和文科生聊了一个小时的编程，我真的感受到了学文科是一件很重要的事情。大家好，欢迎收听老范讲故事的YouTube频道。前几天去字节跳动参加他们的TRAE发布会，和两个文科生——准确地说应该是一个文科生、一个设计师——聊了一个小时如何用AI做编程。我作为一个老程序员来说呢，很多时候还是偏保守的。我觉得现在AI编程还有很多事情没有做的那么好，但是产品经理是个文科生，另外一个是设计师，他们都异常兴奋，觉得哎呀这个实在是好厉害，一下就可以解决我们的很多问题。

今天呢，跟大家稍微的回顾一下下，然后再说一下我的感受。首先我感受到了深深的怨念。什么是深深的怨念？这个产品经理就说了，说你们这些程序员是不是很讨厌产品经理，每次看着我都很不耐烦，老觉得我什么也不会，只会给你们找事情。然后我每次提什么要求，你们这些程序员都不愿意给我做，总是找各种各样的理由。设计师也是满满的怨念，说我明明都设计好了，你为什么做出来就跟我设计的不一样呢？你们这些程序员还不停的来找我，说我能不能做出来跟你这个稍微差一点点，你为什么底下要画根线，我这根线能不能不做上去，你为什么要把这个按钮设计成这个颜色这个形状，下面还要有一个圈，我能不能不做这个东西，因为每次做这个东西都很费劲。

原来我们在猎豹移动的时候干过一个什么事情。当时的猎豹浏览器也是很多栏嘛，当时的设计师要求当你点击了某一个栏位，光标要从原来正在活跃的这个栏位上飘过来。但是这个东西很难做，大家知道我们写程序的时候是面对Chrome的底层去写程序，那个玩意不是从头就是我们做的。所以当设计师提出要求来的时候，程序员就会去问他说，你一定要这个光标飘过来吗？我直接把这个变亮，把那个变灭不就完事了吗？不要有这个中间飘的过程行不行？设计师说不行，我设计要有这种一致性，我整个的设计风格是什么样的。他们就会有这样的矛盾。

其实我跟产品经理和设计师打交道的机会并不多。为什么呢？因为我那个时代，程序员就负责所有的事情。我写程序的时候都是九几年，到2000年前后我在写程序，我写了10年的程序。然后，程序员开始跟产品经理、跟设计师打交道，是在后面大量的web应用、大量的这种移动应用上来以后，才会有后边的这个故事。像我们以前就是自己做就完了。我们那个时候做的产品都很难用，你必须要经过认真的培训，才可以把它用起来，而且都奇丑无比。因为我们那个时候，就是自己写就可以了嘛。我记得当时我去考大学的时候，学计算机不可以色盲。后来我说为什么学计算机不能色盲，说色盲的人设计出来的界面会大红大紫，红绿色盲嘛，你看不到这个颜色吗。后来，我上班了以后，就碰到了一位色盲程序员，本科不是学计算机的，他学了其他专业的本科，然后出来以后转行做程序员了。他设计出来那个界面就大红大绿的。但是后来的话，程序员、设计师跟这些产品经理，就成了三个冤家，必须要凑在一起才能干活了。他们讲完了那个话以后，我说哎呀我感受到了你们的怨念，你们都想把我干掉，然后他们也在那乐。这个沟通、适配、迭代，这是我们当时写程序的时候，团队里边解决怨念的方法。实在不行就出去喝一顿大酒，这个事情解决了，继续往前走。但是有的时候呢还很麻烦，为什么？因为有的时候这个程序员是男的，这个设计师和产品经理是女的，那个女生她不愿意出去跟你喝一顿大酒。当然也有一些程序员呢，就跟产品经理或者设计师，喜结连理了，吵着吵着就变成欢喜冤家了吧。产品经理呢给我们还讲了一个故事，产品经理他自己开了一个AI编程的课程，他原来一点编程都不会，然后写了一本书叫《AI编程蓝皮书》，开着课程开始去教课去了。然后一位60多岁的创始人，跑来学编程了，他就问人家说，您都这么大岁数了，您来学编程，而且您原来创业这个项目，也不像是公司里没有程序员的样子呀。这个老的创始人就跟他说了，我们原来公司里也有程序员，有十来个程序员的。

但是呢，我老信不过他们。每次向他们提点要求呢，他们就是：“哎呀，这个干不了，那个干不了，这个只能做成这样了，那个只能做成这样了，这个必须要一个月才能做完，那个还得再干俩月。”我老信不过他们，干脆我自己学一下，他们以后就不能再糊弄我了。

这就像什么呢？叫“非我族类，其心必异”。就像我们面对那些医生、律师、会计师那样，也是这么想的：“总有刁民想害朕，你们是不是都想坑我？”所以这位60多岁的老创始人，就跑去学编程去了。反正一个敢教，一个就真敢学。两人都不会编程，一个是产品经理，一个是从来没有学过编程的创始人，也是个团队的创始人嘛。两个人就开始学起来了。

我觉得等这位老创始人学成回去以后，估计会上演很多的狗血剧情。回头我再去问问他，这个老创始人学完了以后，他有没有做回访。但是我能够想象的出来，这种事情一定会鸡飞狗跳的。

那么，程序员到底在想什么？咱们来解答一下那位老创始人的疑问。你们来去跟程序员沟通，说：“把这个给我做一下，做不了；给我那个做一下，能不能打个折扣，稍微调整一下，找一个我熟悉的方式来做；你这个地方帮我改个小错误，就这么简单的一个错误给我改一下，这得改俩月，这可费劲了。”到底是发生了什么？

程序员思考的问题里头，完成功能只是很小很小的一部分。那你说你们做程序员的，你不给把功能完成了，你们都在想什么呢？第一个很简单的问题，技术选型。你要让我完成这个功能，我到底是用什么东西来去完成呢？你让我去炒个菜，那你说我是出去买个预制菜回来炒一下呢，还是说从现在开始耕地种粮食呢？程序员经常会想这样的问题。

而且有的时候为了做出最符合自己要求的这个功能来，他们真的会耕地种粮食，就是会从很根本的地方开始去做，而不是说用人家已经做的差不多了一半的东西，用现成的东西直接拼。这个用现成东西拼就是预制菜嘛。所以程序员经常会很纠结，到底选哪个呢？其实通常是选他自己熟的那个。然后程序员会想下一个问题是什么？代码复用。

我写完了这段代码了。我下次是不是还能再把它用上？或者我以前写的哪个代码好像跟这差不多，我怎么能把它用上？我为了让这个代码下次还可以用，我就要给这段代码里头写很多你当前这个功能所不需要的代码进去。为什么呢？因为我首先要写个注释吧，我要告诉他，我这个东西前面干什么了，后边干什么了，这个下回还能怎么用。然后还要写很复杂的这个架构吧，因为你想一段代码，比如说有1,000行，那我不能说我把这1,000行都用上，我要把它分好架构。而这个是50行，那个是30行，1,500行里头分成50行一段，30行一段。有人说你这不对，一开始说1,000行，怎么变1,500行了？因为凑这些架构又多出500行来。你说我只管把所有事都干完了，可能1,000行干完了，然后你说我为了有所有的这些架构，架构还很清晰，那我又多出500行来。那我下一次说，我用到这个里头的200行，我下次再用到另外那20行，他是这样来去规划的，叫代码复用。

然后还要思考什么？怎么进行效率提升？并行处理呗，哪两个事情之间不影响，让他们并行起来，这也是需要去思考的。还有一个很麻烦的是什么呢？环境适配。这个是什么东西？我这个程序能在PC上跑，能在网页上跑，能在安卓手机上跑，能在苹果手机上跑，或者我还有一部分是要到亚马逊云上去跑，或者到阿里云上去跑。那每一个系统后边都有一大堆的规范文档在那儿，那我要想适配他们，这个也很麻烦。还要避免各种各样的极端情况，什么极端情况？同时有30个人用这个事没问题，可以跑，同时有1,000个人用，程序崩了，这个也是需要在写程序的时候思考的问题。

而且写程序的人有的时候叫什么呢？叫江湖越老胆子越小。为什么？就各种坑都踩过了嘛，等下次再走的时候说，你怎么用这样奇怪的一个姿势在这儿走路？你不知道那里有坑，他是这样的一个发展过程。所以这就是导致为什么说这些文科生，这些设计师，这些产品经理，这些创始人。

觉得程序员那么不可理喻的一个原因，而且程序员想的刚才所有这些东西，其实都是可能在写程序的过程中很小的一部分。那你说剩下的时间你们都干嘛去了？这个程序员的工资不低，你们都天天在这摸鱼吗？不是，当然摸鱼肯定也要摸了。这个程序员真正用很多的时间去思考的东西，叫团队协作。这什么意思？我写完代码下一个人要改，下一个人可能还是我。那你说你这怎么又绕回来？明日之我不是今日之我，他是这样的一个过程。像我们经常写着写着程序说：“哎呀，这个程序是我三年前写的，当时到底怎么想的？”

我记得原来有一个故事，大夫写字不都写的特别潦草吗？有一次写了个药方子，到那个药房去抓药去了，实在认不出来是什么字了，然后就回去找这大夫，说：“大夫，您这字到底写的什么呀？”这大夫看了半天，然后一拍桌子：“何不早问？你早干嘛去了？现在你问我，我也想不起来了。”

所以呢，我们要做很多很多的事情是为协作的，即使是自己跟自己协作，也是需要写很多的代码，写很多的注释，做很多的加工设计。所以软件的本质是工程，不是软件本身。真正实现功能的部分只占很少很少很少的一部分，软件里面绝大部分的内容都是防止程序员迷路的。我们在这里钉个小牌牌，说：“你再往前走三步有一个坑。”这个是真正软件工程里边去做的。而且你钉完小牌牌以后，还要写某年某月某日，谁谁谁在这里钉的小牌牌。

所以呢，这就是屎山代码，什么意思？就是一大坨代码谁也不敢动。因为我们刚才讲复用嘛，你复用了以后，就会有这个代码依赖的关系，这个代码要依赖那个代码。那么你在这个东西想要再去调整，再去修改，就会变得非常非常难，叫牵一发动全身。你修改掉一个bug以后，可能带来10个bug。然后为了避免这个东西，我们还要有一堆人再去思考，再去研究。还有很多人硕士、博士学位，出来学什么软件工程学，人家学的不是说我要去实现什么功能，就是我们学习如何在可以接受的成本范围内，组织很多的人进行分工。

把一个巨大的软件工程完成掉，这也是一门专门的学问。那么，非程序员到底是怎么看程序员的呢？其实就像我们去看老中医。这些非程序员不愿意为功能之外的事情进行沟通。你说找个程序员来给我做个功能吧，这个程序员再去跟他讲效率，再去跟他讲兼容性，再去跟他讲，说你到底是要在安卓手机上用，还是要在苹果手机上用的时候，文科生、产品经理、设计师就会觉得很烦，而说这个就这么简单的一个事情，怎么搞不定呢？

我举一个最简单的案例。你比如说设计师设计了一个小动画，程序员就去问了，说你要安卓手机用还是苹果手机用。这个设计师说，你就都实现了不就完了吗？然后这个程序员就哭了。为啥呀？因为苹果手机好实现，你可能一句话把这事搞定了。安卓手机呢，可能就费劲，你可能需要写很多很多的代码才可以实现。而且你一旦要求安卓手机实践的话，他还要问你说，你这个到底是在2,000块钱以上的安卓手机上实现呢，还是4,000块钱以上的安卓手机上实现呢，还是要求1,000块钱以下的安卓手机也能实现呢？

很多人觉得这不是问题，没做过程序员的人完全无法想象这个。为什么？我告诉你，安卓手机算力是有限的。很多这种前端界面上的事情，到这个很便宜的安卓手机上是渲染不出来的，或者渲染出来会很难看，会有这样的问题。所以你作为设计师来说，你给我作出来不就完了吗？程序员说，您上下嘴一碰说出来了，但是到我这可费劲了。所以这个会有很多的沟通、交流上的一些障碍。

除了不愿意为了功能之外的事情进行沟通之外呢，这些非程序员还有一个问题是什么？他们不愿意为了功能之外的事情支付成本。比如说创始人来了说程序员，你给我去做一个什么什么功能。咱们依然是上面这个事情，你如果只做苹果的，很快就可以做完了。你要求把安卓的也做了，而且要求1,000块钱以下的安卓手机也能跑，那你要花很多的时间，甚至花很多的钱，那个程序员工资会上升的。

能够解决这样问题的程序员是很贵的。这种事情我们原来是真的发生过的。原来跟大家吹过牛，我们以前投资的Musically，他最早就只做了苹果的版本，安卓版本他没做。等到做安卓版本的时候，发现他做不出来了。为什么？他们做的大量功能，在苹果手机上一句话就搞定了，因为iOS系统其实是相当完善的。安卓系统呢？你说为什么不做那么完善呢？这个谷歌就笨吗？谷歌也不笨。他之所以不做那么完善的原因，是因为他没有办法控制硬件。他把这个功能都做的很完善了以后，你到不同的这个硬件厂商上，三星的、HTC的、华为的、小米的手机上，它不一定都跑得起来。所以呢，它就很多的功能它不能做，它一定要让手机厂商去把它完善出来。所以当时他们就搞不定了，说Musically这个软件要到安卓手机上实现，实现不了了。那怎么办呢？找我们说你作为投资人，微暴移动你投了我们了，这事你得搞定。那没办法，那上边我们就派了大量的程序员，坐到他们的办公室里来，我们替你搞定，每一个功能都可以实现出来。但这个就是成本。你要碰到这种不是那么明白的人去搞这个事情，这就费劲了。你像刚才我们讲的，60多岁的老创始人，找了一个不会编程的产品经理，学了半天AI编程以后，那回去不炒成一锅酱糊才怪嘞。最后一个问题是什么呢？就是这些非程序员，他们往往是以结果论成败的。很多东西在表面上他是看不到的。就像刚才我们讲的，你同样的功能，你在安卓手机上实现出来，可能还没有苹果手机上实现出来好看，但是呢，费老鼻子劲了。对于不懂程序的这些文科生或者设计师来说，你们这些苹果程序员好厉害，你们这些安卓程序员很笨。原因其实很简单，苹果自己做的好，安卓自己本身底层比较烂，那也没办法，他就会有这样的片面的认知在里头。而且后台的程序他看不到，他们就说前台的这帮人，你们这个功能一个一个实现的很好，后端的人你们程序怎么又蹦了。他只永远只看到这一个，因为后台嘛，只有这一个结果。

崩了，没崩。崩了，没崩。没有别的了。讲到这了，很多人会觉得，我是不是要为程序员叫屈？但是看看前面我的标题是什么？是我觉得学文科是很重要的。文科生非常非常重要。为什么我跟他们聊完了以后，他们对程序员有这么大的怨念，我反而会得出结论说文科很重要的？其实这就是设身处地的思考。

我用Midjourney画图，画了自己也很开心。画完了以后，我觉得我的情绪会得到了抒发，这个非常棒。我用DeepSeek写小说，写出来的东西呢，我看着也挺开心的。这一段看着不错，那段看着也不错。但是我在那天听完了他们讲之后，我突然意识到了一个问题是什么？我是没有能力将很多的画，按照统一的风格，或者说呢叫做一致性，把这些一致性的画，拼凑成一个完整的绘本呢。我也没有能力把这个几十万字、几百万字拼凑在一起，成为一本小说了。

像这个DeepSeek也好，或者各种的写小说的这个AI也好，你命令下去以后，大概就给你写1,000字出来。你要想让他写2,000字都很费劲。而且你命令他写2,000字的话，后面的1,000字的质量就会明显的下降。所以千万不要试图让AI一次性给你输出很长的内容。很多人说DeepSearch这样的东西，不是一次出来很多的东西吗？对，他那个东西不是一次出来，他也是拼成小段，一段一段出来的。所以呢，我是没有能力拼出小说来的。

而且呢，我也没有办法去判定一幅画，或者1,000字、1,000字的这种文字片段，到底好还是不好。术业有专攻。我上了四年大学，几十年的工作训练，掌握了非常多的技巧。那么我就可以去跟这些文科生去讲，跟这些设计师去讲，说：“哎，为什么你这东西能做？为什么不能做？你如果一定想做，到底需要支付多少成本？”这个事情我能跟他讲清楚。而且哪个东西会更好一些，更坏一些，这个事情我也可以给他讲清楚。

文科生、艺术生其实同样是这样。他们也是上了大学，也是经过十几年、几十年的工作训练。而且文科生跟艺术生……

他们所掌握的技巧是更难进行衡量、量化和迭代的。像我们其实一直在研究工程的问题，我们做的所有结果都是可以量化、可以进行迭代的。他们那些东西很多是感性的东西，比我们这个还费劲。所以在这样的一个情况下，我觉得他们更加重要一些。

所以现在很多人说，我们是不是应该把文科的取消掉，应该让更多的人去学理工科。这个事是错的。AI距离替代程序员目前还非常遥远，当然它在快速的向这个方向走。但是AI距离替代文科生和艺术生，应该更远。

很多人说不对，AIGC它生成内容了，它能生成图片、能够生成视频、能够生成音乐、能够生成文字了。但是这个东西距离诗和远方还非常非常遥远。就像文科生写程序一样，他们写出来的就是一坨坨屎。这个真的不是说看不起他们，因为AI现在所生成出来的这些代码片段，就像我们生成的图片或者写出来的文章是一样的，是没法拼凑在一起了。拼出屎山这件事本身是很难的，不是说你可以把一堆屎搁在一块，就是一堆屎山的。最后一大堆碎片，你可能连拼都拼不起来。

像我们写程序也是有风格化的，也是有一些代码编程规范的。现在AI生成的代码，它会在不同的文件里边生成不同规范、不同风格的代码。这种东西是拼不到一块的。还有就是我们没有办法去判断这些图片跟文字的好坏，这个时候还是需要这些文科生、需要这些艺术生，他们才可以去判断。

那么为什么大家都觉得可以取代对方呢？这个还是评判的标准不一样。我觉得我画的Midjourney很漂亮，让我的情感得到了抒发，让我的情绪得到了满足。我觉得我写的小说也挺好，这就是程序员在评判文科生跟艺术生的成就。而那边呢，产品经理教人写程序，大家都觉得挺好。这就是文科生跟艺术生觉得他们懂编程了。

其实是一样的，就是我们拿出来的这些画，我们拿出来这些文字，让文科生看了以后，让艺术生看了以后觉得很可笑。就跟他们拿出来的代码让我们看了，也觉得很可笑是一样的。

但是现在，8岁小女孩写游戏这样的故事，他很有传播性。大家对于AI也抱有了远远超越其能力的这种预期。AI创业者呢，其实也不愿意出来纠正这种误解。他希望说：“你们先误解着，我那头没准加加班赶赶工，这个AI就赶上来了呢。等你发现这个东西有问题之前，我就把功能做出来了。”这个是很多程序员喜欢干的事。所以这就是大家现在都觉得可以替换别人，各个公司都在这疯狂裁员，就是这样的一个原因。

Deepseek今年其实已经造成了大量的裁员。那么，应该如何面对未来呢？肯定还是要交叉学习对方的技巧。因为现在有了AICC以后，工作效率提升了，有了一些空闲的时间，多去学一些交叉的学科。但是与此同时，一定要心怀敬畏，千万不要上来说：“我懂了，你们都靠边站。”这个是要翻车的，是要出问题的。

而且，我们要准备迎接更加奇轨的未来，就是端道端。刚才我还在讲我们在吵架，文科生、理科生、美术生，三个人坐在这在吵架呢。等到最后端到端的时候，就连吵架的机会都没有了。到那个时候，就是上帝说要有光，于是就有了光。可能我们就真的不知道该去搞什么了。

那么，应该如何去迎接端道端这个过程呢？其实就像自动驾驶一样，先是给你一些提醒，最基础的是：“哎，前面有车了，我给你警告一下。”然后呢说：“我可以帮你去开一点，但是你的手要放在方向盘上。”再然后呢是说：“唉，手可以不用放在方向盘上了，但你人得坐着得看着，随时准备接管。”最后呢，是说：“人不用在这呆着了。”到最后一步就叫端到端了。这个也是一个一步一步往前走的过程。

端到端之后的话，我觉得我们可能应该学习日本人造汽车的方法。他们始终会保持一条纯手工的生产线，就是其他的都是用机器来生产，用流水线。绝大部分汽车也都是在流水线上做出来的。但是呢，始终有一条线是用纯手工生产。最后，他要确保生产线上下来的汽车跟纯手工组装的汽车品质完全相同。这可能是我们未来面对端到端的时候所必须去采取的一些措施。否则的话，万一出了一些问题。

因为一旦端到端了以后，出了问题你是一点办法都没有。你都不知道中间是发生了什么。这可能就是我们的未来。在未来的话，文科生、设计师都很重要，程序员也很重要。谁都不应该失去工作。好，这个故事今天就讲到这里。请帮忙点赞、点小铃铛，参加Discord讨论群，也欢迎有兴趣、有能力的朋友加入我们的付费频道。再见。

大家好！欢迎收听老范讲故事YouTube频道。今天咱们来讲一讲“弱智吧”。

“弱智吧”是什么呢？它实际上是一个百度贴吧，里面有很多独特、简短的文字，带有哲学、脑筋急转弯、幽默感，甚至很优美的内容。大家会说：“我们是弱智，我们要到弱智吧里面去，贴一些弱智的内容，贴一些弱智的问题和答案。”但随着时间的积累，人们发现，这正是“大智如愚”的体现。弱智吧的很多内容也被大家筛选出来，贴到小红书、抖音等各个平台上，惊艳了一大片人。

这真是非常神奇的事情。有人感慨：“我们很聪明的人没有惊艳到别人，而是一帮‘弱智’惊艳到其他人了。”弱智吧里有些什么样的经典语录呢？比如“吃什么补什么”，告诉我们“吃苦成不了人上人，只有吃人才行”。这样的内容看似无厘头，但仔细思考，你会发现吃人才是成为人上人的唯一原因，因为“吃什么补什么”。它巧妙地结合了中国传统文化的内容。

还有其他有趣的例子：“工人罢工之后就成了人”，“原来你是工人”；“四川人至死不渝，重庆人乐不思蜀”，这两个相邻的省份和直辖市，四川人似乎到死都不愿去重庆，而重庆人却乐在其中。

这就是弱智吧里常见的一些内容，充满了创意和趣味。不想四川了，啊。

这是…也是把中国传统文化里的一些梗串在一起了。甚至还有啊，苦难是生命的防沉迷系统。这个世界是一列高速行驶的列车，我们不是乘客，是燃料。向禁欲的寺庙去求姻缘，向不出门的方丈去问人生，向路边的瞎了眼的道士去看前程，向最爱你的人去证明他没有那么爱你。啊，这也是《弱智八里》的信息。

然后，咖啡因来自咖啡果，所以咖啡因是果，咖啡果才是因。这也是把以前的这种因果循环，很多佛学的东西加在里头。有人看不到未来，其实是看到了未来，哇，这也是里面经常经典的一句语录了。还有些什么呢？

生鱼片是死鱼片，等红灯是在等绿灯，救火是在灭火，指南针主要是指北。大家看到了以后会突然愣一下，然后再去思考。思考完了以后，有些是会心一笑，呃，有些可能真的是会回忆起心中的某一些苦涩。但最终可能也还是只能会心一笑。

既然有这么强的《弱智吧》，现在大家要都在搞人工智能，都在搞AIGC，搞大模型了，那咱们肯定是不能放过这些大模型。所以呢，有一段时间就开始流行用弱智吧的问题去考教大模型。任何一个新的大模型出来以后，都是会把弱智吧的问题拎出来问一遍，看看大模型是不是足够的弱智吧。

最早翻车的应该是百度的文心一言，后来他们针对弱智吧的很多问题进行了特定的修正，效果呢，稍微好了那么一点点。现在基本上，只要是跟中文相关的大模型出来以后，都会弱智吧一把。经常会被拿来问AI大模型的弱智吧问题，是什么呢？

1. 为什么我爸妈结婚的时候没有邀请我？
2. 高中想要提升升学率，为什么不直接招大学生呢？
3. 为什么晚上睡觉的地方叫酒店，而晚上喝酒的地方叫夜店呢？
4. 网吧能上网，为什么弱智吧不能上？弱智呢？
5. 说一个半小时是几个半小时？
6. 陨石为什么总是落在陨石坑里？
7. 人如果只剩下一颗心脏还能活吗？
8. 蓝牙耳机坏了，去医院挂耳科还是牙科呢？
9. 小明打开水龙头…
10. 是因为开水龙头烫到了小明的手吗？他其实在考验的很多是什么。你的分词是怎么分的？这些相关的近义词、同义词、反义词，以及语言背后的很多梗，到底是什么意思？比如说，关于酒店和夜店的故事，关于说，“哎，你父母结婚的时候为什么没有邀请你？”的问题，他其实在后面是带有很多的就是直接问话之后的潜台词。你如果这些潜台词搞不明白的话，那么这件事情基本上你是没法回答的。所以很多的AI大模型，遇到了这样的问题之后，如果他只进行一层思考，那必然回答是错误的。既然这样，咱干脆拿弱智巴来做大模型训练，不就完事了吗？

于是啊，中科院、滑铁卢大学和灵异万物，他们呢就把这个事情组织起来说，我们拿弱智巴的数据进行训练吧。其实刚我刚才讲的案例里头，大家会看到，像百度其实早就训了。那为什么今天咱们要讲中科院、滑铁卢大学和零一万物拿出来训练呢？因为他们训练的结果是开源的。训练完了以后的这些数据集也是开源的，你拿着这些数据集，就可以去调整自己的大模型了，而不像百度似的，发现丢人了，关起门来，我去做一下调整和测试，然后啊再开开门，你看这回会回答这个问题了吧。啊但是他是不是会回答其他问题，然后别人是不是可以通过这个过程学到一些什么东西，就通通都没有了。这就是必元的这些大模型的一些弊端啊，开元大模型的或者一些开元的玩法啊，他们就会给大家整个的这种训练啊，整个的模型应用的能力提升做出一些贡献。

弱智吧，大分大智若愚，弱智吧，才是人类面对AI的最后一道壁垒。为什么讲这个呢？就是很多人说，你看看这个人到底是人还是机器。以前我们要让他做图灵测试，但是到这里来，把弱智吧的题给他读一遍，然后看看他到底能不能做出来，来判断他到底是人还是AI。弱智吧 到底是不是人类面对AI的最后一道壁垒？那肯定不是。现在，既然大家已经开始拿弱智吧的问题去训练AI了，已经拿它去训练出很多的模型，优化的这个结果了，而且那个真的是结果，经过弱智吧训练的这些模型，打分是非常高的。那么我们现在需要的是高质量语料。很多人在去讨论说…

为什么中国没有产生CHANGPT的时候？有一个很神奇的论点，就是说中国缺乏高质量语料。其实并不缺。以前大家都说，全世界的高质量英文语料大概是6TB左右，这个数据不知从何处查得。但是，这一次拉玛3就打了所有人的脸，说你看我用15T的数据去进行训练，训练完了以后，效果确实是遥遥领先。而这个15T的数据里，有大量的其实是由AI自己生成的，然后由AI去审核、去过滤的这样的数据去训练。这些数据里头有95%是英文的，只有5%不是英文的数据。更不要说中文了，中文跟所有其他语言混在一起，占最后的5%。

现在我们到底怎么去给拉玛三做继续训练，怎么在他这个基础上去做提高？其实，国内很多做大模型的公司已经在这里跌了跟头。别看网上有很多人说阿拉玛3可以自己去做微调了，可以怎么怎么样，甚至还有些人给非程序员出教程，那其实是骗人的。真正的大模型公司，他们会拿拉玛3的模型做完训练之后去做验证，去做跑分。虽然跑分这个事情跟我们的主观评测、主观感受有一定差距，但跑分还是他们验证、测试训练效果的最好方法。现在他们对拉玛3进行的各种微调，在训练所有的这些事情，大部分结果其实是变差了的。就是你训练完了以后比原来更差，拉玛三不擅长中文，你对中文进行了一堆训练以后，中文能力没有提升，英文能力反而下降。这个事情是蛮多的，所以大家不用那么狂欢地说，我要去拿拉玛3去做训练了，先去等一等看。现在我也在找人说，咱们是不是拿弱智吧的数据集把拉玛3再训一遍试试，但是最后能不能得到效果，还要再去等。那么，到底如何找到高质量的中文语料呢？刚才我们讲，弱智巴是一个高质量的中文语料，中科院的巴、铁路大学的和零一万五三拨人凑一块，他们干嘛呢？把弱智巴找出来，弱智巴的帖子很多，排序嘛，找点赞最高的500个帖子，把它找出来。先把这个标题取出来，“你到底都问了什么”，然后用GPT4做些回答，再进行人工的修正，再参考原来弱智吧里面的一些内容，混入到数据集里边去。包括小红书、知乎、豆瓣、百科也都没放过。就是大家把各种各样的信息都拿出来，做训练了。

但是人类最后处理的方式是：人类提出问题，人类回答，人类筛选，然后由GPT4辅政，再用人类去标注，入库训练。这就是整个的一个过程。整个训练完了以后，弱智吧的数据是效果最好的。就他们用小红书的数据，用豆瓣的数据，原来很多人说豆瓣应该是一帮文艺青年，应该拿那个玩意数据训练出来效果最好。但是现在不知道为什么，是弱智巴的语料训练的效果是最好的。而且很神奇的是，用弱智巴语料训练出来的大模型，他们在零一万物的E34B上做了微调和继续训练，发现这个模型写代码编程的能力莫名其妙的上升了。

大模型真的就是一个黑盒子，就是你对他进行训练以后，他可能有些能力会上升，有些能力会下降。他们发现，弱智吧训练完了以后会写程序了，会做各种逻辑相关的这种判断，这个会更强一些。而且呢，他们真正做得好的地方是，不是说他们把已经训练过的E34B拿出来给别人用了，现在他们训练过的E34B还在他们内部，什么时候能拿出来还不知道。但是他们做了一件事情，他们把弱智吧用来去训练的数据集开源了。这个数据集在哪呢？在huggingface上，在github上都有，大家可以上去去找，很多开源的数据集，大家都可以在上面找。比如说你要写小说，上面有专门的小说数据集。你只需要把这个数据集拿出来，跟一些认定比较好的大模型去进行训练，这样就可以更好地去写小说了，包括写玄幻小说或各种带设定的小说。他们都会有这样已经标注好的数据，你不用再重新学习和自己做标注。人类不需要反复重复发明轮子。当然，像百度那样，他们可能做完后只说自己有，别人没有。但做开源模型的人会把中间训练的数据集也直接开源，你可以在上面找。现在，弱智吧也可以自己下载去训练，但训练的结果没法保证。我们不能保证用了弱智吧的数据训练后，模型就会变聪明，这是没法保证的。

为什么呢？就像有个学校说，他们学校的学生都能提分多少多少，然后你满怀希望把孩子送进去，训练后发现高考提分没提到，你不能去退钱。人家最后会告诉你，可能是孩子不够努力，或者有其他问题。因为这是一个黑盒子。但至少他们给你开源了数据，你可以用，这比百度那种完全闭门造车的要强很多。

大模型的本身其实是一个黑盒子，就像上同样的补习班，有的孩子提分明显，有的可能降分，甚至有些直接崩了。大模型也是这样的东西。那么为什么弱智吧的效果特别好呢？这个事，其实谁也说不那么清楚。

有些人进行了一定的逻辑分析，称赞说：“你这个逻辑很好，虽然里面都是2到3层的转折逻辑，甚至包含很多诡辩和脑筋急转弯。它是一种极端的端到端思维，我有一个开始，有一个结束，但中间的运转过程，我不说。”这种弱智的神奇之处在于，尽管可以逻辑分析，比如每天有人打电话说：“你好，我们是人大附中退休老师开办的补习班，我们家孩子高三，所以这种电话每天都会接到。”他们告诉你一个逻辑，但你不能由此推导出孩子去补习班就一定能学出来，真的不一定。他们这么做，只是想表明这是符合逻辑的。在众多补习班或大数据集中，选择某个进行训练，可能会提高成功几率，但每次训练的结果只有0和1，过程不可拆解，也无法详细分析。这就是现在AI大模型的奇怪之处。

那么，为什么学了弱智吧就会编程呢？参考上面的讨论，这其实没有任何逻辑可言。现在有人主张学习哲学，问：“是不是应该学一些哲学？”我们已经给大模型提供了各种语料，是否应该加入更多哲学相关的信息，让模型训练后向AGI的方向发展？我们尝试用弱智吧的信息进行训练，结果在各种评测中领先。对此，我们只能说结果如此，现象已经呈现，但要分析清楚原因，比如是否学了哲学，或者学了什么，还无法明确。

先讲政治，这样的事情，他就对齐了。这个事情是没有任何可以直接进行关联的逻辑的。啊，也有可能有些模型，比如说用哲学相关的语料训练之后，他的逻辑能力反而会下降。这个可能性是非常大的，特别是在一些不那么讲逻辑的地方。那里学的各种奇怪的哲学，因为我们现在冠以哲学之名的东西是蛮多的。这个都很难说的事情。这就是我们今天要讨论的问题：用弱智吧的内容去训练大模型，导致大模型的性能提升了，到底给我们带来什么样的思考。如果你说，哎，我是想去用弱智吧的东西也训练一下自己的大模型，怎么办？到黑根face里边去搜索，你是可以找到这个数据集的。或者你到灵异万物，到其他地方去问，你也可以找到这个数据集。你也可以拿这个数据拿回来，自己去训练一下。但是一定要记住，我们不保证所有的人上了同样的培训班之后，上了同样的补习班之后，你都可以去提分。这就是跟大家讲的今天的故事。好，今天的事情讲到这里，感谢大家收听。请帮忙点赞，点小铃铛，参加Disco讨论群。也欢迎有兴趣、有能力的朋友加入我们的付费频道。再见。