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      卓克:中小學(xué)的孩子,不需要急著接觸AI

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      這個(gè)世界,眼花繚亂。但我們,依然不能失去獨(dú)立的思考和判斷能力。

      這就是看完之后,我最直觀的感受。

      2月2日,卓克老師,在得到App上做了一場(chǎng)直播。

      作為著名的科普作者,《科技參考》《科學(xué)思維課》《卓老板聊科技》等課程的主理人,卓克老師長(zhǎng)期追蹤科技進(jìn)展,擅長(zhǎng)透過現(xiàn)象拆解科技底層邏輯。所以,他的分享,總能幫助我們跟上全球科技新變化,看懂新趨勢(shì),抓住新機(jī)會(huì)。

      而在這場(chǎng)直播中,卓克老師也分享了他對(duì)2026年的3大前沿趨勢(shì)判斷。分別是,1)AI在科研領(lǐng)域的應(yīng)用趨勢(shì);2)AI在教育領(lǐng)域的滲透趨勢(shì);3)“智商稅”產(chǎn)品的迭代趨勢(shì)。

      不過,與其說是卓克老師分享了3大趨勢(shì),倒不如說是卓克老師借著3大話題,分享了遠(yuǎn)超3個(gè)的,和我們息息相關(guān)的看法、思考、預(yù)測(cè)、判斷。它們關(guān)于AI,關(guān)于消費(fèi),關(guān)于教育,關(guān)于孩子,也關(guān)于我們自己的成長(zhǎng)與認(rèn)知。

      所以,一場(chǎng)下來,信息量巨大,收獲頗豐,非常值得你一看。

      那么,在這場(chǎng)信息量巨大的直播中,卓克老師,具體都分享了些什么?和我們,又有什么關(guān)系?

      我試著幫你梳理了一下。

      今天,與你分享。


      “AI科學(xué)家”正在退潮,但“AI工程師”剛剛起步

      首先,科研。

      關(guān)于AI和科研的結(jié)合,很多人有過一種“AI科學(xué)家”的期待。這位科學(xué)家,不需要休息,博覽群書,精通各種學(xué)科。給它電,它就能被蘋果砸中,自己提出假設(shè),設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)。然后,發(fā)現(xiàn)一個(gè)全新的,足以影響世界的科學(xué)規(guī)律。

      過去幾年,這種期待,也被“AI for Science”的概念,和AlphaFold推上了頂峰。

      什么是AlphaFold?

      它是Google DeepMind開發(fā)的一個(gè)AI程序,干過一件驚天動(dòng)地的大事。那就是,精準(zhǔn)預(yù)測(cè)了幾乎所有已知蛋白質(zhì)的三維結(jié)構(gòu)。

      這是個(gè)什么概念?

      蛋白質(zhì),是生命的基礎(chǔ)。它的結(jié)構(gòu),決定了它的功能。搞清楚它的結(jié)構(gòu),就是理解生命、開發(fā)新藥的鑰匙。過去,人類科學(xué)家用幾十年的時(shí)間,可能才能解析幾萬個(gè)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)。但AlphaFold,只用極短的時(shí)間,就預(yù)測(cè)了超過2億個(gè)。

      于是,很多人相信,“AI科學(xué)家”的時(shí)代,就要來了。至少結(jié)構(gòu)生物學(xué)家,恐怕是要失業(yè)了。

      但是,你知道嗎?DeepMind,后來其實(shí)專門成立了一家公司,叫Isomorphic Labs,就是想用AlphaFold的技術(shù),去顛覆新藥研發(fā)。但這家公司,基本算是失敗了。“在2024年底提交第一款A(yù)I研發(fā)的藥物進(jìn)入人體實(shí)驗(yàn)”的計(jì)劃,也已經(jīng)推遲了。

      為什么會(huì)這樣?為什么AI科學(xué)家在走向應(yīng)用的時(shí)候,突然就慢下來了?

      卓克老師說,因?yàn)榻裉焖械拇笳Z言模型,本質(zhì)上都是“規(guī)律的總結(jié)者”,不是“規(guī)律的發(fā)現(xiàn)者”。

      什么意思?

      今天的AI,是一個(gè)強(qiáng)大的圖書管理員。它閱讀過大量的書籍和文獻(xiàn)。你問它,關(guān)于“馬”的一切知識(shí),它會(huì)瞬間幫你整理出馬的定義、種類、習(xí)性、歷史 …… 甚至,總結(jié)出一些信息中的隱藏關(guān)聯(lián)。但是,它總結(jié)不出“新馬”。因?yàn)椤靶埋R”這個(gè)物種的出現(xiàn),是一個(gè)創(chuàng)造性的,從0到1的過程,需要基因突變,需要進(jìn)化,是“總結(jié)”不出來的。

      所以,今天的AI,可以從海量的數(shù)據(jù)里,找到那些已經(jīng)存在,但被我們忽略的規(guī)律。但是,很難創(chuàng)造出一個(gè)全新的,不存在于數(shù)據(jù)之中的規(guī)律。

      而科學(xué)發(fā)現(xiàn),本質(zhì)上就是在創(chuàng)造“新馬”。

      那么,AI和科研,還能怎么結(jié)合?

      雖然,AI科學(xué)家,來得并不順利。但是,AI工程師,正在被極大地發(fā)掘。比如,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,讓天氣預(yù)報(bào)的計(jì)算速度提升了成千上萬倍。比如,高能物理領(lǐng)域,AI從海量的對(duì)撞數(shù)據(jù)中,快速篩選出了有價(jià)值的信號(hào)。

      難以發(fā)現(xiàn)新大陸,并不影響大幅提升大船的航行速度。

      所以,“AI科學(xué)家”的期待,正在退潮。但AI工程師賦能各個(gè)產(chǎn)業(yè)的浪潮,才剛剛開始。

      這一點(diǎn),對(duì)于科研這樣一個(gè)“模糊的真相,也要好過精準(zhǔn)的幻覺”的領(lǐng)域來說,尤其重要。


      就算是“模糊的真相”,也要好過“精準(zhǔn)的幻覺”

      什么意思?什么是“模糊的真相”?什么又是“精準(zhǔn)的幻覺”?

      你是一位藥物研發(fā)的科學(xué)家。你想設(shè)計(jì)一款新藥。它就像一把“鑰匙”,需要精準(zhǔn)地插入到病毒蛋白質(zhì)這個(gè)“鎖孔”里,把它“鎖死”。

      AlphaFold,給了你一張關(guān)于這個(gè)“鎖孔”的,極其高清、精準(zhǔn)的3D設(shè)計(jì)圖。它會(huì)告訴你,這個(gè)鎖扣,在最理想、最穩(wěn)定的狀態(tài)下,就長(zhǎng)這個(gè)樣子。

      AlphaFold預(yù)測(cè)出的這個(gè)完美的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu),就是一種“精準(zhǔn)的幻覺”。

      但是,在真實(shí)的體液環(huán)境中,這個(gè)蛋白質(zhì)“鎖孔”,其實(shí)是活的。它在不停地振動(dòng)、變形、扭曲。就像一個(gè)火山口。1秒鐘之內(nèi),它可能就能變幻出幾百種不同的形態(tài)。

      所以,科學(xué)家們會(huì)用冷凍電鏡。

      冷凍電鏡,就像一臺(tái)快門速度沒那么快的相機(jī)。它對(duì)著這個(gè)活的鎖孔,咔嚓拍了一張照片。雖然鎖孔在動(dòng),照片是模糊的。但是,這張模糊的照片,恰恰捕捉到了這個(gè)鎖孔在真實(shí)環(huán)境里的動(dòng)態(tài)信息。它會(huì)告訴你,這個(gè)鎖孔,可能會(huì)變成哪些形狀,哪些部分比較靈活,哪些部分比較穩(wěn)定。

      科學(xué)家們用冷凍電鏡辛辛苦苦拍出來的蛋白質(zhì)照片,就是一種“模糊的真相”。

      卓克老師說,對(duì)于科研來說,模糊的真相,遠(yuǎn)比精準(zhǔn)的幻覺重要。

      如果按照那張完美的設(shè)計(jì)圖造鑰匙,到了真實(shí)環(huán)境中,很可能根本就插不進(jìn)去。因?yàn)槟莻€(gè)鎖孔,一直在變。

      而參考模糊照片造出來的鑰匙,才有可能在各種動(dòng)態(tài)變化中,找到插進(jìn)去的機(jī)會(huì),完成鎖死的任務(wù)。

      真實(shí)的世界,往往都是這樣的。

      對(duì)于孩子的成長(zhǎng)來說,重要的,到底是精準(zhǔn)的分?jǐn)?shù),還是面對(duì)世界時(shí)模糊但堅(jiān)韌的解決問題的能力?對(duì)于親密關(guān)系來說,重要的,到底是精確的紀(jì)念日和禮物,還是彼此之間模糊但真實(shí)的感情?對(duì)于企業(yè)發(fā)展來說,重要的,到底是精確的公式,還是面對(duì)市場(chǎng)變化模糊但強(qiáng)大的適應(yīng)能力?

      所以,去擁抱“模糊的真相”,而不是沉溺在“精確的幻覺”。

      因?yàn)檎鎸?shí)的世界,恰恰就是由無數(shù)的“模糊的真相”組成的。


      2026年之后,買電腦、換手機(jī)可能會(huì)越來越貴

      聊了兩個(gè)有些硬核的科研認(rèn)知。那么,有沒有離我們更近,和我們更相關(guān)的?

      其實(shí),科研的發(fā)展,最終都是要落在我們頭上的。

      比如,基于對(duì)科技產(chǎn)業(yè)鏈的觀察,卓克老師就提到,從現(xiàn)在開始,未來的幾年,可能都不是買筆記本電腦、換手機(jī)、買Pad的好時(shí)候。因?yàn)椋鼈兒芸赡軙?huì)持續(xù)地漲價(jià)。

      為什么?電子產(chǎn)品,不是一直在降價(jià)嗎?摩爾定律,不是一直在生效嗎?怎么還會(huì)反過來漲價(jià)呢?

      因?yàn)椋瑑?nèi)存和SSD固態(tài)硬盤的核心,存儲(chǔ)顆粒,正在被巨頭們瘋狂搶奪。

      于是,多米諾骨牌,開始倒下。

      第一塊骨牌,是AI的軍備競(jìng)賽。

      谷歌,OpenAI,都在拼命地訓(xùn)練自己的AI大模型。而訓(xùn)練和運(yùn)行這些模型,需要一種特殊的芯片。比如英偉達(dá)的GPU。但是,價(jià)格畢竟擺在那兒,產(chǎn)能也不是無限的。

      于是,谷歌就自己研發(fā)了一種芯片,叫TPU。很多公司,也在研發(fā)類似的。我們統(tǒng)稱為,ASIC芯片。

      第二塊骨牌,是新芯片對(duì)“緩存”的需求量。

      這些TPU、ASIC芯片,在進(jìn)行AI計(jì)算,尤其是在推理環(huán)節(jié)的時(shí)候,有“緩存”的需求。緩存,就是芯片旁邊的草稿箱。數(shù)據(jù)在被正式計(jì)算之前,先進(jìn)這個(gè)草稿箱。草稿箱越大,芯片處理數(shù)據(jù)的速度也就越快。

      所以,這些芯片需要的緩存量,比傳統(tǒng)芯片要多得多。

      第三塊骨牌,是“緩存”的解決方案。

      那么,用什么來做這個(gè)巨大的草稿箱呢?按理說,應(yīng)該是性能更好的存儲(chǔ)顆粒。但是,巨頭們發(fā)現(xiàn),推理環(huán)節(jié),對(duì)緩存的“性能”要求,其實(shí)沒那么高。反倒是“容量”,要越大越好。

      于是,他們想到了一個(gè)“降維打擊”的辦法。直接用SSD固態(tài)硬盤的顆粒。

      第四塊骨牌,是大規(guī)模的采購。

      當(dāng)巨頭們,開始以“萬”為單位,大規(guī)模地采購SSD顆粒,去填充數(shù)據(jù)中心的時(shí)候,全球SSD顆粒的供應(yīng)鏈,瞬間就緊張了。原本最后去到消費(fèi)者手中的顆粒,停在了上游。

      需求突然暴增,價(jià)格就很可能跟著漲。

      第五塊骨牌,是消費(fèi)者看見的價(jià)格。

      一旦SSD顆粒的價(jià)格上漲,甚至在未來幾年漲個(gè)三四倍,那用到它的消費(fèi)品,也會(huì)跟著漲價(jià)。比如筆記本電腦。比如手機(jī)。比如Pad。比如相機(jī)里的那張存儲(chǔ)卡。

      科技的每一朵浪花,最終都會(huì)在購物賬單上留下痕跡。

      當(dāng)然。市場(chǎng)是動(dòng)態(tài)變化的。任何一種預(yù)測(cè),都只是一種可能。

      但是,這并不妨礙,我們建立一種“產(chǎn)業(yè)鏈視角”。因?yàn)椋憧吹降拿恳环N消費(fèi)品價(jià)格的變化,背后可能都有一只巨大的蝴蝶,正在扇動(dòng)翅膀。

      這樣,在面對(duì)未來的商業(yè)變化、消費(fèi)決策時(shí),你也會(huì)多一個(gè)思考的維度,多一份深入的理解。


      中小學(xué)的孩子,不需要急著接觸AI

      科研。然后,教育。

      關(guān)于AI和教育的結(jié)合,你一定聽過各種各樣的觀點(diǎn)。比如,要讓孩子接觸AI,學(xué)會(huì)使用AI,因?yàn)檫@是未來的生存技能。比如,AI已經(jīng)可以寫詩、畫畫、做題了,不能再讓孩子死記硬背了,要培養(yǎng)他們的提問能力、創(chuàng)造能力、AI協(xié)作能力……

      但總之,“讓孩子擁抱AI”,似乎成了某種共識(shí)。

      但是,卓克老師說,中小學(xué)的孩子,并不需要急著擁抱AI。甚至,應(yīng)該對(duì)AI的使用,保持高度的警惕。

      為什么?

      因?yàn)楹芏唷癆I和教育結(jié)合”的觀點(diǎn),其實(shí)背離了教育的本質(zhì)。

      比如,讓AI教孩子提問。

      聽上去,很不錯(cuò)。但真實(shí)情況可能是,老師布置了一個(gè)作業(yè),“請(qǐng)就《赤壁賦》提出10個(gè)問題”。孩子打開AI,重復(fù)了一遍這句話。然后,10個(gè),甚至100個(gè)高質(zhì)量的問題就生成了。再然后,就可以交作業(yè)了。

      這個(gè)過程里,孩子學(xué)會(huì)了什么?沒有學(xué)會(huì)提問,只學(xué)會(huì)了偷懶。而且是高效地偷懶。

      教育,不是為了培養(yǎng)指令操作員,而是為了點(diǎn)燃獨(dú)立思考的發(fā)動(dòng)機(jī)。

      如果讓AI代勞了思考的過程,那發(fā)動(dòng)機(jī)干脆就不轉(zhuǎn)了。

      比如,讓孩子學(xué)會(huì)使用AI。

      聽上去,也很重要。但是,AI,是時(shí)新秒異的。今天教給孩子某個(gè)AI工具的使用技巧,可能用不了一個(gè)學(xué)期就淘汰了。

      一個(gè)擁有強(qiáng)大學(xué)習(xí)興趣和獨(dú)立思考能力的孩子,可以在未來快速掌握一種新工具。但一個(gè)只會(huì)操作工具的孩子,會(huì)在工具被淘汰的時(shí)候,跟著被淘汰。

      再比如,用AI降低學(xué)習(xí)難度。

      這是最危險(xiǎn)的。

      學(xué)習(xí),尤其是深度學(xué)習(xí)的過程,要的就是那個(gè)“困難”本身。

      孩子真正需要的,就是那些“有效失敗”。


      學(xué)習(xí)的捷徑,往往都是通往平庸的道路

      什么意思?什么是“有效失敗”?為什么這么說?

      現(xiàn)在,你有兩種方法,教同一個(gè)孩子,學(xué)習(xí)同一個(gè)新的數(shù)學(xué)概念。

      1)老師先不講,給孩子留10道題,讓他用自己過去學(xué)過的知識(shí)去解答。孩子吭哧吭哧了一個(gè)晚上,最后錯(cuò)了7道。第二天,老師再對(duì)著7道錯(cuò)題,把新概念講一遍,幫助他理解到底錯(cuò)哪兒了。

      2)老師先講。而且,是用生動(dòng)的、有趣的方式,把新概念講明白。然后,再讓孩子去做那10道題。因?yàn)閯倢W(xué)過,孩子很順利地做對(duì)了7道。

      那么,你會(huì)用哪種辦法?第一種,還是第二種?

      卓克老師說,神經(jīng)科學(xué)研究發(fā)現(xiàn),對(duì)于概念、邏輯這類復(fù)雜知識(shí)的學(xué)習(xí)來說,第一種方法的效果,會(huì)遠(yuǎn)遠(yuǎn)好于第二種。

      也就是說,讓孩子先去獨(dú)立地思考,努力地嘗試,狠狠地犯錯(cuò),然后再進(jìn)行糾正和講解,才是更高效的方式。

      這個(gè)過程,就叫“有效失敗”。

      不是那種讓孩子徹底絕望的失敗。而是讓孩子在“跳一跳才能夠到”的學(xué)習(xí)區(qū)里摔跤。

      每一次真刀真槍的摔跤,都是一次對(duì)正確答案的深刻校準(zhǔn)。

      再舉一個(gè)更加極端的例子。

      清華大學(xué)姚班,是中國(guó)最頂尖的計(jì)算機(jī)天才聚集的地方。據(jù)說,姚班的一位老師,在設(shè)計(jì)教材時(shí),去請(qǐng)教姚期智先生。姚先生只提了一個(gè)要求,那就是,設(shè)計(jì)的教材,要足夠難。難到,期中考試時(shí),最好讓全班大部分學(xué)生都不及格。

      為什么?

      因?yàn)樽銐虻碾y度,才能讓這些天才的大腦,經(jīng)歷深刻的“有效失敗”,從而構(gòu)建起堅(jiān)實(shí)的知識(shí)大廈。

      所以,“降低學(xué)習(xí)難度的老師”,并不是一個(gè)適合AI的角色。它也許會(huì)在任何時(shí)候,都能給你正確答案。也許會(huì)讓學(xué)習(xí)的過程,變得極其絲滑。也許會(huì)讓錯(cuò)誤率,變得極低。但是,當(dāng)錯(cuò)誤率極低的時(shí)候,深度學(xué)習(xí),也就結(jié)束了。

      學(xué)習(xí)的捷徑,往往都是通往平庸的道路。

      那些孩子撓頭的下午,那道很難解開的題,那場(chǎng)并不理想的考試,恰恰才是教育中,最寶貴的東西。

      因?yàn)榫褪沁@些東西,幫助孩子完成了大腦需要的“自我修剪”。


      成長(zhǎng)的痛苦,是大腦發(fā)育所需的程序

      什么是大腦需要的“自我修剪”?

      卓克老師說,有個(gè)非常重要的腦科學(xué)概念,叫“神經(jīng)修剪”。

      新生兒的大腦,是一片原始森林。里面的神經(jīng)元,就是樹苗。這些樹苗,會(huì)瘋狂地生長(zhǎng),胡亂地伸出樹枝,和周圍的樹苗普遍建立聯(lián)系。到了童年期,這片森林,會(huì)變得非常茂密。一個(gè)神經(jīng)元,可能會(huì)和周圍1.5萬個(gè)神經(jīng)元連在一起。但是,這片過于茂密的森林,其實(shí)是很低效的。信息走進(jìn)去,會(huì)迷路。

      于是,從青少年時(shí)期開始,我們的大腦,就會(huì)進(jìn)行“修剪”。經(jīng)過了這個(gè)階段,到了成年,我們大腦的神經(jīng)連接,會(huì)從平均的1.5萬個(gè),下降到1600個(gè)左右。90%的連接,都會(huì)被剪掉。

      最終,思考的主干道,會(huì)變得清晰、高效。

      那么,哪些樹枝會(huì)被剪掉,哪些樹枝會(huì)被保留?

      當(dāng)你為了解開一道復(fù)雜的幾何題而苦想,為了理解一個(gè)抽象的哲學(xué)概念而琢磨,為了彈好一首高難度的曲子而練習(xí)的時(shí)候,你的大腦,就在進(jìn)行高強(qiáng)度的、有特定回路的放電。

      這些被高強(qiáng)度使用的回路,就會(huì)被大腦判定為“重要連接”,然后保留、強(qiáng)化。那些長(zhǎng)期不用的回路,就會(huì)被慢慢剪掉。

      所以,成長(zhǎng)的痛苦,不是人生的bug,而是大腦發(fā)育所需的程序。

      甚至,如果一個(gè)人的大腦,因?yàn)榛蛉毕莸鹊仍颍瑳]有啟動(dòng)正常的修剪程序。那么,到了成年,他可能會(huì)表現(xiàn)出一些嚴(yán)重的精神疾病。因?yàn)樗拇竽X里,充斥了太多沒整理過的信號(hào)。

      同樣的,如果一個(gè)孩子,遇到難題,不去思考,而是直接問AI。需要記憶,不去背誦,而是直接靠AI。需要?jiǎng)?chuàng)造,不去構(gòu)思,而是直接讓AI生成。那么,他的大腦,也會(huì)處在一種低度使用的節(jié)能狀態(tài)里。那些應(yīng)該被激活的神經(jīng)回路,沒有真正被調(diào)用。

      從這個(gè)意義上來說,AI不僅能讓人變懶,還能讓人變笨。而這種影響,一旦過了青少年時(shí)期,可能就是不可逆的。

      所以,像保護(hù)眼睛一樣,保護(hù)孩子的大腦發(fā)育。該開山鑿石的年紀(jì),就親手去開山鑿石。挖掘機(jī)再厲害,那也是以后的事兒。

      因?yàn)椋赡茼槺憔蜁?huì)挖走大腦成長(zhǎng)的寶貴機(jī)會(huì)。


      工具的價(jià)值,最終是要取決于使用者的

      聽上去,很嚴(yán)重。可是,明明有很多很厲害的人,他們不是也在用AI嗎?

      沒錯(cuò)。

      因?yàn)閱栴}的關(guān)鍵,從來不是工具本身,而是使用的人。

      舉個(gè)例子。

      有位數(shù)學(xué)家,叫陶哲軒。據(jù)說,他也在使用AI。

      但是,他是怎么用的呢?他會(huì)用AI,幫他去查大量不同語言的數(shù)學(xué)文獻(xiàn)。會(huì)用AI,幫他把一些非形式化的數(shù)學(xué)思想,翻譯成形式化的、計(jì)算機(jī)能看懂的語言。

      他讓AI做的,都是一些相對(duì)重復(fù)的、繁瑣的、非創(chuàng)造性的工作。而那些最核心的、最需要智慧的、創(chuàng)造性的思考,比如下一步該如何推導(dǎo),比如這個(gè)問題的本質(zhì)是什么,他會(huì)牢牢地握在自己的手里。

      AI的作用,是“思考的輔助”。

      但是,如果直接把“幫我寫一篇關(guān)于春天的文章”交給AI呢?

      AI的作用,就成了“偷懶的捷徑”。

      有的人,把AI當(dāng)成了雙手的延伸。也有的人,把AI當(dāng)成了大腦的平替。

      一個(gè)心智成熟的人,有能力去駕馭AI。他知道,什么工作可以外包給AI,什么思考必須由自己完成。他的大腦,才是將軍。AI只是士兵。

      而一個(gè)沒有足夠認(rèn)知能力、判斷力、自控力的人,比如孩子,很難抵擋住那種“一鍵生成答案”的誘惑。他可能就會(huì)不自覺地,把思考的事兒,完全讓渡給AI。

      所以,不需要完全否定AI。但是,就像卓克老師說的那樣,在一個(gè)人具備獨(dú)立思考和判斷能力之前,過早地讓他不受限地接觸AI,那么AI成為“偷懶的捷徑”的概率,會(huì)遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于成為“思考的輔助”的概率。

      工具的價(jià)值,最終是要取決于使用者的。

      在孩子,甚至我們自己,還沒有成為大師的時(shí)候,先別急著把最核心的思考能力,外包出去。


      “智商稅”產(chǎn)品,也在迭代升級(jí)

      科研。教育。最后,消費(fèi)。

      卓克老師說,這幾年,“智商稅”產(chǎn)品,也在迭代升級(jí)。從過去的“無中生有”,進(jìn)化成了今天一種更隱蔽的模式。

      一種,“理論上說得通”的模式。

      30年前,中國(guó)保健品市場(chǎng),有過中華鱉精。當(dāng)時(shí),有記者去暗訪,發(fā)現(xiàn)那個(gè)號(hào)稱用無數(shù)中華鱉熬制成精華的工廠里,從頭到尾,其實(shí)就養(yǎng)了一只鱉。而且,那只鱉,還是專門用來應(yīng)付拍攝的。

      這種模式,就是純粹的騙。

      但今天的保健品,體面很多。他們會(huì)給你講一個(gè)科學(xué)故事。

      比如,產(chǎn)品里的某個(gè)核心成分,經(jīng)過科學(xué)研究發(fā)現(xiàn),能夠激活人體的某個(gè)信號(hào)通路,或者能夠?qū)δ撤N細(xì)胞產(chǎn)生積極影響。甚至,他們真的能給你提供一篇發(fā)表在某個(gè)學(xué)術(shù)期刊上的論文,來證明這件事。

      這種模式,就是“理論上說得通”。

      但是,從“理論上說得通”,到“臨床有療效”之間,其實(shí)還有一條巨大的鴻溝。

      卓克老師分享了一組統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。

      在所有向美國(guó)FDA(食品藥品監(jiān)督管理局)申請(qǐng)進(jìn)入臨床試驗(yàn)的藥物中,也就是那些已經(jīng)驗(yàn)證過“理論上說得通”,并且有大量實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)支撐的種子選手里,最終能成功上市,被證明“臨床有療效”的,只有不到10%。而在更早期的研發(fā)階段,100種“理論上說得通”的物質(zhì),最終能夠上市的,還不到1%。

      理論可行,實(shí)際有用,完全是兩碼事。

      保健品也是如此。舉個(gè)最典型的例子。劑量。

      有研究說,人參里的某種皂苷,在小鼠實(shí)驗(yàn)中,表現(xiàn)出了很好的抗癌效果。

      但是,如果真的算一算,你會(huì)發(fā)現(xiàn),想要達(dá)到實(shí)驗(yàn)的效果,按照一個(gè)成年人的體重,大概需要每天10公斤干人參的劑量。

      是的。10公斤。每天。

      而且,這個(gè)劑量下,能獲得的抗癌效果,也才和100年前,用X光照射腫瘤的效果差不多。

      這就是一個(gè)被裁剪過的真相。


      讓人上頭的,可能不是科學(xué)價(jià)值,而是文化價(jià)值

      可是,為什么會(huì)有人選擇相信這種真相?

      卓克老師分享了一個(gè)獨(dú)特的視角。

      其實(shí),讓人上頭的,最終可能不是科學(xué)價(jià)值,而是文化價(jià)值。

      比如,靈芝。

      靈芝,被認(rèn)為是仙草。為什么?

      一個(gè)很重要的原因是,靈芝那個(gè)獨(dú)特的,一圈一圈的菌蓋形狀,和中國(guó)古代青銅器、瓷器上一種非常流行的吉祥紋樣,卷云紋,長(zhǎng)得幾乎一模一樣。

      而卷云紋,在古代是豐收和祥瑞的象征。因?yàn)樗A(yù)示著一種好的天氣。不會(huì)干旱,不會(huì)有洪澇。風(fēng)調(diào)雨順。

      所以,美好的寓意,也被投射到了靈芝的身上。古人覺得,它一定也是好東西。

      比如,人參。

      人參,貴重。為什么?

      明朝末期,人參其實(shí)只是一味價(jià)格正常的藥材。但到了清朝,人參的采挖和銷售,變成了官營(yíng)。它的價(jià)格,開始不由市場(chǎng)說了算。從明末到清末,人參的價(jià)格,足足漲了3萬倍。

      一個(gè)東西,在幾百年的時(shí)間里,都被官方定義成了天價(jià)。那“珍貴無比”的印象,就會(huì)烙在幾代人的文化記憶里。

      所以,直到今天,我們依然會(huì)覺得,送人參,是一件特別有面子的事兒。

      當(dāng)我們?yōu)橐患唐罚Ц哆h(yuǎn)超使用價(jià)值的價(jià)格時(shí),我們購買的,大概率就已經(jīng)不是商品本身了。

      當(dāng)然。這沒有對(duì)錯(cuò)。為文化價(jià)值買單,也是每個(gè)人的自由。只要這真的是你所想的。

      如果你想買“文化”,那就為情感和認(rèn)同付費(fèi)。

      如果你想買“科學(xué)”,那就用科學(xué)的尺子去衡量。


      所謂的不斷成長(zhǎng),就是不斷校準(zhǔn)比例感

      怎么衡量?

      卓克老師說,比例感。

      什么是比例感?

      舉個(gè)例子。

      保健品里,有一種常見的概念,叫“抗氧化”。現(xiàn)在,有一位商家,向你推銷一款蝦青素膠囊。同時(shí),告訴你,這個(gè)東西的抗氧化能力很強(qiáng),能清除你體內(nèi)的有害自由基,讓你保持年輕,抵抗衰老。

      這個(gè)時(shí)候,你就可以先找到一個(gè)基準(zhǔn)線。

      比如,一個(gè)健康成年人的身體,本身就是一個(gè)巨大的抗氧化工廠。每天自身產(chǎn)生的抗氧化物質(zhì)的效力值,可以看成是10萬。

      10萬,就是我們的基準(zhǔn)線。

      然后,測(cè)量產(chǎn)品的絕對(duì)值。

      一顆“抗氧化能力很強(qiáng)”的蝦青素膠囊,能提供多少的抗氧化效力值呢?大概是5。

      沒錯(cuò)。不是5萬。是5。

      最后,進(jìn)行比例對(duì)比。

      你的月收入,是10萬。蝦青素膠囊,每個(gè)月給你5塊錢的補(bǔ)貼。這5塊錢,改變不了你的生活質(zhì)量。

      這個(gè)時(shí)候,你就可以看看其他選項(xiàng)的比例。

      比如,20-30分鐘的快走、爬樓梯,這些中等強(qiáng)度的運(yùn)動(dòng),會(huì)產(chǎn)生300的抗氧化值。比如,不愛運(yùn)動(dòng),但每天多吃400克的蔬菜,會(huì)產(chǎn)生250的抗氧化值。比如,不吃蔬菜,但每天多喝兩杯綠茶,也有50。

      300,250,50,都遠(yuǎn)大于5。

      這就是比例感。

      拿出這把尺子,你會(huì)發(fā)現(xiàn),生活中90%的智商稅,都會(huì)失去濾鏡。

      比如,有人告訴你,某套1999元的學(xué)習(xí)方法,能讓你的效率提升10%。但用比例感一量,你可能就會(huì)發(fā)現(xiàn),早起30分鐘,效率就能提升20%。

      所謂的不斷成長(zhǎng),其實(shí)也就是不斷校準(zhǔn)比例感的過程。

      最后的話

      感謝卓克老師的無私分享。

      篇幅有限。如果可以,我還是會(huì)建議你,把這場(chǎng)直播找來完整地看一看。當(dāng)然,卓克老師的課程、書籍,也都很值得你去學(xué)習(xí)。4月14日,第5季的《科技參考》,也將正式開始更新。歡迎你,一起追更。

      再次強(qiáng)調(diào),任何一種預(yù)測(cè),都未必能在未來100%兌現(xiàn)。

      但我想,卓克老師真正想傳遞給我們的,可能只有一樣?xùn)|西。

      那就是,獨(dú)立的思考和判斷能力。

      具體來說,就是一種建立在事實(shí)和邏輯之上的比例感。

      面對(duì)AI,衡量能力的邊界,就不會(huì)被各種各樣的觀點(diǎn)沖昏。面對(duì)教育,衡量學(xué)習(xí)的本質(zhì),就不會(huì)被各種各樣的說法帶跑。面對(duì)消費(fèi),衡量產(chǎn)品的價(jià)值,就不會(huì)被各種各樣的陷阱騙到。

      最終,找回內(nèi)心的秩序感。

      好了。我的朋友。

      那么,2026,希望我們,都能找回自己的,秩序感。

      加油。

      觀點(diǎn)/ 劉潤(rùn)主筆/ 二蔓編輯/ 歌平版面/ 黃 靜

      這是劉潤(rùn)公眾號(hào)第2868篇原創(chuàng)文章。未經(jīng)授權(quán),禁止任何機(jī)構(gòu)或個(gè)人抓取本文內(nèi)容,用于訓(xùn)練AI大模型等用途

      PS:

      親愛的朋友,我有一種強(qiáng)烈的感覺:2026,將是AI應(yīng)用的“落地大爆發(fā)”之年。多少新技術(shù),都在苦苦等著一個(gè)好問題。

      這幾個(gè)月,我看到了大量?jī)?yōu)秀的技術(shù)落地案例。了解他們,不僅能幫我們看清趨勢(shì),也許更能幫我們找到方向。

      好多精彩故事,我實(shí)在等不到年底年度演講和你分享。所以,5月16日,我將在上海影城1000人的大劇場(chǎng)。與你分享【劉潤(rùn)·年中大課】。今年的主題就是:

      不做現(xiàn)場(chǎng)直播。也不做事后回放。就讓我與你,獨(dú)家分享。點(diǎn)擊下方購票鏈接,就可以了解到更加詳細(xì)的票務(wù)信息。

      現(xiàn)在搶先購買,或是組團(tuán)前來,還可以享受到“早鳥價(jià)”。

      5月16日,我們不見不散!



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