Musings 175 为什么分布不均

@ Aaron 2023年12月29日

“The future is already here – it’s just not very evenly distributed.“

·-- William Gibson

这句话已经被过度引用,我在过去的每次宗教狂热式的创业浪潮中听到这句话。

三位曾经不同领域的创业的朋友在他们各自的演讲和pitch中提及这句话。第一位是做编程教育,第二位做区块链,第三位是做大语言模型。

每当这句话被引用的时候,我就想站起来问,为什么不均匀?

我总认为,把这句话挂在嘴边的时候,我们进入的是别人的未来,不是我们自己的未来。

但是今天我想谈谈:为什么分布不均?

因为良好而长远的想法很难得,是因为人们对同一件事情的理解有差别。

趁着元旦假期的时间,我刚把大语言模型算法,创业公司,RAG,开源代码都梳理了一遍。

大家都在用LLM做什么?
从prompt engineering 到 finetune,到SEO,到 RAG,到LLM OS,到具身人工智能等等。

大家这种技术和openai这个公司的态度如何?
从追捧,到敌视,到惋惜等等。

我的简短的结论是什么?

果然理解力很难被训练,判断力很难被训练。直觉是潜藏在知识之下的的能力,如LLM一样,是对世界知识的掌握和压缩能力的体现。

未来分布不均,是不同的人大脑里的向量的权重分布不均,压缩算法分布不均,对这个世界投射出来的直觉不同,对同一件事情的反应不同,得出的指导行动不同,而在同一时间,许多人都去了可以被优化的分支,而非走向未来的分支。

我隐隐在风中听到有人说一千个读者有一千个交叉小径的花园。
好吧,平庸的说法总有很多人支持。理解是有差别,理解力有高下。解释有不同,解释力有高下。

未来作为一种名词,分布是均匀的,未来作为一种能力,分布是不均的。

未来这个能力的关键在于理解,未来这种能力的体现在受过训练的直觉。

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