不瞒大家，使用AI时，常有一种蚍蜉见青天的无力感。比如昨天的文章发布后，我让AI去读了Big Picture网站中，VIX指数26年的日频数据，6654个观测点。然后让它输出一些洞察结论，结果每一条都让我汗颜——ta好厉害，我好喜欢~ 很多人说，品味是人最后的自留地。对此，我内心很不同意。如果品味不过是个人的小数据库、小模型而已——真能有什么不同吗？如果用香农的信息论来解释，信息是数据的内禀属性。比如VIX的6654个数据，里面包含的信息量，跟谁来分析、用多少算力分析都无关。但现实显然不是这样的，算力有限才是我们每个人的天然约束。同一组数据对不同算力的观察者，信息量不同。这意味着，我和另一个观察者，看同一组数据、同一份财报所能提取出的「结构性信息」注定不同。我们面对同样的客观事实，但各自的模型不同，得出的结果也注定有差异。智力优越感并不来自算力，而是面对同样的局面，能看到不同的结构。相比无限算力，算力有限的观察者反而需要更丰富的模型。某种程度而言，这反倒是一种祝福。打个比方：有一种经典的模拟游戏，规则很简单，就那么几条。如果我有无限算力，知道规则之后暴力求解就行了，根本不需要理解。而我作为人类认知者的处境是：我当然不可能暴力模拟世界的所有细节。但也正因如此，我被迫发展出了品味、判断、直觉、框架这些更深层的「认知」，然后靠这些东西，去涌现出些许洞察。再举个例子：推理小说作者在创作时，往往会先选好凶手，再编故事，所以作者根本不需要推理，只需要排布。但读者就不一样了，读者要猜出凶手是谁，就得从蛛丝马迹中，反向归纳。他可能比作者还累。生成一个故事很容易，但理解一个故事更费token。换言之，归纳（理解）在本质上比演绎（生成）需要更多信息。这就是人的认知活动的本质：用有限算力，从世界中归纳出结构。这个过程中创造的信息量，可以超过世界本身的生成程序。如果我们能从结果去反推过程，其实会得出更深刻的理解。但人生显然没法这么来，每个人的人生都是一个独一无二的观察顺序——先经历了什么，后感受了什么，成败悲欢，这些决定了一个人的认知和想法。我想说什么呢？智力优越感不在算力，在AI面前算力狗屁不是。但个人的品味，在AI面前不应妄自菲薄。品味是观察者的函数，不是数据的函数。它是我，一个算力有限，经历独特的观察者，从世界中提取结构的独特视角。