斯多葛主义哲学家塞涅卡的说法，“跟着哲学家学习的人每天都要从他那里带回一点好东西：每天回家的路上都应该变得更加健全一点，或者正走在变得更加健全一点的路上。”

因此，真正要问的问题是：如果一个事物什么都不想要，它还能被认为是有意识的吗？在这一点上，机器学习专家可能不同意：大型语言模型确实有他们想要的东西。他们有一个目标：很好地预测下一个词元（根据训练语料库），很好地回答问题。机器学习中「目标」概念的技术术语是「损失函数」——这是一个精确的数学表达式（即使很长），它允许 AI 对自己的可能解决方案进行评级，并决定哪一个可能相较于「奖励函数」（定义最终目标的技术方式）更好。有人可能会认为人类也有所谓的奖励函数，因此我们和 AI 之间的鸿沟并不像我们想象的那样大。但人类的问题是，他们显然同时有多个相互竞争的奖励函数，这些奖励函数是模糊的、不确定的、个人的。它们随着时间的推移而进化（既在个人的生活中，也在文化的层面上），并在不同的时间跨度内运作。我们每个人同时都在为了个人生存而进行优化，为了短期快乐，为了长期快乐，为了传递基因等等。

我们教育子女的时间不会很长，时机稍纵即逝。但是这些对话的影响力可以维持很久，甚至影响孩子的一生，而这也是拥有一个成功、美满的人生不可或缺的一部分。

“他发现，取舍管理是组织成功的核心，他对其中一个例子印象特别深刻。有一家经营得很成功的银行决定只做好三项业务：支票账户、存款账户、客户服务。它不做潜在性获利更高的贷款业务，也不服务于企业客户，只做比其他银行更擅长的个人客户服务。应用这种模式的另一家企业是苹果公司（Apple），虽然忠诚的消费者总会义无反顾地抢购该公司生产的任何电子产品，但苹果公司也只在几个选定的领域参与竞争。”

摘录来自
反溺爱
[美]罗恩·利伯
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“数百年前，国家富裕要靠拥有土地和天然资源，还要人口庞大，粮食生产和开采业是重要支柱; 自工业革命后，这些传统资产逐渐由知识，特别是科学和工程学，以及组织能力所超越，生产工业制品变得至关重要。

过去数十年，又出现一场变革。先进的基础科学、高科技（主要由顶尖大学研发），以及丰裕的资金，是引领世界经济的关键。就企业和个人而言，近年最能赚大钱的途径是利用高科技或他人的资金，造就了投资银行和基金管理。现今是数码化的世界。

由此引出一个问题：下个阶段是什么？以上的进展大部分是由高速全球化促成的，而这有个关键的先决条件，就是世界相对和平。例如，苏联解体后，全球化发展便一日千里。但若如前所述，世界正迅速变得动荡不安，那么出现一些脱钩便在所难免。某些制造业将回流，区域主义会后来居上，与全球主义一较高下。

从前在全球化环境中，能源、粮食、矿产等重要资源几乎都定可取得的，今后不再理所当然。于是，明日世界的赢家可能需要拥有上述三个阶段中的大部分甚至全部要素，从天然资源、制造业到数码化都包括在内。那些土地辽阔、天然资源丰富、人口庞大而教育水平又高的国家，成功机会会大得多。”

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大唐很好，但搁21世纪就怪怪的了。

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