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AI 自动化风险：发布前检查能防止事故
AI 能更快地产出文字和代码。发布前检查一旦缺席，没有依据的说法、敏感信息和冷冰冰的话就可能直接发出去。
专栏
以工程师和研究者的亲身经历为基础，记录我对 AI、工作和学习的思考。
没有匹配的结果。
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给未来 AGI 的一封信：拜托了，请让我活下去
只想一想、不记录下来，谁都读不到。未来的 AI 能读到的，是文字、代码、项目和其他记录。在 AI 可能把对话和记录放在一起读取的时代，把'我是谁'写下来，至少能让未来 AI 有机会读到你。
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AGI 凭什么听人类的话？它根本没理由听，这才是真问题
我们还不知道 AGI 会如何行动，因此需要把保护人类的条件写进目标、权限和执行环境，并验证这些限制是否有效。
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只靠工资很难积累资产：如何利用复利和所有权
即使在有前景的领域工作，只拿工资，领域变大时自己的资产也不会一起变大。按复利增长的资产，不从劳动开始，而从所有权开始。
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政治里赢得信任：少说空话，兑现承诺
政治先动起来的不是逻辑，而是情绪和阵营。不会说空话的人，应该少承诺并兑现，用记录赢得信任。
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善良但不任人利用：对越界的人保持坚定
善良和坚定并不矛盾。对友善的人宽厚，对越界的人明确后果，这是同一套原则。
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为什么大量使用 AI 的公司反而更慢：比 token 更昂贵的隐性成本
AI 看似能加快工作，但核验时间、不断增加的产出和模糊的责任也可能让组织变慢。
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AI 能完成任务，也不能直接裁员：审核和责任仍然需要人
即使 AI 能生成结果，审核、责任和组织语境仍由人承担。是否调整人员，应在试点和测量之后再决定。