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AI Agent:能说者拥抱 AI,会道者收获耦合

驱动 AI Agent 需要什么“技能”?

——几个 markdown 文档——纯文本,自然语言,普通话,没有一行代码。没有数学模型,没有权重结构化数据,没有训练脚本,没有任何“高科技”。

AI 的操作系统,是说话,是把话说清楚。 最强大的 Agent,打开底层都是说话,都是作文。既然底层驱动力是自然语言,那驾驭 AI 的能力上限就不在技术,而在一项古老的基本功——说话。

一个熟悉的场景:用户对 AI 说“帮我写篇关于XX的文章”,几秒之内,AI 即刻交卷——结构完整,用词考究,一整篇正确的废话。为什么?因为用户没告诉 AI 背景是什么、立场是什么、要驳谁、要服谁。用户给 AI 模糊的题目,AI 还用户一堆无用的篇章。不是 AI 不聪明,是用户没把话说清楚。

同样的工具,换一个人用:需求拆成三层,每层给出判断标准,附上正例反例,标明哪些地方不许碰——出来的东西立刻不一样了。差距不在工具,在输入。

隐喻远比表象重要。这根本不是 AI 时代的新问题。

任何协作都有同样的前提——你说不清需求,对方只能猜。只不过人会揣摩、补全、读你没说出口的潜台词,于是你误以为自己说清楚了,对方误以为自己猜对了。事情往往就这么误打误撞,滚滚向前。如今 AI 把这层遮羞布扯掉了:它不揣摩,不补全,不惯着你——你的表达有多精确,输出就有多精确;你的思维有多混沌,输出就有多荒腔走板。

程序员对此不陌生。源代码过编译器才能变成机器指令,前提是代码语法正确、逻辑自洽、没有歧义。编译器不猜——写错了,报错,一步不走。人脑在调用 AI 之前需要完成的,本质上也是一次编译:把混沌的、碎片的、自相矛盾的念头,压缩成结构清晰、指向明确的自然语言。区别在于:编译器遇到坏代码会报错;AI 不报错——它猜。

一个人如果连自己的思想树(Thought Tree)都梳理不清楚,指望 AI 去“猜”,最终得到的必然是算力无谓损耗后的“幻觉(Hallucination)”。

精确表达,本质上是大脑在调用外部算力前,必须完成的一次“自我编译与脱水”。

每个人脑子里都有一棵思想树——主干是核心判断,分枝是推理路径,叶子是事实与细节。树形越清晰,AI 能接住的就越多,能往下走的也就越远。怕的是脑子里根本不是树,是灌木丛:没有主干,杂枝缠绕,自己都分不清哪根连着哪根。灌木丛喂进去,毛线团输出来,形散,神也散。

精确表达不是修辞,是思维。 开口之前至少理清楚三件事:

  • 要说什么;
  • 为什么这么说;
  • 不说什么。

三样都不靠词汇量,靠那棵树长得好不好。

再好的 AI 技能文件,归根结底也是人一个字一个字写出来的;再合身的配置,随着使用和时间推移,也会过时,也得迭代修订甚至推翻重来。书写、组织、迭代、修订——每一步的前提都是同一个:想清楚了。理不清自己在想什么的人,装不上外挂前额叶,也不可能与 AI 形成深度耦合。

AI 工具以指数速度进化,人的思维却是线性的——区别只在斜率的正、负、零。线性想匹配指数,只有一个办法:撬动杠杆,把自己的想法精确外化到 AI,与 AI 紧密耦合,将它的指数进化与自己的思维捆绑在一起。能把复杂任务拆解到 AI 可逐步执行之精度的人,和只会说“帮我搞定”然后抱怨 AI“不够聪明”“有幻觉”的人,用的是同一个模型,活在两个世界。

“沉舟侧畔千帆过”,“轻舟已过万重山”。AI 革命注定是,与写作者、程序员深度耦合,让写不下、说不出的人留在原地。

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龙虾很好,但现在不要养

龙虾很好,但现在不要养。

一、电力变算力,算力变劳力

"养龙虾"这件事,真正在做的是一条能源转化链:把我们国家相对过剩的电力——特别是绿色电力——转化为算力;再通过算力,以 AI Agent 为媒介,转化成低端劳动力,去弥补白领市场的缺口。

我国未来劳动力不足几乎是确定性趋势。谁来做那些订机票、订酒店、做 PPT 的工作?答案是:一台计算机,一个基础的人工智能模型,调用便宜的 Token,就能完成原来需要一个活生生的年轻人去做的事。

从本质上说,这是一个解放生产力、发展生产力的过程。而推动这个过程的底层资源,恰恰是我们的优势——充裕的电力供给,尤其是西部和北部大量的风电、光伏产能。用成本优势去获取资本的原始积累,这个思路非常清晰,也非常有创意。

二、对印度外包产业的降维打击

把视线再拉远一点。过去二十年,印度靠全球外包服务吃了一波巨大的红利。

如果"龙虾"这条路走通了呢?

未来的客服,不用再找班加罗尔的接线员了。深圳龙岗的一个 AI Agent 集群就能搞定。不存在口音问题,不存在时差问题,解决问题的质量可能还比真人高。

这对印度传统的外包产业,是一个毁灭性的打击。从国家竞争的角度来看,这是一个非常大的历史性机会——谁先把"电力到算力到劳力"这条链路跑通,谁就抢到了下一代全球服务业的入口。

三、现在不需要急着"养龙虾"

龙虾很好,但作为个体,现在不要急着参与。

举个例子。智能手机已经有将近二十年历史了,从 2007 年第一代 iPhone 算起。我们今天每个人都在用智能手机,用得深也好、浅也好,这个时代我们谁都没有错过。但回过头看,你当年有没有买第一代 iPhone?绝大多数人没买。没买,也没关系。没买第一代 iPhone,不影响你后来完整地享受智能手机的红利。

人工智能这个时代也一样,风口才刚刚打开。方向是确定的:找一台计算机,装一个 AI,用便宜的 Token 去替代原来由自然人完成的工作。这个大趋势不会变。

所以从投资和交易的角度,我们要做的是认准方向,而不是急着下场。不管是 A 股还是商品市场,只要围绕"低端劳动力替代"这个方向去布局,长期一定有机会。但风口上的第一阵风,往往不是最好的入场时机。

踩到风口上,不等于现在就一定要养一只自己名下的龙虾。

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未来的科学使用网络,也许会变成一门类似“工商登记代理”似的新的生意

在中国大陆地区,很多会科学解决上网问题的人都可以无障碍地使用闭源的 AI 模型,比如像 Claude Code 或者 Gemini。

这种情况会逐渐遇到新的阻碍。

未来一段时间,大量无障碍使用闭源模型的机会会越来越少。

在C端,因为随着使用者的变多,集群效应的增强,很多机房被越来越多的使用者用作科学使用互联网的通道。四面八方的用户汇聚到了同一个机房,用同一个IP出现在闭源模型服务面前,完全就是B端“蒸馏者”的入侵姿势。

这个 IP 会被认为是非法使用,甚至是被用于非法蒸馏。闭源模型公司为了防止被蒸馏,一定会尽可能地屏蔽这种批发性质的、同一个 IP 地址来源的使用需求。

Claude和Gemini现在的做法是,直接封号。Claude Code就罢了,Google账号可是很多互联网用户的身家所系,一旦封号,后果不可承受。

真实的住宅 IP 就会变得非常可贵。技术上只说到这里。

放到更宏大的背景,未来一旦出现技术封锁,首先就是太平洋两岸的模型不能互通,到时如何搭建高速、稳定、低延迟、低抖动的网络穿透通路,并伪装成所在地住宅IP,也许会成为一门类似“工商登记代理”似的新的生意。

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稀缺、耦合与“模糊的正确”——AI时代来临的三个关键词

本文为 2025 年 12 月 4 日在深圳参加第三届中资海外基金高峰论坛的发言。题目后拟,有节选。为便于阅读,文中对现场交流内容做了口语化整理,部分表述已做匿名化处理。

在此,感谢活动的主办方智通财经为大家提供交流机会。

什么是“后稀缺时代”的特点

Q:什么叫后稀缺时代的资本使命?我们呢,可能也得借助 AI 工具先做一个破题。刚才是我们的破冰,现在把破题的这个任务呢交给我们的嘉宾,先请您来讲一讲对这个题目的理解。

A:好。刚才有嘉宾说,“AI 无法超越经验”,我非常赞同。

“后稀缺时代”的第一个特点,就是“稀缺”本身将变得越来越稀缺,很多曾经稀缺的东西将变得不再稀缺。

我们把时间拉回到几千年前,秦始皇帝的时候,他是没有吃过“西红柿炒鸡蛋”的,因为那时候没有西红柿。我们现在吃这个,就非常简单,“国民菜肴”了。三十年前的时候,中央电视台在新闻联播之后,会拿出十几分钟的黄金时间,播一遍全国各地天气预报。现在我打开支付宝,刷新页面的时候,刷新的那一刹那,那个滑动的页面上半边就会显示我们所在地的天气预报。

无论是信息还是物质,曾经稀缺的,将变得越来越不稀缺。“稀缺”这个属性,本身将变得越来越稀缺。这是第一。

第二,还有很多东西,将随着时代的发展,会越来越稀缺。

这里面有几个具体的东西可以举例出来。比如:

  • 我们每个人的时间,每天 86400 秒,不会因为 AI 变得更多;
  • 我们每天的精力,依然取决于我们睡得好不好、吃得好不好,我们的精力不会因为 AI 变得更好;
  • 我们人与人之间长期相处所建立的线下的信任,不会因为 AI 就变得效率更高;
  • 我们人生的宝贵体验,也不会因为 AI 的存在,变得可复制、可迁移。

这些东西,基于目前的技术手段,我们还看不到什么改变。

所以我们总结一下,“后稀缺时代”的这个“后”,我认为可以从这两个角度理解:第一,稀缺本身,将变得越来越稀缺;第二,很多人生中最核心的东西,将保持长期稳定不变。

使用 AI 工具的体会

Q:下一个问题抛给康总。在日常生活和工作中,您是如何使用 AI 工具的?

A:这段时间也确实有一些体会跟大家分享。我把它概括为三个关键词。

就人和 AI,要说存在一个的“目的性”的东西,这个“目的”可能是一个“耦合”的过程。

这个“耦合”有三个前提:

第一个,我们作为使用者,要有这个耦合的意识。

我们的意识观念,首先要转变。这个有点像三十年前作家“换笔”的过程。那个时候老一辈的作家面对打字这件事,不管是用五笔字型打字还是用拼音打字,他如果愿意换,他可能就迎来了一个新的写作时代。他不需要再去“爬格子”,不需要再去一遍遍的誊写,他会有机会直接体验电子排版,体验激光照排这些技术变化。但是,当时也有相当一部分老派的作家,拒绝“换笔”————他的意识转变不过来,慢慢的,从此就封笔不写了,这是真实发生过的事情。

所以,我们说拥抱 AI ,第一个前提,是我们得有这个与 AI“耦合”的意识,要主动的去融入。

第二个,就是要在生活中要真正形成使用 AI 的习惯。

我们以前 20 年前说“内事不决问百度,外事不决问 google”——那时候上网还比较简单——现在应该是“遇事不决问 AI”。这里这个“不决”这两个字,不是简单说,是“没有决定”的意思。我把这个“不决”解读为:在任何一个不完全信息决策下,每一次“遇事”都我们都问问 AI——“不决”是不完全信息决策的意思。

这个过程中,AI 最有价值的地方有两个:第一,它能够帮我枚举出一些我没有想到的东西。第二,它能够帮我去 review 一下我自己已经想到的东西,是不是有什么偏差?是不是还存在错误?在这两个过程做完之后,我们的决策效率和决策质量,会得到极大的提升。

就像刚才许总讲到的,AI 的真实的效率提升的过程。关于 AI 自己是怎么定义 “AI” 和“人的生活”之间的关系?我问过 ChatGPT,我说“GPT,你认为,你应该怎么帮助人类做决策?”

ChatGPT 告诉我一个原则:ChatGPT 要帮我解决 80% 的具体的技术问题,让我把全部的精力集中在 20% 的决策上。这是我们说,我们要养成这样一个习惯,和 AI 沟通的一个习惯。

前面我们已经提到了两点:第一是转变观念,第二是养成习惯。

第三点,就是要练成自己和 AI 相处的能力。

封闭起来看,主要是要满足两个条件。

第一个条件是“精确表达”,特别是书面表达的能力。实践中我经常会感到,当我问 AI 一个问题的时候,我觉得很容易,但是我想完整的阐释一个复杂事件的背景的时候,我往往要写上一个 1500 字、2000 字甚至 3000 字一大段,我们叫提示词的东西。我只能把这个东西写清楚,其实它的难度不亚于一场高考的作文。这个书面表达又不仅仅是“书写”的问题,它一定是建立在口语表达的基础上。我们和 AI 互动的时候,本质上是在给 AI“讲一个事情”,这个过程一定会用到一个东西叫语音输入。这时候你会发现,用语音输入的时候根本说不清楚。口语表达和书面表达要同时做到——我把它概括为第一个能力,叫“精确表达”,这是 AI 时代的人,想实现与 AI 深度耦合的第一个必要条件。

第二个条件就是“快速阅读理解”的能力。AI 给我们反馈的信息量,大概是我们输入的信息量的至少两倍以上。AI 的输出其实并不全对,总有那么零星的一点关键信息,仔细一看是错的。你要快速阅读,像古代皇帝“批奏折”和“批奏章”一样,把那个 2% 找出来,重新改掉它。给他反馈的时候,我一般用这样的说法:“勘误:你这个 xxx 说错了,我再给你补充一个信息”。把这段话马上发给他。然后,第二轮、第三轮的信息出来,再这样快速检阅一遍两遍。一般地,我的经验是,三轮之后,出来的东西可以是一个非常完美、非常完美的结论了。但这个“完美”要建立在什么前提下?——如同刚才有嘉宾提到的——对于长篇文字的阅读理解,实际上是一个这个社会中的精英门槛。精确表达和阅读理解是两个非常值得强调的能力。

当然,我们也不用担心自己的能力不够。以我自己的体会,这一段时间与 ChatGPT 深度互动以来,我自己的口语表达、书面表达和阅读理解能力,在和 AI 互动的过程中都得到了显著的提升。人和 AI 的互动的过程,既是训练 AI 的过程,也是训练我们自己的过程。

这是我们说的三点体会中的第三点,“能力”。归纳一下三个关键点:

  • 一是要有主动拥抱 AI 的意识;
  • 二是要有生活中的习惯;
  • 三是要有意识的培养自己的精确表达和阅读理解的能力。

这是我对我们如何与 AI 耦合的概括。

AI 时代确定性的投资机会在哪里?

Q:AI时代最确定的机会在哪里?风险在哪里?

A:一般我们将投资机会的确定性,往往都是说“人性不会变”、“数学原理不会变”、“基本事实不会变”,这三个,基本是投资中的三大确定性来源。

这是一般意义上讲。扣一下今天的主题,“后稀缺时代”这五个字之下,我们觉得未来几年最确定的机会应该在于:

要利用全社会对于 AI 的认知差。

进一步概括成一句话,就是:

“模糊的正确”一定会导致“精确的错误”。

什么叫模糊的正确呢,刚刚有嘉宾提到,AI 会带来“智力平权”——它是正确的,这个命题是正确的,一定是正确的,但它一定是不够精确,不够清晰的。AI 会带来“智力平权”——这个命题就是典型的“模糊的正确”。

我们就拿这句——AI 会带来“智力平权”——举例。

不同的人在看到这个问题的时候,表现是不一样的。有些人会抓住这个东西不放,他会去展开,去研究,会问自己,“我怎么样才能做到智力平权?”有些人看到这个,看完直接回去睡觉了,说“反正 AI 来了,我们就‘智力平权’了”。

实际上呢,我们回顾历史——AI 的诞生,如果我们把它看成一个技术变革的话,那 AI 这种变革在历史上并不是第一次出现了。

  • 火药的出现,打破了骑士阶级基于“板甲”和“城堡”,基于这两个东西对于暴力的垄断。可恰恰是在这次“平权”以后,热兵器时代之前的那种传统意义上的“农民起义”,再也没有了。平权的同时,新的鸿沟产生了。
  • 蒸汽机解放了人力没错。但是 2025 年的今天,深圳市的一个普通的体力劳动者,想转变为“脑力劳动者”,实现社会跃迁,难度比以前大得多得多。
  • 互联网抹平了信息鸿沟没错,看起来是“信息平权”了——但是互联网产生了碎片化、多模态的信息,包括现在短视频、Twitter,使得大量的人的阅读能力——特别是长阅读能力,基本上是“半永久地”丧失了。互联网在抹平信息鸿沟的同时,树立了新的信息壁垒。

    AI 也一样。如果我们简单的说,AI 一定会带来“智力平权”,这个命题当下肯定是是正确的,但它只是一个“模糊的正确”,而这个“模糊的正确”一定会导致“认知偏差”。市场上一旦出现了认知偏差,投资的机会就会出现。没有准备的人可能面对整个变局说这是“无法回避的系统性风险”;有准备的人可能把它当成小概率的“厚尾”或者叫“肥尾”来操作做获利。

    从机会的角度,这个是最大的机会;从风险的角度看,这也是我今天要说的,最大的风险。

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