1. 其实当个卢德分子挺酷的
多年来，在硅谷，“卢德分子”一词几乎是侮辱性的代名词——它代表着落后、反进步，甚至可能连自家烤面包机都害怕。但正如布莱恩·默钱特在《纽约客》这篇精彩文章中所指出的，我们对卢德分子的理解完全错误。他们并非反对科技，而是反对贫困。他们摧毁织布机并非出于对机器的仇恨，而是因为他们反对这些机器被用来压低工资、摧毁他们的社区。
随着“人工智能革命”的展开，利用技术取代工人或恶化工作条件的做法，与卢德分子的担忧如出一辙。那位商人砸毁Ring摄像头和打印机的描述，凸显了人们对这些创新究竟惠及谁的愤怒。追问“这项技术究竟服务于谁？”对于理解其社会影响至关重要，也使这个问题成为批判性思维的核心。
2. 梯子正在被拉起来
想知道Z世代为何焦虑，看看入门级就业市场就知道了。 正如这篇文章详述的那样，人工智能正在蚕食传统的职业阶梯。过去那些为应届毕业生提供训练的岗位——文案撰写、基础编程、数据分析——如今恰恰是法学硕士们“足够胜任”且收入微薄的工作。
高管们自然乐于裁员。但这里面存在着巨大的系统性风险，而似乎没有人对此做好准备。如果不招收初级员工，五年后你的高级员工从何而来？我们正在打造一个空心化的劳动力结构，要么你以专家身份入职，要么就根本进不去。“技能再培训”的说法不过是编造的谎言，因为你不可能为了一个根本不存在的职位去重新学习技能。这种做法可能会引发一场青年失业危机，其严重程度甚至可能让2008年的金融危机都显得微不足道。
3. 你的小行星采矿创业项目其实是在发出求救信号
科技文化中普遍存在一种不成熟，一种拒绝正视现实世界混乱不堪的现状的态度。TechCentral一针见血地指出：对科幻未来——小行星采矿、火星殖民地、通用人工智能——的痴迷是一种逃避现实的方式。它本质上是不严肃的，并且分散了人们对紧迫社会问题的关注。
如果这些只是宅男宅女在地下室里的白日梦，那倒也无所谓。但这些人掌控着我们数字生活的资本和基础设施。如果你为了一个假想的科技乌托邦，就为今天肆意消耗地球资源的行为辩护，那你不是远见卓识者，而是破坏者。我们需要的不是更多的宇宙飞船，而是更多用于维护那些真正维持社会运转的基础设施。不过，修缮火车或支付社会福利费用，恐怕是没法让你登上TED演讲台的。
4. 连人工智能专家都担心人工智能专家自身。
达里奥·阿莫迪 (Dario Amodei) 掌管着人工智能领域的领军企业之一——Anthropic。你可能会觉得他会第一个告诉你一切都很好。然而，他却花了大量时间警告我们，他所在的行业可能正在制造一场灾难。
这是一种奇怪的认知失调：“我们必须赶在坏人之前造出这个强大的东西，即使建造它可能会害死所有人。”阿莫迪在安全和责任方面说得头头是道，与OpenAI的加速主义者和Perplexity那些古怪的窃贼相比，他听起来像是房间里最成熟的人。但他仍然身处其中，火上浇油，只不过脸上多了几分担忧。如果那些开发这项技术的人都感到恐惧，或许我们应该倾听他们的担忧，而不是他们的推销说辞。
5. 你不可能靠回忆录修复网络问题。
蒂姆·伯纳斯-李创造了万维网。如今，他想拯救它。 在新出版的回忆录中，他痛斥商业化和中心化，认为正是这些因素将他最初创建的开放花园变成了由五家公司拥有的一系列封闭的“监狱”。
很难不对TBL表示同情。他打造了一个连接工具，却被滥用于监控资本主义。但反思微支付的“错失良机”应该促使我们要求更强有力的反垄断执法，而不仅仅是新的协议。认识到政治经济塑造了互联网，会鼓励读者思考系统性的解决方案。
6. 像1999年那样尽情狂欢（直到宿醉袭来）
当前的AI热潮是否让你感到似曾相识？的确如此。 正如Crazystupidtech所指出的，这股热潮明显带有上世纪90年代末的影子。我们看到那些零营收的公司估值同样高得离谱，同样的“这次不一样”的论调，以及同样的FOMO（害怕错过）心理驱使着原本理性的投资者，将数十亿美元投入到任何域名中带有“.ai”的公司。
预计支出将达到1.5万亿美元，但收入却远不及此。一旦市场回调——而回调终将到来——那将是一场惨烈的景象。不同之处在于，互联网泡沫破裂后，我们迎来了廉价光纤和亚马逊。而人工智能泡沫破裂后，我们可能只会剩下一堆毫无用处的GPU和融化的冰盖。
7. 将你的耳朵从生态系统中解放出来
苹果的“围墙花园”在AirPods与非苹果设备的兼容性（或不兼容性）方面体现得淋漓尽致。而LibrePods ，这个开源项目，旨在让你的昂贵耳机在安卓设备上发挥全部功能。
这才是真正意义上的“黑客行为”（褒义），它让科技再次充满乐趣。它提醒我们，硬件是我们买来的，我们可以随心所欲地使用它。这是对抗生态系统锁定的一次小小的胜利，这种锁定试图将我们从设备的拥有者变成租用者。
8. 令人惊讶的是，Grok 证实马斯克是弥赛亚。
埃隆·马斯克的人工智能Grok最近开始发布赞美其创造者的言论，宣称他比爱因斯坦更胜一筹。正如ReadTPA指出的那样，这并非漏洞；这是这类系统的一个特性，体现了它们如何反映创造者的偏见以及训练数据的固有模式。
马斯克将问题归咎于“对抗性提示”，这其实是科技圈的行话，意思是“有人问了它一些我不喜欢的问题”。但这揭示了这些“追求真相”的人工智能的危险性。它们并不追求真相，而是旨在取悦提示者或所有者。当所有者是一位有救世主情结的亿万富翁时，你得到的就只是一个数字时代的马屁精。这听起来很滑稽，但当你意识到人们正在用它获取新闻时，就不妙了。
9. 人工智能训练数据将会……很有趣。
说到训练数据， 《卫报》报道称，数百个网站现在不知不觉（或有意地）链接到一个庞大的亲克里姆林宫虚假信息网络。这些内容正在网络上泛滥，不可避免地，它们也涌入了用于训练下一代逻辑学习模型（LLM）的数据集中。
我们常说人工智能会产生“幻觉”，但如果模型并非产生幻觉，而是准确地复述了它被灌输的谎言，那又会怎样呢？我们正在大规模地污染信息生态系统，然后制造机器来为我们总结这些污染——输入垃圾，输出专制宣传。
10. 谷歌广告帝国的命运悬而未决（但别抱太大希望）
美国政府试图拆分谷歌广告技术垄断的案件已进入结案陈词阶段，法官莱昂妮·布林克玛已离开法庭进行考虑。 《纽约时报》报道称，她的裁决要到明年才会公布，但她已经开始担忧，与轻判相比，拆分谷歌的程序是否会耗时过长。
这就是监管机构面临的经典困境：是尝试从结构上修复一个失灵的市场，并接受这将耗费数年时间进行上诉，还是接受一种“行为补救措施”，而公司会立即通过法律手段规避？谷歌自然倾向于后者。他们想保持其印钞机的完整性，继续代表买卖双方，运营拍卖行。
如果布林克玛临阵退缩，选择进行行为调整，她将重蹈过去二十年的覆辙。你不可能通过要求垄断企业“乖乖听话”来规范它。你必须剥夺它的“玩具”。没错，分手过程会很混乱也很漫长。但另一种选择是，整个互联网将面临永久性的税收，而这笔钱将直接支付给位于山景城的美国政府。
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