AI科技评论 下篇 我的商业方法论

AI Technology Review – Methodology

我的方法论 面对未来 拥抱变化 第一版

前提声明

本文仅代表个人观点，充满主观想法和偏见，仅作为自己对商业社会的思考和总结，仅作为自己对客观事物的讨论，为他人提供参考，不对任何结论或者推断的有效性负责，读者应具有思想独立性。

本文仅为个人在商业上持有观点的表达，并尽量确保内容不包含任何极端或者有争议言论。严禁公开传播或转发，接受社会监管，不接受任何主观评论、猜测和演绎，如有侵权请联系作者将立即删除。

本文主要内容为个人通过对商业模型和人工智能技术有限的认知与推理猜测，分析技术可能对社会产生的影响，从而猜测商业分工由此可能产生的变化，进而讨论人们应该如何的应该对变化以及以什么样的态度面对它，从而希望能够得出具有一定通用性的结论。文章仅进行泛泛讨论，不涉及到具体的技术细节。最终得到的结论颇具哲学意义，看似没什么用，实际也没什么用。但是可能可以加强自己对生活的信心，在面对未知环境时有更充足的准备，从而提高工作和生活的效率。最后的结论–永远保持奋斗，保持希望。

关键词: 合作, 变化, 限制, 效率, 奋斗, 希望, 方法论

三个基本条件假设

本文主要内容基于三条基本假设，其中第一条在第一篇笔记中有说明；第三条在后续的段落中有解释。

1. 商业的本质是效率交换。
2. 个人所具有的能力是有限的。
3. 总的社会需求是变化的，需求不断的消失，又不断的产生。

对AI商业发展浪潮的理解和希望

随着人工智能技术的应用与发展，和开源精神的推波助澜，知识的传播变得前所未有的便捷，新技术、新方法以前所未有的速度涌现出来，远远超过了自己能力所能处理的速度。虽然在这股热潮下暂时还没有看到惊世骇俗的可以当下每个人生活产生影响的产品，但是毋庸置疑的是，整个能领域在迅猛的发展，全世界科研人们的热情不减，AI给人们的生活带来改变的可能性在增大。鉴于能源消耗和道德伦理成本的约束，AI技术对人们生活效率的影响目前是有限的，但是这并不是稳态终局，就像任何新技术一样，前期高昂的应用成本注定限制了一部分应用场景价值的闭环。但是这次技术的革新带来的影响范围是广泛的，它可以影响到生活的方方面面，如果说前期对技术的高估是低估其应用的成本，那么后期技术的发展我认为应该取决于对每一个场景深入的理解精雕细琢，努力使其花费的成本小于其能够产生的收益。这样看来，如果AI的应用是强场景相关的，那么最后成功的企业可能是一个个小的公司，只有某些共性的技术可以被统一的提供，但是，现在很多场景都没有被打通，哪些技术是专有的，那些是通用的，还没有被最终的确定下来，提供基础设施的公司的成功，仍然依赖于小公司的成功，在商业上面临不确定性的风险。就个人而言，虽然知道这不是人所决定的，但是相比于一家独大而言，还是偏向于百花齐放。因为世界是多样的，希望生活中的每一个场景都能被很好的考虑，而且场景的多样性还一定程度上能增加业务的稳定性，当然自己也希望具有共性的技术可以统一的被解决，可以使得每一个具体的场景的成本都被降低，只是希望技术可以合理的为社会所共享，集中统一的技术可以以一个合理的价格售出，最终为社会所拥有。作者对AI技术的发展和应用场景持正面和期望态度，但是对其可以代替人类的程度持谨慎意见。

大模型技术使知识获取更高效，内容传播更广泛

根据之前的讨论，个人认为大模型带来的一个可能对人们生活产生显著影响的作用是促进知识的流动。因为大语言模型技术为人们提供了一个直观的语义交互接口，使得知识内容可以更容易的以较低的成本被人们接收，同时神经网络可以以较高的效率压缩整体人类的知识，而且可以通过微调对专有信息进行扩展。其具有的简单逻辑推理功能可以通过内嵌知识，对简单问题进行识别、加工和推断。为已知知识的应用和传播提供了相对便利的条件和低成本解决方案，其知识的全面性和自然的表达形式可以让信息的流动更加便捷和高效。人们不光可以通过语义方式更精准的描述自己的需求，也可以从全体语料中快速获取统计信息。便捷的获取途径、相对真实的(社会语料)统计信息、和近乎全部的信息领域，对于非专业人士快速获取领域信息我认为具有非常大的帮助。面对社会语料中可能包含的一部分不良的信息的问题，可以通过筛选合适语料，或者通过人类反馈强化学习(HFRL)来进行一定程度的修正。但是再完善的系统也无法保证所有信息全部正确，自己给出的方法论是，一方面保持大模型内容的持续更新，因为自己相信有用的信息可以跟长时间的保留下来，并可以更广泛传播，错误的信息具有一定的局限性，从而抑制自己的传播，保持模型内容的不断更新可以继承有用内容的统计特性，甚至可以加速这一过程的演变，让信息通过社会和时间进行滤波。另一方面，既然知道无法彻底消除不良信息，可以事先通过人工的方式加强正确信息的完整性和自洽性，让其在统计上处于主导地位并提前进入人们的思想，这样人们在获取信息时如果同时面对不同的互相矛盾的内容，可以有几率自主过滤掉不好的信息，保留好的内容，从而形成信息获取的正向循环。自己相信通过机制设计和社会共识，高效取代低效是自然的趋势。最后，让更多的人能够更快速的学习知识，我认为可以一定程度上消除信息的壁垒，促进社会公平。

信息壁垒的消融和效率瓶颈的改变伴随着社会的进步

基于之前笔记中对商业社会的理解，我认为商业的本质是效率的交换。这里再补充一个假设即，产品或服务成本(或产品的社会效率)的构成是综合的。例如一个产品要最终产生作用，其价值链条可能包含以下环节，科学-技术-工程-设计-应用-需求满足，总的效率取决与各个环节效率的平均，这里用调和平均数(harmonic average)表示。 $$ \frac{1}{{{η}_{ensemble}}}=\frac{1}{{{η}_{ste{{p}_{1}}}}}+\frac{1}{{{η}_{ste{{p}_{2}}}}}+...+\frac{1}{{{η}_{ste{{p}_{n}}}}},\ \ y=\frac{{{x}_{n}}}{c{{x}_{n}}+1} $$ 当其中的一个环节充分成熟后，其成本降得足够低，影响产品总效率的主要因素自然转移到其他没有充分发展的环节。在一个产品中，某一项环节的边际效用在其发展逐步成熟而逐渐减少，降本增效在于减少或提高其他环节的成本或效率。某一环节效率的提高对整体效率的边际效益可用下式表示。

所以可能越是发展成熟的环节，在后期其对整体作用的提升越是趋于有限，或至少相关性不是一直保持不变。降低产品成本或提高产品效率的瓶颈，可能随着不同环节的进步和成熟不断发生改变。

图一表示随着单一环节效率逐渐增加，总效率虽然也在增长，但其增长幅度逐渐降低。或者说随自变量的增加，因变量的增长幅度随着自变量的增大而逐渐变少。当然这都是在简单模型的假设下得到的结果，可能模型是错的，也可能因为具体环境或条件的不同展现出完全不同的结果，所以仅为作者个人的参考假设。

在上述假设的基础上(自己认为，不一定是对的)，推测出商业社会的需求也可能具有类似的性质，当某一项技术发展到一定程度后，会陷入一定程度上的"内卷"。即技术上的提升无法在最终价值上得到体现，市场容易进入存量零和博弈。

这时应当寻找新的增长点，通过创造价值而不是内卷的方式获得收益，这样才能使整体社会的效率得到持续增长。(这里的关键点在于竞争的目的是帮助他人创造价值，还是打败他人。前者往往能取得更大的收益。因为，为他人考虑的工作与他人的真实需求最为贴近，也可能是他人最想做的事情，这样就为效率的交换创造了一个良好的条件，用自己的高效劳动替代别人的一般劳动效率。) 值得注意的是，在帮助他人的同时，发生了信息的流动，社会的平均效率也在提高，降低了效率的差异。信息的流动使得社会进步了，需求变小了，而自己也在过程中得到了收益。

从商业上讲，只有不断在可以高效提升总体价值的价值点工作，才有可能获得较高的额外收益回报。但是任何一个商业环节在逐渐成熟之后，其单一技术上的提升带来的总体收益的提升最终趋于有限。原来的技术创新不能永远带来由劳动生产率提升所带来的额外收益，其价值最终回归到自然劳动价值，这不是一些商业的追求。而不断追求第二增长曲线的企业，有其优势，也有其不足。不足是无法在单一业务上获得持久的高收益，总是需要深入社会寻找新的市场需求，不断学习和探索新技术，寻找新的增长点。优点是收益高。所以对于追求高收益的商业行为来说，由于技术和成本的局限性，高效率增长点总是在变化。

综上所述，商业上如果想获得较好的回报，那么市场上工作效益较高的那部分需求总是不断变化。但是这种变化的周期是不固定的，可能几年，也可能是十几年，取决于人们的接受程度和知识传播的速度。

如何面对技术发展的本质是如何面对变化

对于追求高效率的商业来说，在具有高增长效率的需求总是变化的这个假设的基础上，本段试图讨论LLM大模型可能会给商业社会带来什么样的影响，以及人们应当用什么样的方法去面对它。

个人认为通用语言大模型可以促进交流，加速信息的流动和知识的传播。在这样一个假设下，知识获取的成本可能低于以往。在一般的商业环节中 (资源-科学-技术-工程-设计-应用-服务) , 以往劳动效率的瓶颈也就是价值的最大增长点，往往集中在前面的环节，后面的环节往往较少的被关注。但是随着社会的发展，国家制度和基础设施越来越完善，提升产品总体价值的效率增长点在后面的环节也有所增多。在商业链条的闭环中，越来越趋向于不同的环节共同发挥着作用。如果大模型技术使得信息和知识的传播越来越快速，那么普通人获取知识的成本越来越低，在商业社会中后面环节效率的提高对整体价值的提升所占的比重将有所提高，而总的价值的提升又会加速基础科学技术的发展，进而促进整体的协调发展。

不同于非常重要的基础科学对自然探索的本质，设计与服务更加侧重于技术在实际中应用的结果，但是实际需求往往是变化的，这就要求具有可适应于实际的技术的同时，对问题的定义也要更加的明确。所以大模型带来的对知识流动的促进作用可能对商业社会产生的作用为，使工作的重心向价值链末端移动。对于面向自然科学的基础研究和面向社会的需求设计有着不同的特点，前者问题是大部分确定的，但是具有较高的理论深度；后者变化性较强，但是理论深度较低，如图2所示。而掌握他们的方法，一个侧重于演绎与推理，一个侧重于统计与调查。可见，新技术的发展使人们需要掌握不同的劳动技能和学习方法。此处作者的观点为，不是忽视科学与技术，而是在满足科学与技术一定水平后，补足设计与服务环节。

当面对新的需求与挑战，人们要做的一方面可以选择躺平，享受当下；一方面可以追溯历史，调查过去新技术发生时人们是如何面对的；一方面也可以多付出一些劳动和时间，深入思考或者深入社会，尝试做出自己的思考与贡献，在为社会创造价值的同时，获得自己的收益。变化是一定的，在整体价值的效率瓶颈点累积自己的优势，最后通过需求的释放获得价值回报，然后寻找下一个效率瓶颈。在这种方法论的引导下，人们需要持续的做出自己的预判，选择与付出，好处是在变化的需求中总能找到创造价值的希望，缺点是总是需要保持奋斗，持续学习，而且不确定自己的投入在以后是否具有真正价值。但是，无论如何，我们都能在生活中窥见价值的踪迹，在劳动中磨炼自己的技能，进步，总是在发生。

不知是巧合还是潜移默化的影响，自己给出的方法论可以与学院的院训互相呼应，“行胜于言，敢为人先，和而不同，居安思危”，让自己感到颇为荣幸。自己与社会似乎存在微小的联系。

关于个体与社会关系的讨论

一切似乎都和自己有关，一切似乎都和自己无关，和自己的相关是因为社会本质上是由人构成的，其巨大力量的来源是每一个具体的劳动人民，好像和自己无关是因为，自己的影响力实在太渺小了，社会的运转和状态不会因为普通人的不同而发生微小的改变，小到明天蔬菜鸡蛋的价格不会因你的食谱而发生改变，大到国际局势也不会因你的态度而改变走势。社会进步不会因为你的存在而不同，也不会因你的需求而发生变化，我们应当为当下和平的环境和稳定的物价感到庆幸。但是个人真的对社会一点影响有没有吗？如果是这样，那么人生存在的意义又是什么呢。我认为且不说每个人的独特性和对大自然的多样性的探索，单假设如果社会对每个人的影响如果不来源于人，那么来源于什么呢? 来源于动物猫猫狗狗，来源于环境山川河流，还是来源于虚构的佛祖上帝？思考来，思考去感觉还是来源于人的概率更大一些，如果一个人的力量太渺小，那么十个人，一百个人，一千个人，一万个人，十万个，一百万，一千万，一亿甚至是数十亿呢？如果这样考虑，由人构成社会的力量似乎靠谱了很多。每一个行业的背后或许都有数以百万人的辛勤劳动作为支撑，其当然不会因为(普通)个人的力量而受到影响，也当然不是为单一某个人的需求而服务的，其服务的对象是所有人共同的需求，但每个人的生活也确实都因此受到了改变。是什么力量使得每个人都不是为了自己，而每个人都因此受益呢？我想是因为共识与合作，这种共识可能不是存在于纸面上的精准描述，而是存在于每个人的生活和选择中。正所谓己所不欲勿施于人，虽然每个人都是独特的，但是相似的地方估计有很多，也正是基于这样的共同点人们才能通力合作互为补充，构成了现代社会的基础。作为享受过国家教育福利的大学生，除了具有公民意识以外，更应当多做出自己的事情，为身边的人、国家甚至全人类社会添砖加瓦，做出自己的贡献，多多赚钱(等价于为别人创造价值)，在做好自己的基础上，不辜负全体纳税人在自己生活和教育上所花费的时间和金钱。在高速发展、高度复杂的社会中，无论看起来局势多么复杂，科技多么发达，过程多么繁杂，思想多么伟大，社会中不变的共识是人与人之间的平等和每个人对美好生活向往的权利。社会不是富者的也不是穷人的，是天然属于每一个人的，本质上是属于每一个劳动人民的。

正是因为个体能力的限制，才有了社会化合作无限放大了每个人的能力；正是因为需求的变化，才让人们可以永远保持希望，不断奋斗；面对问题与挑战，每个人都可以做出自己的选择，是否要成为世界上想要成为的自己，在于自己的选择。

在实际中未来技术将会如何影响人们的生活，

未来人们的生活将会如何变化，

我相信谁也无法给出精准的解答，

人们能做的只有做好当下，

然后静下心拭目以待。

2023年12月

(本文为个人对商业社会的思考与表达，仅为他人娱乐或参考，受个人见识所限充满主观偏见，如有错误概不负责，如有评价概不接受，禁止转发，接受监管)