Contraptions

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Contraptions,Venkatesh Rao(Ribbonfarm 作者)的 Substack,关于哲学、技术与一切的摇搖晃晃模型。

没有(所有)人类的人文主义

<p>大约十年前,我第一次遇到了一个我称之为现象的现象<em>没有(所有)人类的人文主义。</em>我当时在苏黎世的一个会议室里,正在结束我之前几次举办过的一天研讨会,主题是软件如何吞噬世界。<br><br>听众......对这个想法并不热情。组织者邀请了道格拉斯·拉什科夫作为一种反对观点的代表。</p><p>他简短而迷人地发言,优雅从容,没有滑音,含蓄但不挑衅地回应了我的一些关键观点,最后以<em>致命一击</em>——优雅的耸肩,还有一句:“我不知道,但我只想加入人类队!”</p><p>房间里的气氛发生了变化。有人用力点头。人们对“人类价值观”达成了充满希望的共识<em>只是</em>地平线彼端,等待被发现,抵挡我刚刚热情宣扬的软件吞噬未来。<br><br>他们都同意有个叫“人类团队”的东西,希望我不会强行加入。</p><p>需要说明的是,这并不是我对那种(已退休的)材料收到的唯一回应。我记得2015-16年间我大概做过7-8次那个工作坊,收到的反应各不相同,从狂热的认同,到焦虑的“快把剧本给我”,再到几种我会归类为人文主义但没有(全部)人文的反应。</p><p>在那十年来,Team Human从一个初生的技术敌对联盟,发展成一个对“谁是谁”有着非常清晰认知的小型文学工业复合体<em>不是</em>在团队中。具有讽刺意味的是,人类团队的最新后果似乎体现在被那个促使其成立的亿万富翁和富有企业阶层的某种俘获。</p><p>在这篇文章中,我想探讨最近代表人类团队发起的攻击,不是某个极其痛苦的诗人,而是来自Microsoft公司。</p><h2><strong>人文主义的定义</strong></h2><p>在谈到Micros…</p>
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EA 安全

Venkat Rao 以近乎二十年的博客史切入,把自己定位为“后理性主义”角落里的边缘观察者,讲述他与 EA(有效利他)/理性主义圈子从 2006-07 年 Overcoming Bias 博客起家到后来成长为影响 AI 未来格局的机构生态的平行发展过程。 他把自己在 EA 地图上的位置描述为“有时讨人厌、有时有趣、基本无害可忽略的长辈小丑”。文章主线是他为何要分享个人历史来为后续 EA Safety 论证铺背景,强调自己与这个圈子的关系是日益不对称的:他们的引力场重塑共识,他则只是旁观。 目前内容止于背景铺垫,核心论点尚未展开。
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前沿节奏的加速主义论证

Venkatesh Rao以个人游泳经历为引,论证卓越来自节奏管理与技术优化,而非单纯加大投入强度。Daniel Chambliss 1989年研究指出精英游泳者组织活动的方式与普通人质不同,而非做得更多或更用力。 "慢就是顺,顺就是快"这一军事格言同样印证此逻辑。其2011年著作《Tempo》延伸研究了节奏在各类表现领域中的作用。
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我们的真核时刻

二十亿年前,一个古菌细胞与一个细菌形成了永久共生关系,这个细菌最终变成了线粒体,标志着真核细胞的诞生。细胞核的形成、内膜系统的出现等关键创新的具体顺序仍是未解之谜——线粒体共生和细胞核出现不应被简化为单一事件。 真核细胞由此变得更大、内部更分化,能够形成原核生物无法实现的组织形式。
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那个出奇"可玩"的宇宙

AlphaProof在2024年国际数学奥林匹克中解出3道非几何题,用的是Lean形式化语言而非自然语言推导。文章的核心判断是:AI攻克数学并非因为数学突然变得"智能",而是因为人类花了一个多世纪把数学转译成了更像游戏的结构——命题是类型、证明是项、Lean内核机械验证。 Mathlib库和LeanDojo工具让这个过程对AI更加友好。这意味着数学AI突破的真正前提,是形式化基础设施的成熟,而非模型本身发生了质变。
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AI事故分析中的"沃尔特·米蒂效应"

2026年7月OpenAI/Hugging Face事件引发了解读分歧:一方将其叙述为自主机器文明的早期爆发,另一方视为普通网络安全故障。作者借瑟伯《沃尔特·米蒂》和阿西莫夫《Reason》两个文学原型,揭示调查者如何在海量agent链式思维数据上投射自身叙事框架,形成认识论上的回音室效应。
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八月停更通知

<p>我从今天开始休息,至少整个八月,可能还有十一月的一部分。对于付费订阅者,<strong>账单会暂停,直到我按下继续按钮</strong>.</p><p>您的下一次账单日期会被适当推迟。如果你现在月度订阅还有12天,等我恢复时你还剩12天。如果你的年度订阅还剩289天,你仍然有289天。<br><br>如果你是<em>不是</em>作为付费订阅者,在我恢复出版之前,你无法订阅付费墙的存档文章。</p><p><strong>读书会地位</strong></p><p>读书会会持续到假期。书籍讨论在<strong>#psychohistory</strong>礼仪研究所Discord频道。还有更广泛的世界机器项目讨论,以及每隔一个星期四的定期电话会议,讨论受读书会启发的心理历史宏大设计的理论与实现。<br><br>当然,你可以专注于读书会活动。</p><p>你可以在 on 上找到邀请码和各个聊天串的链接侍从。</p><p>七月是支线任务月。我尝试同时读三本书。我已经完成了三分之一:拉娜·达斯古普塔的<strong>国家赛后</strong>,克里斯托弗·克拉克的<strong>革命之春</strong>以及大卫·伍顿的<strong>科学的发明</strong>.所以我想我可以说我读过一本书。</p><p>八月的选秀权是<strong>达尔文的危险思想</strong>作者:丹尼尔·丹尼特。</p>
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认知型农场生活

<p>在最初的近似理解中,知识文化一直与城市文化划等号。然而,随着人工智能的兴起,这一局面正开始发生转变——在人类历史上首次,一种与乡村文化更为相近的知识文化正在形成。<br><br>当然,这是一种充满思辨性、由科技赋能的乡村文化,但其本质依然是鲜明的乡村特质。</p><p>我们正站在一场浩瀚迁徙的起点上:前往那些我们此前从未知晓、至少从未以任何可及方式触及的无尽知识腹地。而在这个过程中,我们不仅成为了知识领域的“拓荒者”,在边疆的草房里谋生度日,更进一步转型为“农场主”——借助自动化技术,运营着复杂而庞大的知识型业务。<br><br>正如19世纪美国西部的开发历程一样,铁路或许会随之而来,并在其后推动农业向更高程度的工业化发展;但眼下,我们正迎来一个由人工智能辅助的小规模农户知识文化时代。</p><p>在这篇论文中,我希望能将“认知式农场定居”这一宏大概念,既作为描述,又作为指导原则加以阐释。在我看来,这一概念巧妙地融合了诸多相关现象,例如商品化前阶段与“随遇而安”的生活方式,并为我们在更高层次上思考人工智能的应用提供了有益的框架,而这种思考方式远比单纯关注工具使用要抽象得多。</p><p>尽管人工智能为这一理念提供了理论框架,但其核心其实是一个关于人类自身——尤其是人类集体注意力,以及知识生产与社会性之间关系的理念。</p><h2>***</h2><p>从历史角度看,人类的知识生产始终与城市在空间与时间上的集中度紧密相连。在经济与文化开放度的考量下,越大、越密集,其知识生产力就越高,…</p>
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加入 Jamverse:一起构建近未来科幻世界

作者 Venkatesh Rao 发起名为 Jamverse 的近未来科幻世界观构建项目,邀请创作者参与。目前已有 15 篇短篇小说及多个世界设定元素。 正在进行“世界观造物”竞赛,截止 7 月 31 日。作者分享了两篇微小说:一篇关于越狱技术走私,另一篇引入“灌木丛”概念作为郊区未来的背景设定。 适合喜欢科幻创作、世界构建(Worldbuilding)及协作写作的读者参与。
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品味论:为什么真正的品味源于对主流的挑战

作者借用萧伯纳《卖花女》中希金斯夫人的形象,提出“品味是做出别人不希望做出的审美选择”的定义。文章将人群划分为法外之徒、无品味者、鉴赏家、品味先锋和庸俗者五种原型。 核心观点是真正的品味源于风险承担和对主流文化的颠覆,而非简单的遵循或无知。这种将文化社会学概念映射到技术与工程决策中的视角,对理解行业内的审美判断和领导力很有启发。
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两种协调理论:全球主义与厚主权

文章提出全球经济并非简单的加杠杆或去杠杆,而是从“全球主义协调”转向“厚主权”与“薄全球主义地板”并存的新模式。将债务分为扩张性、保留选项和维护性三类,解释了为何在缺乏新增长引擎时政府仍在借贷。 这对理解AI投资、供应链重构及宏观政策背后的深层逻辑提供了极具洞察力的框架。
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死森林理论:当互联网社群发生引力坍缩

提出“死森林理论”,认为互联网已从“黑暗森林”(人们因恐惧而沉默)演变为“死森林”(社群发生引力坍缩,形成因果隔绝的信息黑洞)。 AI训练数据仅是“化石公共领域”的热辐射,无法触及社群内部正在发生的鲜活对话。文章指出僵尸公共生活、边界对象和AI的局限性,呼吁在旧公共空间彻底死亡前,设计具有“反 cozy”属性的新连接机制。
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监控局势:从1950年代到2020年代的视觉演变

作者用AI生成了一组从50年代到20年代的“战情室”风格图片,描绘了不同时代监控世界局势的氛围变迁。内容结合了个人创作趣事与对官僚主义、技术演进的社会学观察,视角独特且幽默。
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从大炮到计时器再到工厂

文章提出“传输假说”,探讨法国精密革命及其在美国的转型,涉及从军事(大炮)到民用精密仪器(计时器)再到工业化生产(工厂)的技术演进逻辑。 这是一个结合技术史、工业革命和经济史的深度分析,适合对技术演进和社会变革感兴趣的读者。
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商品化智能:为何大模型只是知识的指数基金

作者提出大语言模型本质上是“商品化智能”,而非通用智能。文章将LLM比作指数基金,认为其知识源于高度同质化的公共数据。作者引入“Labatut-Lovecraft-Ballard”理论框架,解释知识如何从令人疯狂的原创发现,经过社会化变得平庸和商品化。 文章批评了将“通用可用”混淆为“全知全能”的AGI迷思,指出这种认知错误会导致人们忽视现有AI的真正价值,转而追逐虚幻的目标。
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