，甚至有时候会往第五层走。因为我是真的认同这些东西有价值。我觉得知道更多当前科学水平下一流的思维方式，知道世界运转的底层逻辑，本身就是值得的。我觉得，“士”就应该追求更高级的思维模式。学习这些，不只是为了用，而是它本来就和我想成为什么样的人有关。所以学这些东西的时候，我其实没什么负担，甚至有时候还会有一点“爽”，夸张一点说，就是“朝闻道夕死可以”。 但 AI 工具这件事，麻烦就麻烦在，它特别容易一下子把我从第四层、第五层打回第三层。因为 AI 工具更新太快了。你追吧，也追不上。我毕竟不在一线，也没有那么多强需求，我精力值又很低，我还要追剧；不追吧，又容易刻舟求剑。怕自己的认知停住了，怕自己对它一直保留旧印象。比如我现在觉得龙虾不好用，那等到它真的已经进化到很适合我需求的时候，我可能还是带着旧偏见拒绝使用。 但后来我想明白了。如果我累了，那就给自己松绑。“度”真的很重要。就像万老师在讲「自由能原理」时提到的“追求惊讶”。惊讶太大，你容易崩溃；惊讶太小，你会被钝化。最好的学习区，应该是那种刚刚突破一点舒适区，但又没有到恐慌区的地方。过犹不及。否则，人就会想逃。当然啦，想要活得繁荣，还是得主动去寻求一点「小惊讶」的。毕竟，“我们需要降低惊讶，但我们也需要稍微有点惊讶”。 所以，经过这一个多月「沉浸式娱乐」的修复和充电之后，我又可以了。比如，我刚刚提到我又去尝试飞书小龙虾，这对我来说，就是我主动给自己安排的一个「小惊讶」。这一两个月，龙虾对我来说，其实并没有发生什么拐点式的进化。 但我现在想得更清楚了些。无论面对什么样的 AI 工具，你真正要学的，都不是自己掌握了多少种工具，而是你面对任何一种工具时，都还能保持独立思考、清晰表述、果断决策的能力。工具用得多，当然可以当作实战训练的一部分，这肯定有帮助。但这种能力的提升，也不一定非得完全依赖于“追工具”这一种模式。比如，学习底层逻辑就真的很有用。比如，万老师的课。哈哈哈哈。 所以，最后我想说的是，AI 时代当然要学，当然也不能完全拒绝变化。但我现在觉得，比起“追得快”，更重要的是“别把自己追崩”。 那今天的分享就到这里啦。祝大家在 AI 时代，起码不要活得太内耗。那么，我们下期再见啦，拜拜〜 参考： * 《快刀广播站》 801｜【AI龙虾十日谈】王大仙：3个实战案例，把龙虾和日常工作真正结合 * 万维钢·现代思维⼯具100讲｜自我决定理论：一流人物不可能是痛苦的卷王 * 万维钢·现代思维⼯具100讲｜自由能原理：活着就是对齐