里面的「分享创造」、「分享发现」很熟悉啊。

容易眩晕产生幻觉。你数你也晕。

/t/891686

"闲暇对一部分人是幸福，对一部分人就是苦难。人类最珍贵的就是闲暇，但很多人意识不到这点，因为他们会感到无聊，无聊感在小时候最强，好像时间怎么样也过不完，到了成年时间匆匆而过，好像没有时间去无聊，无聊感也在减少，大多数人忙忙碌碌只为生计，很少读书，头脑没有新的东西只是在重复单调的生活，时间很快过去，即便有的人读书也很少思考，读书也是因为无聊在消磨时间。对于天才，闲暇会带来快乐，而对于庸才闲暇只会带来无聊，非得找些事做摆脱这种无聊感，大多数人不是在苦难中度过就是在无聊中度过，天才为了他的真理把人生当成一场旅途并用心探索这个世界，故而闲暇是他们最喜欢的，不需要太多的钱，而只追求最大的自由。"

@gzhjj 这个是不依赖数据监控的。就是纯粹发动很多志愿者去做的入户调查，直接问你一年的家庭总收入是多少，包括具体的来源。不是根据大数据监测数据来的。家庭的常住人口是多少人，如果有老人一起住，也要算在里面。比如工作在北京的外地人，如果把老人接过来带孩子，也是要算的。

入户调查是很严谨的，从哪些人群里面抽样，抽样的比例分布，如果被调查人不配合如何再抽样等等。调查一般也是上面拨发资金，下面的学术机构去找志愿者去调查。

大概印象是这样，之前搜集资料查过。

@gzhjj 月均 1000 这个数字确实惹人怀疑，即使外出打工也很少听说只发 1000 工资的。

不过，它的定义是如 @sagaxu #41 所说，取的是入户调查的家庭人口的平均收入。比如农村家庭，父母加 2 个孩子，父母总收入 8000 ，平均到 4 个人，月均收入也才 2000 。如果只有 1 个劳动力，那么 5000 的月收入平均到 4 个人也就 1000 出头。

@iloveyou 以为 66 楼是个台阶儿，结果是个套儿。

@likelylee #97 感谢科普，我还以为是跟 NFC 刷卡一个原理呢。这样看应该就没有
@yayoi #91 提到的安全问题了吧。

@janus77 #93 如果没有地推，那应该是都没有动力去用一种新的支付方式，但是地推过后，商家的决策就变了：我要不要把已经安装好的碰一碰设备给拆除。这跟要不要安装一个新的设备的决策是不一样的。这也是经济学里面很有意思的一个原则--边际效益原理，即人们只会在当前现状的基础上去考虑增加一件事的后果，而不是倒推到某一天再做决策。

@Aprilming #33
v 站不允许粘贴 AI 的回复： https://v2ex.com/about 。 你已经连着粘了 3 个回复了，下次肯定没这么幸运了，一旦被人 @站长，你的号就没了。

“大模型替代数据库”，“目前技术条件下都能实现”
没有这回事吧。大模型跟数据库是两回事：大模型是不精确的，不能用来作为数据库。很简单就可以证明。假设大语言模型的参数是 6B 的，那么它所能存储的信息容量，最大也就是 6B ，超过了 6B 的信息肯定是无法存储到里面的。况且大模型也不像数据库一样能精确记住每个字段。

说到这儿，聊点有意思的。人脑的进化很能说明这个问题。人脑没有进化出像照相机那样的精确还原细节的能力，这应该是有理由的。能耗、存储量、性价比都决定了这一点。倒不是说神经网络做不到，我们偶尔能听到谁谁过目不忘，拥有闪存记忆的奇人异事，这说明神经网络其实是可以做到的，但是进化决定了不要它变成这样。

随手搜了一下新闻，注意到一个很有意思的数据：发展了会员 1000 万人，传销层级深达 1300 层。

学过数据结构的都知道，1 传 2 ，2 传 4 这种二叉树，深度只需要到 30 层，数量就能到 2^30=10 亿。更别说 1300 层这样的天文数字。这说明了一个问题，绝大部分参与传销的人，所发展的下线人数，都是 0 个，1 个，非常的人发展了 2 个，极少的人发展了大于 2 个。

这么算吧，100 行代码/小时，认真工作 4 ～ 6 小时，那就是每天 500 行代码，一年 10 万行。谁受得了这个。

还在这儿纠结要不要借呢！！你都还没有认识到问题的严重性！！

现在唯一要紧的事，是劝他们不要投资，不要投资！！死说活说，劝 3 遍 5 遍，也要劝他们不要投资。他们的钱大概率是要赔进去的。还 10%的收益，问问现在银行的贷款利率是多少！！公司发债券筹钱的利率是多少！！

你想知道现在该怎么办，很容易，那就是假设 2 年后，他们投资的钱回不来了（可能回个 10%～ 20%），代入这个情景去思考你现在该怎么办！无论你姐夫的公司是哪个，这个假设 90%~100%会成立。

挺好的。北京没啥好留恋的，外地打工的都是 N 等公民，没有尊严，作为燃料耗尽了青春可得到些什么呢。

看评论还不止一家。这是要引领牛马圈的「新时尚」吗？

对人工智能担忧的一点思考： /t/998589

你所列的这些人类相对于机器的「弱点」，在我看来并不是很成立。

比如你认为的一致性差，恰好是为了实现更大的「多样性」，如果知识那么容易传递，所有的机器人都是同一套心智模版，会发生什么呢？生态学里面专门有讲一个种群的多样性差的后果。

你嫌弃人类协作的效率低，这个也存在同样的问题，你怎么能证明以多个个体存在的机器，其协作效率就高呢？即使你能 1TB 每秒的速度传输信息，你能保证这些信息能以同样的速度转换成机器人（人工神经网络）的内在知识吗？神经网络如果那么容易被调整，那就又回到多样性的问题了。

再考虑一个非常容易忽视的点，那就是能量效率，假设机器人的数量众多，那么能耗就是非常重要的一个问题。现在一个 ChatGPT 实体的能耗相当于多少人的能耗呢？作为一个种群，数量众多的优势就是群体智慧更大、存活的机会更大，拿科研举例，所谓的科学探索、工程探索在非常大的程度上也是一种随机的发现，依赖于数量、时间，只有众多的人口才能支撑更好的科学研究，才有更大的概率有更大的科学发现，即使你把人类所有现有的知识都给到机器人，它也是要去探索未知的。多样性和能耗都会影响这一点。

再退一步说，即使机器人的效率（学习效率、能源效率）确实比人类要高了，如果机器人没有意识，那它也仅仅作为一个人类的工具，是人类手脚、大脑的延伸。如果机器人有了意识，那么作为和人类同样有意识的一个群体，会发生什么，谁也说不准，也许和平共处、融合、升级都有可能。

是不是这个，不过中间是个雕塑： /t/1075558