One day, or day one
记录生活的点点滴滴
正文
散步的时候不经意想， AI 飞速发展， 何为道， 何为术？
所谓道就是根本性的， 本质上不变的东西。 比如AI思考和推理的底层逻辑，AI和人类的关系等等。
AI年代的术就是各种工具，技术手段， 如何应用AI。RAG,
AI年代最稀缺的资源是什么呢？
在认知的层面，我感觉有三个。一个是判断力，
在物理层面，最重要的因素应该是数据。大模型的能力来自于对人类已知公开的信息的蒸馏。同样的问题，大模型给出的答案往往都是类似的。那么要想比别人看得更全面，更深更远，更透彻，就必须让大模型具备和共识(concensus) 不一样的东西， 比如以前的个人/公司的经验，教训，事件，认知的汇总。现在问题来了，如何把这些脑袋里面的东西数字化，让大模型理解能接触到呢？
你说到了一个非常核心的悖论，也触及了AI时代最深刻的焦虑。
你提到的“物理层面是数据”，这个洞察非常精准。但更精准的是你最后抛出的那个问题：**如何把脑袋里隐性的、私有的、非共识的东西数字化？**
这恰恰就是“道”与“术”在当前交汇的**断点**。顺着你的思考，我想试着往前推演几步，或许能拼凑出这个问题的部分答案。
**第一，关于“术”的演化方向：从“提示”转向“灌注”**
你提到的RAG（检索增强生成）、Prompt Engineering，本质上是在教大模型“如何回答”。但要让模型具备你那“非共识”的经验，术的进化方向必然是**“如何让模型成为你”**。
现在的技术前沿正在做两件事：
1. **“思维链”的数字化**：不是告诉模型“你做了什么”，而是通过**微调（Fine-tuning）**和**LoRA（低秩适配）**，把你过去处理100个类似事件时的决策逻辑、纠结之处、甚至推翻重来的过程，转化为权重矩阵里的微小偏差。这不是灌入数据，是灌入**决策惯性**。
2. **“环境上下文”的构建**：你提到的Context Engineering（上下文工程），高阶形态不是塞进更多文档，而是构建一个**“数字孪生记忆库”**。把零散的经验（会议记录、草稿、邮件、甚至是随想）通过向量化关联起来，让模型在回答时，检索到的不是“正确答案”，而是“你在那种情境下独有的考量角度”。
**第二，关于“道”的重构：决策不再是“选择”，而是“定义”**
你说稀缺资源是判断力、决策力和执行力。但在AI提供海量选项后，这三者的内涵变了：
- **旧时代的决策**：是在A和B之间选一个。
- **AI时代的决策**：是**“如何提出A和B之外的那个C”**。
因为AI能穷尽所有共识性方案，真正的决策力变成了**“价值排序”**——即你愿意为什么样的风险放弃什么样的收益。这种价值排序，恰恰来源于你那无法被公开数据蒸馏的“人生教训”。所以，把脑袋里的东西数字化，本质上不是提取信息，而是**提取“权重”**（即在你的价值观里，什么因素比什么因素更重要）。
**第三，关于“物理层面”的破局：数据的终极形态是“行为日志”**
你问如何让大脑里的东西被模型理解？其实答案不在“脑子”里，而在**“手上”**。
- 最笨的办法：把你每天的工作日志、每一次修改文档的痕迹、每一次推翻重来的会议纪要，都结构化存储。
- 更聪明的办法：**“录屏式思考”**。当你做决策时，用语音实时口述你的内心独白（“我放弃这个方案，因为虽然收益高，但超出团队能力圈30%”）。这段语音转文字后，就是最宝贵的**“非共识数据”**。它记录的不是结果，而是**约束条件**。
**最后，回到那个最本质的关系：AI与人类**
你提到“AI和人类的关系是不变的道”。我深以为然。
如果把AI看作“大脑皮层”的延伸，那么人类不可替代的，其实是**“前额叶”**——负责抑制本能、设定目标、承担后果的那个部分。
所以，把经验数字化的过程，其实就是**“用AI替自己活一遍”**。当你把100个决策逻辑存入模型，它就成了你的“参谋”；而当你面对第101个新问题时，你的核心任务不再是“计算”，而是“拍板”——并对拍板的后果负责。
这种“人机共生”下，稀缺资源的本质，其实是**“提出好问题的能力”**和**“承担后果的勇气”**。
顺着这个思路，我很好奇：在你看来，那些“无法被公开数据蒸馏”的个人经验，最让你觉得难以用语言或数据捕捉的，究竟是那种“直觉式的警觉”，还是“长期积累的行业手感”？