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        分享10本我覺得AI時代應該必讀的好書。

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        昨天看到一個粉絲的評論。


        我覺得還蠻有趣的。

        因為我最近也看到一些所謂的AI時代必讀清單,但是都太技術了,各種Prompt、大模型原理之類的。

        并不是說這些東西不好,只是我覺得,這些書籍太AI了,而這個時代,我一直覺得,也一直越來越確信,決定你能不能把AI用好的,從來都不是你對AI了解多少。

        是那些可能跟AI毫無關系的底層能力。

        AI本身在進步,工具會迭代,模型會換代,今天的各種各樣的技巧,明天可能就被模型比如fable5自己的能力升級給淘汰了。

        但,人的很多底層能力和認知,是不會過期的。

        正好馬上假期了,沒事干的可以在家看書了。

        所以今天想做一件可能有點冒犯的事,給大家推薦10本我自己讀過的,覺得對我自己理解和學習AI非常非常有用的書,但,沒有一本是直接關于AI的。

        那,讓我們直接開始。

        1.《失控》

        第一本推薦的,是我還在大學時讀的一本書,但是對我的影響極其深遠,也改變了我對社會、對組織、對智能的理解。

        他就是凱文·凱利的《失控》。


        一本1994年的書。

        那一年,互聯網還沒普及,智能手機還遠不是今天的樣子,深度學習還在學術圈無人問津。

        但KK在這本書里描述的東西,你可以去看看今天的AI Agent、多智能體協作、涌現智能,幾乎一模一樣。

        我把這本書放在第一個,是因為它解決的是整個書單最底層的那個問題。

        也就是,AI到底是什么。

        我從《失控》這本1994年的書中得到的答案是,一個涌現出來的系統。

        《失控》的核心概念就一個,涌現,大量簡單個體遵循簡單規則,在大規模協作之后,涌現出任何單個個體都不可能擁有的復雜能力。

        螞蟻是最經典的例子,一只螞蟻什么都不懂,它只會跟著信息素走、搬東西、挖洞。但一百萬只螞蟻放在一起,涌現出了精密的巢穴建筑,高效的物流網絡,甚至,農業。

        大模型很多時候也是如此,一個參數什么都不是,它只是一個數值權重。但幾千億個參數放在一起,經過訓練之后,涌現出了寫詩、編程、做數學推理、理解人類情感的能力。

        理解了這個概念之后,你跟AI協作的思路會發生根本性的轉變。

        你會停止試圖精確控制AI的每一步輸出,轉而去設計更好的規則和約束,然后讓AI在這個框架內自己涌現出解決方案。

        凱文凱利說:“放棄控制才能獲得控制。”

        這其實,就是Harness。

        這本書,我覺得會幫你把對AI的理解,從一個被設計出來的工具,理解成一個涌現出來的系統,這個我覺得還是蠻重要的,所以在第一本推薦,也是后面所有的基石。

        2.《人有人的用處》

        第一本聊完了AI是什么,那第二個自然而然的問題就來了,人是什么。

        或者更準確地說,當機器越來越強的時候,人的價值在哪里。

        所以這本書來了。


        這本書的作者叫諾伯特·維納,控制論之父,1950年寫的。


        那一年圖靈剛發表圖靈測試的論文,離AlphaGo打敗李世石還有66年,但維納已經在這本書里,把人和機器的關系想得非常清楚了。

        維納提出了一個概念,到今天為止我覺得仍然是理解人機協作最核心的點,那就是,反饋。

        控制論的整個理論基礎,就是建立在反饋回路上的。

        一個系統之所以能自我調節,是因為它能接收到自己行為的結果,然后根據結果修正下一步動作。

        恒溫器就是這樣,你設了26度,它發現現在28度,就開始制冷,等降到26度,就停下來。

        它不需要理解溫度是什么,它只需要這樣的一個反饋回路。

        你把這個思路遷移到AI協作上,會發現一件很有意思的事。

        那些真正把AI用得好的人,和用得一般的人,包括現在的Loop Engineering,最大的區別,其實是這些人,給AI的反饋質量更高。

        維納還在這本書里說,機器最擅長的事,是可重復的、可量化的、可編程的工作。

        而人的價值,恰恰在于那些不可重復的、需要判斷的、充滿歧義的場景。

        1950年說的這句話,放到今天的AI時代,我覺得依然極其準確。

        3.《系統之美》

        這本書的作者叫德內拉·梅多斯,是一個系統動力學的研究者。

        我讀這本書的時候還沒有AI,當時我覺得,這玩意應該是每個產品經理的必讀書。


        后來AI浪潮來了,我覺得,它也應該是每個跟AI協作的人的必讀書。

        這里面有一個很有趣的觀點,叫舍本逐末。

        就比如你有一個根本問題,你不去解決根本問題,而是用一個見效更快的臨時方案來緩解癥狀,臨時方案確實有效,癥狀消失了,你就更沒動力去解根本問題了。

        時間一長,根本問題越積越深,你對臨時方案的依賴越來越強,直到有一天臨時方案也撐不住,整個系統崩盤。

        放到AI上,就是你需要寫一篇深度分析,本來應該自己花幾天去線下之類的深度研究、去思考、去建立自己的判斷。

        但AI可以30分鐘給你一篇看起來像模像樣的東西,你用了,效果還行,下次又用,再下次還用。

        半年之后你發現,你對這個領域的獨立判斷力,反而比半年前更差了。

        因為你一直在用AI的輸出替代自己的思考,你的思考能力在萎縮。

        這就是舍本逐末。

        梅多斯還有一個概念我覺得特別好,她把系統里的東西分成「存量」和「流量」兩種。

        存量是慢慢積累起來的東西,你的專業知識、你的判斷力、你的人脈、你對一個領域的直覺。這些東西積累了五年十年,是你的家底。

        流量是進進出出的東西,每天的產出量、處理的信息量、完成的任務數。

        AI可以極大地加速你的流量,你一天能產出的東西,可能是以前的十倍。

        但它同時可能在不知不覺中消耗你的存量。

        當你所有的分析都讓AI做,你的分析能力這個存量就在降低,當你所有的寫作都讓AI代筆,你的表達能力這個存量就在流失。

        而且存量的消耗是無聲的。你并不會某一天突然發現哎我變笨了?這個消耗它是一個緩慢的、你幾乎察覺不到的過程,就像溫水煮青蛙一樣。

        所以《系統之美》這本書,很有趣的一點是,它會讓你發現,在AI時代最重要的價值,是讓你看到那些你看不到的代價。

        4.《事實》

        影響我事實潔癖思維的一本書。


        我經常會問自己一個問題,你看到的“事實”,真的是事實嗎。

        這本書的作者叫漢斯·羅斯林,一個瑞典的公共衛生學家。

        他花了幾十年的時間研究全球發展數據,最后寫了這本書,副標題叫“用數據思考,避免情緒化決策”。

        羅斯林做過一個特別經典的測試,他在全球各種場合給觀眾出了一組關于世界現狀的選擇題,比如全球貧困率是在上升還是下降、全球人均壽命是多少、有多少女孩能上完小學。

        那些高學歷的、關心時事的、所謂的在各個領域有專業建樹的人,答對率平均只有兩道題,比猴子直接隨機選還要差。

        因為人的大腦有一套先天性的本能,在系統性地扭曲你對世界的認知。

        比如“鴻溝本能”,就是你的大腦特別喜歡把事情分成兩個陣營,發達國家和發展中國家、AI取代人和AI幫助人、懂AI的和不懂AI的。

        但現實幾乎從來不是二分的,絕大多數東西都在中間那一大片灰色地帶里。

        比如“直線本能”,你看到一個趨勢在漲,你就默認它會一直漲下去。

        等等等等。

        這些本能在人類進化過程中是有用的,在非洲草原上快速判斷是不是有獅子這種生死存亡的時候,這能保命。

        但到了現代社會,到了需要你基于事實做復雜判斷的時候,這些本能就變成了bug。

        而在AI時代,這個觀點,就變得很重要了。

        因為你輸入給AI的,不只是Prompt,還有你的世界觀。

        你問AI的每一個問題,背后都帶著你對世界的假設,如果你的假設是扭曲的,你問出來的問題就是扭曲的,得到的答案再漂亮,那其實也是有巨大的事實偏差的。

        羅斯林教你的是,在做判斷之前,先看數據。

        不看情緒,不看標題黨,不是看朋友圈的焦慮文章,看數據。

        事實,來源于數據。

        不要被情緒和本能帶著走。

        5.《理解媒介》

        一本來自馬歇爾·麥克盧漢在1964年寫的超級經典的書。


        你可能沒讀過這本書,但你大概率聽過他最著名的那句話:

        媒介即信息,The Medium is the Message。

        麥克盧漢的意思是,一個新媒介被發明出來之后,真正改變世界的,并不會是這個媒介上傳播的內容,而是這個媒介本身。

        電視被發明出來之后,改變世界的是電視這種媒介本身重新塑造了人類接收信息的方式、注意力結構、甚至家庭關系和政治格局。

        互聯網也是,改變世界的并不是某一個網站,是互聯網這種媒介重新定義了知識的獲取方式、社交的形態、商業的規則。

        如今的AI更是。

        AI在我心中,有很多種定義方式,其中有一種定義,就是媒介。

        而一個新媒介出現之后,改變世界的方式,完全不是你能預料到的。因為你會犯一個麥克盧漢叫做后視鏡思維的錯誤。

        就是每當一種新媒介出現的時候,人類理解它的方式,永遠是拿上一代媒介的框架去套。

        汽車剛被發明的時候,人們叫它“無馬馬車”,horseless carriage。

        這個名字現在來看就非常的扯淡,它是用馬車的框架來定義汽車的,好像汽車就是一輛去掉了馬的馬車。

        但汽車真正改變世界的方式,跟馬車沒有半毛錢關系。

        汽車催生了公路系統、催生了郊區、催生了購物中心、催生了整個美國中產階級的生活方式、幾乎重塑了石油工業和中東地緣政治。

        這些東西,你站在馬車的框架里,一個都想不到。

        AI也是,這是全新的物種,全新的媒介。

        所以,《理解媒介》這本書給我最大的啟發是,別用后視鏡看AI。

        別問比如說“AI能不能替代我的工作”。

        真正的問題應該是,“因為AI的存在,什么以前不可能的事情現在變得可能了”。

        第一個問題會讓你焦慮,第二個問題會讓你興奮。

        而且,我覺得,第二個問題才是對的問題。

        6.《反脆弱》

        塔勒布這個人,怎么說呢,他的書看第一遍會覺得他特別傲慢,看第二遍會覺得他說得真對,看第三遍會覺得他特么就是個天才。

        《反脆弱》這本書我真的在不同的階段翻回去看了無數次。


        核心概念就一個。

        有些東西,不僅不怕波動和沖擊,反而從中受益。

        塔勒布管這叫反脆弱,Antifragile。

        他說,脆弱的反面不是堅固。

        一個杯子掉在地上碎了,這是脆弱,你用鋼做了個杯子,掉地上不碎,這是堅固。

        但反脆弱是什么,是這個杯子每次摔一下,就變得更結實。

        在AI時代,反脆弱,變得太重要了。

        AI行業的變化速度,大家也都知道,去年的版本答案,今年可能就被淘汰了,你三個月前學的那個工作流,現在模型升級了,也不需要了。

        在這種級別的不確定性面前,追求穩定和確定性是徒勞的。

        你沒辦法預測三個月后AI會進化到什么程度,你沒辦法賭哪個模型會贏,你沒辦法確定今天學的技巧明天還有沒有用。

        而塔勒布給了一個答案,杠鈴策略。

        一頭極度保守,守住你的底線和基本盤,另一頭極度激進,拿出一小部分資源去做高風險高回報的嘗試,中間那些看似穩妥其實風險最大的東西,不要碰。

        翻譯成AI時代的人話就是,你的基本盤是你的底層能力,比如社交能力、表達能力、系統思維、品味、領域專長等等,這些東西不會過期。

        然后你拿出一部分的精力,瘋狂去試各種新模型、新工具、新玩法,試錯成本很低但一旦押中回報巨大。

        但千萬別把全部身家壓在比如精通某一個特定AI工具這種破事上面。

        因為那就是杠鈴的中間段,看起來安全,其實一個版本更新就給你歸零了。

        比如說Claude Code是我現在的主力工具,我用它非常深。

        但如果明天出了一個更好的東西,我會毫不猶豫地切換,因為我的核心競爭力根本不在會用Claude Code這種破事上,是在那些Claude Code替代不了的東西上面。

        這就是反脆弱。

        從每一次變化中獲益,而不是被變化淘汰。

        7.《一生的旅程》

        我超級喜歡的一本自傳,來自迪士尼前CEO羅伯特·艾格。


        他在這本書里聊了大量關于領導力的方法和原則,怎么聚焦優先級、怎么在信息不完備的情況下做決斷、怎么管理創意型人才、怎么在巨大的不確定性中帶著團隊往前走。

        我第一次讀的時候覺得,這是一本給CEO和高管看的書,跟我關系不大。

        后來AI發展越來越強,Agent什么全都冒出來了之后,我的想法變了。

        因為AI時代有一個特別深刻的變化,它把每一個人都變成了管理者。

        以前,你是一個執行者,老板給你一個任務,你自己動手做完,你的核心能力是執行力,手速快、細節準、產出穩定。

        而現在,你打開Claude Code,你的工作狀態變了。

        你不再需要自己動手寫代碼了,你變成了一個在指揮AI寫代碼的人,你要給方向、定標準、做取舍、看結果、給反饋。

        這就是管理。

        你可能還是一個普通的個體貢獻者,你可能手底下沒有一個人。但你每天的工作狀態,其實已經變成了一個管理者,你在管理一個AI團隊。

        而管理這件事,是有方法論的。

        艾格在書里聊了非常非常多的領導力原則,但對我在AI協作上影響最大的有三個。

        第一個,聚焦。

        艾格剛當上迪士尼CEO的時候,公司一團亂麻,到處都是問題。但他做的第一件事不是到處滅火,因為那些火太多了,你根本滅不完,他上來只定了三個戰略優先級。所有不在這三個優先級里的事情,不管看起來多緊急,都排在后面。后面這三件事完成之后,那些火,全部自己消失了。

        第二個,在不確定中做決斷。

        艾格收購皮克斯的時候,價格是74億美金,這在當時是一個超級瘋狂的數字。董事會里有很多人反對,但艾格力排眾議,拍板了,執行了。

        后來證明,這是迪士尼歷史上最成功的收購之一。

        跟AI協作的時候,你會頻繁地面臨這種不確定性,你必須得經常在信息不完備的情況下快速判斷,選一個方向,往前推。

        等所有信息都齊了再做決定的人,在AI時代會被快速迭代的人甩在后面。

        第三個,管理創意型人才。

        這個對我啟發最大,艾格管理過的人里面有喬布斯、有約翰·拉塞特、有凱文·費奇,全是超級創意人才。

        他的管理方式呢,不會事無巨細地控制他們,而是給一個清晰的方向和約束框架,然后在這個框架里給他們最大的自由度。

        你看這個邏輯像不像Harness。

        AI就是你的創意型人才。它能力極強,但需要引導。你管它管得太細,它就變成了一個只會聽命令的打字機。你放手太多,它就開始自由發揮到你認不出來。

        好的領導者知道那個度在哪里。

        從執行者變成領導者,這是AI時代對每個人最大的身份轉變。

        艾格這本書,我覺得是最好的領導力實戰手冊之一。

        8.《千面英雄》

        這本書我想了很久要不要放上來,想了想,最后還是放了吧。


        因為我覺得AI已經很強了,但是很多人,在講故事這件事上,還是沒有那么的擅長,尤其是故事的節奏這一塊。

        而講故事的能力,是我覺得未來特別重要的一個能力。

        這本書的作者叫約瑟夫·坎貝爾,是一個神話學家。

        坎貝爾花了一輩子的時間研究全世界的神話和民間故事,最后發現了一個讓很多人非常驚訝的規律,就是,全世界幾乎所有文化的英雄故事,底層結構都是一樣的。

        他管這個結構叫英雄之旅,Hero's Journey。

        一個普通人,被召喚去冒險,跨過一個門檻進入未知世界,經歷考驗,遇到導師,面對最大的恐懼,獲得寶物,然后帶著變化回到日常世界。

        你可以想一想,《指環王》、《星球大戰》、《哈利波特》啥的,全部都是這個結構,漫威的很多也都是。

        《千面英雄》就是我認為最適合大家學習如何講好一個故事的超級有用的書。

        把信息變成故事、把數據變成敘事、把產品變成意義的能力。

        就是我認為這個AI時代,最值錢的能力之一。

        9.《第一哲學沉思集》

        來自笛卡爾的神作。


        這可能是今天這個書單里看起來最學術的一本,但說實話,我覺得它反而是最貼近當下的一本。

        笛卡爾在這本書里做了一件事,極其簡單但極其暴力,他決定懷疑一切。

        他懷疑自己的感官是不是在騙他,懷疑外在世界是不是真的存在,懷疑自己是不是在做夢,甚至懷疑一加一是不是真的等于二。

        他把所有能懷疑的東西全部懷疑了一遍,然后發現,在所有東西都被懷疑掉之后,有一個東西懷疑不掉。

        那就是“我在懷疑”這個行為本身。

        我在懷疑,所以我在思考。

        我在思考,所以我存在。

        所以,我思故我在。

        懷疑懷疑的懷疑。

        我自己在做AI內容的時候,有一條鐵律,AI告訴你的任何具體事實,你都要去驗證。

        但除了這條之外,還有一條更底層的習慣,我會定期停下來問自己,我現在做的這件事,我為什么覺得它是對的?是因為我真的想清楚了,還是因為我已經做了太久,慣性太大,停不下來了?

        坦率的講,這種自我審視是痛苦的,因為有時候答案是后者。

        但這個能力本身,就是你作為一個人最不可被替代的部分。

        這層懷疑不是讓你變成一個什么都不信的虛無主義者。

        恰恰相反,它是讓你的所有信念都建立在更堅實的地基上。

        因為經過懷疑之后還能站住的東西,才是真正靠得住的東西。

        10.《毛澤東選集》

        我心中的Top 1,神中神。


        很多人對這本書有刻板印象,覺得它是政治讀物。

        但是如果你真的去讀了,你就是會發現,這可能是全世界都為數不多的最頂級的戰略思維教材。

        你對這個世界的一切疑惑,幾乎都可以在毛選里找到答案。

        “星星之火,可以燎原。”

        “世間一切事物中,人是第一個可寶貴的。”

        “你對于某個問題沒有調查,就停止你對于某個問題的發言權。”

        “什么叫問題?問題就是事物的矛盾。哪里有沒有解決的矛盾,哪里就有問題。既有問題,你總得贊成一方面,反對另一方面,你就得把問題提出來。提出問題,首先就要對于問題即矛盾的兩個基本方面加以大略的調查和研究,才能懂得矛盾的性質是什么,這就是發現問題的過程。大略的調查和研究可以發現問題,提出問題,但是還不能解決問題。要解決問題,還須做系統的周密的調查工作和研究工作,這就是分析的過程。”

        “看它的過去,就可以知道它的現在;看它的過去和現在,就可以知道它的將來。”

        “讀書是學習,使用也是學習,而且是更重要的學習。”

        字字珠璣,里面很多很多內容,都讓我醍醐灌頂。

        無腦去讀就對了。

        這10本書,我覺得囊括了很多東西了。

        這十本書,從1950年的控制論,到1964年的傳播學,到1994年的復雜系統,到幾百年前的哲學,到中國近現代的語錄。

        沒有一本是關于AI的。

        但它們加在一起,構成了一個理解AI、使用AI、在AI時代活得好的底層方法論。

        或者說,我們生而為人,究竟該如何思考、如何生活。

        這些底層能力,不會因為模型升級而過期,不會因為工具迭代而失效。

        因為它們從來就不是關于AI的。

        它們。

        是關于人的。

        以上,既然看到這里了,如果覺得不錯,隨手點個贊、在看、轉發三連吧,如果想第一時間收到推送,也可以給我個星標?~謝謝你看我的文章,我們,下次再見。

        >/ 作者:卡茲克

        >/ 投稿或爆料,請聯系郵箱:wzglyay@virxact.com

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        數字生命卡茲克 incentive-icons
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