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题图
最近 Github CEO，直播 AI 写代码，挑战用 18 分钟完成了一个贪吃蛇的小游戏。结果只用了不到 15 分钟，直接成功在线部署，这边人还在讲台上，全球网友已经能玩上了。用实际行动展示了，什么叫 10x 程序员。
本周讨论：人生三阶段
（AI替代工作？工作本身就无意义！探索人类在GPT挑战下的真正价值 | 智能时代生存指南 | 汤质看本质（视频））
PS：这个视频我反复看了很多遍，这个 UP 主也是最近找到的宝藏 UP，本文节选了一个 Part，强烈建议大家去观看原版视频
让我们从“Talk is cheap, show me the code”聊起。
领域内的朋友自不必说，都知道这是 Linux Torvalds 的名言。向不熟悉的朋友简单介绍一下这位 Linux 和 Git 之父所作出的杰出贡献：互联网世界的“前台”，是大家熟知的苹果、微软等公司的系列产品，而互联网的“大后台”则几乎都是由 Linux 驱动的。
在计算机领域，是身处鄙视链顶端的大神，地位在盖茨和乔布斯之上。
这位大神在自己的自传《只是为了好玩》一书中，略带调侃地说出了自己关于「生活的意义」这一问题的答案：
有三件事是对生活有意义的，它们是生活中所有事情的动机——包括你做的所有事和任何一个生命体会做的事：第一是生存，第二是社会秩序，第三娱乐。生活中所有的事都遵循着这个顺序，娱乐之后就再无其他。所以某种意义上来说，生活的意义就是要你达到第三个阶段。一旦达到了第三个阶段，这辈子你就算成功了。但是你得先超越前两个阶段。
他举了个例子，比如性，性一开始是为了生存繁衍，然后被社会化，变得与法定年龄、道德伦理和婚姻制度有关，最后性变成了一种娱乐和游戏。
工作也是同样。在最早的时候，工作是为了生存，人们需要通过工作来获得食物、水和住所等基本需求。在社会发展的过程中，工作变成了一种社会秩序，人们需要在工作中找到自己的位置，遵守规则和法律。在现代社会中，工作也可以成为一种创造和娱乐方式，比如主播、设计师、艺术家、摄影师等。
有意思的是，Linus漫不经心道出的三阶段，恰好呼应了阿伦特在《人的境况》中概括人的三类活动：劳动-工作-行动。
生产与劳动、社会秩序与工作的对应无须解释，阿伦特所说的行动与游戏有很大交集，它与创造和自由有关，不过分学究的话，可以认为他们俩说的是一回事。
阿伦特说得很深刻：
去行动，在最一般的意义上，意味着去创新、去开始，发动某件事。而人就他的诞生而言是initium——新来者和开创者，人能开端启新。这个开端不同于世界的开端，开端不是某物的，而是某人的，人自身就是一个开创者。由于人的被造，开端原则才进入了本然世界，当然这就等于说，自由原则在人被造的那一刻才出现……人能够行动的事实，意味着总是可以从他身上期待未曾预料的事情，他能够完成不可能的任务。而这一点又之所以是可能的，仅仅因为每个人都是独特的，每个人的诞生都为世界带来独一无二的新东西。就这个人是独一无二的而言，真的可以说在他之前，无人在此。（汉娜·阿伦特《人的境况》）
人生来就是为了好玩，成长磨砺是为了复归天真。
受制于外部条件，我们我们为了生存而结党成群，随后群规成为社会秩序和律法，最终系统世界殖民生活世界，这导致了我们当前的窘境，一边吐槽自己干着“毫无意义的狗屁工作”，但又担心这个狗屁工作被机器人抢走，在一个更大的尺度上，工作不是天经地义的，它本身是需要被跨越的阶段。
如今，我们站在电时代与智时代的槛界上。每一次技术革命都将消灭那些原本无意义、却受制于时代局限而不得不做的工作。曾经是农民、后来是工人，今天就是白领。
白领们的认知劳动在语言层次展开，语言具有无限延展性，不存在生理与物理的极限。因此，电时代白领们的认知劳动天然带有“卷”的属性，而未来的认知劳动不是卷不卷的问题，而是直接失去价值了。
在这个意义上，AI 不会加剧内卷，它是内卷终结者。我们与 AI 也不会是竞争关系。
总之，人生可以被分为三个阶段：生存、社会秩序和娱乐。生存是基本的需求，社会秩序是为了更好地生存，而娱乐则是生存和社会秩序的终极目的。
无论未来如何分叉，亲近价值内核的人，能发明自己的游戏的人，永远有竞争力，无论未来需不需要竞争。不是说未来是一个乐者为王的时代，今天和过去一直是一个乐者为王的时代。
放弃对“工作”的执念，放弃希望自己是个对社会“有用”的人，那些是旧时代的教条。人生来就是无用的，人类精英都是些 born to play，just for fun 的大号儿童。很多人没有搞清楚一件事，真正稀缺的竞争力是锚定一个领域自己卷自己卷出来的，不是咬牙切齿青筋暴起对抗人性牺牲一切苦逼兮兮求出来的。
所以，人生嘛，祝玩得开心！
热点新闻
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音乐销售数据公司 Luminate 的新研究指出，在 3900 名 2022 年购买了黑胶唱片的受调查者中，有一半是没有黑胶唱片机。
报告将该情况归功于「死忠粉丝」，在流媒体时代，黑胶唱片更倾向被视为一种「收藏」，不同于 CD 的小尺寸，黑胶唱片有时就如同海报、签名板等纪念意义大于实用性的存在。
微软宣布 Bing 聊天现已正式进入公开预览（Open Preview）阶段，不用再排队，所有人都可以使用。
伴随着此次开放，微软还给 Bing 安排了一次大更新，现在你不仅可以用 Bing Chat 搜索、聊天，还能用它生图、读网页、甚至帮你订餐馆。
目前新 Bing 的日活跃用户已经超过 1 亿，累计进行了超过 5 亿次聊天。
微软副总裁 Yusuf Mehdi 表示，大约 70% 尝试新 Bing 聊天功能的用户， 都会用来进行搜索相关的任务。聊天这种人类最自然的交互，正实实在在改变着搜索方式。
5 月 5 日消息，世界卫生组织 5 日宣布，新冠疫情不再构成「国际关注的突发公共卫生事件」，解除 2020 年 1 月 30 日拉响的最高级别警报。世卫组织紧急委员会 4 日举行会议评估全球疫情，世卫组织总干事谭德塞根据会议结果宣布上述决定。
5 月 5 日消息，根据 finder.com 实验的最新结果，由人工智能聊天机器人 ChatGPT 在挑选股票标的方面明显要比一些投资基金表现好得多。
八周前，这家个人财务比较网站依据 ChatGPT 推荐的 38 支高质量企业股票创建了一个股票投资组合，「出于实验的目的，我们为 38 支股票分配了相同的权重。」据了解，ChatGPT 推荐的标的包括：科技巨头微软、谷歌、亚马逊、Meta；芯片股台积电、英伟达、英特尔等；消费类股票强生、宝洁、沃尔玛等；
另外，实验还追踪了英国在线投资平台 Interactive Investor 上最受欢迎的 10 支基金。作者称，这 10 支基金的受欢迎程度表明它们受到广大投资者的好评和信赖，是可靠的参照物。
结果显示，ChatGPT 的投资组合在近五周内上涨了 4.93%，与之相比，10 支基金的平均亏损为 0.8%。不仅如此，ChatGPT 的投资组合仅在 39 个交易日中的前 5 日落后，之后的 34 个交易日均表现优于 10 支基金的平均水平。
5 月 4 日，全球首例非人灵长类动物介入式脑机接口试验在北京取得成功。
试验在猴脑内实现了介入式脑机接口脑控机械臂，对推动脑科学领域研究具有重要意义，标志着我国脑机接口技术跻身国际领先行列。
据参与该项目研发和试验的神经外科马永杰博士解释，脑机接口实际上是对不同部位的脑分区进行「脑密码」解析的途径，通过它我们可以更好地解析大脑的功能。
不过，现在完成了首例动物试验是突破性的进步，是从 0 到 1 的进步，离临床还有很远的道路。
文章
1、Linux 内核模块编程指南（英文）
这是一本免费的书籍，有相关需要的朋友可以收藏一下。
2、他们没有教你的关于软件工程的事情（英文）
以下是该文章的目录：
- 你很少从头开始写东西；
- 领域知识比您的编码技能更重要；
- 不够强调编写文档这件事；
- 代码是次要的，商业价值第一；
- 学会与不称职的人打交道；
- 你大部分时间都在不确定中工作；
- 假设一切都有错误；
- 这不是梦想的工作；
- 审美是教不来的；
- 即使您不想提供估算值，也会被询问；
- 并非所有的会议都是糟糕的；
如果您正在考虑从事软件工程职业，请准备好直面这些事实并拥抱成长的机会。你不太可能对世界做出有意义的改变，但最终，这只是一份工作，你可以通过其他方式做出有意义的贡献。
最重要的是——试着玩得开心。
数字化的世界可以说是充满了「随机」，世界也在这种影响之下变得越来越不确定。
截至目前，一切的生成式 AI，它们的神经网络学习机制，本质都是在随机遍历各种词语、像素，在纷繁的神经网络里不断进行「加权随机」，找到一条概率最大的通路，生成结果。
生成式 AI 的出现，必然会戳到人类的「软肋」。毕竟你不再需要自己去遣词造句、拍照、画图……就像你不需要想自己要听什么歌一样。
越是在一个充满不确定，充满随机的时代，越是需要我们主动去理解、思考，握住意志的缰绳。
这正是「个体意志」的体现，思考不停，创造不止。
4、可汗学院创始人Khan最新TED演讲：GPT-4作为AI学习私教，可能带来教育史上最大变革（双语版本，人机共创）（视频）
萨尔曼·可汗，全球知名在线教育网站可汗学院创始人，毕业于麻省理工学院，从事互联网教育行业十几年，累积制作过 8000 多个数学与科学教育视频。
近日，可汗受邀登台 TED 演讲，向外界介绍了他是如果通过 GPT-4 来推动教育行业改革的，分享了 GPT-4 作为 AI 学习私教，对学生和老师在个性化教育方面所带来的革命性改变。
5、好莱坞编剧怕的不是 AI 会替代他们（英文）
「五一」期间，美国编剧工会在谈判失败后宣布开始罢工。
通过这次罢工游行，美国编剧们除了提出要提高流媒体分成外，还特别指出要禁止 AI 参与其创作。
不少人将其解读为编剧担心 AI 参与其工作后，最终会替代他们。然而，新流出的一份文件指出，编剧们抗拒 AI 其实另有原因：
我们当下对 AI 的恐惧，不是担心编剧的作品会由自动生成的内容替代。
我们担心的是，编剧将被支付过低的薪资，去将 AI 产生的垃圾重写成一些质量还不如一开始我们自己动手写的好的内容。
这才是工会在反对，制片公司想要做的事情。
此外，工会提出，现有的剧本素材也不应被用作训练 AI 系统的素材，以规避潜在 IP 剽窃问题。
6、电子游戏是教育的未来（英文）
文章的主要论点和观点是：
你自己学到的东西会坚持下去;“教”给你的东西不会坚持下去。
稍微反思一下自己的成长过程，我们在十几岁时，自己选择读的书、玩的游戏、自学的兴趣爱好，这些都坚持了下来，而学校传授的知识，我们有一个打趣的说法是：“都还给老师了”。
学习是一种行动反射，不是为了晓得些“知识”，要切己体察，带入自己，要事上琢磨，落实行动，这就是知行合一。否则，读书也就是一种玩物丧志。
–摘录
一篇心理学相关的文章，算是加油站吧，文章有一个亮眼的论点是：不论如何，尝试 10 次，如果 10 次做完还是不喜欢我就不会逼自己。
尝试 10 次的好处在于，试过了，内心的愧疚感会少很多，而且直面了恐惧， 知道真实情况如何，就能根据事实做出更好的选择，生活也会越来越好。
更重要的是，尝试了一定会有收获。
8、【中文完整版全9集】ChatGPT提示工程师｜AI大神吴恩达教你写提示词（视频）
内容质量自不必说了，摘录热评：
这个教程给我最大的启发就是，从一种新的视角看待gpt的使用。比起聊天式的处理问题，通过更精确地描述任务，提供思考路径，限制输出格式等方法，将gpt的调用做成一个更稳定的函数，嵌入到你的系统里。
我之前一直对待gpt的态度是，这是个大管家，我只要稍动动嘴，它就能心有灵犀地帮我把事情办的漂漂亮亮。但是现在想想，有一个这样的人类都是很难得的，普通人在面对模糊的任务时总是一头雾水的，比如老师叫我们做个汇报，小组讨论半天才猜出题目要求。
好奇星人
长时间工作后，你的身体会产生哪些变化？
- 认知表现变差，如决策能力受损、反应变慢、记忆力下降；
- 更容易抑郁：研究表明，每天工作 11 小时的人，比工作 7 到 8 小时的人更容易患抑郁症；
- 代谢综合征风险更高，糖尿病、心血管疾病的风险也会增加：这是因为，为了应对压力，身体会激活几个系统（如心血管、神经内分泌系统）。像是你在赶方案deadline这样高压的情况下，血压、应激激素皮质醇等都可能会升高；
- 胃不好：换班、压力大带来的睡眠周期不稳定，饮食不规律等等，会导致胃活动和肠道酶分泌的变化，从而诱发多种肠胃疾病；
更长的工作时间却并不意味着更多的工作产出。斯坦福大学的研究发现，每周工作超过 50 小时后，工作总产出的上升速度变慢，到了 70 小时以后，继续工作不会产生任何新的效益。
相对应的，多出来的工作时间却会对你的身体产生危害。工作时长超出了一定范围，容易对身体健康产生负面影响。
与其“吹灭工位灯，一身都是病”，倒不如就像你现在这样合理摸鱼。
PS：专门浓缩成了可以截图的版本，不说了，截图发给谁懂了吧…
言论
1、
古代雅典公民之所以能拥有悠闲的生活，享受民主、艺术和游戏，主要是因为他们蓄养奴隶来做苦工。那么，为何不用人工智能来代替奴隶，创造出一个人人都有权享受的数字化乌托邦呢？
2、
生成式 AI 艺术就像吸血鬼一样，吸食著前几代的艺术作品和在世艺术家的命脉。
随著时间的推移，这将削弱人们的视觉文化，消费者将被训练来接受这种看起来很艺术的艺术，但独创性、个人愿景、鉴赏能力和人性将会缺失。
–上千名编辑、艺术家、插画家共同签署「限制 AI 插画」公开信件
3、
毫无疑问，玻璃在许多行业中仍然发挥着重要作用。它的耐用性和无毒特性使其成为需要保存的食品和材料的理想选择。然而，仅仅因为玻璃可以无限回收利用就认为玻璃是可持续的这一假设是错误的。考虑到其整个生命周期，玻璃生产可能与塑料一样对环境有害。
–玻璃还是塑料：哪个更环保？（英文）
4、
敏捷并不意味着对所有事情都有规则并且只遵循红色虚线。把事情做好是唯一重要的因素。即使您在公司中对 SCRUM 方法进行了独特的改编，也很好，只要它对您有用。
您选择的每个框架、编程语言和 IDE 都只是一个工具，可以帮助您以高效的方式从 A 点到达 B 点，而不会影响您的价值观。只要你有，那么恭喜你，你有一个工作系统。
–软件开发是非常主观的（英文）
5、
大多数人认为这（AI 危害）还很遥远。我过去也认为这还很遥远，可能是 30 到 50 年甚至更长的时间。但显然，我现在不这么想了。
–图灵奖得主、深度学习之父 Geoffrey Hinton 从谷歌离职后采访发言
6、
有句老话说：“偷一个人的东西被认为是抄袭。从每个人那里偷东西被认为是研究。”
今天，生成式人工智能产生的结果在很大程度上仍然被认为是一种新奇事物，但是它的许多结果很可能已经侵犯了他人的版权，或者至少窃取了这些想法。通过称其为“生成AI”，我们通过错误地接受它创造新事物的概念来拟人化它。一个更好的术语应该是“形成性 ML”，因为它解析概念并根据其学习的训练输入开发参考样本。
–人工智能只是别人的智能（英文）
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