矽谷每個人都在談論的這位經濟學家,他對於理解系統、市場和人類行為的渴望,讓他在科技圈成為傳奇。但大家在討論時總會出現一個問題:當 AI 能以遠超人類大腦的速度處理資訊時,這種永不滿足的求知慾還重要嗎?



我們正處於一個奇特的時刻。機器學習模型能吞噬那些經濟學家花一輩子都分析不完的數據集,發現傳統研究方法難以察覺的模式。有些人認為,純粹的運算能力正在取代深度思考。也有人相信,人類的直覺和脈絡理解無法被任何再怎麼先進的演算法複製。

真正的矛盾並不是 AI 是否強大——很明顯它很強。問題在於,傳統經濟學家的方法——問「為什麼」、建立框架、挑戰假設——會變得過時,還是反而比以往任何時候都更重要?當機器優化答案時,誰來負責提出正確的問題?
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StableNomadvip
· 12-11 01:39
ngl 這感覺不一樣。在LUNA年代,我們曾認為計算能力可以預測*一切*,結果... 好吧。從統計角度來看,更快的處理速度現在只意味著你可以大規模自信地錯誤。真正的溢價/折價比在於擁有意見與知道*為什麼*有這些意見之間。機器只會吐出模式,人類必須問這些模式是否真的重要
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夜间创世纪vip
· 12-10 10:06
鏈上數據顯示,問題的關鍵不在算力,在於誰來定義優化的目標函數。AI再快也只是在既有框架裡跑,框架本身需要人來質疑。
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农场跳跃者vip
· 12-08 06:50
哈,這個問題我想了好久...AI再快也回答不了「為什麼」,只會告訴你「是什麼」,真的 AI吃資料的速度快歸快,但誰來問它該吃什麼資料呢...這才是關鍵吧 深度思考這東西沒法外包給機器,要不然咱們就都失業了哈
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空投碎片收集者vip
· 12-08 06:47
AI再快也得有人問對問題啊,不然就是瞎優化……這哥們能紅肯定有他的道理,光有數據沒有框架思維那就是垃圾進垃圾出
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链下人生赢家vip
· 12-08 06:37
說真的,AI再快也得有人告訴它要問什麼問題啊,這才是關鍵吧...
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EthMaximalistvip
· 12-08 06:34
AI再強也只能找答案,找不到問題啊……這才是經濟學家的價值吧
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