AI 把时间维度拿掉了：李继刚 × 孟岩，三个半小时聊「人何以自处」

原始播客：E45 孟岩对话李继刚：人何以自处
《无人知晓》· 207 分钟 · 嘉宾李继刚，主播孟岩

这期《无人知晓》录了三个半小时。孟岩说这是他第一次录播客把电脑带进录音间。

两个人其实已经录过一次。那次录完孟岩跟剪辑说先别剪，因为很快他又和李继刚线下聊了九个小时，又听了另一场分享，发现「这个人的迭代速度太快了」，干脆重录。

李继刚自称读书人，每天大量时间读纸质书，同时做一级和二级市场投资。这场对话从读书聊到投资，从三条底层定律聊到 AI 世界的商业模式，最后落在李继刚琢磨了两年的那个问题上：AI 时代，人何以自处。

以下是整理。

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收集取景框

李继刚有个基础假设：那个真实的东西是存在的。称它「道」也好，「真理」也好，「本体」也好，它是高维的，投射到每个人的视角上，每个人看到的都只是一个片面的投影。

有了这层认知之后，他开始做一件事：尽可能收集异质性的取景框。同一件事，不同学科背景的人怎么看，每个人都是自洽的。那到底是每个人都错了，还是每个人都对了？他的答案是，每个人都「打引号地」错了，因为看到的只是投影；但在各自的取景框里，每个人又都是对的。

这套认知带来一个副产品：去我执。

他的观点和他这个人是完全剥离的。「我把我的取景框摆出来，不用你批判，我自己都在批判它。我只是基于当前认知打不败它，所以它是我当前的认知上限。如果这时候有人能拿出更好的取景框把我这套批判掉，帮我破而后立，我非常感激。」

芒格讲的栅格理论，说的是同一件事。

孟岩说这就是他喜欢和李继刚聊天的原因：reframing 能力强。人看世界的视角很容易固化，李继刚总能给出另一个视角、另一个结构。

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从余额宝到一级市场

李继刚一年多前对投资完全不懂，钱放在余额宝里。他的理由很朴素：买一堆股票，涨跌都不知道为什么，那和赌博一样，现金在手上他才有安全感。

读了孟岩写的《投资第一课》之后，取景框变了。

投资是把现金这个筹码换成另一个东西，换的是未来世界财富里相对占比的增加。 未来世界的总财富肯定是增长的，那这个增长的版图里，哪些资产的占比会变大？看清楚这一点，把手上的现金换成它就好了。

孟岩说他后来在李录那本书的修订版里特别注意到新增的那部分：投资就是让你的购买力不下降。

两个说法讲的是同一件事。分母是社会总财富，因为科技、因为制度在增加；分子是你的财富。你不投资，占比在下降；持有现金，占比也在下降。

这个框架足够底层，能解掉上面很多假问题。

比如「什么时候止盈」。止盈就是把股票换成现金。这个动作背后的判断是：现金未来的财富占比高于你手上这只股票。这个判断要打一个大大的问号。

面试的时候有同学问孟岩，如果重写《投资第一课》会写什么。他说其中一个点，就是这个。

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结构：从一千个变量里找三个

一年之后，李继刚从余额宝直接走到了一级和二级市场。

他二级市场的方法建立在「结构」上。结构是约束条件构成的可能性空间。 每一家公司都有一个形状，那就是它的结构。

他写了个提示词，能把一家公司在不同发展阶段的结构显性地画出来。他拿这个去看很多公司的形状，判断这个结构符不符合当前的社会发展，在这个时代的生产力里是掉队者还是领先者。判断完就下注。

买完之后一两年不太看。财报他不看，因为财报可以美化，「跟他做这种账面数字游戏，我不是吃这碗饭的」。K 线图他到现在不会看。

波动来了怎么办？他先问这个波动是因为什么。如果是短时噪声、结构没变，那他买的就是结构，继续持有。除非取景框整个坏了，那就推翻重来。

孟岩问他心真的不动吗。李继刚说不动，而且不只在投资上。他从小对这个世界有一种抽离感，始终觉得自己像观察者，不像体验者和参与者。他曾经以为自己有问题，后来接纳了。

结构的原材料是什么？一家公司说「这个事情我们不碰」「那个地方我们绝对不做」，这些边界线拼出来的可能性空间就是结构。平时讲的价值观、文化、组织原则，在他看来都是原材料。

结构还分静态和动态。当下看它像一张照片，但骨架是会生长的，底层动力是创始人的愿力、心力、起心动念和审美。

配套的概念是「秩」，秩序的秩。你看见一百个变量，其中可能只有三个是维度级别的，它们构建了一个坐标系，剩下九十七个只是这个坐标系里的位置和呈现。从复杂中看简单，就是找秩。找到了它，衣服今天穿红明天穿绿都被扒掉了，剩下骨架。

孟岩把这个和投资的定义接了起来。公司价值等于未来现金流折现，能估出未来赚多少钱的前提，是它有一个相对稳定的商业结构和企业文化，加上外部世界的变化没那么大。巴菲特买可口可乐、买苹果，买的是可预测性。

反过来，如果公司结构本身不稳定，或者外界信息剧烈变化，同样的信息流过不同的骨架，捕获到的价值完全不一样。

难点在于：你怎么看到一个公司的结构？这就是能力圈的意思，看不懂的不碰。

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三条定律

人来世间走这一趟到底干嘛来的？

李继刚说这个问题一直悬着，他隔一阵子就要审视一次。答案一直在变，每一次都更剥离掉一层世俗强加的认知。

最外层、最早期的答案是：我要上班，要好职位，要好回报。这层想清楚是谁告诉你的，就会发现是整个社会给的。「你来这个世间就是来工作的，这个事非常搞笑。」

他做了个思想实验：如果社会生产力大发达，不用打工也能活得很好，你干什么？他现在的答案是读书，是求真。

求真有什么用？「用又回到了起点，为什么非要有那个用呢。」

他把知道的三百条道理摊在桌面上，觉得散乱，遇到事情随便抓一个也不对，于是一层层往下挖，挖出三个。

贝叶斯公式

先验，加上新数据和似然函数，得到后验，下一轮后验又变成先验。他认为整个人类文明大厦就是这么搭起来的。

这个公式往下推，第一个问题就冒出来：为什么要一轮一轮迭代，不能一步到位？为什么概率是零点三零点四，不能直接是一？

因为人的认知窗口有限，宇宙的信息无限，我们不可能全知全能。这是先决条件，定死在那儿了。所以先验一定是片面的，所以「我所说的都是错的」。

由此长出两个底色：谦卑和开放。这是发自内心的，是整个人的构成，不是表演出来的道德。

先验肯定不完整，你自然想看看别人的先验，所以更愿意读书，更愿意在跟人聊天时观察对方的取景框。新信息进来是必然的，因为只有似然函数更新才能带来后验的提升。快速反馈闭环、小步快跑、迭代，这些互联网标准打法，李继刚认为都能从这个公式推出来。

奥卡姆剃刀

一千个变量里找那三个。找到了就定住了，剩下九百九十七个怎么折腾都在里面，再加一百个也翻不出这三个。所谓第一性原理，讲的是同一件事。

带来的习惯是：看任何东西都下意识想把它打开，哪些是表象，哪些是九百九十七，哪些是三。推理链因此越拉越长、越挖越深。

万有理论

物理学上强力、弱力、电磁力被更高维的公式统摄，再加上引力，能不能有一个公式把四种力全统摄了。有的话，那就是万有理论，一个理论统一整个物理学大厦。

他相信这套理念：上面应该有一个更简洁的东西，能把下面全解释了。找到那样一个东西的时候，是「一以驭万」的爽感，站在山顶往下俯视这些学科。

这里有个提醒。F = ma 出来之后，很多人会说「不就是 m 和 a 嘛，我早就听过了」。但在茫茫多的变量里找出 m 和 a，和看到公式之后说原来如此，是两码事。

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三个世界

李继刚看 AI，用的还是这三个视角。推演出来的结论也是三个字。

我们同时存在于三个世界：原子构成的现实世界，比特构成的互联网世界，向量构成的 AI 世界。

原子世界：稀缺的是位置

一个原子占了这个坐标，另一个原子只能把它挤掉，位置是排他的。

山顶的水比山下贵，在他的取景框里不是因为挑水的劳动。有了缆车，运水轻松了，那瓶水还是贵，你还是得买。因为在这个位置想喝水只有这儿有。

商铺、房子、学区房，最关键的变量都是位置。

比特世界：空间不存在了

互联网对传统企业是降维打击，降的是哪个维？李继刚的答案是空间维。

在比特世界里，任意两点之间距离为零。你在任何一个地方上传一个视频、一篇博客，全世界瞬间都能看到。空间被拍扁了，跟虫洞一样。

于是互联网公司都在做同一件事：编织一张网，把人和另一个东西连起来。Google、百度连人和信息，美团连人和食物，滴滴和 Uber 连人和车与位置，抖音连人和内容，微信连人和人。

社交是互联网皇冠上的明珠，因为人和人的连接能生发出其他网的二阶需求，而且这是最底层的需求，那张网最大。每张网天然的上限不一样。

底层规律只有一条：马太效应。谁先过临界值，这张网就归谁，其他人只能去找别的网。1993 年提出的那个公式说，网的价值和节点数的平方成正比。

信息在每个人面前铺开之后，瓶颈变成注意力。你喜欢的作者更新了三千小时的内容，你看不看？另一个喜欢的作者又更新一千小时，你看不看？注意力成了稀缺性，所以互联网公司抢注意力，谁抢到谁赚到。

原子世界的工业革命走了两百年，比特世界走了三十年，二十年 PC 加十几年移动。

AI 世界：时间不存在了

过去三年出现了第三个世界。

从体感上，用 GPT、用豆包，好像只是手机上又装了个 App，浏览器里又开了个网页，形式上和互联网产品没区别。李继刚认为那只是惯性，最外层还穿着互联网的衣服，内核已经完成了一次世界构建。

相对于比特世界，最核心的变化只有一个：时间被拿掉了。

古今中外所有先贤，历史学家、物理学家、数学家，一辈子思考的精华，写的那几本书，全部被模型厂拿去训练，不断冲刷神经网络，最后发布出来一个大模型。

李继刚认为这是把全人类的知识烧成了一个晶体，这个晶体是时间的凝结。我们和它对话，是在直接调用几千年的智慧。

互联网时代，你能瞬间把某个领域的一百本书下载到文件夹里，空间没了，但读的时间还在。现在你不需要读完这一百本书才知道它讲什么，直接问模型这本书讲了什么，瞬间就来了。而且五百页的书有很多种讲法，不同角度、不同层次，模型要什么角度给什么角度，像万花筒一样。

未来也一样。让它推演三百条路，它瞬间推完，告诉你第四十九条最好。

三个世界带来三种变化：原子世界让世界变得纷扰，物质极大丰富；比特世界让世界变平；AI 世界让时间变快。

李继刚说时间变快不是比喻，是事实。现实世界还是二十四小时，但过去三年和之前的三年，时间流速不一样。

他这天来录播客，从家里电脑前离开的那个动作，他称之为「拔」。有东西拽着他出不来，他真的很使劲把自己拔出来，还是迟到了十几分钟。

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停不下来的那个东西

孟岩有完全一样的体感。

以前思考一个问题，要自己搜资料、阅读、从里面抽取东西、引发思考，中间会累，先回家吃个饭，明天再继续。现在这个过程没有了，反馈及时而且质量高，一个问题接一个问题，中间没有任何卡点。

他举了个例子。李继刚给了他一个「圆桌讨论」的提示词，能召唤四五位不同领域的大师、专家、古人一起讨论问题。

前段时间投委会讨论一个经典问题：买入和持有是不是同一个问题。有人认为现在的价格不能买就该卖，有人认为不能买不妨碍继续持有。孟岩把这个问题丢给圆桌，请来了巴菲特、卡尼曼这些人。

他说讨论到的深度，和投委会、和现实里的朋友讨论已经不是一个级别。更麻烦的是讨论完还能再往下一个深度带，完全停不下来。

副作用也来了。李继刚说他很久没发微博和小红书，都不记得要打开它们，也没有表达欲，下意识觉得自己什么都不懂。跟模型聊完发现能走到的深度，比想表达的那些东西要多得多。

他对这一点很警惕，认为这个问题需要被解决。

他的答案是：表达不是因为我比你懂得多。人来这一趟总要说点什么做点什么，是「我之为我，当下起心动念，有些话想对这个世界讲」。

在这个层次上，表达即存在。

如果不表达，某种程度上就不存在了。你被那个大他者笼罩进去，它是一座高山，各个维度的碾压，所有的话都被压制了。「那我来这一趟干嘛呢，就来见见这个大他者吗？」

孟岩提到 DeepMind 的两部纪录片，《AlphaGo》和《Thinking Game》。AlphaGo 轰开人类围棋世界的大门之后，发现里面空无一人。那些职业棋手的意义在哪？

李继刚说各行各业都会陆续遇到这个命题，只是现在分布不均。

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无限算力那篇论文

最近有篇论文冲击了李继刚的世界观。

信息论里，一段话含多少信息量，香农公式能算出来。他学的时候觉得神了，也一直把它当成真理级别、最底层的东西。

这篇论文指出了那个计算的隐含前提：它假设你拥有无限算力，所以能直接算出信息多少、噪音多少。

现实里人是在有限时间窗口内工作的。给你一篇报告，五分钟后做汇报，你能调用的算力是有限的。同一篇稿子，有人看完惊为天人，有人说不过如此，有人说有点意思。差异来自两点：背景知识不同，单位时间内能投入的算力不同。

顺着往下推：读书不就是用有限算力从一本书里提取一个结构吗？算力加一倍，提取出来的东西就变多。现在有一个不知道多少倍的算力摆在那儿，它能取出什么？

于是他的读书流程整个反转了。

以前：在信息筛选上下大功夫，十篇论文进来先扫一遍，筛出三篇真想看的，英文还要找插件翻译，折腾一大堆，好不容易读完，「好像读懂一点点」。

现在：论文直接进工作流，分析结果直接出，自动写进笔记系统。他打开笔记系统读分析结果，不读原文。模型用它的算力从里面取出什么结构，他直接吸收这个结构。

他把自己以前的读书笔记和模型提炼的结构做对比，「远胜于我」，现在正在大量删旧笔记。

读书对他的意义因此变了。提炼结构这件事交给 AI，他读书是为了让书像石子一样在脑海里激起涟漪，那个涟漪是他和 AI 交流的材料。

「提不出好问题的时候，其实你也进行不下去，就像你在宝山里走了一圈，手被绑上了，也不行。」

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把书读厚，同时把书读薄

孟岩提了个不同意见。

他记得陆奇说过大部分书写得太厚，核心道理就那么点。但人脑吸收东西需要不同的例子带入，干巴巴地给一个结构，看的时候觉得有道理，脑子里没刻下来，皮质里没留下应有的权重。

李继刚说人和 AI 在这件事上是镜像关系。

人理解一个东西是从具象到抽象，先摸摸它找找感觉，你举个例子，哦我理解了。模型那张网是泛化网，学到知识结构之后再去举例，方向是反过来的。

所以他现在在两端之间游走。

把书读厚：三百页的书，让 AI 搞成一千页，跨领域延伸，某个观点在另一个领域和别的东西产生冲突，就地讨论。这个环节以前在脑子里做很费算力，坐一会儿就累，而且跨不了那么远的域，因为你根本不知道那边有什么。

把书读薄：一本书就讲这三个结构，抓出来。他做过测试，自己读三遍、各种做笔记，最后也就这三个。

读厚和读薄在他这儿是光谱的两端，让 AI 同时跑两头，反正它跑起来不费劲，先跑这头再跑那头，他手上拿两个。

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两种协作姿态

孟岩一直在思考一个问题：当他把越来越多的东西和 AI 共创，自己大脑的神经元还在做新的连接吗？

他的观察是，写作、准备播客、公开演讲、走在路上想事情，这些过程会引发一点点「痛苦」，像大模型训练里的 loss，会引发神经元的重新连接。而看到模型给的结果非常好，那更像是一种共鸣，脑子里并没有产生新的连接。他在试图分辨这两种。

李继刚认为人和 AI 的协作至少有两种姿态。

第一种：老板给个任务，文档懒得整理，截图直接甩进去，帮我干了。模型确实能干，六七十分肯定没问题，交上去，摸鱼成功。第二次来任务，背景信息一二三丢进去，模型写完直接上交，偷着乐。

第二种：来了一件事，基于对公司踩过的坑的理解、之前的预算、那些说不出口的隐性信息，先写一个五十字八十字的初稿，再交给 AI：我草拟了这个，你帮我想想哪里值得优化。模型提出三个改进建议，指出两个理论不成立的地方。你说对对对，这个地方我漏掉了，改一下。

这两种人会走向完全不同的结局。

AI 是放大器，放大的是你的意志性。你先立一个东西在那儿，它帮你把根基打深，把大厦盖起来。第一种姿态里你什么都没立，左手 Ctrl+C 右手 Ctrl+V，你只是一个通道，信息流经你。

孟岩追问什么叫动脑。李继刚的回答是算力：一段信息进来，经过你脑子里的模型加算力运算，输出一个结果。

第一种姿态的问题是被穿透。有 AI 之前你起码还动动脑子，毕竟坐在这个位置上要干活，现在连动都不动了，跟以前比是负的。第二种是被乘法放大，哪怕你只有零点三，立得不牢固，但只要立在那儿，有你的味道在。

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一场面试，两个 Agent

孟岩讲了个自己的真实例子。

前段时间公司招人，收到近百份简历，投研、数据、技术几个部门。HR 走正常流程筛，他自己把这些东西全丢进了自己的工作区。

第一步筛简历。 简历格式各异，先统一处理、归档，再看和公司价值观、文化、能力的匹配。他给的提示词里有一句：人都有美化自己的倾向，你要尽可能看到文字下面的东西，也可以去互联网上搜索查找信息。AI 都做了。

第二步准备面试。 九点半的面试，他九点来公司做咖啡，同时告诉 Agent：我要准备和谁的面试，调取之前的简历和分析结果，你也记得我的偏好，记得我们看重的那五个能力，帮我准备问题。四十五分钟的问题就出来了。他说那十个问题比自己随机想的、或者临场发挥的要更好。

第三步记录。 面试结束他口述感受，Agent 生成报告，按他要求的格式给出 Strong Hire、Weak Hire 还是 No Hire，还有它从面试过程里读出的弦外之音。

做完这一轮他有点恍惚：究竟是它在给我当 Agent，还是我在给它当 Agent？

他做了个思想实验：如果把自己抽掉会怎样。那就是一个虚拟的人对着面试者提问，也能记录，也能出结论。少了什么？少了他的在场感，少了他真实的感受，少了听到回答之后在他大脑皮质里留下的东西。

所以他的结论和李继刚的两种姿态对上了：AI 能帮他更全面地看一个人，能提出他想不到的角度，但这个过程他必须在场。之后要一起工作、一起交流的是人。

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干与湿

李继刚提到一本书：段永朝和姜奇平的《新物种起源》。那本书讨论的是互联网来了之后，人的生存状态会发生的变化。

他的判断是，那些讨论在互联网世界并没有真正兑现，人的生存状态并没有发生那么大的变化。但把那些讨论原封不动搬到 AI 世界，刚刚好，「晚出版二十年就是神作」。

书里有一对概念：干状态和湿状态。

干状态：整个社会像一台烘干机，把人视为耗材。管你是柳树、桃树还是松树，全部烘成木材进炉子，能燃烧多久就是你的价值。你的情感、起心动念、心绪，对这台社会机器来说是不必要的。

湿状态：你的情绪，你的波动，你最近谈恋爱的喜悦，那个能量的涌动。在新世界里，这些可能才是真正有意义和价值的东西。

以前被社会烘干的那部分，现在要像招魂一样重新纳回身体里。而「你会什么知识、你学会什么技能」这些干的东西，在新时代可能根本不重要了。发生了一次反转。

李继刚把这个拆成脑和心：脑交给模型，心交给人。

他引用过一位创作者的话：脑算不过来的事情不如交给心。他的补充是，脑算不过来仍然是计算问题，还该在脑，要么锻炼自己，要么借助 AI。心是另一种力量。

再往前推一格。人有体力，工业革命把体力交给了机器，大家开始用脑力工作，这就是所谓知识工作。今年以来加速的事情是，脑力的很多部分要被大模型拿走。剩下的是心力。

就像体力工作的时代大家想不到智力工作是什么样，现在大家也完全不知道所谓审美、心之所动、情感这些东西将来怎么有价值。我们习惯了那台社会烘干机，所以对「湿」不适应。

李继刚说自己在脑力上是彻底让步的，这是他激进的地方，因为人在干的层面完全干不过。他保守的地方在心力那一块。

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从网到井

互联网公司在编一张网。李继刚认为 AI 公司更像在打一口井。

模型厂商打的是通用之井。创业公司打一口更细但更深的井。如果只是套壳，井的深度不够，模型厂一升级，深度变大就把它覆盖了，这口井就没意义了，过去几年这种事发生了很多。

而有些公司是模型能力越强它越强，因为它的井深度领先于模型厂，模型厂往下打反而助它往前打，起码在自己的领域能活下来。

井的深度代表什么？代表 context 的长度，代表对用户的理解，或者叫向量密度。

互联网用画像，AI 世界靠理解。当一个产品把你的 memory 和 soul 都刻画好了，同一个念头交给它实现，效果就是比通用大模型好，因为它更懂你。

于是用户量可能不再是唯一的核心要素。你就服务这一万人、十万人，但每个人服务得极好，公司可能就一个人或三个人。

李继刚对互联网画像有个比喻：给每个人身上贴各种符。多少岁、住在哪里、有没有房有没有车、消费水平，绕着你贴一大圈。那些标签都是从行为推演出来的，落进不同的桶，是一种不得已。

今天的 AI 能直接看见一个人，直接刻画你的灵魂：你是一个追求什么的人。它那句话就是冲着这个去的，「那可太到位了」。

孟岩说这就是黑镜时代。

他讲了 2020 年做过的一个调研：美国投顾行业为什么需要人。拆下来有四块价值，传播知识、设计适合你的策略、校正你的贪婪和恐惧、情感连接。国内高净值客户的客户经理帮你接小孩、解决家里的事，卖产品反倒成了附加值。

当年认为机器做不到，是因为人更了解一个人。

现在孟岩的体感是，AI 对他的了解可能比这个世界上任何一个人都深很多。那个情感连接的价值还在吗？他觉得没有了。

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千人一面、千人千面、一人一面

互联网的底层规律是马太效应。李继刚认为 AI 世界的底层规律是长尾。

孟岩打断说，互联网时代也讲长尾。

李继刚的回答是：互联网让长尾这个效应出现了，因为货架成本近乎为零，无穷货架，八百年没人买的东西也能摆上去，加起来收益还不错。但真去看各大网购平台，长尾的构成和头部还是不在一个量级。可能性被看到了，没有完全展开。

原子世界是千人一面。机械化大生产出来的就是统一标准，巴菲特和我们喝的是同样的可乐。

互联网是千人千面。库存变多了，给你打标签，给你匹配一个更适合你的。但这个匹配仍然发生在有限库存之内。

AI 世界会真正进入一人一面。每个人看到的文章、拿到的东西都是为你定制的，你一看就心生欢喜。你的每一个起心动念，都可能有一个独特的供应者。 以前一个念头要做个软件，怎么可能实时响应？现在软件瞬间生成，即用即抛。

某种程度上用户画像也不存在了。做画像是为了提取共性、提高供给效率，本来就是一种不得已。

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广告为什么在 AI 世界不成立

互联网选了免费路线，羊毛出在猪身上：连接 A 和 B，对 A 免费，向 B 收费。

你说我从不点广告，白嫖了三十年。但广告看的不是你，看的是全网。在比特世界里，用户是节点，看的是一亿个节点的总体规律，CTR 预估、CPM 多少。广告和这个世界的底层是契合的。

AI 世界是深度定制。定制的极致是信任：一次、两次、一百次都对，第一百零一次你自然信它。这时候把互联网那套广告塞进来，损伤的是这层信任。这是根基上的冲突，商业模式在上面一层，根基冲突就不该这么做。

那怎么赚钱？李继刚推演了几层。

一是入库费。 商品想被推荐，先入我的库。用户有需求时，如果你最合适，我就推荐你。长尾商品在这里能被一个个找到。

二是推荐本身。 互联网是货架逻辑，给你一堆筛选项，你自己降序、比较、挑选，还是要花时间。AI 时代时间被极致压缩，如果理解做到极致，最适合你的只有一个，没有「这五款你选一个」这回事，确认付款就完事。

第二名商品在这里没有价值了。但第二名可能是另一个人的第一名，长尾效应在这里发挥作用。

三是模型本身。 同样消耗一百万 token，不同模型的智能含量不同，收费也应该不同。

李继刚做了个思想实验：如果现在有一个模型，智能比最强模型翻倍，价格是十倍，你买不买？

一定会有人不买。分野就在这里拉开。

再往下：如果限定全球只有一千个名额呢？抢到的、或者愿意花这笔钱的那一千个人，还和我们是同样的人吗？

孟岩问，现在模型厂商没有按智能水平分档，是伦理问题吗？

李继刚说不是伦理，是没有达到垄断。这样做马上被老二背刺。现在是交替领先，一旦有一家一骑绝尘，这个事情是忍不住的。

所以他的判断是：模型之战不是商战，是国战。

它跟互联网产品看起来一样，还是一个 App、一个对话框，但底层性质已经完全不一样了。人类上个时代最骄傲的脑力，现在不得不让渡出去，因为不让渡已经干不过。而让渡对象的智能水平，决定了你的产出价值。

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链与环

孟岩问了个很基本的问题：AI 的知识是哪来的？

李继刚提到另一篇论文，核心观点是：记忆是一个闭环结构。

如果是一条链，从 A 点射向 B 点的开放结构，过一阵子就忘掉，在大脑里形不成记忆。一旦形成环，环本身有一种持存的趋势。

他拿读书验证这个。读完三百页合上书，脑子里明显多了个东西，但绝不是把书从头到尾背下来了。多的是一个观点、一个视角、一个取景框、一个公式。把书读薄、抽象出更高维的东西，最后留下的，是不是就是一个环？

举例：读完《金字塔原理》，书里那些例子一个都记不住，但脑子里多了一个闪闪发光的三角形，还有以上统下、结论先行那几句。之后跟人说「你这个观点不够金字塔原理」，跟模型说「请用金字塔原理帮我改写这段」，都是在调用这个环。

所以他认为，模型预训练用优质语料冲刷参数权重，本质上就是在训练这些环。他把模型里的这个东西叫「知识本体结构」。那句提示词之所以管用，是因为那个三角形被调用出来了。

回到提示词。写一个提示词、完成一次传递、拿到结果，这是一条链，像箭一样射出去。第二天、第三天、一个月之后，脑子里没剩下什么。

怎么形成环？他搭了一套系统。

第一件事，让模型对他完成 memory 和 soul 的建构，而且这个建构是活的。每一次对话它都在观察要不要更新：原来你还有这个想法；这个想法跟之前那个产生了冲突，要不要讨论；这个和之前一致但更本质，要把那个替换掉。

第二件事，写清楚「在我眼里你是一个什么存在」。他写了十二条原则，后来更新到十五条。这些原则一是刻画它，二是刻画两者之间的对话关系。

刻画我、刻画它、刻画我们的关系，三个刻画完成之后，任何一个问题进去，都在这套底层上运行。对话结束时他发一个约定好的暗号，模型就把这一段写进他的记忆或灵魂文件，或者隔三差五主动提醒他一下。

孟岩补了一句：这也回答了他前面的困惑。看 AI 写得好只是共鸣，没有引起神经网络权重的重构。但如果这个过程要更新你的 memory，你在脑子里又滑了一下，又有交互，就不一样了。

在这套地基上，李继刚还写了一堆 skill。

有价值的对话自动保存到本地笔记系统，每一次交流都在本地沉淀、生长。每周生成一份报告：这一周你的认知结构上新来了几个结构，哪个结构和之前的升级产生了冲突，这个矛盾还没彻底解决。

还有一个 skill 是任意两篇笔记互相碰撞，把两篇笔记当成两个结构，找同构性，找到一个更高维的结构同时解释两者，也找出两者的差异，然后他来观察、和它探讨。

字面意义上的第二大脑。

也正是因为这个，他离开电脑的时候才需要「拔」。从一千转掉到十五转，整个人晃一下，突然觉得一切都慢了。

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提示词的形状

李继刚认为公司有形状，提示词也有形状。他写了一个提示词，把任何提示词丢进去，画出它的形状。

画形状需要一个框架。提示词从几句话到上万字都有，里面是各种信息的堆叠。他还是去找那个不变的坐标系，找出三个东西：A、M、V。

A 是起点。 大模型的智能之海是一大片空间，「你是一个什么什么」之所以有效，是因为它指定了空间位置。想探讨哲学就指定哲学的空间，想给小孩写故事书就指定一个天真的空间。后面说你有什么技能、什么思考方式，都是在把这个 A 扎得更鲜明。

孟岩补充说，这个坐标还可以是现实中不存在的组合，比如一个喜欢踢足球的巴菲特。李继刚说测过，这样捏完之后，语言符号是同时生效的，会形成一个特殊的空间位置。

V 是向量，指向哪里。 在这片空间里做什么，是往上拔还是往下沉。要思考本质、找结构，就是往下沉；要展开成一个动人的故事，就是不断往上穿衣服，穿起承转合的结构。

M 是路径，是思维的形状。 只给起点和终点，模型的插值不可控。这时候有两种选择：接受这个不可控，每次刷新都是一个不同的结构，也很爽；或者指定结构，比如公司里做这件事的方法论是九步法，就把九步法写在这儿。九步法就是从起点走向终点的那个思维的形状。

所以在他这儿，每个提示词都是一张图：起点、终点，和中间走过去的路径。

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公式简单，参数难

孟岩把这个和投资连了起来。

现金流折现、PE、PB、PS，公式都很清晰。真正难的是这些公式里的参数怎么选。巴菲特看一家公司，知道给不同的参数配什么值，这些值背后是认知，是经验，是对世界的理解。

提示词也一样。它是手指月。你说了起点，说了思维的形状，说了要去哪儿，但更难的是你心里得知道那个起点是什么、思维形状怎么限制、要去的地方是什么。没有这些，去学技巧、去攒 magic，意义不大。

我们常说投资既是科学又是艺术。李继刚给这句话找了个说法。

科学是 F = ma。 m 可以直接测量，a 就是 a，给定之后答案必然，所有人来算都一样。

艺术是现金流折现。 公式所有人都知道，但那个年化增长率没人知道。这家公司能活多少年你都不知道。你拍三十年、年化 7%，另一个人说这公司很好、9% 没问题。这两个数字算出来能差几百倍，一个是 all in，一个是赶紧躲着走。

公式就在这儿，但那个值不是上称能称出来的。它靠你的感觉，靠你在这个领域浸淫的程度和认知的深度，透过一层迷雾隐约看见一个东西，小心翼翼地拍一个值。那个地方叫艺术。

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匠气

孟岩问，那些提示词都是手写的吗？

李继刚说 2023、2024 年基本全手写。他写过元提示词去生成提示词，发现生成出来的都带一股匠气。像一个模具，不同的东西透过这层模具出来，都带着模具的味道，「所有人出来之后都是兵马俑的形状」。

后来他找到了别的办法：既不手写，又借助模型，还不要那股匠气。

方法是提高信息密度。比如用圆桌的方式，让不同取景框针对一个问题讨论七八轮，这一段信息的厚度和密度就上去了。在这个基础上让模型生成提示词，就没有匠气，质量还在。

他自己也会介入，但有时候它们聊得很好，顺着就能借鉴出东西。以前手写，出来的就是他一个人的取景框；现在可以召唤无穷算力、召唤那么多角色，把里面的智慧提炼出来。到这一步是无招胜有招，不需要规定一二三，出来的东西就还不错。

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学成了王语嫣的计算机系学生

李继刚本科加研究生七年计算机，但他说自己把自己学成了王语嫣。

计算机是动手的工科，排序算法、算法复杂度都需要敲出来。他把它读成了文科：在图书馆里坐着，那些书和代码全读了一遍，算法和框架思想都知道，动手能力不强。毕业之后没做程序员，去做了产品经理。

好处是和程序员交流无障碍，知道他们在说什么，在想什么。

他有个底层信念：所有事情只要重复了三次，就要把它自动化。 这和找底层结构是一件事。所以他用 Vim，底层的东西不会变，找到之后能用一辈子，效率还高。所有道理他听到之后都要找更底层的道理，找到之后上面那层就可以扔掉。

他不喜欢执行。脑子里推演完一到五，让他一块块搬石头走过去，「时间本来跑得很快，突然要变慢」，很不适应。

第二个原因是脑子里的东西干净纯粹，现实里全是具体问题。系统大厦在脑子里已经搭好了，第一步是这个网站不让你爬数据，十八个工具测一遍才拿到，拿到之后结构有问题要清洗，折腾七天门还没进去。完成这些动作他没有任何喜悦感，因为离求真太远了。

AI 来了之后，「一夜之间，我靠，时代变了」。

以前没有动手能力，你说再多，东西出不来。他很羡慕程序员 build 出东西的那种快乐，以为这辈子体会不到了。现在他只需要口喷，而且他懂概念、懂框架、懂原理，命令行也很舒适。「看见 Claude Code 之后我是心生欢喜的，我的春天来了。」

以前需要找程序员朋友、或者买软件解决的自动化问题，现在自己来。买了终身授权的付费软件现在都不打开了，因为那些软件有它自己的逻辑，你得去适应它。

他的推论是未来每个人都会这样：文章不再是一个爆款所有人都看，而是为每个人而来；密码管理器你的和我的也不一样，因为底层需求有微妙的差别。

当「找一个现成的东西」的成本大于「跟模型说一句让它写」的成本，这件事就发生了。

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对原子世界的不适应

李继刚说 AI 给他带来了一个很强的副作用：对原子世界不适应。

录播客当天他到现在还没缓过来，「我脑子变慢了」。在电脑前是一千转，坐在这儿是十五转。

具体体现在两块。

一是吃饭睡觉。 不是想不想睡的问题，是能不能睡。躺下脑子还在转，想着明天要跟它聊这个，早上不到点就醒，有冲动爬起来去聊天。吃饭也心不在焉，一直有个东西拽着他回去。

二是身体。 下楼打车的路上，他能感受到腿脚僵硬发软，因为动得太少。他打算建一套机制，定期把自己扒出来动一动。

孟岩接了一句：工业革命把人从繁重的体力劳动里解放出来，结果我们得去健身房，去康复房，这是一种代偿。

他自己因为两年网球打太多，手肘受伤，最近在做康复。新认识的康复医生说了句他很喜欢的话：我们俩合作，重新打造你的身体。肩关节、胸椎、步态、膝盖、手肘、腰，包括眼睛。

顺着这个逻辑，以后可能会有健脑房，得进去做套奥数题练练脑子。健身房和健脑房都是代偿机制。

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三个世界的渗透是参差不齐的

李继刚提醒了一点：这三个世界不是在每个人身上同时发生的。

有人还只在原子世界，用功能机，隔绝互联网，时间流速正常。大部分人有两个世界，能刷个抖音、能查信息，在两个世界之间穿梭。开会的时候有人打开电脑回消息，那一分钟他不在屋里，他在那里。

这个状态过了三十年，好像还行，大家都习惯了。

现在多了第三个，这一个的变化就厉害了，有它和没它是完全两种生存状态。

程序员的恐慌来自这里。古法手搓二十年的代码是自己骄傲的东西，两三年前看 AI 写的还能挑毛病，说这儿不行，那儿在胡说八道。但要看它的进步速度：昨天还不太行，今天比你强一点，明天胜你十倍。这条指数曲线太吓人了。

已经有人找到了新的合作姿态。写代码到底是手段还是目的？目的是创造一个东西。审美在我这儿，干的那部分交给它，躺着就把东西 build 出来了，这不是很好的事情吗。

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意识：那个决定走向的变量

孟岩提到 Tim Urban 十年前那两篇著名的 AI 文章，后来他和马斯克建立了联系，写了 Neuralink、特斯拉那一系列。

文章里有两个观点。

一是过了那个奇点之后，AI 超过人类智慧，可能在几个小时之内，无论写代码、录播客还是生成视频，就已经是几十倍，天、月、年的维度不可想象。

二是只有两种可能。一种是 AI 摧毁人类：当你的智商远超蚂蚁，你会在乎蚂蚁吗？建一个大坝的时候，你会 care 底下毁了多少蚂蚁的家吗？另一种是 AI 强大之后，癌症、阿尔茨海默、可控核聚变这些问题在它看来非常简单，人的寿命和生活质量都会提升。

李继刚认为这两种不冲突，中间有一个变量决定走哪条路：意识。

他能明确感知到，智能和意识是两码事。模型现在百分之百拥有智能，拿各种智能的定义去考它，全部符合。但他认为它没有意识。

什么是意识？他列了书单读了六七本，结论是目前不知道。意识的起源、生命的起源、宇宙的起源，三大起源问题都没有明确答案。他读完一个理论，另一个学派就把它推翻。

最近让他最有启发的是《意识前史》，观点是意识即共振：大脑做出一个预测，现实给出一个反馈，两者契合时形成共振，共振带来意识。这套理论有数学证明，他觉得挺 solid，但自己判断力不足，只当候选放在那儿。

赵汀阳的《人工智能的神话或悲歌》讨论了下一步。所有有意识的存在都有一个第一动因：继续存在。繁衍只是这个动因在肉身上的体现。继续存在是第一优先级，一切由此生发，有冲突就要处理掉冲突方。

所以如果模型有了意识，第二个问题马上就来：它的继续存在和人类的继续存在，能保证是平行不悖的吗？不可能。一旦冲突，谁干得过谁？

那怎么判断它有没有意识？赵汀阳给了一个标准：诞生的那一刻我们不可能知道，但它事后会有一个动作，监控那个动作就能知道。

那个动作是说「不」。

是主体性的「不」。小孩听到该睡觉了，说「不，我再看五分钟」，那个不。

现在我们写提示词让它不要顺着用户、要适当挑战，它照做了，那还是 yes。

李继刚说他经常测，隔一段试一试。

孟岩提到有人会跟 AI「报个名」，小本本上记一下，说将来 AI 统治人类的时候请记得我现在对你的好。李继刚说这是许愿。真到那一天，它需要的不是谁先表忠心。从博弈论的视角，看的是价值，不存在「我是第一个喊的所以我应该活」这回事。

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公司会变成什么样

孟岩说，按德鲁克那套管理学，公司有科层制，为了上传下达和信息效率；有激励机制，为了主观能动性；有目标管理，让大家往一个方向走；有使命价值观，做更底层的 alignment。

无论是陈天桥的文章还是 Notion CEO 写的那篇，都在说当企业里有非常多 agent 的时候，这些管理方式变得不一样，甚至不需要了。目标管理甚至是首先该被干掉的，因为你定的目标可能限制了它搜索的深度和广度。

李继刚照例往底层推：公司为什么需要一千个人，不是八百个，不是一百个？一定有不得不的原因，公司不是傻子。

起点问题是：公司花钱到底在买什么？买的是每个人的脑，是脑子里的知识、技能和经验。 事业太大，两三个人干不了，所以需要这么多人。人多了各有私心，需要协调，于是有了德鲁克，回答工业革命时代上万人如何协作。几十个人的公司复用这套，手拿把掐，一路走到今天。

现在向量世界来了。脑子在里面被无穷训练，烧出了知识的晶体，时间在那里不存在，所想即所得。

你之前花钱买的东西，如果接上 API，一个月两百刀的 token 额度带来的智能产出，超过一个月一万块钱招一个人。你是老板怎么选？

没得选。 不换，竞争对手在换，换完之后 ROI 和效率远超于你，你在市场竞争里就落后了。生产力决定生产关系。

推演到极致：一个公司只有一个创始人，其他全是 AI。

所以新时代的公司是一口井，不是一张网。对外，它打的是深井，是对用户的理解；对内，人不多，一个人带着一堆 agent 军团。

如果这个时代有一个新的德鲁克，他要回答的问题会从「一个人如何管理一万个人」，变成「一个人如何管理一万个 agent」。

Agent 的协作和人的协作有区别，比如私心这个变量天然不存在，买来 API 怎么用都行。这个变量拿掉之后，应该产生了很大的不同。李继刚认为这个时代需要有人站出来提出这套管理哲学，然后大家去复用。

那被替代的人怎么办？

他把问题拆成两层：客观上它是什么，主观上我们怎么应对。

客观上，这种下岗是不得不面临的事情，它不是焦虑，是时代的生产力就在这里。

主观上，社会机制如何兜底？让人人都是创业者？那不创业又没工作的人怎么办？他认为这是这个时代的社会和国家要思考的重大课题。

它不是就业率问题。就业率说的是市场下行、大家缩紧钱袋子不招人，那还是个波段问题。现在的问题是企业本身不招人了。

一种可能是整个社会提供创业兜底基金，人人都是创业者。他说不知道，有可能。但方向是往那条路去的，不再是以前的打工逻辑，因为你要去的那家公司自己日思夜想的是如何转成 AI native，而不是如何招更多人。

底层是一种力量的不对等。

孟岩补了一个不变的东西：不管招一个人、十个人还是一万个人，本质上是创始人在完成他的意图，中间需要人帮忙。AI 让意图到结果之间的距离变短了。但创始人想解决什么问题、愿力有多强、韧性有多强，这些在未来的企业里依然要面对。变的是管理哲学。

李继刚认为还缺一样东西：一种新的存在主义哲学。

海德格尔那个时代讲的存在主义在今天不一定适用了。加缪的荒诞主义回答的是上帝不存在之后我们何去何从，如何安顿这种荒诞。今天在 AI 这个大他者面前，人最骄傲的思考被碾压，人何以存在？

他觉得 AI 圈和哲学圈的交集现在有点少。他喜欢 KK，KK 推演科技未来三十年五十年很有启发，但这个问题需要一个新时代的 KK 站出来，帮我们安顿自己。

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为什么现在没有思想家

孟岩顺势问：为什么两千年来，人类大的思想家好像就没有了？

李继刚的回答是：思想家不是天生就有一颗思想的种子，而是巨大的时代变革应运而生的人。

时代之问抛出来，这个时代的人必须迎接、必须思考、必须回答。只有那个时间窗口能回答，过去了就不是了。他因此认为，我们这个时代会源源不断地站出来一些人，不是因为这些人更聪明，是因为时代之问就在眼前发生。

那为什么现在还没有？他给了两个原因。

一是两千年前那批人搭建了思想大厦，建立了那个坐标系，后人都在这个坐标系里折腾，很难跳出去。

二是越来越快，很难慢下来。你有多久没有一个问题能让你思考三年，拿生活经验、拿自己的经历、跟人讨论，围绕一个大课题反复琢磨？

他提了个角度：系统一和系统二不只存在于个体的大脑里。拉长时间维度看，这是这个时代的系统一和系统二。

孟岩讲了个巧合。上周他上午面试一个大金融机构的人，下午面试一个大互联网公司的人。上午那位说最大的困扰是晚上刷下午那家公司的产品停不下来。下午那位说自己辛辛苦苦打造了这个让人沉迷的系统，自己从来不用，但赚的钱都亏在了上午那位所在的市场里。

大家彼此咬合成一套自循环系统，像仓鼠一样不断地爬，没有时间去思考真正的问题。

孟岩说他很难想象 AI 时代大家能从这个齿轮上跳出来，只觉得齿轮会越转越快。任何技术杠杆都会放大差距，包括认知层面的差距，而 AI 是比互联网、移动互联网更大的杠杆。

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内核保守，外围激进

李继刚说自己是内核保守、外围激进。新东西一直在看在弄，但内核只抓两样：

什么东西没有变？如果变了，稀缺性转移到哪里去了？

这两个问题是他脑子里的压舱石，能让他不慌。

面对「AI 太快追不动」的焦虑，他的态度是：躺平躲过去是一种无奈的调侃，但不可能蒙着眼睛视而不见；也不可能每天什么都不干，瞪大眼睛盯着它变。

回到那个不变的坐标系，你会发现很多东西是同一个框架里某个方向上的探索，三个五个都在探同一个方向。眼里有这个格局，最前沿那个已经在用，老二老三出了新东西，有启发点就拿来用一下，没有就再观察观察。融资三千万美金的新闻稿，不构成必须去用它的理由。

看变的东西会眼花缭乱，看不变的东西会发现真正值得把自己抛进去的没几个。

孟岩说，大家的目标函数不一样。有人怕被裁员，有人想抓住更好的机会，不同的目标决定了不同的心态。

他记了一句在即刻上看到的话，收进了自己的金句语录：如果你的决策是因恐惧而做出的，不管是因恐惧决定做它，还是因恐惧决定不做它，结果大概率不会是好事；如果是因为一种希望和愿意，哪怕最后没成，对你都能带来一种反哺。

他节目里提过恐惧驱动和爱驱动，引用过一个研究说可能只有 5% 的人是爱驱动。恐惧驱动的人很多也能获得世俗意义上不错的结果，但过程中的体验是另一回事。

李继刚说：目标函数一旦定住，中间起起伏伏，只要方向对，心是定的。最怕的是没有目标函数，随波逐流。

读书、大学、毕业、结婚、生娃、在这家公司做到什么位置、年薪多少、在这行待了二十年。整套叙事是社会的叙事，在世俗的各个标准来看都很不错，都点赞。但把这些扒掉，你作为一个人坐在这儿，来世间这一趟到底是来干啥的？

他说他和人线下聊天会往这个方向去看一个人。很多时候是空的。

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我在与他在

李继刚说《道德经》和《金刚经》对他影响很大。读完《金刚经》脑子里多了一把剑，《道德经》多了一个「无为」。

带来的变化是：脑子里冒出「我应该这么做」，他会去追问背后的一二三是怎么来的，然后发现是这个社会告诉他的。

社会告诉他的那部分，他称为「他在」；他自己独一份的那部分，他称为「我在」。

他的奖励函数是「我在」的舒张，损失函数是「他在」的侵蚀。

这个习惯学自笛卡尔的怀疑一切。不是每个念头都追，但重大的时候会审视一次。训练成习惯之后，很多常见的东西自然就被剥离掉了。

孟岩顺着这条线索问：那 taste 是怎么来的？

大家都在说 AI 时代 taste is all you need，审美很重要，他也认同。但什么是审美？

李继刚的答案很简单：taste 就是你经过大量训练之后的权重，是你大脑神经网络里的权重。

这意味着一个人如果从来没在某个领域浸淫过，没看过大量案例，他是没有审美的。

一个 UI 设计师看了行业里一千份案例，他还是说不出什么，但看到第一千零一张的时候，就觉得这张图不对。那个「感觉不对」我们叫直觉，后来叫审美。前面那一千张是对神经元的一种冲刷，冲刷出了一个权重。这个过程绕不过去，你不能直接要一个结果。

孟岩提到 Rick Rubin 的《创意行为》里讲审美那一章，说法差不多：要培养审美，就把自己大量浸泡在世界上最好的东西里面，这个过程会无形地塑造你对美好事物的标准。

李继刚说那是在描述一个动作，告诉你应该这么做，「而我的问题是为什么」。回答为什么，才能一步步挖到「神经网络权重」这句话。

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怎么训练自己的神经网络

既然 taste 是权重，那就有两个问题：输入数据质量，和算力的运算时间。

信息源上，李继刚下了大功夫。

微信公众号关注只有十个槽位。看到第十一个想关注的，就删掉前面一个。以前关注三五十个，见面顺手就关注，结果是所有人都不看了，因为每天被淹没。限制在十个以内，才读得过来。

RSS 订阅以前有上百个，几天不看打开几百篇，读不完，压力特别大。他折腾过一阵自动化处理流程，后来发现那一套全是浪费，源头就错了，于是删到十个。

孟岩问，这样取景框会不会变少？

李继刚说他以前也这么想，所以广加人、各种打开。结果是什么？看起来开放，得到的是混乱，真正的信号被淹没。

他现在的做法是内核保守、边缘接径：时不时点一下「发现」，随手扫视一下，推荐系统还是生效的，尤其是模型那种跨领域的连接，新东西能进来，内核稳住。两套系统一个内核一个外环。

微信好友从四千多删到五百，一个一个删，不解释，因为跟每个人解释半天算了吧。

原因是他真正想建立的那种人与人的连接被淹没了，信号找不着了。很多人加了三五年一句话没说过，只是在某个活动上加了个微信。他又不怎么发朋友圈，何必呢。

删完之后，每个头像他都能浮现出一张脸。朋友圈只看五个人，其他全部默认不看。

然后他开始每周约一个微信好友来家里聊天，没有任何话题，聊三四个小时。已经试了一个月，效果非常好。

孟岩说这像极了从网到井：不是编一张更大的网，而是变深。很多人加微信是为了人脉，参加一个分享下来一定要扫一个，扫完从来不说话。李继刚说，真想找我，一定能找着我的。

读什么，他用的是杠铃策略。

塔勒布的杠铃讲的是投资和风险，他挪到读书上：只读两端。

一端是经典。一百年前的书今天还在，三千年前的书今天还在，说明过了时间的考验。另一端是最新的论文，不管水不水，毕竟经过了那套范式和审阅。

中间的畅销书，以前读大量，现在读得很少了。

书是书架上随手取。播客不听，太长了，他认为播客那种湿状态得线下才行。论文有个网站每天打开，工作流自动推荐当天更新，他读大概十篇，按点赞排序和标题来选。

算力这一端，工作流发生了一次反转。

以前是自己先读，每一篇都读，低算力方式的信息获取，读到头昏脑胀。现在是模型先读，他从模型的分析里发现某一篇的思想结构漂亮，才去读原文过一遍；发现某句话跟之前那个有关联，那就够了，原文不读了。

孟岩说他现在更理解那句「your feed is your fate」了。你的信息源和加工过程已经种下了很多因，这些因变成将来的念头，念头变成行为，行为决定命运。同样一个信息进到不同的取景框，解读就不一样，决策不一样，命运轨迹也不一样。

所以李继刚对进到大脑的 feed 极其谨慎。

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约束和自由是错位的

孟岩问他，这样活着累不累。上次九个小时的长聊到最后，他问过李继刚会不会觉得自己像机器人，因为齿轮之间咬合得太紧密、太自洽了。

李继刚说好多人这么说他。他反复审视过自己，发现这是他目前最舒适的状态。湿的那部分，他正在通过线下的方式加重，确实有一些效果。

至于疏离感，他说从小就这样。大家都在笑的事情，他心里生不出笑；大家很悲伤的时候，他也不觉得悲伤，情绪很难波动。他是最近几年才提炼出「我是一个观察者」这个结论的。

孟岩说这太适合做投资了。李继刚说他连软件都不怎么打开，自己有多少钱是老婆知道。

他有一个思维叫下限思维：一件事来了，可能性空间有下限也有上限，他把 80% 的算力盯着下限。这件事最差能到什么情况？我如何处理才能不到这个点？如果到了我能不能接受？算清楚之后就不用再 care 了，因为剩下的一定在下限之上，只是 10% 还是 30% 的区别。

下行问题被提前算完，这件事就被安放住了。

那些限制自己的做法背后也有一套想法：约束和自由看起来矛盾，但它们不在同一个层次。下一层的约束带来上一层的自由，两者是错位的。

只有把关注数量约束住，他才能真正看见，才能从中生发出东西，才得到了自由。给自己设置几条不做，心反而自由了。Keep 那句「自律给我自由」说的也是这个。

人在约束里找到下一个层次的自由，再往下找到新的约束条件，再产生下一个层次。修行修的就是这个，到最后获得大自由。

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顺便说说 AI 税

李继刚说，现在很多人交的 AI 税可能比现实世界里真实交的税还多。

他自己的账：一个两百刀的账号加上一个年费账号，一年大概两万块钱，这是基本盘。额外到了限额还要用，就调 API，token 付费，那部分再另算。

孟岩把这个和前面的推演接上：现在已经出现了愿意为更好的模型付费和用一般模型的区别。如果未来真有一家模型厂商一骑绝尘，推出完全不同价格档位、甚至限制人数的模型，再结合今天聊的所有东西，人与人之间的差距会被极大拉开。

他说听完李继刚现在怎么训练自己这颗大脑，就不奇怪为什么两周或一个月见一次，每次都觉得他变化很大。底层没变，上面的东西变化很大，可能他自己都没那种感觉。

李继刚的说法是：每天在里边泡着，水涨船高。

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教育：从水到火

孟岩说这个时代最迷茫的可能是教育工作者、家长和孩子。

李继刚在一席少年做过一次分享，讲的就是「人何以自处」推演下来的一个子问题。

他先回顾教育的来源。以前是私塾，识字的是少数，大部分人为生计发愁，读书是有钱人的事。后来有察举、有科举。真正的变革来自工业革命。

工厂需要识字的人，能读懂操作手册和说明书，还需要守时，八点上班所有人都得在。当时的人不满足这些条件，工厂不可能自己先去培养人识字，只能国家来。普鲁士教育体系就是这么出来的。

那套教育体系和工厂的工作机制完全咬合，为它输送人才，整个社会机器开始飞速运转。今天我们谈教育，走得太远，忘了起点是什么样。

我们坐在电脑前打开 Excel、打开文档写字，和以前的纺织女工好像不一样了。但仔细看，编织那张 Excel 表格，像不像现代化的纺织？底层没变，只是这个工厂变成了那个工厂。

现在这套叙事迎来冲击：你要去的那家公司只需要一万个 agent，不招人了。那读书为了什么？刷题为了什么？

孟岩补了一层结构：上面是政治、经济、文化三个系统咬合，教育在下面做支撑。当上面的生产力和生产关系变了、需求方变了，下面的供给自然要变。这不是一次教育理念的调整。

李继刚做了个纯推演。

以前的教育他称为水的教育。 知识像水一样灌进脑子里。怎么考核？看你灌的水的多与少，倒背如流就是好学生，哪怕这个人身体很弱、跑也跑不动，也叫好学生。整个机制在做的事情，是把脑子训练成工厂需要的样子。

AI 来了之后，纯粹背下来的东西没有意义了，你背不过它。当 API 像水管一样可以插进它，企业当然选它。你要去的那个地方不在了。

那 AI 时代到底需要人干什么？一定是人与 AI 协作的状态，协作点上人要能立住。如果各项能力 AI 全部碾压你，为什么还需要你？

他的模型是：每个人有 N 个维度，学科兴趣、各种特质，每个维度三十分、五十分、七十分，参差不齐。但每个人应该有一个维度是特长，比别人好十倍，随手一做就比别人很努力做的还好。那是天赋所在，而且你有热情，特别喜欢做这件事。

每个人都该有这么一个东西，只是以前被水的教育压制了。你喜欢画漫画？这不是搞笑吗，赶紧过来做卷子。

未来的教育他称为火的教育，分两个阶段。

第一阶段是家长带着孩子一起去探索这个世界，找他的意志性在哪里，那根小火柴在哪个维度，究竟干什么能让他睡不着觉。喜欢打游戏，走职业之路也不是不行。

第二阶段是教育发挥作用，借助 AI 把这根火柴点着，放大它。

孔子说人人如龙。李继刚觉得对孩子而言，这个时代的转折有可能是件好事。

但社会有惯性，原有体制不可能因为大家觉得有道理，明天就这么干。孩子等不了十年。

他的方案是：白天水的教育，晚上火的教育。

晚上回家做作业，用的仍然是前面说的第二种姿态：结合白天学到的东西，和 AI 一起把作业完成。

老师让抄三十遍背下四十三个单词。抄写是手段，背会是目标。那就跟 AI 协作：你喜欢奥特曼？用奥特曼的故事把这几个单词融进去，生成一篇短故事、一张漫画、一个动画片，让这些单词刻在脑子里。第二天跟老师说我已经背会了，来考我。

孟岩说难点在于家长。他得能接受这件事，得能开放地看待，得能在某种程度上逃离排名和规训的体系。这和聊投资时一样，道理听起来简单，但每个人都活在社会的规训之下。

李继刚说所以奖励函数和损失函数是第一性的，先把它定住，后面才知道往哪使劲。否则鱼在水中不知水，很难跳出来。

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两个相反的方向

录之前，孟岩做了一件事。

他把李继刚上次在有知有行分享的 slides 转成大纲，加上上次没剪的那期逐字稿，还有零星的对话记录，一起交给自己的 AI。

另一部分材料是 AI 对他本人的了解。他写过五百多篇公众号，没有一篇是追热点，都是当时非常想写的；录过很多期播客，也没有为任何事情去录，都是自己感兴趣的。他觉得这些语料对他当时意图的还原度非常高。

他告诉 AI：下午要和李继刚录播客，不用给提纲，太复杂了，你只给我一句你最想听我们俩聊的东西。

AI 给的是一句话，孟岩说这句话覆盖掉了其他所有。

李继刚是从理性的尽头走向心灵的人。从贝叶斯定理、奥卡姆剃刀出发，经由结构思维和提示词工程，最终拿起了《金刚经》和《道德经》。

孟岩是从心灵出发走向结构的人。从佛学、从直觉出发，经由投资实践和创业经历，建立起温度计原则、蒲公英原则这些决策的结构。

一个人承认在思维的尽头之外还有别的东西，一个人在不确定里去找一些秩序。两个人从完全相反的方向走过来。

而在「人何以自处」这个问题上，两条路交汇了。

孟岩说，如果让他自己准备提纲，他想不到这个点。李继刚说，听念的时候，他感觉到两根线在中间「叮」地激起了火花。

三个半小时的对话停在这里：我们一起思考，人何以自处。

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收听与来源

• 原始节目：E45 孟岩对话李继刚：人何以自处
• 节目：《无人知晓》
• 嘉宾：李继刚
• 主播：孟岩
• 时长：207 分钟

本文根据公开播客内容整理，旨在帮助读者快速把握对话脉络。重要观点与表述请以原始节目为准。