【节目介绍】

本期节目，我们将深入探讨“劳动时间是如何形成的，劳动者又是如何被绑在时间机器上的”这一前置问题。从时间概念的诞生，到工业时代对时间的极致利用，再到如今AI时代对效率的极致追求，我们将沿着时间的脉络，剖析科技、工作与人类之间的复杂关系。如今，AI的出现似乎为缩短工作时间带来了新的希望。然而，我们真的能如愿以偿吗？还是会在新的技术浪潮中再次迷失？本期节目，我们将从时间的起源、工业时代的工作伦理，到如今的劳动异化、毫无意义的工作，深入剖析背后的真相。让我们一起探索科技与时间的悖论，寻找属于我们自己的答案。

【时间线】

00:37 本期节目所要讨论的问题

07:42 机械时间的诞生

24:49 工业时代中的劳动时间

52:55 科技未能减少劳动时间的背后逻辑

01:32:29 对于人工智能如何减少员工劳动时间的几点建议

【延伸阅读】

第86期节目《AI时代：人类迎来第六次信仰危机》

《毫无意义的工作》（Bullshit Jobs: A Theory），大卫·克雷伯，2018

《资本论》（Das Kapital ）第一卷，卡尔·马克思，1867

《技术与文明》（Technics and civilization），刘易斯·芒福德，1934

《闲暇颂》（In Praise of Idleness），伯特兰·罗素，1932

《经济学哲学手稿》（Economic and Philosophic Manuscripts of 1844），卡尔·马克思，1844

【节目中的音乐】

时间 - 声音玩具

无人作对 - Ghostnote+

工厂 - 河南说唱之神

过 - 浮石乐队

【感谢】

特别感谢[AIGC开放社区]和[AI重塑世界]的大力支持，请听友及时订阅微信公众号，查看本播客的文字版内容。欢迎订阅本播客节目，本节目在小宇宙、喜马拉雅、苹果播客、蜻蜓FM、网易云音乐、荔枝FM等平台均已上线。

【节目介绍】

本期节目，我们将通过“选路”“建塔”“拼图”三种叙事逻辑，为你呈现AGI发展的不同维度和方向路径。这三种叙事逻辑不仅是对AGI发展的深刻洞察，也是我们对未来科技发展的独特思考。无论你是科技爱好者，还是人工智能领域的专业人士，本期节目都值得你聆听。

【时间线】

00:58 开头概述

03:21 选路：从“冰鉴”到科技剪枝，人工智能的历史发展路径，人工智能的下半场，三项AGI选路建议

18:03 建塔：从库特卜塔到不同的科学范式，从计算机到人工智能的高塔建立，三项AGI建塔原则

31:18 拼图：从世界上第一款拼图，到AGI的图已经拼了什么，还没有拼什么？四项AGI拼图原则

43:34 总结

【片头和片尾音乐】

晚风 - 陈婧霏

【感谢】

特别感谢[AIGC开放社区]和[AI重塑世界]的大力支持，请听友及时订阅微信公众号，查看本播客的文字版内容。欢迎订阅本播客节目，本节目在小宇宙、喜马拉雅、苹果播客、蜻蜓FM、网易云音乐、荔枝FM等平台均已上线。

【节目介绍】

本期节目我们将聚焦于那些与乐观AGI预测观点“唱反调”的专家和报告。图灵奖得主杨立昆认为AGI至少还需要10年甚至更久，而Epoch AI组织的AI经济模型也揭示了技术发展背后的复杂因素，普林斯顿大学教授纳拉亚南，他把AI看作一种普通技术，认为我们对AI的过度炒作和焦虑，反而掩盖了真正需要关注的问题。从AI的算法瓶颈，到经济模型的复杂性，再到对AI本质的重新定义，本期节目将带你深入探讨那些被忽视的细节，为你剖析AI发展的真实困境，以及我们该如何理性看待AGI的未来。

【时间线】

02:11 对AGI的预测差别其实很大

03:32 为什么越是对人类普通的事情，AI却越做不好？

06:47 AI算法上还有哪些制约？

09:34 杨立昆（Yann LeCun）的主要观点

15:21 Epoch AI组织的GATE研究报告

21:43 阿尔文德·纳拉亚南（Arvind Narayanan）的文章《作为普通技术的人工智能》（AI as Normal Technology）

43:15 总结

【延伸阅读】

• GATE: Modeling the Trajectory of AI and Automation（建模 AI 和自动化的发展轨迹）
• 《作为普通技术的人工智能》（AI as Normal Technology）

【片头和片尾音乐】

我长期坠入梦乡 - 陈婧霏

【感谢】

特别感谢[AIGC开放社区]和[AI重塑世界]的大力支持，请听友及时订阅微信公众号，查看本播客的文字版内容。欢迎订阅本播客节目，本节目在小宇宙、喜马拉雅、苹果播客、蜻蜓FM、网易云音乐、荔枝FM等平台均已上线。

【节目介绍】

本期节目将带您深入解读人工智能行业翘楚Dario Amodei和Demis Hassabis的观点，带你理解AGI发展“审慎乐观”方向的未来预测。还特别探讨AGI在现实物理世界的制约，以及其在生物医疗领域的突破。让我们共同分析AGI发展中可能存在的限制因素。如果你对AGI的未来充满好奇，或者想知道AI将如何改变我们的世界，本期节目不容错过！

【时间线】

00:32 开场介绍

03:23 Anthropic 的首席执行官达里奥·阿莫代（Dario Amodei）的预测和主要观点

16:37 Google DeepMind的首席执行官德米斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）的预测和主要观点

23:59 观点对比和总结

【延伸阅读】

《Machines of Loving Grace》（充满爱意的机器）

【片头和片尾音乐】

你是我最爱的褪色的幻想 - 陈婧霏

【感谢】

特别感谢[AIGC开放社区]和[AI重塑世界]的大力支持，请听友及时订阅微信公众号，查看本播客的文字版内容。欢迎订阅本播客节目，本节目在小宇宙、喜马拉雅、苹果播客、蜻蜓FM、网易云音乐、荔枝FM等平台均已上线。

【节目介绍】

本期节目，我们将重点剖析两份极具影响力的报告：《态势感知》和《AI2027》，通过详细的推演和分析，试图揭示 AGI 的未来路径。为什么 2027 年被认为是 AGI 的关键节点？如何通过计算能力、算法效率和“解锁”能力来实现 AGI？AGI 实现后，人类社会将如何应对智能爆炸带来的巨大变革？本期节目将为你带来深刻的洞见和前沿的思考，为你揭示 AGI 的未来可能。

【时间线】

01:22 两篇大型研究报告的基本情况

02:48 利奥波德·阿申布伦纳 (Leopold Aschenbrenner) 的《态势感知》报告

07:28 第一部分：从 GPT-4 到 AGI：计算数量级OOM

14:24 第二部分：从 AGI 到超智能：智能爆炸

19:06 第三部分：万亿美元集群、封锁实验室、超级对齐

26:06 第四部分：新曼哈顿计划项目

28:55 《态势感知》报告的小结

30:56 丹尼尔·科科塔伊洛（Daniel Kokotajlo）的《AI2027》报告

34:27 第一部分：从Agent1到Agent4

45:29 第二部分：两种结局：Slowdown（减速管控）和Race（加速冲刺）

48:27《AI2027》报告的小结

【延伸阅读】

态势感知（SITUATIONAL AWARENESS：The Decade Ahead）

AI 2027

【片头和片尾音乐】

红霞剧场 - 陈婧霏

【感谢】

特别感谢[AIGC开放社区]和[AI重塑世界]的大力支持，请听友及时订阅微信公众号，查看本播客的文字版内容。欢迎订阅本播客节目，本节目在小宇宙、喜马拉雅、苹果播客、蜻蜓FM、网易云音乐、荔枝FM等平台均已上线。

【节目介绍】

我们追求的通用人工智能（AGI），是否必须沿着人类智能的轨迹前行？本期播客，我们将深入探讨人类智能的独特性与局限性，从哲学的思辨到心理学的洞察，从神经科学的微观世界到认知科学的跨学科视野，全方位剖析人类智能的本质。让我们站在人类智能与机器智能的交汇处，寻找通往未来的钥匙。这不仅是一场关于技术的讨论，更是一次对人类自身本质的深刻反思。

【时间线】

01:30 人类智能并非地球上唯一的智能，但它是我们已知的唯一的通用智能

06:10 构建基于人类智能的衡量坐标系

11:03 从哲学维度去理解人类智能和机器智能

• 哲学家，伊曼努尔·康德（Immanuel Kant）
• 诗人，歌德（Johann Wolfgang von Goethe）
• 科学家，诺伯特·维纳 (Norbert Wiener)
• 哲学家，休伯特·德雷福斯(Hubert Dreyfus)
• 哲学家，约翰·塞尔（John Searle）
• 哲学家，希拉里·普特南（Hilary Putnam）
• 人工智能专家，马文·明斯基（Marvin Minsky）
• 计算机科学家，雷·库兹韦尔（Ray Kurzweil）
• 计算机科学家，斯图尔特·罗素（Stuart Russell）

16:37 从心理学维度理解人类智能

• 法国心理学家，阿尔弗雷德·比内（Alfred Binet）和西奥多·西蒙（Théodore Simon）
• 美国心理学家，罗伯特·斯腾伯格（Robert Sternberg）
• 加拿大心理学家，家基思·斯坦诺维奇（Keith Stanovich）
• 美国心理学家，雷蒙德·尼克森（Raymond C. Nickerson ）
• 经济学家，丹尼尔·卡尼曼（Daniel Kahneman）

21:19 从神经科学和认知科学维度理解人类智能

24:20 人工智能与人类智能的差距

25:05 总结

【延伸阅读】

• 《意识的异域风情：从算法到外星人，人类能否理解与我们截然不同的心智？》（Conscious exotica：From algorithms to aliens, could humans ever understand minds that are radically unlike our own?），伦敦帝国学院认知机器人学教授，迈瑞·香农（Murray Shanahan）
• 《智力后裔：机器人和人类智能的未來》（Mind Children: The Future of Robot and Human Intelligence），科幻作家，汉斯·莫拉维克（Hans Moravec）
• 《索拉里斯》（Solaris），科幻作家，斯坦尼斯瓦夫·莱姆（Stanislaw Lem）
• 《魔法师的弟子》（The Sorcerer's Apprentice），诗人，歌德（Goethe）
• 《人有人的用处》（The Human Use of Human Beings），科学家，维纳 (Norbert Wiener)
• 《计算机不能干什么》（What Computers Still Can't Do: A Critique of Artificial Reason），哲学家，休伯特·德雷福斯(Hubert Dreyfus)
• 《理性、真理与历史》（Reason, Truth, and History），哲学家，希拉里·普特南（Hilary Putnam）
• 《人工智能：一种现代的方法》（Artificial Intelligence: A Modern Approach），计算机科学教授，斯图尔特·罗素（Stuart Russell）
• 《思考，快与慢》（Thinking, Fast and Slow），诺贝尔经济学奖获得者，丹尼尔·卡尼曼（Daniel Kahneman）

【片头和片尾音乐】

我的孤独认出你的孤独 - 陈婧霏

【感谢】

特别感谢[AIGC开放社区]和[AI重塑世界]的大力支持，请听友及时订阅微信公众号，查看本播客的文字版内容。欢迎订阅本播客节目，本节目在小宇宙、喜马拉雅、苹果播客、蜻蜓FM、网易云音乐、荔枝FM等平台均已上线。

【节目介绍】

本期节目我们将带你深入探索AGI的神秘世界。从它的起源、历史，到与狭义人工智能的区别，以及众说纷纭的定义，为你揭开AGI的神秘面纱。但AGI到底是什么？是具有经济价值的高度自治系统？是能通过图灵测试的机器？是可以完成一系列复杂任务的智能体？抑或是其他？这些不同的定义背后，既反映了对AGI的多元理解，也展现了通往未来的不同路径。在本期节目中，我们将采用创新方式，邀请Notebook LM的两位主播，和我一起共同探索AGI的内涵及外延。希望你不要错过！

【时间线】

01:33 探讨AGI的背景

05:01 AGI名词的起源和发展历史

06:50 为什么有必要定义AGI？

08:00 通用与狭隘人工智能的区别

09:50 AGI的几种定义：经济价值、图灵测试、类人智能、任务完成度

17:25 AGI的等级定义：DeepMind、OpenAI

20:02 总结

【片头和片尾音乐】

人间指南 - 陈婧霏

【感谢】

特别感谢[AIGC开放社区]和[AI重塑世界]的大力支持，请听友及时订阅微信公众号，查看本播客的文字版内容。欢迎订阅本播客节目，本节目在小宇宙、喜马拉雅、苹果播客、蜻蜓FM、网易云音乐、荔枝FM等平台均已上线。

【节目介绍】

本期节目，我们将进行一次穿越万年的思想旅程。从原始崇拜到阶级分化，从轴心时代的哲学突破到政教合一，从文艺复兴、科学革命到工业资本主义的信仰变迁，深度梳理人类经历的前五次信仰危机。面向今天的AI时代，剖析AI如何动摇了“人类中心主义”，挑战我们关于智力、情感、创造力、道德乃至意识和自由意志的传统观念，由此引发了第六次信仰危机。这仅仅是一场危机，还是一次重新定义自我、寻求更广阔意义的契机？这不仅关乎科技的未来，更关乎我们每一个“人”的价值与信仰根基。

【时间线】

03:00 AI带来信仰危机

14:06 原始信仰

15:06 第一次信仰危机

农业革命

阶级分化

统治阶级的政治要求

24:15 第二次信仰危机

哲学助力

政教合一

38:13 第三次信仰危机

文艺复兴

印刷术

43:47 第四次信仰危机

科学理性

哲学信仰

53:26 第五次信仰危机

工业革命

资本主义精神

哲学批判

01:03:35 前五次信仰危机的总结

01:09:03 第六次信仰危机

神经科学

人工智能

宫崎骏的故事

01:13:26 DeepSeek的总结

【片中音乐】

• Piano Sonata No. 2 in B-Flat Minor,  Op. 35_ I. Grave. Doppio movimento
• Zadok the Priest (Coronation Anthem No. 1, HWV 258)
• Ancient Airs and Dances, Suite No. 3_ III. Siciliana
• Prelude & Fugue in C-Sharp Major (Well-Tempered Clavier, Book 1, No. 3)
• La Triomphe de L'amour, Ballet Suite_ V. Air
• String Quartet no.4 in C major K.157_I. Allegro
• Symphony No. 3 in E-Flat, Op. 55 -_Eroica__4. Finale

【感谢】

特别感谢[AIGC开放社区]和[AI重塑世界]的大力支持，请听友及时订阅微信公众号，查看本播客的文字版内容。欢迎订阅本播客节目，本节目在小宇宙、喜马拉雅、苹果播客、蜻蜓FM、网易云音乐、荔枝FM等平台均已上线。

【嘉宾】

花生，AppStore 付费榜 Top1「小猫补光灯」的开发者，拥有超过 10 万粉丝的 AI 博主，同时也是《一本书玩转 DeepSeek》的作者。个人网站：www.huasheng.ai

【节目介绍】

本期播客节目，我们将带你深入了解AI时代中一种全新的编程方式——Vibe Coding（氛围编程），它正在悄然改变软件开发的面貌！Vibe Coding通过自然语言驱动、方便快捷，甚至无需完全理解代码细节，但与此同时也要接受代码的不完美。无论你是编程初学者，还是资深工程师；无论你是独立开发者，还是企业管理者，本期节目都将为你带来全新的视角和启发。Vibe Coding不仅是一种技术变革，更是一种思维方式的转变。

【时间线】

00:39 什么是Vibe Coding（氛围编程）？

05:03 花生如何走上Vibe Coding这条路？

23:01 哪个AI编程工具更适合做Vibe Coding？

29:52 Vibe Coding的适用范围

43:11 什么是Vibe Coding宣言？vibemanifesto.org

46:08 关于代码修复的问题

51:22 关于垃圾代码的问题

54:07 关于人与AI协作的方式

01:04:27 关于研发效率

01:08:41 开发者对AI编程的态度和影响

1:17:44 未来会诞生Vibe Coding的原住民

【片头和片尾音乐】

西部猎人 - 李浩瑞

【感谢】

特别感谢[AIGC开放社区]和[AI重塑世界]的大力支持，请听友及时订阅微信公众号，查看本播客的文字版内容。欢迎订阅本播客节目，本节目在小宇宙、喜马拉雅、苹果播客、蜻蜓FM、网易云音乐、荔枝FM等平台均已上线。

【节目介绍】

本期节目聚焦强化学习，带你走进这一人工智能核心领域。从图灵奖得主巴托（Andrew Barto）和萨顿（Richard S. Sutton）的卓越成就，到强化学习从游戏到大模型的广泛应用，我们将回顾这段发展历程，探索RL的未来潜力。这是一场关于深度学习的历史和现状的回顾之旅，重新带你领略人工智能与各个学科的融合魅力。

【时间线】

01:40 从AlphaGo到RLHF（基于人类反馈的强化学习）

03:56 关于萨顿的《苦涩的教训》（The Bitter Lesson）

09:15 强化学习的启蒙奠基

• 爱德华·桑代克（Edward Thorndike）,动物智能和效果法则（Law of Effect）
• 唐纳德·赫布（Donald Hebb）,赫布法则（Hebb's Law）
• 沃伦·麦卡洛克（Warren McCulloch）和沃尔特·皮茨（Walter Pitts），神经元理论
• 安德烈·马尔可夫（Andrey Markov），马尔可夫决策过程（MDPs）

15:35 人工智能领域的早期发展

• 艾伦·图灵（Alan Turing），人工智能之父
• 贝尔蒙特·法利（Belmont Farley） & 韦斯利·克拉克**（**Wesley A. Clark），模拟第一个含有128个神经元的小型神经网络
• 克劳德·香农（Claude Shannon），Theseus迷宫老鼠
• 马文·明斯基（Marvin Lee Minsky），随机神经模拟强化计算器SNARC（Stochastic Neural Analog Reinforcement Calculator）

21:04 游戏让强化学习续命

• 亚瑟·塞缪尔（Arthur Samuel），IBM701上的第一个跳棋程序（Checkers）
• 理查德·乌尔曼（Richard Belleman），Dynamic programming equation（动态规划方程，即贝尔曼方程）
• 唐纳德·米奇（Donald Michie），井字游戏 Matchbox Educable Noughts And Crosses Engine (MENACE)

25:49 强化学习的诞生

• 安德鲁·巴托（Andrew Barto），2024年图灵奖得主，强化学习奠基人
• 约翰·霍兰德（John Henry Holland），遗传算法和学习分类器
• 诺伯特·维纳（Norbert Wiener），控制论奠基人
• 迈克尔·阿比布（Michael A. Arbib），神经计算
• 哈里·克劳普（Harry Clopf），享乐神经元
• 理查德·萨顿（Richard S. Sutton），2024年图灵奖得主，强化学习奠基人
• 杰拉尔德·特萨罗（Gerald Tesauro），TD-Gammon 西洋双陆棋游戏
• 沃尔夫拉姆·舒尔茨（Wolfram Schultz），多巴胺

40:35 强化学习的后继演化

• 大卫·西尔弗**（**David Silver），深度强化学习（Deep reinforcement learning）
• 吴恩达（Andrew Ng），逆强化学习（IRL，‌Inverse Reinforcement Learning）
• 皮特·阿贝尔 （Pieter Abbeel），机器人学习（Robot Learning）和模仿学习（Imitation Learning）
• 谢尔盖·列文（Sergey Levine），自主机器人和车辆
• 约翰·舒尔曼（John Schulman），深度强化学习（Deep RL）的策略优化（Policy Optimization）

45:30 萨顿最新的观点，《去中心化神经网络》（Decentralized Neural Networks）

【关系图】

【延伸阅读】

《苦涩的教训》（The Bitter Lesson），理查德·萨顿（Richard S. Sutton） 2019

【片头和片尾音乐】

四熹丸子 - 远去的列车

【感谢】

特别感谢[AIGC开放社区]和[AI重塑世界]的大力支持，请听友及时订阅微信公众号，查看本播客的文字版内容。欢迎订阅本播客节目，本节目在小宇宙、喜马拉雅、苹果播客、蜻蜓FM、网易云音乐、荔枝FM等平台均已上线。