“算法纪”
聚焦算法与媒体,第四集我们从业内视角解读人类在AI时代应如何应对“认知负债”等问题。
大家好,我是大卫翁,"起朱楼宴宾客"是我用来记录这个大时代的播客节目。
如果说这个系列的前几期讲的是算法如何定义身份,那么这一期我们在讲算法时代人怎么不被一起拖下去。
《159.算法的六副面孔:它是如何从处理数据,变成定义我们是谁的》
《164.算法的“兔子洞”:为什么你总在看完新闻后滑向娱乐?|对谈黄圣淳教授》
《167.柏拉图、卢梭、哈耶克、阿伦特四大哲学家会如何解释算法时代?|串台独树不成林》
06:00
最近几个月行业内最让查晟意外的是,虽然开源模型缺乏“数据飞轮”,但中国团队仍在坚持
18:12
“模型塌缩(Model Collapse)”问题:AI 用 AI 生成的内容训练,性能会逐代退化。
延伸阅读:Shumailov, I., Shumaylov, Z., Zhao, Y., Papernot, N., Anderson, R., & Gal, Y. (2024). "AI models collapse when trained on recursively generated data." Nature, 631(8022), 755–759. DOI: 10.1038/s41586-024-07566-y 2024 年 7 月 24 日
22:17
当前AI的自我迭代仍高度依赖人类的品味(Taste)来定义问题和指引优化方向
26:57
“认知负债(Cognitive )”问题:过度依赖AI导致的注意力、工作记忆、语言处理能力下降。
MIT Media Lab 2025 年的研究:让一组人用 ChatGPT 写作,一组人不用。脑电图显示用 LLM 的人 alpha 和 beta 波在前额和颞顶区下降,这些是注意力、工作记忆、语言处理的核心区域。
31:40
“知识塌缩(knowledge collapse)”现象:过度依赖大模型可能导致人类知识收敛于少数主流观点
36:27
AI价值观由训练数据和人类反馈决定,目前缺乏广泛的外部监管
48:39
“主权AI”的战略意义:各国需要训练符合自身需求的大模型以防止文化同化
01:04:11
AI展现跨领域解决难题的能力,要求人类向通才方向发展,培养跨领域的“品味”,通识教育和掌握第一性原理变得尤为重要。
01:10:42
社会价值观的转变:从以生产为导向转向关注人际连接、影响力、艺术和自我提升
01:26:16
AI时代的生存法则:接受通识教育、做会提问的人、注重人际关系
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158. 播客里聊了四年的资产配置,我把它做成了一本《行动指南》
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《不熄灯Lights On》
《纽约有一种气质叫“都行”|和杨蒙恩的临别闲聊局》
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