Seed Money(一)
孟山都的「拾荒者資本主義」——以化學廢料與地球礦藏奠定生物科技帝國的基石《金種籽》(Seed Money)這本書提出的第一個,也是最根本的核心論點,是孟山都這家百年企業的崛起與擴張,本質上是一種「拾…
孟山都的「拾荒者資本主義」——以化學廢料與地球礦藏奠定生物科技帝國的基石《金種籽》(Seed Money)這本書提出的第一個,也是最根本的核心論點,是孟山都這家百年企業的崛起與擴張,本質上是一種「拾…
第二部分:希望破滅的領域?——量子化學與量子機器學習的困境 在前一部分,我們建立了兩個核心概念:第一,量子電腦的硬體發展飛快,但軟體(演算法)的開發卻嚴重落後;第二,量子電腦並非萬能加速器,它的強大力…
這部影片的核心,源自一位在劍橋大學獲得應用數學與量子計算博士學位的研究者,她對這個曾經全心投入的領域,進行了一場深刻且誠實的反思。影片的主要論點可以歸結為以下幾個層次: 硬體發展神速,但…
好的,我們已經走過了《西藏生死書》智慧地圖的前半段,從現代人對死亡的迷惘,到活在當下的重要性,再到無常的奧秘與兩種心的區分。現在,我們將踏入這趟旅程的核心地帶,也就是本書最為世人所熟知,也最具獨創性的…
在第一部分的解析中,我們理解了現代世界如何因逃避死亡而陷入迷惘,以及為何「活得好」是「死得好」的唯一前提。現在,讓我們進一步探討本書提出的另外兩個更為深邃、也更具轉化力量的論點:「無常的奧秘:從執著到…
我們可以將其歸納為幾個層次,首先是「現代世界對死亡的迷惘與逃避」,其次是「活得好,才能死得好:正視死亡的必要性與準備工作」。這兩個論點互為因果,構成了本書引導我們踏上生死探索之旅的基…
我們已經理解了《為什麼我們製造對立》中關於個體心理和身份認同如何被極化所塑造的核心論點。現在,我們將把視角從內部轉向外部,探討這些被「超級認同」所驅動的個體,是如何與外部的政治系統——特別是媒體和選舉…
我們的大腦是天生的「組隊狂魔」——群體認同的心理學根源 我們已經知道,兩黨變得越來越不同。但為什麼這種不同會引發如此強烈的情感和敵意?克萊恩指出,答案深藏在我們人類的底層心理機制中。我們的祖先在數十萬…
當代美國政治的極化並非源於個別政治人物的低劣品德或選民的非理性,而是一個由多重系統交互作用所催生的結果。這個系統的核心驅動力,是政治認同(Political Identity)的力量。在過去幾十年裡,…
我們來到本書的最後一個論點:真正的進步不僅僅在於「發明」(invent),更關鍵的在於「部署」(deploy)。美國在過去幾十年里,常常滿足於「尤里卡時刻」的輝煌,卻在將偉大發明轉化為大規模、低成本、…
我們已經探討了本書關於住房、能源和政府治理的三大論點。它們共同描繪了一幅圖景:一個曾經擅長建造的國家,如今卻在物理世界的建設上步履維艱。本書進一步追問,在物質建設之外,另一個驅動人類進步的核心引擎——…
我們已經探討了住房和能源這兩個領域中「自我選擇的稀缺」現象。本書在剖析了這些具體問題後,將矛頭指向了一個更為根本的層面:負責執行建設和解決問題的機構——政府本身。 這就引出了本書的第三大論點:美國的治…
在解釋了住房危機作為「自我選擇的稀缺」的具體案例後,本書將這個核心診斷擴展到另一個更為宏大、關乎人類存亡的領域:氣候變遷與能源轉型。 這就引出了本書的第二大論點:氣候危機的解決之道在於大規模「建造」潔…
現代美國社會面臨的許多重大危機,如氣候變遷、住房短缺、醫療保健成本高昂以及基礎設施落後等,並非源於資源、技術或解決方案的匱乏,而是一種「自我選擇的稀缺」(chosen scarcities)。作者認為…
AI 對就業市場的顛覆性衝擊與社會不平等的加劇 (The Disruptive Impact on the Job Market and the Exacerbation of Social Ineq…
由惡意人類行為者濫用 AI 所帶來的多重即時風險 (The Manifold and Immediate Risks from AI Misuse by Bad Human Actors) 在我們擔憂…
論點五:AI 對人類的生存威脅主要來自兩個層面:其一是被「壞人」(Bad Actors)用於惡意目的的短期威脅;其二是 AI 自身發展出我們無法控制的目標,從而取代人類的長期生存風險。 …
論點三:儘管存在巨大風險,超級智慧 AI 在理想情況下能為人類帶來前所未有的福祉,尤其是在醫療、教育和科學研究等領域,但這些利益的實現並非沒有代價。 在描繪了 AI 可能帶來的末日景象後…
26 Apr 2025 從樂觀到憂慮的轉變——AI 教父的警世諍言 Geoffrey Hinton,被譽為「AI 教父」的科學家,他的職業生涯幾乎等同於現代人工智慧的發展史。在這段訪談中,他傳達的核心…
超級智慧的迫近與人類生存的深層憂慮 在前兩部分,我們詳細解釋了辛頓教授眼中數位智慧的本質優勢,以及神經網路這種模仿生物大腦的學習機制為何如此強大。我們了解到,數位智慧能夠透過「知識共享」實現集體、高效…