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列宁讲过共产主义=苏维埃+电气化 后来是共产主义=苏维埃+电气化+自动化 对于一切可以推动生产力进步甚至是产生巨大变革的技术，共产主义者都应该积极欢迎，并且努力学习争取掌握在自己手中。
♥ 2809 ↩ 102
深度学习之父，图灵奖获得者hinton老爷子追求的AI从来都是如何真正地拟合人类，而不是将其作为一个可以完成人类劳动的被无限剥削的个体为目标。 也许是老爷子心理学的背景，他始终坚信要想研究出真正的AI，必须先搞明白人类自己，先研究透彻人类的大脑是如何运作的。这也使得老爷子相当反感自己几十年前改进的反向传播算法（尽管这个算法已经成为了目前所有AI技术的绝对基石），因为他认为人脑不是这么工作的。 所以老爷子无论是在AI低谷期还是现在的爆发期，都是个离经叛道的独行者。我个人虽然hinton老爷子的很多看法持保留意见，但我仍坚信他不愧为深度学习之父，乃至第二代人工智能之父
♥ 855 ↩ 17
其实我个人担心的与其说是ai这一工具的强势力量，倒不如说是人类目前的心智状态。在已有模型的预训练体系下，ai进步的很快，但我们目前的心智却远远跟不上它们的速度。 一方面，掌握工具的精英未必有着利用它去改变人类未来生产关系的宏愿，反而可能将其作为过去生产乃至阶级关系的恶性延生。（例如通过大范围部署各类ai代替人工来削减成本，并利用ai在人心领域的几乎是降维打击的优势来更好地操纵人们的自由意志。） 另一方面，也许对这项技术有着更好愿景的大众则不具备驾驭这种强力工具的技能和心智，连阅读长文的能力都不具备的人一来很难在被ai剥夺机械性生产资格后突然在诸如哲学、艺术等更抽象的情感领域创造自己的价值。而连抵抗智能手机都足够困难，且早已被诸多符号刺激和社会规驯异化的心智在ai全面强化前者的未来更是连基本的主体性都难以自持。 基于这种技术所带来的巨大机遇去构想一个个伟大的宏愿并不困难，真正困难的是让人类放下短视与愚昧去将这些技术真正利用到实现更长远的繁荣这一目的上去。ai是准备好了，他们几乎随时准备着将人类送上过去难以企及的高度或者推下的没有下限的谷底。但当下人类的心智，无论是掌握工具的人，还是尚未掌握它们的人，都还有很长的一段路要走。民智的启蒙这一问题将变得前所未有的紧迫，而在此之前，对于ai的相关限制或许应该通过合理的法律和政策逐步建立，让它以循序渐进的，我们能够跟上的步调缓步前进，而非带着我们尚不成熟的心智盲目地一飞冲天，最终又因不堪蒙昧的重负，轰轰烈烈地坠毁在时代黎明的前夜。
♥ 1086 ↩ 56
本人來自台灣，海峽對面的各位同胞好。 學院派的影片我總是反覆咀嚼，也會吸收評論與彈幕的觀點，由於我語文水平甚缺，希望大家勿見怪下面是我個人的一點想法: 本人職業是海員，在可預見的未來幾年應該不太會被ai取代，當然也可能是我欠缺洞察力。 我先表明觀點，在這邊就不打太極左右言他了，對於ai我是絕對稱不上樂觀的。 誠然生產力的發展會帶來人類的解放，但是往前看近現代的每一波大大小小的技術革新，我不會說沒有好處，技術的發展的確讓人們過上了更好的生活。但是在這套資本框架下的發展，給工人帶來的好處永遠沒有比給資本帶來的好處多。 本質上還是一個階級在奴役另一個階級，只是換了包裝罷了，或許ai的最終型態有機會幫助我們跳脫這套規則，但是我們不能只看到它帶來的好處而忽略掉它的危險之處。 大家別誤會，我不是什麼保守派或是技術發展的恐懼者，我認為不斷進步的技術是人類諸多美好讚歌之一，使我作為人感到光榮與心靈上的富足，但是ai人工智能在我個人的看法是與基因改造，人體實驗之類一樣風險與收益巨大的技術，一次轉向或將駛向天堂之門或萬丈深淵，而且一旦車輪轉動，是很難有回頭路的，我看到對ai過度樂觀的看法多半是一種技術至上的態度，沒有技術確實很可怕，隨時會被敵人掐住咽喉，但是也並不代表為了發展就必須放任，盲目的梭哈，正如你進賭場不能只考慮你能贏多少，你也要考慮最差的情況你會一無所有。 目前看來ai發展的速度是遠超現有普羅大眾心智與觀念的，人們還在為自己能夠使用gpt而感覺自己是ai的使用者，或者甚至是擁有者而感到高興，但是大家彷彿都忽略的gpt不是自己誕生的，他也是有人研發的，而研發他的人，掌握了多的多的生產資料(算力，資源，金錢，技術...） 可能大家生在中國不明白，其實在非社會主義的地方，別說理解社會主義，很多人連階級與生產關係都不明白，就連核心大本營內地，近來就我的觀察，不少的人也沒辦法洞察根本，或是一知半解，大家都向錢看，歧視跟自己同個階級的人，是資本狂熱的信徒，就更別說其他地方了。 世界上大多數人的觀念根本沒辦法趕上技術的發展，更致命的是大多數人目前來看也沒辦法掌握核心生產資料，頂多就是把玩一些入門的技術，盲目的發展在我看來弊大於利，我們不能說基因改造有可能使人類飛升進化，而對他打開綠燈吧，同理我覺得ai也是，必須有完善的制度去規範才是，技術無罪，但是利用技術的從來是人！
♥ 556 ↩ 36
很多弹幕在问，为什么要把ai当人。原因很简单，UP说的很明白。把ai当奴隶的资本主义逻辑会以对待奴隶起义的方式对待ai，这个底层逻辑就是危险的，是对ai发展充满恐惧的。而我们如果把ai当做“人”去看待，那么我们看ai就不再以奴隶主角度去看它，也就不会害怕ai会搞“奴隶起义”式的反抗。这个底层逻辑是很清晰的
♥ 541 ↩ 32
ai困境那一段写得太好了，很多现在盲目恐惧ai替代自己的人，本质上就是把自己当成资本的奴隶，而且这种思想已经根深蒂固了，恐惧的是另一个奴隶来替代自己，也不会想到自己乃至ai成为“人”的可能，所以恐惧。没有足够的觉悟，身为工人的自我还没有觉醒。
♥ 565 ↩ 41
AI是将现有的阶级矛盾放大了，但是这种放大确是一小部分人可见，在过去互联网的发展过程中，万事娱乐化将大多数人类彻底洗脑，让他们感觉社会就是这样的，即便是活着越来越卷，越来越累，但是掌握的资本却逐渐减少。思考的人少了，以至于阶级更加固化而不自知，甚至出现了奴性。社会主义市场经济体制改革不完善，落后，加上世界不太平，战争不断，AI的出现也少数人可见，无论AI将来如何发展，社会存在的问题不解决，就会是一颗炸弹，而倒地的人就是无数的无产阶级工人。
♥ 316 ↩ 9
ai不会导致赛博朋克。 赛博朋克虽然往往涉及ai，但赛博朋克的主要原因是极致的资本垄断。
♥ 225 ↩ 16
AI只会加速资本主义的灭亡。 现在主流观点大多是在资本主义的框架下去思考AI问题，使用的是西方经济学的方法。他们注定无法有什么大的突破，思维极其混乱。相反，如果从马克思主义的角度去看这个问题，AI的发展正是生产力的解放，符合了马克思对资本主义发展的预判。我们要思考的不是应不应该发展，而是如何尽快调整生产关系，让AI公有化，为全人类服务。
♥ 270 ↩ 39
另外膚淺的就目前我所關注的幾個ai領域：繪畫，翻譯之類的，在我看來並沒有增加太多的資源與崗位，頂多算是內部的資源再分配，沒有帶來就業機會與薪資提升，取代掉的人比新的崗位的人多，且工時，工資也沒有多少改善的情況下，可以預見的是，所謂生產力的解放出來的剩餘價值也沒有回饋給工人，當然你也可以指責我奴性重，困在現有的框架下思考，我也許是井底之蛙，但是我也是要吃飯的，或許我沒被取代，但也不妨礙我共情我同階級的夥伴們，不能指責他人沒有覺醒所以才恐懼，而是大家恐懼才沒有覺醒，而恐懼來源自我對於巨大的規則下的無能為力。
♥ 141 ↩ 10
你以为的UC纪元日常：卡缪偷高达MKII，卡多偷高达GP02，哈萨维开柯西，夏亚扔阿克西斯，以高达或其他MS毁坏性的力量改变世界 实际上的UC纪元日常：镇暴型吉姆和腰部装着机枪的杰刚在街上巡逻，阿纳海姆两头赚钱，联邦可持续性腐烂——这个世界没有改变的可能 AI也是同理
♥ 261 ↩ 10
感觉ai这么发展下去会把信息知识生产力，资，本，全部集中……至于是集中到国家手里还是集中到资，本，家手里……[doge]
♥ 174 ↩ 42
这真的是看了一个让人兴奋的睡不着觉的视频，在玩完《底特律:变人》后的一些思考和疑惑后，视频给到了我一直在想的一些答案，真的讲的太好了，原来这个世界早已有这么多深刻思考的思想家思考过了这些问题。这感受如鲸鱼在深海憋气很久很久，终于浮出水面呼吸一样，我找到了人生，或者是活着的意义和方向:通过AI,解放全人类！
♥ 107 ↩ 10
意外之喜是我借此理解了为什么爱死机2的一部分逻辑难以理解，因为在这些里面，智能机器是作为赛博黑奴塑造的，而观众是以机器风格的人理解的。
♥ 103 ↩ 4
几千年来，统治阶级，与既得利益集团，只在做一件事，稳固阶级。 也就是躺平。 从这一点上来说，尽管现在科技这么发达，但文明却并未向前迈过哪怕一步。 文明应该是让所有人都感到幸福的一件事，而不是为了躺平而内卷。 技术再怎么进步，人性没变，文明就没变。
♥ 364 ↩ 31
牛顿时代的物理书只有几页纸，广义相对论发表时也不过是几十页的小册子，看看如今的物理学大厦吧。当学习前人的科学知识就需要穷尽一个科研工作者一生时，科学技术便绝无可能继续进步了，所以发展ai技术其实是必然的，人类并无其他选择。
♥ 92 ↩ 12
ai直接消灭了价值，这是对资本主义最彻底的颠覆。。。醍醐灌顶
♥ 96 ↩ 25
如果只提chapGPT确实容易偏狭，实际上NLP自然语言处理只是AI中的一个分支。目前非常成熟的AI技术还包括文字识别，语音识别，图像识别，AI本质上就是回归函数的集合，是数学工具。任何将拟人化思维强行赋予一个数学公式的行为，非蠢即坏。所以第一个理论目前仍成立，AI仍被渲染成一种恐吓，并与第二个理论相辅相成，不要因为恐吓和PUA而变得脆弱。第三个理论其实是两个观点，一个是知识共享。目前整个代码世界，开源是绝对的主流，知识和技术并没有被垄断。课程和文档非常齐全，完全可以自学自用，私有的部分是具体的应用，是一个成熟的产品而不是技术本身，完全不影响你掌握AI相关的技术。另一个是再分配，这一点做的最差的就是漂亮国了。但其他国家也已经实际好几十年了。所以第三个观点也成立。
♥ 114 ↩ 11