AI时代知识的保质期
作者：微信文章最近看到一个说法，大体意思是，知识可以分为三层：
•永远有用：数学、物理、化学
•长期有用：语文、英语
•短期有用：今年的流行趋势
关于这个分类，其实顺着它往下想，会走到一些意想不到的地方。
一
先把它当真，看看它站不站得住。
数学物理化学为什么“永远有用”？因为它们描述的是不依赖于人类存在的规律。
你可以消灭所有三角形，但勾股定理依然成立。
语文英语为什么“长期有用”？因为语言是人类协作的操作系统，只要人还是社会性动物，就需要表达、理解、说服。
但具体的语言会变化，古汉语和现代汉语已经是两套系统。所以是"长期"而非"永远"。
流行趋势为什么“短期有用”？因为它是特定时空下的某种涌现，没有任何底层机制保证它的持续性。
回忆一下三年前，甚至一年前的风口是什么，大概率已经想不起来了。
到这里，分类成立。
那么，这个分类的界线是什么？
应该不是时间，因为时间只是结果。
真正的分界线是，这种知识离可被证伪的现实有多近。
数学定理一旦证明，在其公理系统内永真；物理定律在其适用域内，被无数实验反复验证。它们保质期长，因为经受住了最严格的检验。
流行趋势从未被验证过；它是信息，是观察报告，甚至不构成严格意义上的知识。
所以这个分类真正在说的是，人类的认知产出中，只有极小一部分经受住了严格检验，其余都是不同程度的猜测、叙事和噪声。
我们把这一切统称为“知识”，但它们的可靠程度相差了几个数量级。
二
接受了这个分类之后，下一个问题出现。
如果底层知识“永远有用”，为什么整个社会的激励机制恰好是反过来的？
懂流量的运营年入百万，研究数论的学人长年清贫。
为什么？
因为市场定价的是稀缺性×即时需求。
短期知识衰减快，意味着供给不稳定，意味着可以反复收费。流行趋势是消耗品，消耗品才有复购率。
永恒知识是耐用品。你学会了勾股定理，不需要再买一次；没人能靠反复卖你牛顿定律赚钱。
而且，你打开手机，每一个App都在竭尽全力把你留在第三层。
短期信息最容易捕获注意力，也最容易变现。没有任何推荐算法会把你往第一层推，数学书里没法加广告。
我们的注意力正在被一个庞大的商业系统，引导向保质期最短的方向。
短期知识给你即时反馈，今天学了一个工具，明天就能用上。
深层知识的反馈是延迟的、模糊的、经常是负面的，啃了一个月概率论，感觉自己什么都没学会。
人的大脑不是为延迟奖赏设计的。
这与个人意志力无关，这是生物性的、系统性的。
三
AI的出现，则改变了这个游戏的底层。
过去，靠搬运、整理、转述短期知识也能谋生。信息差就是利润，快就是竞争力。
现在，AI把这条路的利润抽干了。
不是一下子，而是持续地、不可逆地。短期知识的生产成本正在趋近于零。
趋势报告、行业分析、热点解读、营销方案，AI可以按吨生产。当一种东西可以被无限量生产时，它的市场价值趋近于零。
同时AI也在逼近中间层。翻译、写作、沟通，GPT的水平已经超过大多数外语专业毕业生。
两层同时被挤压，那第一层呢？
AI也能做数学、跑模拟、解方程。在计算这个维度上，人类已经输了。
所以，真正的问题不是哪一层不会被替代，
而是，当AI在所有层级上都在逼近人类时，人的价值到底在哪里？
这个问题比“学什么知识”重要得多。
四
答案藏在一个关键区分里，知道 vs. 理解。
AI时代有一个巨大的悖论，获取知识从未如此容易，但真正理解知识并没有变得更容易，甚至更难了。
你问AI一个问题，它给你极其清晰的解释，你觉得懂了。但这种“懂了”和真正的“理解”之间，有一道裂缝。
这道裂缝是，你有没有经历过“不懂”的阶段。
真正的理解需要你经历困惑、挣扎、犯错。大脑需要先建错误的模型，在碰壁中修正，最终形成经得起考验的心智。
这个过程不能跳过，就像不能通过看游泳视频学会游泳。
AI给你的清晰解释，是站在岸上看到的完美教学视频。你觉得你懂了，但跳进水里，该沉就沉。
获取的容易制造了理解的幻觉，而这种幻觉会阻止真正的学习。
你以为已经抵达的知识彼岸，只是别人绘制的图画与拍摄的照片。
这就引出了永恒知识真正的价值所在，不在知识本身，而在获取过程中发生的认知转变。
学过概率论的人和没学过的人，面对同一个不确定性，看到的东西不一样。没学过的人看到运气，学过的人看到分布、期望、方差。这是是被训练出来的感知现实的方式。
这是AI无法替代的，并非单纯的信息，而是大脑结构性的改变。
AI时代真正在升值的，是已经被某种知识改变了的人。
五
现在说语言。
语文和英语被放在中间层，长期有用但不是永远。大多数人不会在这里停留，但这个位置极其值得想想。
语言是人类唯一的元工具，就是用来制造其他所有工具的工具。
数学用语言定义，物理用语言表述，法律、合同、代码、论文，底层都是语言。
但语言有一个数学和物理所没有的致命特性，它是模糊的。
“2+3=5”在任何语境下只有一个意思，但“自由”“幸福"“生活”这些词在不同人嘴里意味着完全不同的东西。
而AI会把这种模糊性极度放大。
大语言模型操纵的正是语言，它可以把胡说八道写得极其优美、极其有条理、极其像那么回事。
过去你至少能从糟糕的文笔中察觉不对，现在不行了。
绝大多数人会把“读起来通顺”等同于“说得有道理”。在AI时代，所有文章都将是读起来通顺的。
这意味着，我们需要构造一种能力，穿透流畅的表象，判断一段话到底是不是在放屁。
读到一段让你点头的文字时，停下来问，如果把核心主张反过来，是否同样说得通？如果是，那这段话其实什么也没说。
这个标准可以检验你读过的一切，包括这篇文章。
六
到这里为止，咱们一直在这个框架内，但这个框架其实可以打碎。
因为这个框架本身有几个未经审视的假设。
第一个假设，知识的价值可以脱离使用者来评估。
“数学永远有用”，对谁？在什么情境下？
一个因纽特猎人需要知道冰面纹理意味着什么、风向变化预示什么、海豹在什么时间出现在什么位置。这些知识保质期几千年，但不在这个分类的任何一层里。
一个人学了十年数学但从未在任何真实问题中使用过它，那些数学对他“永远有用”吗？
另一个从未上过学的老木匠，却能有着对比例与结构的深刻直觉，这种直觉在本质上和数学描述的是同一种现实，但不是以数学的形式存在的。
知识不是一罐罐头，放在货架上有客观的保质期。知识只有在与一个具体的人、一个具体的情境相遇时，才获得意义。
绝大多数知识，在考试结束的那天就开始衰减了。
第二个假设，“有用”是衡量知识的正确尺度。
永远有用、长期有用、短期有用，整个框架建立在“有用”二字上。
但什么是“有用”？
对赚钱有用？对理解世界有用？对内心平静有用？对推动文明有用？这些“有用”之间还可能互相矛盾。
一个基金经理掌握的概率论，对赚钱极其有用，但对理解世界的底层结构贡献接近于零。一个理论物理学家理解的弦论，对理解宇宙也许有用，但对他买菜毫无帮助。
“有用”是一个伪装成客观标准的主观选择。
当我们说“数学永远有用”时，我们隐含地选择了“解释客观世界规律”作为最高标准。这个选择在科学和工程领域是不言自明的，在AI时代也确实有强大的实用性，但它不是唯一的价值标准。
一个诗人可能会说，知识的最高使命并非理解规律，而是追寻世界或自我的真相。一种完全不同意义上的真。
第三个假设，“永远有用”的东西是存在的。
这是隐藏最深的假设。但是，数学物理化学真的永远有用吗？
牛顿力学在接近光速时是错的，在微观尺度上也是错的，它是一个在特定适用域内足够好的近似，不是终极真理。十九世纪的化学家相信燃素说，当时这也被认为是“基本规律”。
甚至数学，哥德尔在1931年证明了，任何足够强的形式系统，都包含既不能被证明也不能被否证的命题，数学自身可能无法保证自己的完备性。
那“永远有用”这个说法是错的吗？
也不是，但它对的方式比表面呈现的要微妙得多。
真正“永远有用”的并非某一条具体的知识，而是这些学科发展出的那种纠错机制。
牛顿力学被相对论修正，但相对论不是推翻了牛顿，而是把牛顿作为特例包含在内。
新知识包含旧知识，不杀死旧知识，但没有永远不变的知识。
七
这三条假设，如同凳子的三支腿，可见框架并非绝对稳固。
这个分类之所以流传广泛，是因为它满足了一种非常深的心理需求，即确定性需求。
它告诉你，在这个一切都在变的世界里，有些东西是不变的。抓住那些不变的东西，你就安全了。
这是一个非常古老的承诺。
宗教做过同样的承诺，世界无常，但上帝永恒。柏拉图做过同样的承诺，现象流变，但理念永恒。
现在这个框架说，流行趋势短暂，但数学物理永恒。
学好数理化，走遍天下都不怕。
不是说数学物理和宗教一样，数学有经验证据支撑，有可证伪性，有累积式进步。但它们满足的心理需求是一样的，都是在无常中寻找永恒。
那么，这个需求本身，是不是应该被审视？
为什么我们如此需要“永远有用”的东西？
因为“保质期”这个概念让我们不安。对“失去”，我们有着发自基因的害怕。
但是，如果你能从“必须找到永恒之物”这个念头中稍微迈出一步，那么，可能会令一番光景。
在“永恒知识”的逻辑下，学习是积累。囤积保质期最长的资产，你永远觉得囤得不够。
但如果没有什么是永远有用的，你的关注点就从“拥有什么”转向了“正在做什么”。
一个全神贯注观察流行色变化的设计师，和一个全神贯注推导微分方程的数学家，在“全神贯注”这个维度上是等价的。
全神贯注这个状态本身，每一次出现都是完整的，它不需要保质期来评价。
一朵花开一天就谢了，但它开着的时候是完整的，不需要开一万年才算有价值。
那首让一百万人感动的歌，一年后可能没人记得，但它在那个时刻击中了一百万人，这件事的价值恰恰在于它的短暂和唯一。
勾股定理是永恒的，它对任何人在任何时刻都成立，所以它不属于任何特定的时刻。它哪里都在，因此它哪里都不在。
哪一种更有价值？这取决于你。
八
最后说AI。
不是说它替代什么工作，这本身就是短期知识。
AI让人类第一次面对一个问题，我们的认知活动，有多少是机械的？
你以为你在分析，其实在套框架。你以为你在理解，其实在归类信息。你以为你在思考，其实在用别人的模型重新排列已有的材料。
这些都是计算，且AI比你算得快。
那什么不是计算？
诚实地说，我不知道。
我可以给出一些听起来很好的答案，比如创造力、直觉、意识、情感。
但这些答案中的每一个，在认知科学和AI研究中都处于激烈争论中，没有人能清楚地定义“创造力”到底是什么，更不用说证明它不能被计算模拟。
但我注意到一件事，
每次我说“我不知道”的时候，有一个东西在体验这种“不知道”的感觉。
那个东西是什么？AI可以输出“我不知道”这句话，但它是否有一个体验者在体验这种不知道？
这也是哲学家们早在讨论的难题，为什么大脑作为纯物质，其运行却会产生主观体验？
这个问题不在“知识保质期”分类的任何一层里，但它是所有知识的前提。
如果没有一个体验者，“知道”这件事本身就无从发生。
AI让这个问题变得紧迫了。
AI并没有回答它，但AI的存在让我们无法继续回避它。
九
顺着一个朴素的三层分类一路走下来，咱们聊了社会与商业、知道与理解、心理与意识。
每一层似乎都比上一层更深一些。
但“更深”本身也是一个隐喻，它预设知识有一个确定的“下方”，也许没有。
我不知道。
但在这整个追问过程中，有一样东西始终在场。不是任何一条知识，不是任何一个框架。
而是追问本身。
它有保质期吗？有的。你的保质期。
你活着，它就在；你死了，它就没了。
你的追问和你的存在本身一样长。
没有任何知识是永远有用的。但只要你还在追问，你和知识之间那个关系就还在。
它不需要永恒，它只需要一直问下去。
文章能做的到此为止。一个人写，另一个人读。
这个结构决定了它最多只能把你带到别人去过的地方。
而别人去过的地方，不是你要去的地方。
真正的思考只发生在一个地方，在你自己的沉默里。
坐下来，找到某个真正困住你的问题，往下想，不套框架，不求结论。
就想，看看会走到哪里。
那个地方，别人到不了，AI也到不了，只有你能抵达。
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