浙江
關注公眾號，人間羅盤，方能閱讀正文《房價觸底，該操心房的價格還是你的價格？》
昨天我寫，房價觸底，該操心房的價格還是你的價格，有讀者看了第四個話題之后。
留言問我說，如果一個人足夠自律，足夠上進，是不是擁有AI這個好老師，理論上可以讓自己無限進步？
你這個問題我是這么看的，改一個字，就可以成立。
把無限改成有限。
一個人的成長，有兩個階段。
第一個階段叫做對公有數據的學習，第二個階段叫做對私有數據的學習。
僅就第一個階段而言，我認為你說的沒有任何問題。
如果我們不考慮傳統教育給你提供了約束，強化，人盯人，考試等等服務，單授課這一個環節而言。
傳統教公有數據的老師，你把他們打個包，也就是AI這樣。
所以如果你真的有你自己說的這么自律，這么嚴格要求自己，你通過AI，完全可以享受媲美哈佛耶魯教授的教育。
但這一切僅限于公有數據。
到了企業這個環節，或者說，如果一群人，不是為了研究學問本身，而是為了賺錢的話。
大家平日里用到更多的，是私有數據。
除非你是實習生，是基層員工，你平日里的工作都是查公開資料就能做完的那種，本來就被當成鼠標鍵盤工具人在使用，那你有可能工作多年都不牽涉私有數據。
如果你不是這類，比如你是老板會跟你商量事兒的那種核心人員，那大家在討論的過程中，用到的都是私有數據。
私有數據這件事，你讓AI來干，它確實干不了。
因為AI這東西的底層算法限制了它。
它的底層算法實際上是查找，查找互聯網上，公開的數據，然后按照權重，最后排出一個答案。
這個答案，它實踐過么？
它沒有。
除非你讓它做的事情是在互聯網空間內能完成的，比如你讓它去給你編寫個網站，它可以實踐，可以自己生成代碼，自己運行測試，然后給你反饋。
但如果你讓它去給你在現實社會里，辦個事兒呢？
它辦不來嘛。
辦不來，也沒辦過的那些事兒，它給你的答案，就是它想當然的。
或者說，是它對互聯網數據的公開檢測，按照權重算法篩選的，它想象中的正確答案。
于是就會出現一個現象。
它說辦不到的事兒，現實中很可能可以做到；它說可以辦到的事情，現實中很可能根本推進不了。
因為到底能不能做，是私有數據決定的。
我舉個非常簡單的例子，很多年前吧，應該有7，8年了，我當年聊過一個話題。
就是不買學區房，租個房子，孩子能不能進入對應的名校？
你讓AI去回答，它就會告訴你不能。
因為它可以搜索到各地的規定，比如一表生，二表生，三表生，都是怎么個定義。
那么不在學區內的，需要滿足的條件，普通人都不可能符合。
所以它必然得出結論，這事兒做不到。
其實現實中，這些名校的校長都知道，每一年，每一屆，每一個班里，都有幾個人.......
為什么？
因為那一堆的規定后面，必然還有兩個字，其它。
這個其它，到底是怎么滿足的，你在公開數據里，是找不到的。
但在私有數據里，每一年都有答案。
而且這個答案的條件，往往很低。
俗稱要是你知道了，你也能滿足條件。
就是這個事兒怎么說呢，看上去復雜，實際上門檻不高。
它需要你去做五件事，單獨看，每件事都很簡單，門檻都很低，但是五件事湊起來，就像龍珠湊全了，那個其它的標準，就被滿足了。
我們的讀者里面有很多人，是商人，或者是那啥，或者是辦老了事兒的。
秒懂。
這就是一種私有數據下的討論。
俗稱我辦過事兒，你也辦過事兒，你知道我在說啥，我也知道你知道我在說啥。
你事后把那五件事拿到臺面上，都是光明正大的，都是符合流程的。
也就是說，這里面的暗門，這里面的竅門，在于你知不知道12345？你知不知道那個密碼？
每一年，不同地方，那個密碼都會變的。
你知道，你也可以是那個班里的那幾個人。
而且事后你拿出來看，都挑不出理，唯一的問題就在于，多數人，他事前不知道今年的密碼。
你像這種知識，我們說，可不可能，把它作為公開數據，去進行全社會的大討論？
當然不可能。
辦過事兒的人，沒有誰會把這事兒大嗓門的討論細節，大家都是會心一笑，就結束對話了。
那你讓AI怎么學？
去通過圖像解析，研究你們之間蒙娜麗莎式的微笑？
所以，在大多數行業里，你把AI當帝師，讓它幫你做決策輔助，是非常差的。
他甚至遠不如歷史上的翁同龢。
翁同龢在李鴻章的眼里，那就是啥具體事兒都沒做過，一輩子死讀書的，一切基于想當然，胡搞瞎搞，還腆居帝師。
我做高頻交易的，我們也常常用到AI，如果你讓它去給你干具體的活兒，比如分析數據，跑回溯測試，那它是一個高效的好員工。
如果你讓它給你做決策輔助，比如你讓它來替你判斷這個策略，現實中可不可用。
那它基本上都在胡扯。
它說可用的，往往是不可用的，它說不可用的，往往是可用的。
你把交易員，把律師們叫一起，問他們，AI對不對。
他們就會告訴你實情，AI在胡扯。
它說不可行的，其實在現實中，可以這么這么，可以那么那么，然后就繞過去了。
這么這么，那么那么都基于私有數據，它不知道，所以它的判斷，才會錯。
同樣，它說可行的，現實中其實會遇到678910，這些都是私有數據，它又沒有親自碰過壁，它如何曉得？
這些交易員，這些律師，能領到薪水，憑什么？
因為你們身上的私有數據湊一起，才是這家公司的生意經呀。
所以當今社會有一個很流行的話題，叫做一人公司。
各個地方都在鼓勵那些難以就業的，每年一千多萬的大學生們，去開創一人公司，甚至還免費贈送一定額度的token。
這個思路對不對？
大思路是對的。
但不意味著大多數的一人公司能盈利。
這里面最關鍵的問題就在于，一家公司，無論你是多人公司，還是一人公司，它都由兩部分組成。
私有數據和公有數據。
AI能完成的是公有數據的降本增效，而不是能夠給你完成私有數據的積累。
俗稱一個人，你想開公司，你首先得解決這部分錢，憑什么輪到你來賺，這個底層問題。
你個人得把決策問題統統做掉，把這家公司的盈利模式打通。
AI起到的作用是免費的基層員工，是這意思。
也就是說，各地鼓勵大學生創立一人公司，人家只贈送了你免費的基層員工，可沒有附贈盈利模式哦。
盈利模式，俗稱到底怎么賺錢，是你自己要解決的元問題。
你自己已經解決了元問題，其他事情可以用AI去降本增效，去降低傳統企業雇傭基層員工的成本開支。
你沒解決元問題，那你這家公司就等于沒有老板，沒有盈利模式，只有一群基層員工。
那不成無頭蒼蠅了？
我們回到昨天人的價格這件事，這個看了第四個話題的讀者，你有些把AI神話了。
AI的確會從根子上徹底重塑我們的社會，因為AI數字人，畢竟是真的飽讀詩書的，畢竟也真的是可以24小時待命不休息。
但是非常遺憾，這一切僅限于公有數據的那半個世界。
我們當然要和AI打交道，這是為了提升效率。
但只和AI打交道，那你大概率死都不知道怎么死的。
因為AI沒有掌握的另外半個世界的私有數據，才是真的影響著你到底是盈利，還是虧損的關鍵。
這些私有數據，在李鴻章們手里。
所以，不是說有了AI，就沒有階層了，人人都可以零成本掌握一切。
AI只能讓付得起錢的人，去學習干凈數據源下的公有數據；讓付不起錢的人，去學習污染數據源下的公有數據。
但即便人人都付得起錢，那掌握的，也依然僅限于公有數據。
換句話說，也只是分數線提高了。
錄取的規則，變成要看誰擁有私有數據了。
所以我昨天第四個話題里講到的那些東西，并不是像這個讀者理解的，是為了加速你學習公有數據，不是這個目的。
我是在討論，如何才能讓你不要耗費那么多時間在公有數據上，讓你更加快速的切入到私有數據的掌握與積累中。
因為后者，才是影響你這個人，在未來市場里價格的，關鍵要素。
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