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一位美国芝加哥的学校校长用翻盖手机取代智能手机，他感觉到自己自由了。今天无论成年人还是未成年学生，基本上人人都有智能手机。手机会干扰学生的注意力，因此在学校学生的手机会被锁在箱子里。成年人也面临相似的问题。盖洛普的调查发现，95% 的年轻人每天清醒的时候会把手机放在身边；92% 的人在睡觉时也会将手机放在旁边。最近的调查还发现我们平均每天查看手机 352 次，是疫情爆发前的四倍。成年人希望儿童远离手机，但儿童也希望父母不要整天玩手机，陪伴是双向的。这位校长表示，在删除了社交媒体应用，改用功能机之后，他感到大脑更清醒，情绪转变更自然，代价是略微不方便，比如出行的话需要提前将路线打印出来，不再能靠手机导航了。
2023 年最令人震惊的科技故事可能不是 AI 的进步，而是政治精英们突然对一种目前不存在、可能永远也不会存在的 AGI（通用人工智能）感到恐惧。政客们纷纷举办 AI 峰会和制定 AI 法规防止 AI 失控。政客们似乎深陷其中信以为真。英国保守党议员、下议院科技委员会成员 Katherine Fletcher 说，有一天一台觉醒的计算机可能会决定杀死地球上的每一头牛。英国首相苏纳克（Rishi Sunak）也对 AGI 可能会像传染病和核战争那样对人类构成生存威胁表达了担忧。2023 年最瞩目的科技故事是 AI 神话对媒体和政策精英所产生的普遍而全面的影响。
今天小米业正式官宣造车。近年国内新车厂不断出新，传统传统燃油车厂节节败退，其实是一种必然。媒体观察人士认为，背后逻辑是这个行业出现了五种模式转移，创造了新的价值增量，也就是产业红利，所以人人想进场。
1、第一是产业链技术供给转移。 新能源和AI成为车的新组件。短期内增程车会有更多的部件并存，但长期看，是有你没我的关系。提供新组件的新产业链，包括宁德、比亚迪、英伟达、高通、地平线、英特尔等等。新组件是价值增量的第一层。
2、第二是产品功能属性转移。 当AI逐渐解放驾驶员，并释放了车内空间之后。车由交通工具，成了新的移动智能空间，车内工作和娱乐成为可能。这有点像星巴克提供了第三空间，现在车成了第四空间。新功能是价值增量的第二层。
3、第三是品牌认同转移。 一百多年的汽车业发展史，是工业革命的发展史。但汽车业的年头虽长，但是近年来，已经创新乏力。所以有些车卖得更贵，不是产品更好，而是品牌含金量更高。换言之，有些车是奢侈品。但是这些“奢侈车”在新智驾的各种大沙发、大彩电面前，实在太寒酸了。所以奢侈车的品牌掉价，就是新车厂的品牌增量。很多年前富豪专用手机是vertu，现在则是iPhone和华为，就是这个道理。新品牌是第三层。
4、第四是经济模式转移。 这个转移最容易理解，可持续发展已经成为全球共识，在国内则具象为高质量发展、绿色发展。很多人买电车，其实不喜欢电车。而是早年间有补贴，现在有车牌。传统燃油车被动要放弃这部分市场，绿色是价值增量的第四层。
5、第五是创新模式转移。 这方面要结合第一点产业链转移来理解。传统汽车产业链相对封闭，很多车企是端到端的，从发动机部件，到整车设计全都干。但是新产业链是相对开放的，有大量的技术资源是通过第三方技术平台提供。
所以，哪怕是小米这样的门外汉，也可以在短时间内（1000天）就开始可以提供量产车，这在以往的汽车业创新范式下，是绝对不可能发生的。不过红利期可能已经逐渐接近尾声了。“致敬”只是营销，接下来是新Logo 的残酷内卷之战。
1、第一是产业链技术供给转移。 新能源和AI成为车的新组件。短期内增程车会有更多的部件并存，但长期看，是有你没我的关系。提供新组件的新产业链，包括宁德、比亚迪、英伟达、高通、地平线、英特尔等等。新组件是价值增量的第一层。
2、第二是产品功能属性转移。 当AI逐渐解放驾驶员，并释放了车内空间之后。车由交通工具，成了新的移动智能空间，车内工作和娱乐成为可能。这有点像星巴克提供了第三空间，现在车成了第四空间。新功能是价值增量的第二层。
3、第三是品牌认同转移。 一百多年的汽车业发展史，是工业革命的发展史。但汽车业的年头虽长，但是近年来，已经创新乏力。所以有些车卖得更贵，不是产品更好，而是品牌含金量更高。换言之，有些车是奢侈品。但是这些“奢侈车”在新智驾的各种大沙发、大彩电面前，实在太寒酸了。所以奢侈车的品牌掉价，就是新车厂的品牌增量。很多年前富豪专用手机是vertu，现在则是iPhone和华为，就是这个道理。新品牌是第三层。
4、第四是经济模式转移。 这个转移最容易理解，可持续发展已经成为全球共识，在国内则具象为高质量发展、绿色发展。很多人买电车，其实不喜欢电车。而是早年间有补贴，现在有车牌。传统燃油车被动要放弃这部分市场，绿色是价值增量的第四层。
5、第五是创新模式转移。 这方面要结合第一点产业链转移来理解。传统汽车产业链相对封闭，很多车企是端到端的，从发动机部件，到整车设计全都干。但是新产业链是相对开放的，有大量的技术资源是通过第三方技术平台提供。
所以，哪怕是小米这样的门外汉，也可以在短时间内（1000天）就开始可以提供量产车，这在以往的汽车业创新范式下，是绝对不可能发生的。不过红利期可能已经逐渐接近尾声了。“致敬”只是营销，接下来是新Logo 的残酷内卷之战。
80 年代流行的字处理软件 WordStar 4.0 至今仍然能可靠运行。乔治·R·R·马丁用它写《冰与火之歌》，他曾对此评论说，它能完成他想要字处理软件完成的所有工作，它不会做其它任何事情。他不需要帮助，不需要软件帮你将小写字母自动变成大写字母。马丁说，如果要输入大写字母他会自己输入。WordStar 4.0 代表了所谓的成品软件（finished software）概念——这种软件你能永久性使用，没有任何不必要的改变。而今天的软件通常会持续更新，很多时候升级是一种倒退，降低可用性，降低稳定性，引入了新 bug。即使软件通过升级确实改进了，但也是会引入学习曲线。在使用熟悉的旧版本时你的效率更高，但新版本改了 UI 将最常用的按钮移动到了另一侧的一个隐蔽菜单下。在变化成为常态的世界里，成品软件是一股新鲜空气。它提醒我们可靠性、连贯性和用户满意度在软件开发领域是能共存的。当你渴求最新更新时，记住最好的软件常常是不变的软件。
今天的互联网上有数十亿网民，每天产生数以万亿计的字节。要了解互联网上正在发生什么事比以往任何时候都难。互联网早就摧毁了单一文化的概念，但今天的网络生态系统加入了新的复杂度：TikTok 不透明的推荐系统，网站付费墙的流行，Twitter/X 在马斯克领导下崩溃，大部分社交媒体网站新闻相关性的削弱。根据意识形态和浏览习惯，每个人可能都会有独特的在线体验。我们拿着哈哈镜观察互联网，试图从扭曲中看世界。以 TikTok 为例，该平台最受瞩目的视频不是关于加沙冲突或歌星 Taylor Swift，而是化妆教程、食物 ASMR、炫耀巨型家猫...这些视频你可能从未看过。其它社交平台也有类似的现象。这种混乱是互联网碎片化的一个特征，它给人产生了两种相反现象同时发生的印象：流行内容以惊人的规模被消费，但流行度和名人却被弱化和孤立化了。我们生活在一个比以往任何时候更容易幸福的不知道其他人正在消费什么的世界。人们也比以往任何时候更容易过度看重那些看似流行但实际受限制的信息或趋势。
和心理学一样，历史学这一领域同样存在“重复性危机”。历史学者乐于根据片段的历史去讲述一个个具有戏剧性效果的故事，因为故事能引人关注并产生影响。但故事是事实的过滤器，它们丢弃了所有不符合故事的事实，只留下叙事者想要我们关注的内容。从这个意义上说，它们就像是意识形态。故事与随机性或结构性力量是不兼容的，它们依赖因果链和个人动机。新冠是不可能偶然出现的。它是某种阴谋。阴谋论不是理论，阴谋论其实就是故事。故事对我们怀疑和质疑的能力产生了麻醉作用。如果你阅读的历史书讲述了一个伟大的故事，这个故事巧妙的融入了你已经相信的主导叙事之中，那么你需要更多怀疑它的真实价值。
即使 Twtter 用户体验多么糟糕，它的老板马斯克（Elon Musk）多么令人讨厌，它的用户仍然留在那里，去中心化微博客替代 Mastodon 未能吸引到更多 Twtter 用户，前 Mastodon 实例管理员解释了其中的原因：对于绝大多数用户而言 Mastodon 没有独特的卖点，从功能上讲它本质上是 2008 年的 Twtter，而从功能角度看 2023 年的 Twtter 能让绝大多数用户满意；对 99% 的用户来说去中心化不是卖点，就像绝大多数用户不在意开源或自由软件，在意识形态上也不反对私有软件；去中心化让用户体验糟糕；管理 Mastodon 的人对现状感到满意，他们认为其他人只需要接受就行，新用户无法将他们的体验反馈给管理者，他们会选择离开；Mastodon 扩展性不行，其用户群只接受慈善不接受其它任何资助模式；在很大程度上，Mastodon 的文化是排外的。
生成式 AI 模型正在改变网络经济，使生成低质量内容变得更便宜。随着 AI 生成内容的普及，许多人担心我们所习以为常的旧 Web 正在被杀死。新闻网站评级工具 NewsGuard 从今年 5 月开始跟踪 AI 生成新闻和信息网站（UAIN），每周能发现 25 个新的 UAIN，如今可能有数百个 AI 生成内容网站。部分网站平均每天生成超过 1200 篇文章，几乎没有明显的人工编辑监督。相比下 《纽约时报》每天发表约 150 篇文章。聊天机器人互相引用错误信息，Snapchat 和 Instagram 尝试用 AI 代替你的朋友与你聊天，Reddit 社区在抗议、Stack Overflow Mod 在罢工...旧的 Web 在死亡，新的 Web 在挣扎着诞生。AI 正在加速这一切的变化。
AI 是历史上发展速度最快的技术之一。一年前几乎没人谈 AI，今天几乎每个人都在谈论 ChatGPT 和 DALL-E 等生成式 AI 工具如何影响未来工作。一个关键问题是：AI 支配的未来将如何影响人类的思维？AI 将让制作虚假信息变得更容易，从虚假图像到深度伪造到虚假新闻。这将影响人们在社交媒体上浏览时对信息的信任感。AI 能让一个人模仿另一个人，这可能会影响人们对身份的看法。你的个人身份也会受到深度伪造的威胁。在技术已经成为一大问题的时代，AI 可能会让人类更依赖于技术更容易被分心。加州州立大学 Dominguez Hills 分校的 Larry Rosen 教授称他担心 AI 会让人类愈加依赖技术。为了避免压力，人类喜欢事情尽可能简单尽可能容易，因此他们会尝试将生活的每个方面都自动化。AI 可能会导致人类停止学习他们本应学习的东西。但在 AI 渗透的不断变化的世界里，人们可能会因此无所适从而压力倍增。普林斯顿大学的心理学教授 Michael Graziano 认为，AI 可能会创作一个后真相世界，人们可能会更容易相信虚假故事。
科技巨头们最近动辄成千上万规模的裁员，可能让人产生这些公司冗员过多的印象，部分员工在 Tiktok 上发布的公司内部视频也让人觉得他们尽在玩不在工作。其实科技巨头们雇佣如此多的员工是出于理性是一种长期投资。首先基础设施上的投资是外人看不见的，但能感受得到，比如更低的延迟更快的响应服务更可靠，这些因素都可能影响到用户是选择你的服务还是竞争对手的服务。其次是试验，公司内部在进行各种数以百计的试验，100 个团队做的试验可能只有一个成功，从而被外界知晓，但这并不意味着其它 99 个团队做的工作是无用功，只要公司规模足够大，做这种大概率失败的游戏是值得的。最后是阻挡竞争，如果你不雇佣这些人才那么他们可能会去创业，最终可能会冲击到你的业务，这是科技巨头们收购创业公司和雇佣大量员工的一大动机。
Google CEO Sundar Pichai 在宣布裁员 1.2 万名员工时表示他本人对目前的情况承担全部责任。他付出的代价是大幅减少奖金。此类的代价在亚马逊、英特尔、微软等公司高管身上都能看到。这些 CEO 们将公司置于不可持续的境地，假定新冠驱动的科技繁荣未来会成为一种常态。现在期望破灭了，普通的员工承受了错误决策的冲击，而责任最大的高管却没有面临任何有意义的后果。他们本应该因为管理不善遭到解雇。在公布的裁员声明中，几乎每一家科技公司都将主要责任归咎于经济环境。亚马逊说经济不确定，Salesforce CEO Marc Benioff 说经济衰退，PayPal 说宏观经济环境不景气。但很多问题的根源都是 CEO 们的愚蠢决定。
五次赢得国际象棋世界冠军赛的挪威国际象棋特级大师 Magnus Carlsen 最近被一位年仅 19 岁的新人 Hans Moke Niemann 击败，结束了 53 场不败连胜的记录。这位卫冕国际象棋世界冠军在失利之后退出了比赛，引发了争论。他的对手 Niemann 被怀疑作弊，但 Niemann 本人坚决否认，虽然他承认曾在网上进行的比赛中作弊过。作弊指控缺乏可靠的证据。曾培训过 Niemann 的知名教练 Jacob Aagaard 站在了 Niemann 这一边，认为 Carlsen 过去输掉比赛之后的表现也很糟糕，他就像一个不习惯输了的顽童。
我们认为这些是理所当然的：自来水、电、洗衣机和手机等。在自由开放社会里，我们认为这些无形的东西也是理所当然的：言论自由、财产权、隐私，等等。有形和无形的发明都会产生社会影响。以互联网为例，类似公路、自来水和电力，它改变了我们所知的世界。但互联网还没有完全成型，还在演变中，我们对它的理解也在不断变化。在互联网诞生之初，公众对于未加密通信的社会影响所知不多。Eric Hughes 在 1993 年指出，隐私对于开放社会的数字时代是必不可少的，隐私不是秘密，隐私是不想让全世界知道的事情，而秘密是不想让任何人知道的事情。隐私是一种向世界可选择展示自己的权力。30 年后，人们现在认识到隐私是数字时代的必需品。我们今天生活在一个奥威尔式世界中的原因之一是互联网一开始没有默认加密。隐私不是要隐藏什么，它是一种可选择展示自己、展示自己的想法和喜好的自由，它事关自由，是自由的保障。我们造墙、窗、窗帘、遮阳板和有色窗户，是为了在物理世界提供部分的隐私保障。我们创造数字加密和签名方案，也是为了确保数字世界的隐私和真实。隐私不是一种选择，它和自由是一体两面。
过去五十年，自由开源软件从鲜为人知逐渐成为今天基础设施的关键组成部分。自由软件通常由自愿的维护者维护，但当它们成为关键基础设施之后，维护者的角色也发生了 变化。过去他们只是出于自己的兴趣发布代码，不是为了满足大型企业和机构的需要，但突然之间他们肩膀上的责任变大了。许多人可能不知道某个自由开源项目对他们非常关键，通过错综复杂的依赖关系，你正在使用的软件依赖于某个开源组件，而它的安全问题也会影响到你的软件。最近发生的 Log4j 事件是供应链安全问题一个典型例子。社区最近开始加强对安全问题的关注，如 PyPI 根据过去半年的下载量筛选出大约 3500 个被归类为关键的项目，要求其维护者的账号必须启用 2FA，它向这些维护者免费提供了启用 2FA 的安全密钥。一部分人认为此举给维护者施加了不合理的负担。维护者们被要求做愈来愈多的事情，而且往往没有任何补偿。如果维护者不想这么做又怎么办呢？今天的世界和自由开源软件成长的世界已经截然不同。
GitHub 刚刚宣布商业化其 AI 编程助手 Copilot。Copilot 是用开源自由软件代码库训练的，在开发者写代码时根据函数名等上下文自动补充完后续代码，很多时候 Copilot 补充的是开源代码库中的代码拷贝。这就引起了许可证方面的问题。致力于推广和捍卫开源自由软件的非盈利组织 Software Freedom Conservancy(SFC) 尝试与微软/GitHub 讨论解决这个问题，但一再遭到漠视甚至无视。它正式发表声明，宣布将致力于帮助开源自由软件项目迁移出 GitHub，对现有成员项目不强制，但不再接受没有从 GitHub 迁移出去的长期计划的新成员。SFC 称它曾询问微软/GitHub 为什么只用开源自由软件训练 Copilot，而不将私有的 Microsoft Windows 和 Office 代码库作为训练集的一部分？微软拒绝回答，这暗示了它更注重自己的“知识产权”，乐于忽视和侵蚀开源自由软件用户的权利。
“智慧城市”这一说法源自于大型 IT 供应商的营销策略。它成为了城市运用技术——特别是先进、新兴技术的代名词。但是城市不仅仅是 5G、大数据、无人驾驶汽车和人工智能。它们是机遇、繁荣和进步的关键驱动力。专注于建设“智慧城市”可能会将城市变成技术项目。我们谈论的是“用户”而不是人；是每月、每日的活跃用户数量，而不是居民；是利益相关方和订阅用户，而不是公民。这也可能会限制改善城市的方法或者将其变成事务性工作，专注于即时投资回报或者可以提炼成KPI的成就。真正智慧的城市能够理解生活和生计的模糊性，它们受到“解决方案”实施之外的结果的驱动。它们是由居民的才能、关系和主人翁意识来定义的，而不是由部署在那里的技术定义。
在技术可以发挥作用的地方，对技术的应用也必须经过全面的深思熟虑，要考虑到城市居民的需求、现实和愿望。危地马拉城与我们在联合国开发计划署的国家办事处团队合作，正在使用这种方法来改善城市基础设施（包括公园和照明）的管理方式。该市正在标准化材料和设计以降低成本、节省劳动力，并简化审批和分配流程以提高维修和维护工作的速度和质量。一切都是由公民的需求驱动的。在拉丁美洲的其他地方，各大城市都在量化变量之外，考虑了福祉和其他细微的结果。协调和实施实现这些目标所需的复杂工作远比部署最新应用程序或安装另一件智能街道设施困难得多。但我们必须超越推销，探索如何让我们的城市成为真正的平台——而不仅仅是技术平台——以实现包容性和可持续发展。在这个世界上以城市为家的数十亿人的福祉有赖于此。
在技术可以发挥作用的地方，对技术的应用也必须经过全面的深思熟虑，要考虑到城市居民的需求、现实和愿望。危地马拉城与我们在联合国开发计划署的国家办事处团队合作，正在使用这种方法来改善城市基础设施（包括公园和照明）的管理方式。该市正在标准化材料和设计以降低成本、节省劳动力，并简化审批和分配流程以提高维修和维护工作的速度和质量。一切都是由公民的需求驱动的。在拉丁美洲的其他地方，各大城市都在量化变量之外，考虑了福祉和其他细微的结果。协调和实施实现这些目标所需的复杂工作远比部署最新应用程序或安装另一件智能街道设施困难得多。但我们必须超越推销，探索如何让我们的城市成为真正的平台——而不仅仅是技术平台——以实现包容性和可持续发展。在这个世界上以城市为家的数十亿人的福祉有赖于此。
过去因为 CPU 和内存有限程序需要精打细磨，体积通常很小，占用的 CPU 和内存资源也很少。但今天的 CPU 足够强内存足够多，没多少程序员再优化程序了，结果就是程序日益臃肿。比如一个上传工具客户端 230MB 有 2700 个文件。Windows 的后台进程有上百个，即使没有运行游戏也有多个显卡进程在运行，即使不使用 Microsoft Edge 也有十几个相关进程在运行。这是为什么我们可能需要每年更换手机的原因，不是手机 CPU 速度慢而是企业开发的软件极端的缺乏效率，简洁优雅的软件早已是明日黄花。