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      年輕人不要太天真,你最好看看美國正在發生的事

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      關注公眾號,西風的羅盤,方能閱讀正文《宇宙的盡頭是靈活就業么?》

      那天我在講宇宙的盡頭是靈活就業的第二個話題里面,提到了AI投毒。

      有個老讀者留言說他想起了90年代末的互聯網,也是像今天AI初期一樣。

      他說的這個事情,我給年輕的,沒經歷過的讀者們普及下。

      90年代末,互聯網剛起來的時候,我們獲取知識的途徑都是線下。

      線上有沒有呢,有,但早期一定是假的多,真的少。

      這事兒沒辦法,這是人性決定的。

      賭場里新開一個場子,一定是先騙為敬的,不騙白不騙,騙了也白騙,因為此時此刻,大家對于新游戲新規則并不熟悉。

      所以你不要以為當年第一代玩家都是好心的發燒友,把線下的一切都如實搬運到線上。

      不會的,初期網絡上騙子橫行是常態。

      這種事情差不多要過幾年,才會平衡。

      因為有人上當受騙了,他就會掏錢,就會形成一個市場,這時候才會有人肯去矯正,去掙這份錢。

      就像總是先有病毒,接著有受害者,然后才有防火墻。

      病毒要造成一部分人受害,受害人受了教訓,知道自己得花錢了,才會形成防火墻的市場。

      你說隨著市場規模的擴大,防火墻不要錢了,人家靠打廣告也可以,那是更后來。

      這個過程,先上當,后矯正,再正規,在AI時代,是一樣一樣的。

      AI投毒很正常,正如90年代末非常流行的病毒,木馬。

      因為騙人的成本低嘛。

      馬未都,多年前講過這么一個鑒寶的法子。

      他說,一個藝術品,如果不是傳承有序,那誰也沒有百分百的把握,到底是真的,還是偽造的。

      這時候呢,有一個方法就很管用,算成本。

      如果這個藝術品本身的拍賣價是100,我們評估造假的成本是50,就有可能是假的。

      反之,如果造假的成本是110,那就沒可能。

      從古到今,殺頭的買賣有人做,賠錢的買賣沒人做。

      他造假就是為了盈利嘛,他賠本圖什么呢?

      歷史上很少的不惜成本的造假都是發生在宮里,全天下找遍了,得不到真品,所以造辦處不惜成本,也要仿前朝。

      民間,尤其是商人群體里,幾乎不會發生這事兒。

      我們把馬未都的造假成本理論,挪到AI領域,你會發現:

      AI極大地降低了造假的成本。

      過去在互聯網社會,盡管說起來流量傳播很便捷,實際上你造個假信息,要讓人家信,那個流量成本,是巨高的。

      因為大量的過程都需要真人參與其中,人這東西,不給他錢,他不會替你干活的。

      但是AI這東西的傳染模式,非常像程序化交易。

      如果一個金融市場里,程序化交易占據了大頭,那么就會有人針對程序做狙擊。

      你把價格打到某個位置,程序會自動止損的,而這種自動止損,會傳染其他程序,引發連鎖反應,進而擊破下一個支撐位。

      你要讓人類散戶進入羊群陷阱,還得通過媒體傳播恐慌情緒,還要賭是否能夠發酵。

      對程序掛的單子不需要,你精準狙擊到指定位置,它自己就會觸發踩踏事件。

      針對程序專門進行的高頻交易,早在很多年前,在美國,這類案件就已經屢見不鮮。

      AI投毒,其原理也是一樣的。

      當下,全球已經有這樣的產業鏈,就是用AI造假消息,俗稱投毒,用假數據,污染AI的學習源。

      AI信以為真,它就會基于這個,去衍生各種報道,然后傳播出去,進一步污染其它AI學習的信息源。

      很快,你就會發現,AI信誓旦旦的在胡說八道,在推薦子虛烏有的事情。

      你要知道當下,全世界已經有很多人依賴AI,指望AI告訴他答案。

      但是他們不知道,AI是可以被操控的,AI是可以信誓旦旦的告訴你1+1=3的。

      因為它訓練的那個信息源,已經被投毒了,而且這個投毒的成本極低,近乎于電費。

      在這樣一個環境下,這個產業鏈的興起速度,就像90年代的病毒產業一樣。

      當然,我相信隨著受害人的增多,隨著受害人愿意出錢了,市場形成了,也會有公司去做信息甄別的工作,就像2000年后的殺毒行業。

      但是,至少在當下,至少在未來的數年中,AI的投毒,是爆發期。

      先投毒,再解毒,吃完魚頭吃魚尾,掙兩撥錢,這就是商業規律。

      所以對當下這代年輕人來說,有兩個很讓你沮喪的地方。

      你想學習,效率最高的是AI,但此刻的AI里面可能充滿了病毒式的假信息。

      你想工作,能讓你上手的中低級崗位,只怕都被AI取代了。

      所以,如果你不想等著領那一個月說不定連幾百塊都不到的UBI,那你一定要主動出擊。

      美國現在已經出現付費實習這種奇葩事兒了。

      什么意思呢,就是美國一些名校,通過昔日成功的校友們籌錢的方式,給師弟師妹們買什么呢?

      買實習的機會。

      美國現在一些好公司,人家就不要實習生,別說給你發錢,哪怕你愿意白干,人家也不要。

      他們直接讓老員工訓練AI,把往日培養實習生的時間,精力,都用來培養AI數字員工。

      直接從源頭卡斷了應屆生熟悉工作的機會。

      你像祁同偉那樣,說老師我太想進步了,對不起,不給你進步的機會。

      僅有的名額都被股東,大客戶們的孩子占了,那有些美國傳統名校就急了,就開始掏錢補貼了。

      你不招我的學生?那我倒貼,我把你用人工和用AI的差價給補上,讓我的學生有一個給你實習的機會。

      很多他們正在經歷的事情,就是我們即將要經歷的事情。就像當年他們發明互聯網,我們而后使用互聯網。

      AI的傳導路徑,也是如此。

      所以我那天講,你抱著傳統的我去努力學習什么,積累什么,謀求穩定就業的老思想,是很難應對當下局面的。

      宇宙的盡頭是靈活就業,不是說未來,而是說當下,當下就已經在宇宙的盡頭了。

      你不能腦子還沉浸在上個時代里,指望通過學習具備,而后應聘,再去熟悉,最終勝任。

      你要先去搶那個位置,甭管你具不具備,都先去搶了再說。

      因為不去主動搶,你這輩子可能根本沒機會去具備。

      你指望學習,你拿到的信息源未必是真的,何況你學的根本不可能有AI自我迭代那么快。

      我那天把世界比做老林子,把人比做獵人。

      你想想看,如果狩獵從弓箭時代轉向步槍時代,你還把大量的精力花在訓練拉弓上,有利于你的生存么?

      實際上對獵人而言,你大部分生存能力的訓練是來自于什么地方?

      來自于狩獵活動,而不是家里蹲,閉門造車拉那張被淘汰掉的弓。

      這就是為啥已經有不少歐美的名校開始掏錢用補貼的方式資助自己的學生,也要換實習機會,實戰機會。

      因為他們的高校是私企,一旦就業砸了,牌子就砸了,來年就招不到人了,進而校友會的人脈網絡也就斷了。

      所以從往屆的杰出校友們到學校都開始自救,適應市場是私企的本能。

      站在這個意義上講,我們每個人都是私企,你是你自己的私企,你的決策失誤,直接會影響你的一生。
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