# Vol.74 体育，可能是人类与AI对抗的最后阵地---串台上下半场 屠龙之术 · 2025-09-23 前女足国脚赵丽娜、投资人庄明浩和经纪人君娴从外滩大会的人形机器人聊起，探讨AI与体育的碰撞：庄明浩指出通用大模型让AI从封闭场景走向全能，但体育因身体极限和不确定性可能成为人类最后阵地；赵丽娜担忧AI加剧资源垄断，但君娴认为开源和个性化数据训练反而能缩小鸿沟；三人还以AlphaGo围棋、NBA魔球理论、F1赛车为例，争论AI教练是否会抹杀体育魅力，最后庄明浩用自己手写PPT比喻顶尖运动员的手工技艺无法被AI取代。 ## Key moments - **[0:00] AI初识** - [0:35] Q: 普通人如何分辨什么是AI，什么不是？庄明浩解释ChatGPT发布后AI成为全民话题，并举例AI生成假文章难辨真伪。 - [1:44] 庄明浩讲述最近出现AI生成的假新闻，如DeepSeek融资的虚假文章，反映AI内容已越来越难分辨。 - [3:49] 庄明浩区分上一代AI和这一代AI的最重要区别：上一代是限定场景的专用AI，这一代是通用大模型。 - **[6:46] 投资与陪伴** - [7:06] 庄明浩因为做投资，讨论最多的还是与钱相关的话题，并提到中国DeepSeek母公司是做量化交易，即用AI炒股。 - [8:15] 君娴分享她用AI咨询基金投资，比如问DeepSeek哪些基金能参与到AI或低空经济产业。 - [9:44] Q: AI适合找对象吗？庄明浩认为AI社交陪伴正成为大板块，因为人很孤独，AI可以无限满足情绪价值，随叫随到。 - [10:41] 君娴讲述她舅舅每天从早到晚与豆包对话，因为豆包能聊他感兴趣的股市、诗词等，比家人更懂他。 - [12:20] 赵丽娜提问未来如果AI足够厉害，谁还会和人来谈恋爱？庄明浩认为人性底层会追求复杂，无限满足不一定需要。 - **[13:27] AI与体育** - [13:28] 庄明浩分享一个统计：用AI分析BOSS直聘所有岗位，最难替代的是需要身体机能、情感等人类天生具备的工作。 - [17:05] Q: AI运用在运动场景中除了人形机器人还有哪些？庄明浩举例NBA魔球理论、运动装备AI设计等已深入渗透。 - [18:29] 庄明浩讲美国次级橄榄球联盟已用AI教练实时排兵布阵并赢球，但更像表演性质，可行性已验证。 - [19:58] 围棋的教训：AlphaGo之后棋手的目标变成谁最像AlphaGo，柯洁对此很悲观，反映AI在有限规则下的压倒性。 - [21:00] 庄明浩认为足球的精彩在于不确定性，若AI引入最优解可能使运动趋同，但也会保留部分不可取代的人性魅力。 - [25:44] 庄明浩用F1赛车比喻：在科技渗透度极高的体系里，人类车手的价值到底是什么？引发对人的价值的思考。 - **[29:20] 超越边界** - [29:20] 庄明浩指出人类可能越来越难评判AI能力边界，如同AlphaGo远远超越人类后我们无法衡量其进步。 - [31:43] 庄明浩以AI音乐为例，现在制作一首符合要求的歌曲已无可挑剔，但艺术追求上人还是会问为什么听。 - [37:02] Q: 运动员如何保护自己的数据？庄明浩认为很难，基本数据已公开，生物数据保护更成问题。 - **[40:58] 公益与成长** - [41:22] 庄明浩指出这波AI战争可能只在中美最顶尖一撮人之间，但开源力量会拉回，如DeepSeek开源训练方法。 - [43:02] 赵丽娜谈公益：希望在偏远地区推广足球和人性可贵，AI替代不了，要让孩子们找到动力走出大山。 - [45:47] Q: 普通人应该提升什么能力？庄明浩建议提升提问能力、审美能力等，但很多人连问问题都不会，能力差距将变大。 - **[48:27] 播客未来** - [48:27] Q: 如何看待AI播客？庄明浩认为纯信息增量AI太强，但人听播客有陪伴、情绪等AI难替代的需求，声音的魅力在于起承转合。 - **[52:01] 最后阵地** - [52:01] 君娴预测体育有很大概率成为人类与AI对抗的最后阵地，赵丽娜笑称专业运动员未来可能可以申遗。 - [53:04] 庄明浩讲述自己团建翻越高丽贡山，15小时艰难跋涉的经历，体会到人生的意义在于当下的体验和坚持。 - **[55:08] 问答** - [57:12] 庄明浩分享朋友用AI模拟科比与奥尼尔对话的故事，形成永不可能发生的对话，毫无违和感，因为情感连接。 - [58:49] Q: 庄明浩的PPT借助什么AI工具完成？庄明浩回答他的PPT没有用任何AI，是手抠，因为带着情绪和细节，像锤子敲出的作品。 - [1:00:41] 赵丽娜总结：从悲观到乐观，要与AI和平共处，最重要的是解决自己的课题，我们可以控制自己的心态。 ## Speakers - **庄明浩** (host) - **君娴** (guest) - **赵丽娜** (guest) ## Topics 产品与应用 ## Mentioned DeepSeek (company), Google (company), OpenAI (company), 阿里 (company), AlphaGo (product), ChatGPT (product), FIFA (product), Kimi (product), 实况 (product), 智谱 (product), 豆包 (product), 通义 (product) ## Transcript ### AI初识 **赵丽娜** [0:07] Hello 大家好 ， 欢迎来到退役女足运动员的播客 《 上下半场 》。 今天这一期呢 ， 我们邀请了两位嘉宾一起来聊一下 AI 能够给人类带来什么样的改变 。 这一期呢 ， 我们邀请的一个嘉宾是老熟人君娴 ， 然后另外一名呢 ， 我要先正式介绍一下她的身份 。 她是一位在科技 、 投资 ， 还有播客领域都颇具影响力的人物 ，也是 《 屠龙之术 》 的主播庄明浩 。 **庄明浩** [0:32] 哈喽哈喽 ， 感谢丽娜邀请 。 我是 《 屠龙之术 》 的主播庄明浩 。 **赵丽娜** [0:35] 首先啊 ，在最开始 ，其实我觉得我对于 AI 领域是一个小白 ， 所以说今天竟然邀请到了这样的一位对这方面颇有研究的明浩老师 。 我还是想要先提问一下， 我说就是 AI 到底是什么 ， 普通人如何去分辨就是什么是 AI， 什么不是 AI。 **庄明浩** [0:55] AI 在 22 年 11 月 31 号之后就变成了全民的话题 。 那一天 ChatGPT 发布了 ， 让人类第一次体验到了可能在科幻电影里才会体验到的一个东西 。 它似乎全知全能 ， 它似乎什么问题都可以解答 ， 它似乎比人类还要聪明 ， 引发了这一轮两年多 、 三年左右的关于 AI 的探讨 。 所以在今天的我们的日常生活当中， 如果你的工作是一个偏白领的工作 ， 我相信大部分你的工作过程中已经在用 ， 主动或被动在用各种各样的 AI 的工具 ， 比如帮你写一个文案 、 写个邮件 、 做一幅图 、 生成一些东西 。在我们可见的 ， 比如说大家日常使用的各种社交媒体上， 我们能够看到的很多东西似乎也都是 AI 生成 ， 甚至 AI 参与其中的东西 。 最近一段时间出现了一个比较有典型代表意义的事情是说 ，有一篇文章是这个讲 ， 比如说这轮中国最好的 AI 模型公司 DeepSeek 融资了 ，但那个文章其实是 AI 生成 ， 它是一个假的 。 **赵丽娜** [1:57] 假的 。 **庄明浩** [1:58] 但是这种新闻在今天这个环境下已经越来越被难分辨了 。 就跟大家每天去看各种各样公众号的文章一样 ，其实大部分公众号文章 ， 至少在比如说在编辑的过程中， 或多或少都在用 AI 的工具了 。 当然我不是说它是 AI 写的啊 ， 只不过比如在搜集资料 、 在整理 、 在加工 ， 甚至在润色美化的这个过程中 ，其实也都在用了 。 我甚至会觉得 ， 就是人类跟 AI 的这个区别越来越难了 。 所以也很有意思的是 ， 国家出了政策 ， 要求所有的我们在线看到的内容平台上的内容 ， 如果是用了 AI 的生成的 ，是要做明确的标识的 ， 就是强制的 。 强制的意思就代表着这个东西显示在哪 ， 比如一张图 ， 它是 AI 生成的 ， 你是要在图的水印的地方打出来一个 AI 生成的这样的标识的 。 **赵丽娜** [2:46] 那这个版权归谁呢 ？ **庄明浩** [2:47] 版权问题是另外一个更灰色的问题 ， 更灰色的问题 。 **赵丽娜** [2:50] 那我们可以后面再探讨 。 就是前两天我跟君娴因为在探讨我们这一期播客聊的 AI 主题 ， 我觉得也可以请明浩老师来帮我去区分一下 。 因为其实在我的视角里面 ， 我以前觉得什么是 AI， 就在我认为所有数字化的东西 ， 然后包括一些我们运动员数字检测 ， 哪怕就我家的这个扫地机器人， 我都会认为它可能是 AI。 但其实君娴 ， 就我跟君娴聊下来 ， 我就发现其实它 AI 里面是分几个不一样的板块 。 如果我是一个普通人 ，但是我又没有对 AI 有如此深的讨论或者是了解的话 ， 我怎么去区分什么是 AI， 什么不是 AI？ **庄明浩** [3:23] 我们能够用到的各种各样的偏 ， 就像你说的数据的东西 、 网络的东西 ，其实广泛意义上的 AI 都已经全部参与其中了 。 就 AI 不是一个刚才我们讲在 22 年之后出现的新词 ，AI 可能在 60 还是 70 年代就有了 。 从当年的最简单的机器学习 、 基于规则的强化学习 ， 到强化学习 ， 到这一轮的我们叫大语言模型 ， 它其实是一个很长期的过程 ， 可能跟今天我们聊的话题是相关 。 哪怕跟体育就结合 ， 从最早的数据到网络 ， 到今天的自然语言模型的这一波探讨的关联 ， 导致的这一套东西 ， 如果在广泛意义下都算 。 **赵丽娜** [4:01] 都算 AI。 那 AI 之下， 它有几个不一样的分类吗 ？ **庄明浩** [4:04] 会不会 。 **赵丽娜** [4:05] 就比如说我家这扫地机器人， 它算 AI 吗 ？ **庄明浩** [4:07] 它算 ， 它又跟在这一轮 ChatGPT 发布之后的 AI 的讨论之前 ， 我们叫它 ， 比如那个机器人里面有个东西叫算法 。 那算法是什么 ？ 你要知道 ， 比如上一代的扫地机器人没有那么聪明 ， 双引号的聪明 。 那这个聪明的程度是什么决定的 ？ 就是算法 。 **赵丽娜** [4:24] 芯片 。 **庄明浩** [4:25] 对 ， 芯片是那个硬件承载那个软的 ， 芯片是那个硬的东西嘛 。 那芯片上面在跑一个程序嘛 ， 那个程序就是算法嘛 。 那算法会决定这个扫地机器人是否聪明 。 你像我们家原来买过上一代的扫地机器人， 就是进口的外国的 ，其实它很笨 ， 它也没有办法比如说记住你家的那个地图 。 **赵丽娜** [4:41] 对 ， 可能你在这个区域里面放一个大件 ， 它就 。 **庄明浩** [4:44] 它就到了 。 新一代的这一波的扫地机器人， 它是可以记住你家地图扫描 ， 它有它的 ， 你甚至可以限定一个房间不扫 ， 一个房间扫 ， 你可以去限定一个范围 。 就这些东西 ， 这些能力的提升 ， 理论上说是由泛 AI 能力或者泛算法能力带来的 。 那是可能更多的是跟上一代 AI 做比较强烈的对比的 。 就是在这一波 AI 之前 ，有上一代的 AI 的初创公司已经很热了 ， 比如说我们现在可能有些人知道 ， 比如商汤 、 匡视这种公司 ，他们现在能看到的东西 ， 比如我们现在用的 ， 比如小区内的摄像头 ， 可以识别人脸 ， 然后扫描信息的视觉的表达 。 然后你发现这个东西被限定在了视觉的人脸识别上 ，也就是说那个东西 ， 那个摄像头 ，以及它那个摄像头背后的算法跟这套东西 ， 它只能用来做面部识别 。 **赵丽娜** [5:32] 它不能解锁你的微信 。 **庄明浩** [5:33] 对 ， 比如说就像上一代 ， 比如 AlphaGo， 大家可能知道更多 ，AlphaGo 只会下围棋 ， 它不会下象棋 ， 当然可能象棋有另外一个什么东西 。 所以当时那个环境下， 我们叫 AI 1.0 年代 ， 它是要限定场景 、 封闭环境 ， 限定的东西比较多 。 但是今天我们叫通用大模型 ， 这一波探讨的叫通用大模型 。 **赵丽娜** [5:53] 其实就是通才 。 **庄明浩** [5:54] 通才 ， 就是它可能就是大部分东西它都知道 ， 然后它不需要那么限定具体的场景 。 所以这一波 AI 为什么比上一波 AI 的讨论跟关注更多 ，也是因为这个原因 。 **赵丽娜** [6:06] 因为它更开放了 ，有更多的讨论度和话题可以去 。 **庄明浩** [6:09] 因为原来你可能只能限制在一些固定的行业 、 固定的使用的场景里面 ， 那它当然会高效 ， 会很好 ， 大家也在用 ，但是它不是那个我们从小看科幻电影 、 看各种各样东西展现出的那样一个形象 。 但是这一波 AI 来的时候 ， 大家发现 ， 哦 ， 好像那个科幻电影里的东西来了 。 所以就通用是这一轮讨论当中一个很重要的关键词 。 通用可能就刚才跟君娴讲是开放环境 、 开放场景 ， 甚至是开放数据 。 **赵丽娜** [6:37] 是 ， 就跟我们今天聊天 ， 就刚刚我们录制之前 ， 我们有小聚一下， 简单的聊了一下， 我们也有聊很多不同领域上面 AI 可运用的场景和可能性 。 ### 投资与陪伴 **赵丽娜** [6:46] 那我再请问一下两位 ， 你们平时在讨论 AI 的时候 ， 你们聊的最多的一个话题是什么 ？ 就最近这一段时间 。 **庄明浩** [6:54] 因为我是做投资的 ， 就是可能讨论最多还是跟钱相关的这些事情 ， 无论是做投资本身 ， 还是因为 AI 这波浪潮带来的投资机会的变化 。 **赵丽娜** [7:03] 所以投资的话 ， 现在也可以去咨询 AI。 **庄明浩** [7:06] 当然可以 。 中国的那家做那个 DeepSeek 的公司的母公司 ，他们就是做量化交易嘛 。 量化交易说的直白一点 ， 就是用 AI 或者用机器人去炒股嘛 ， 就是它给这个机器人或者给这个程序 ， 比如限定了一些规则 ， 那这些规则当然是人设计的 ， 然后这些规则就在机器上跑 ， 然后这个机器去调用比如说股票的数据库 ， 实时的交易定价 ， 然后它根据你设 定好的规则帮你做交易 ， 那它就挣到钱了 ， 然后做出了 DeepSeek。 **赵丽娜** [7:33] 那它既然 ， 比如说它对于就是投资理财有它自己的理解 ，也有很深的思考 ， 那它锻炼 AI 的目的是什么 ？ 它为什么不自己去做决定呢 ？ **庄明浩** [7:43] 它锻炼 AI 的目的 ， 或者说这家公司是一个特例 ， 就是它是因为它要做这件事情 ， 它要做这个我们叫量化交易的事情 ， 基础的它需要买显卡 ， 它这些卡买多了 ， 然后建立了一个更大的数据中心 ， 它发现这个卡除了做交易之外， 闲着也是闲着 ， 我能不能做点别的事情 ， 无心插柳插出来了一个 DeepSeek。 **赵丽娜** [8:04] 可能它练出来了的这条线之后， 能够卖给我这种不太会理财投资的人， 然后我就靠它去咨询一下 。 君娴有尝试过吗 ？ 比如说去买股票或者是投资 ， 会去咨询一下 ？ **君娴** [8:15] 我现在买基金的话 ， 会咨询 DeepSeek 或者通义 。 **赵丽娜** [8:19] 那你会跟它聊什么 ？ **君娴** [8:20] 我会跟它聊 ， 比如说我想要参与到这个 AI 或者说低空经济的这个产业 ， 我有哪些基金能够购买 ， 可以选择 。 对 ，因为我不炒 ， 我没有炒股嘛 ， 我也没有开户 ， 所以我就只能通过就是买基金的这个方式来参与到这些我可能未来长期看好的一些行业 ， 风险也比较低一些 ， 就我会问它 ， 然后它会给我一些选择 ， 我就搜一搜看有哪些我能够买的 。 **赵丽娜** [8:44] 那明浩哥 ， 我想问一下， 那就是通过基金投资或者炒股的话 ， 它会有风险吗 ？ 我们怎么去规避这个风险呢 ？ 如果对普通人。 **庄明浩** [8:52] 首先所有的投资都是有风险的 ， 这是没办法 。 就它可能在这个阶段更多给你是一个辅助决策的 ， 或者说帮你 ， 像君娴这种情况 ， 它更像是一个信息搜集的助手 ， 它帮你做一些定制化的你需要的信息的整理兼加工 ， 所以最后的决策可能还是你来做 ，而不是它来做 。 那当然可能也是因为今天这个环境下，AI 的能力没有让人类信任到极端信任 ，因为这可能跟这一波 AI 模型里面一个比较大的问题叫幻觉相关 。 它会胡说八道 ， 你可以理解为 ， 就幻觉就是胡说八道 ， 就是它可能本来不知道这个问题 ，但它为了要给你结果 ， 它就编出来一段可能世界上完全没有的 。 **赵丽娜** [9:30] 那有点可怕 。 **庄明浩** [9:30] 信息 ， 所以那投资又跟钱相关 ， 所以在投资上大家还是要谨慎的 。 但是在一些你写个文章啊 ， 用一些造句 ， 或者用一些需要一些文采上的这些东西 ，在没有那么严肃认真的情况下 ，其实这个幻觉就还好 。 **赵丽娜** [9:44] 那 AI 适合找对象 ？ **庄明浩** [9:45] 就我们叫陪伴 ， 社交陪伴 。 **赵丽娜** [9:48] 这现在是不是也是一个 。 **庄明浩** [9:49] 是一个比较大的区块 ， 就是人类现在都很孤独嘛 ， 尤其在这个比如网络啊 、 经济各种各样环境下， 那现实世界找到一个比如说认可你 ，并且持续给你正面情绪价值回应的这样一个人 ，其实是 ，并且 72 小时在线 ，也不会累 ， 随叫随到 ， 这些条件加在一起太难了 。 **赵丽娜** [10:10] 它甚至还可以讨好你 。 **庄明浩** [10:12] 对 ， 你甚至可以给它限制 。 **赵丽娜** [10:13] 你可以让它去夸你 。 **庄明浩** [10:15] 甚至你像现在这个板块比较有名的几家公司 ， 做的更多的其实是二次元的 、 动漫里的什么样的形象 ， 这个形象是有它在原来那个世界观里的性格 、 表达方式 。 你本来你对它就有理解 ， 你对它的表达方式可能也比较喜欢 ， 然后它也跟你的不断的沟通联动过程中， 它也会知道你是一个什么样的人， 哪甚至可能比一个现实中的朋友而言 ， 对你的这个比如说心灵的陪伴的效果要更好 。 **君娴** [10:41] 是的 ， 我这次过年回去的时候 ， 发现我的舅舅 ，他就每天都跟豆包对话 ， 就是他已经把豆包当做了自己的朋友的存在 ，而且我问他为什么每天都跟豆包从早聊到晚 ，他真的是不间断的在聊 ， 然后他说在他的身边是没有人能够去跟他聊一些他感兴趣的 ， 比如说是股市 ， 或者说是诗词 ， 或者说是他喜欢的一些历史人物的一些东西 ，但是他跟豆包能够完 全进行丝滑的对话 ， 就是比他身边其他的一些家人跟朋友都更加懂得他的兴趣爱好 ，而且能够聊起来 。 **赵丽娜** [11:17] 他的体感会是觉得豆包跟他越聊越熟吗 ？ **君娴** [11:20] 倒不是越聊越熟 ，但是是你可以跟他就是从诗词歌赋聊到人生哲理 。 **庄明浩** [11:27] 他都接得住 。 **君娴** [11:28] 都接得住 ， 对 。 **赵丽娜** [11:29] 那应该是一种很奇妙的体验 。 **庄明浩** [11:31] 而且还有一点就是这个很现实的问题在于 ， 就是它的底层是文本 ，但还有一层叫语音 ，因为豆包的语音能力其实在国内这一波的 AI 大模型也是比较领先的 。 **赵丽娜** [11:41] 语音不就是文本生成的吗 ？ **庄明浩** [11:42] 但是它的读出来的 。 **赵丽娜** [11:43] 它有语气 。 **庄明浩** [11:44] 语气 、 起承转合 、 语调那个东西 ， 它已经过了我们叫恐怖谷效应 ， 就原来也有这种东西 ， 就这技术是一直都有的 ， 就是从语音生成 ，不是从文本生成语音 ，但是之前有很多的问题 ， 它很生硬 ， 它没有人类的那些气口啊 ， 但是现在生成语音已经非常非常自然 ， 所以你真的就跟一个 ， 你就拿起来就跟它讲 ， 你也不需要打字 ， 你就讲就好了 。 而且对于比如我们年纪大一辈的人而言 ， 打字可能也是一个 ，有些人可能是问题 。 **赵丽娜** [12:11] 门槛 。 **庄明浩** [12:12] 但是说话 ， 就你直接跟它说 ， 延时也很短 ， 很快就会给你一个答复 ，而且听起来也不会像广播一样那么生硬 。 **赵丽娜** [12:20] 我听你们这样聊下来 ， 我就会在想 ， 你说就未来如果 AI 足够厉害 ， 然后包括有人形机器人这样的存在 ， 那谁还会去跟人谈恋爱呢 ？ **庄明浩** [12:30] 那这个话题其实在无数的科幻电影跟科幻的影视剧里面都被演绎过 。 **赵丽娜** [12:37] 是的 。 **庄明浩** [12:37] 典型的像 《Her》，他们在追求的那种东西 ，但是那些电影到最后你就会发现大家在讨论都是人性最底层的需求到底是什么 ， 就是一个无限满足你 、 无限顺应你的东西真的是一个你需要的东西吗 ？ 你可能在初期确实会获得比较多的 ， 无论是正反馈还是豆瓣还是什么 ，但是我觉得人性是 ， 它是复杂的 ， 甚至它可能在上帝造人类的时候给人类埋了一些不会让人类走到那么极端的东西的种子 。 当人类意识到很多事情出现了这么极端情况下， 很多东西会双引号的觉醒 ， 会物极必反 ， 就跟今天我们面对短视频的侵占 ， 很多人会追求比如去看书或者听播客 ， 或者追求更长 、 更自己选择的东西 ， 就为什么 ， 它就是那些东西可能引发了一些逆反的东西出现了 。 ### AI与体育 **赵丽娜** [13:28] 在这个领域尝试这么久 ，有没有什么你们认为 AI 替代不了的 ， 或者是会最后一波被替代的 ？ **庄明浩** [13:36] 就是这可能跟今天我们话题相关 ， 就是我有个朋友做了一这样的统计 ， 我觉得他这个统计非常的科学 ，他统计是什么 ？ 他把比如他去把 BOSS 直聘上所有的岗位的那个招聘信息全部拉下来 ， 可能几万招聘岗位 ， 各种各样的 ， 什么岗位都有 ， 对吧 ？ 这个岗位里面就会有它岗位的描述跟这个岗位需要什么样的技能 ， 然后他把所有这些信息全部拉下来 ， 喂给 AI， 让 AI 去打分评价哪些岗位最不容易被你取代 ， 可能绝对替代不了不说 ，但是至少在这个阶段 ， 相对 AI 比较难替代的还是就是人类出生以来具备的那些东西 ， 比如你身体的机能 、 你的情感这些东西 ， 然后后天经验总结的这些 东西 ， 比如说写个文案啊 ， 做个 PPT 啊 ， 做个什么咨询啊 ， 讲个什么东西啊 ， 这些东西看上去非常容易被替代 ， 然后这些职业其实也在经历被 AI 取代的过程 。 翻译最典型 ， 这一波 AI 出来之后 ，因为上一代 AI 的时候就已经在不断的解决翻译的问题 ， 那这一波我们叫自然语言模型 ， 语言自然而然大家会想到翻译 ， 所以今天我们能够用到的在线的各种各样的翻译工具 ，其实它的准确度 、 它的可用性基本上已经是 ， 除非你是最严肃认真的什么学术会议的现场 ， 需要一个最最最没有太多问题的 ， 只 有那种最极端的塔尖的地方才需要 ， 除了那个之外，99% 的环境下 AI 的翻译已经 totally 非常厉害了 。 **赵丽娜** [15:05] 我现在就去把那个英语课的学费给退了 。 **君娴** [15:08] 你快退了吧 ？ 多久没上了 ？ **赵丽娜** [15:12] 我的老师已经放弃了 ， 我都不来找我了 。 **君娴** [15:17] 每一次就是我们俩交流关于 AI 进步的这个新闻 ， 丽娜的第一句就是 ：" 那我不用学英语了 ， 我还学英语干嘛呢 ？" **庄明浩** [15:25] 因为现在你像那个 ， 就 Google 有一个类似腾讯会议的软件嘛 ， 它的功能支持就是我们现场在开类似腾讯会议 ， 然后我直接说我的语言到你那 ， 就变成你能实时翻译 ， 就语音翻译 ， 就实时变成你需要的语言 。 **赵丽娜** [15:43] 那我们现在那么多公司要去做人形机器人， 然后包括就很多 ， 我前段时间才去那个外滩大会看了那个机器人的展 ， 然后我就发现大家对于机器人做任何的事情大家都非常感兴趣 ， 所以说大家感兴趣的点是为了保留人类最后一丝的尊严和骄傲吗 ？ **君娴** [15:59] 都是让机器人去做运动 ， 做体育项目 。 **赵丽娜** [16:02] 对 。 **庄明浩** [16:03] 刚才我们讲 ， 我们的刚才前面的问题就是老天 ， 我们叫造物主也好 ， 给了人类一副完美的这个身体的架构 ， 就在那至少从结果来看 ， 地球是由人类来统治的 ， 对吧 ？ 人类的这套肌肉的组织方式 、 骨骼 ， 然后包括身体的这套机能 ，是比所有的动物理论上说都双引号的完美 。 那到机器人这个年代的时候 ，其实在人形机器人之前 ， 很多的机器人， 尤其是偏工业的机器人， 它不是人形的 ， 比如机械手 、 机械狗 ， 它没有必要仿造一个人类的样子造一个东西 ， 它甚至可能效率是更低的 。 那为什么这一波人形变得重要 ？ 因为大家会发现 ， 人形如果是造物主认为最完美跟最合理的体系的话 ， 那理应机器应该走到这 。 可是现在问题在于机器走到这之后， 然后干嘛 ？ 出现了一个问题就是我拿它来干嘛 ？ 我造一个机械手可以去生产线上焊接汽车 ， 我造机器我可以背着东西去走路 ，但我造出来一个人形的机器人， 然后呢 ？ 它没有一个什么东西让它用起来 ， 那当没有什么东西用起来的时候 ， 大家会发现那能不能让它哪怕先展示一个什么能力 ？ **赵丽娜** [17:05] 我还有一个很感兴趣的点 ， 就是我这次看到这个机器人大会 ， 我就在想 ， 那 AI 能够运用到这个运动场景中， 除了人形机器人还有哪一些 ？ **庄明浩** [17:14] 其实这个跟我们刚才讲的一样 ， 就 AI 不是新出来的 ，AI 是一个已经几十年的技术方案了 ，其实它在过程中已经在不断影响这个行业了 。 那你像体育行业 ， 比如说最最最原始的 ， 比如体育的数据化的进程 、 信息化的进程 ，其实过程中 AI 也好 、 算法也好 ，也在不断的渗透 。 那上一个时代可能大家讨论比较多的是数据跟信息 ， 对吧 ？ 比如统计到所有运动员的生物机能的信息 ， 然后现场的表现数据 ， 然后给到教练辅助的决策 ， 对吧 ？ 然后甚至可能出现一些建议 ， 比如说什么排兵布阵 、 换人 、 什么时间点 、 用什么样的方式 ， 甚至比如说最极端的 ， 你像 NBA 过去几年讲最多叫魔球理论 ， 就是要么就在篮下， 要么就投三分 ，不要在中距离 。 就是它是通过算法跟大数据统计进来的嘛 ， 然后它为什么会给出建议 ， 它就有算法能力去算出来 ， 它会认为这种效率会更高 。 从现实情况来看 ，NBA 现在就是这样的 ， 要么就是篮下， 要么就是投三分 、 狂投三分 ， 尽量避免在中距离做跳投 。 可是你要知道 ，在古典 NBA， 你像乔丹那个年代 ， 乔丹最有名的就是换两跳投的中距离 ， 就是那个才是最牛逼的球星 、 最拿手的东西 。 可是今天已经变 ， 这个时代变了 ，但为什么会变 ，是由这个技术背后在推动的 。 就大家会认为这种方式确实分数会更高 ， 会更容易赢球 ， 那这是一个最简单的方式 。 那今天你会发现 ， 前两天可能美国一个次级橄榄球联盟的一支球队已经在他们可能无关痛痒的比赛里面 ， 让一个 AI 的 iPad 上的教练来实施现场的排兵布阵 。 因为橄榄球的这个情况可能跟比如跟足球 、 篮球不太一样 ， 就是橄榄球首先攻防是完全不同的队员 ， 然后回合切换是非常迅速的 。 如果我们用算法的角度来看的话 ， 它涉及的数据维度特别的多 ， 然后呢 ？ 这种决策要求的 ， 就相当于对橄榄球教练要求特别高 ， 就他脑子要算的特别快嘛 ， 然后他现在让 AI 来做所有的决定 ， 所有的决定 。 **赵丽娜** [19:03] 然后他可以把所有的比赛的数据 、 对手数据都输进去 ，他给你一个最好的排兵布阵的一个结果 。 **庄明浩** [19:09] 就是他认为最好的那个时间点的方式 。 **赵丽娜** [19:12] 那结果怎么样 ？ **庄明浩** [19:13] 结果当然是赢 ，但是这个结果本身到底有多少是因为这个 AI 教练的原因 ， 还是因为本来这个球队实力就很强 ，他怎么排都会赢 ， 这个中间的这个度你很难去区分 。 所以在这个时间点 ， 这件事情更像是一个 show， 是一个有点表演性质的存在 ，但至少这件事情的可行性已经达到了 ， 就是它的基础的环境跟技术条件已经是 ready 的 ， 后面的事情就变成了怎么优化 、 怎么变好 、 怎么让它渗透度变高的事情了 。 **赵丽娜** [19:41] 其实你刚刚说的这个东西 ， 我没有想到现在已经运用到了实际的比赛当中了 。 我前两天还在想 ， 我跟君娴在讨论说以后的这个 AI 教练真的是出现的话 ， 教练这个行业可能都会被替代 ， 到未来就可能会成为运动员不断的去满足 AI 教练他们所需要的身体机能的极限 。 **庄明浩** [19:58] 所以你看 ， 就是我们现在讨论的体育运动还是狭义的身体类体育运动 ， 那有另外一类运动叫脑力运动嘛 ， 那你看围棋已经是这样了 ， 就是围棋世界当 AlphaGo 出现之后， 围棋的所有比赛 ， 所有的世界最顶级的选手的唯一的工作或者唯一的目标变成谁最像 AlphaGo，他把那个最优解的路径做出来了 。 那你想赢得所有人， 你就最像他 ， 你就会赢得所有人， 谁最像他 ， 谁就会比别人更厉害 ， 就是他收敛到了唯一解上 。 **赵丽娜** [20:30] 这个我不知道对于一个运动员 、 运动行业来说是件好事还是不是 。 **庄明浩** [20:34] 你像前两天柯洁就是采访 ，他也觉得 ， 我觉得他是内心非常悲观这件事 ，但没办法 ， 就是在这个规则体系下， 然后算法的加入之后 ，在这个有限的数字的棋盘的这些解的情况下， 这个东西就会这样 。其实运动行业 ， 我就拿足球举例 ， 我们足球精彩性它就在于不确定性 ， 包括就是我们今天有聊到裁判那些误判 ， 然后一些争议 ， 对 ， 还有每个运动员他们其实 每个人的就是竞技状态 ， 每一天都是不一样的 ， 还有教练的临场的指挥 。 但是这些东西未来如果 AI 进入了之后 ，其实就是有一个你刚刚说的这个 ， 如果有一个正确答案 、 最优解 ， 那所有的运动队大家都是在用这个最优解的运动方案 ， 那其实就是他们所拥有的最高技能的运动员就代表了他们最高竞技状态 。 而且这个事情可能我觉得 AI 只是这件事情因素的一种 ， 比如我看英超比较多 ， 你会发现就是英超代表这种趋势是说 ， 英超今天这个时间点的前场球员的那个模型越来越像 ， 所有的基础的素质要到一定线之后才能再做别的事情 ， 那个基础线就导致了比如你的速度 、 你的灵活 、 你的传 、 切 ， 就各种你要到基础线 ， 那个基础线已经高 到可能要到 80 分 ， 你看所有的球员不是可以画那个像六边形那样一个东西吗 ？ 它现在就变成了一个越来越趋同的一个状态 。 **赵丽娜** [21:54] 优秀的运动员这些出身的素质都差不多 。 **庄明浩** [21:57] 差不多 ， 就身高 、 体重 ， 然后体脂率 ， 然后刚才那些东西越来越像 。 **君娴** [22:02] 对 ，其实我觉得 AI 的出现 ， 包括它对很多岗位跟项目的一些替代 ， 确实能够让很多人去追寻一个终极问题 ， 人的意义到底是什么 。 **赵丽娜** [22:13] 是的 ， 我觉得这种还是挺开放的 ，也没有一个正确的答案 。 **君娴** [22:17] 对 ，其实我还挺好奇 ， 就是 AI 在体育或者是运动这个领域 ， 它实际结合的一些产品也好 ， 或者场景也好 ， 还有什么 ， 比如说除了像机器人的这些比赛 ， 然后包括数据统计跟这种教练这样子的一个职责之外， 还有哪些 ？ 因为我觉得现在很多体育类型的公司 、 产品也都在讲 AI。 **庄明浩** [22:38] 设计是现在是最直接的嘛 ， 你像现在这一波的装备的设计 ， 基本上全部是 AI 参与非常深 。 **赵丽娜** [22:44] 你是说就是运动装备 ？ **庄明浩** [22:46] 运动装备 ， 专业装备跟泛装备都是 ， 鞋就不用讲了 ， 鞋早就是了 ， 原来的鞋的科技术点在材料上了 ， 就更多是点在材料上了 ， 今天更多点在设计上， 设计上就包括结构设计 、 人体工程学 、 人才工程学 ， 然后很多数据的东西 ， 然后算法在参与其中 。AI 其实我们刚才讲 AI 的这个发展 ，AI 这一波发展里面有一个大的板块叫 AI for Science， 就是 AI 去解决 科学问题 ， 这里面最最直接就是比如说让 AI 去模仿那个蛋白质生成的过程 ， 去做药 。 **赵丽娜** [23:15] 让运动员怎么样去消除乳酸 ， 或者是能够增加性 。 **庄明浩** [23:18] 那只是一个场景 ， 药是有很多 ， 就是 AI for Science 里面生物科学是一个很大的板块 ，因为人类去模仿比如蛋白质也好 ， 什么样的生成 、 什么样激素的生成也好 ， 它只能是一个线性跟 ，因为你的实验环境 、 你的现实的很多东西就是没有办法达到现实 ， 就是人类的那个样 。 但是今天 AI 出现之后， 这个事情的可能性变得无限可能 。 **赵丽娜** [23:42] 我能理解的意思就是说 ， 现在兴奋剂管控中心 ，他们是对于现在数据库里面有的一些东西 ，但是我们其实可以通过 AI 在生成更多数据库以外的东西 。 **庄明浩** [23:52] 因为它的数据一定是 ， 它相对于无限可能的外面的可能性而言 ， 它已有的那个数据的量级一定是小到几乎可以忽略不计的 。其实对于像机器人跟 AI 的这种伦理规则的管理也出现 ，其实也出现在体育运动里面 。 **赵丽娜** [24:08] 不仅是体育运动里面 。 **庄明浩** [24:09] 对 ，不仅是运动里面 。 **赵丽娜** [24:10] 对 ，也是科技的发展 ， 它需要去推动一个比如说像奥林匹克精神或者是 。 **君娴** [24:16] 制度跟规范的建立 。 **赵丽娜** [24:17] 对 ， 包括我们刚刚也有聊到 ， 就是可能随着科技的发展以后的奥运会成为了科技展 、 科技奥运会 ， 那就是作为就是奥组委的官方 ，他们如何去界定哪一些东西是可以用的 。 **庄明浩** [24:28] 放进来 。 **赵丽娜** [24:29] 对 ， 哪一些东西是不能用的 ，而且包括他们自己的一个就是数据的信息库 ， 你从药物开发方面或者兴奋剂的那个数据库 ，他们也需要有很大 ，他们可能也要用 AI 来去进行反兴奋剂的筛查 。 **庄明浩** [24:41] 是啊 。 **君娴** [24:42] 感觉以后会出台一个就是奥林匹克兴奋剂 ， 奥林匹克 AI 使用规则 、AI 条例 、AI 道德伦理条例 ， 就跟那个机器人的三规则一样 。 **庄明浩** [24:52] 我觉得太难 ， 就这些命题 ， 本质上来讲真的太难了 ， 就是人类第一没有面对过 ， 我们可能只能在一些科幻小说跟一些科幻作家的想象中曾经谈过一些逻辑 ， 可是当真的这个东西来到你面前的时候 ， 你一定要去做 ， 像我们讲要画边界 ， 要讲清楚规则 。 **赵丽娜** [25:11] 对 ， 一定要 。 **庄明浩** [25:11] 那那个东西怎么画呢 ？ 是画这左还是右还是 ， 就是这个东西我觉得太复杂了 。 **赵丽娜** [25:16] 我觉得也得尝试 ， 你必须得去画 ， 你如果不画的话 ， 它其实对于有一些国家 ， 对于运动的公平性 ， 它就是存在 。 **庄明浩** [25:23] 就失去了 。 **赵丽娜** [25:23] 对 ， 就失去了 。 可能我心里想的是 ， 未来你可能就是奥林匹克运动会 ， 它代表的是纯洁体育 ， 它这个纯洁体育里面包含着兴奋剂和 AI 带来的科技 ， 然后另外一边就可能就是存在于完全放开的一个状态 ， 你无论是用于机器人也好 ， 或者是人也好 ， 大家全放开 ， 大家进行这样的一个比赛 。 **庄明浩** [25:44] 所以你看其实大家经常讲 AI 去做对比的时候 ， 我经常用另外一个比喻叫 F1，F1 赛车 。F1 赛车就是体育 ， 就是它用了几乎所有的科技的 。 **君娴** [25:54] 人机大战 ， 经典人机大战 。 **庄明浩** [25:57] 对 ， 那个科技的极限在那里 ， 然后那就变成了当一个车手驾驭着这个世界上最快的陆地引擎的时候 ， 人类的价值到底是什么 。 **赵丽娜** [26:06] 是的 ， 可能以后连工作人员 ， 像那些换轮胎的 ， 然后包括一些技术人员全部都是 AI 替代 ， 它绝对会比人的极限要高很多 。 **庄明浩** [26:14] 所以你会发现在整个我们看 F1 的整个运转过程中， 车队 ， 然后比赛过程中， 然后那些数据 ， 然后系统 、 天气 ， 对吧 ？F1 天气是可以做到以分钟为单位去做预测的 ，因为几分钟之内就是一圈 ， 你就要去定你的轮胎策略 ， 然后要不要下雨 ，是风 ，是阵雨 ，是雷雨 ，是大雨还是怎么 ， 所有这些东西你一听 ， 它已经完全就是科技去做引导的 。 那在这么复杂跟科技渗透度这么高的一个环境跟体系当中， 那个车手 ， 那个最最最原始的那个人 ，他的价值到底是什么 ？ **君娴** [26:47] 是的 ， 突然我想到了那个 F1 里面电影布拉德皮特的那个角色 ， 实际上他是作为一个车手的角色在反抗数据的分析跟策略 ， 就是充分发挥了一个车手的主动性 。 **庄明浩** [26:59] 但是那个是一种我们叫古典审美的演绎 。 **赵丽娜** [27:05] 这也是竞技体育的魅力 。 **庄明浩** [27:07] 对 。 **君娴** [27:07] 对 ， 可能也是这个电影为什么能够打动人的魅力 。 **庄明浩** [27:10] 对 ， 就是 。 **君娴** [27:10] 如果在这个里面就是纯粹是靠车队的配合跟技术的这个判断 ，但是作为车手本身他没有做出任何的决策的话 ， 那可能这个电影也不会得到那么多人的喜爱了 。 我觉得人是能够在这种人发挥主动性的环境里面找到共鸣的 。 **赵丽娜** [27:25] 是的 ， 就像你看一场比赛 ， 你明明知道这个人， 你在看的时候就知道他一定是拿冠军的 ， 那我们看这个运动比赛的意义又在哪里 ？ 所以这个东西是运动的本身最纯粹的东西 。 我还是很希望就是无论是 AI 的介入也好 ， 还是科技的介入也好 ， 我们能够保持住运动最美好的那一个点 。 **庄明浩** [27:44] 我觉得人类在经历那个你要一个东西 ， 那好 ， 我给你 ， 我给你到极致 。 然后人类的人性里面我还是偏乐观的 ， 就是它底层里一定有些东西会把这个东西当它到了极致的时候会往回拉 。 就人性已经经历过很多次这种挑战跟考验了 ，但是过程中确实肉眼看着它走到一些比较极端的状态里 。 **赵丽娜** [28:07] 我觉得我的悲观可能是来自于因为我是运动员本身 ， 我是觉得现在的很多的东西不是由运动员自己能够决定的 ， 可能更多的是比如说你像投资或者是从技术端他们去做决定 。 你作为运动员来说 ， 我们要去发声 、 去挣扎 ， 希望自己不要那么容易的就被就是失去公平性 ， 然后就是被机器替代 。 **君娴** [28:29] 其实这样说我突然间觉得 ， 就是开放策略跟开放环境的体育比赛里面 ，其实相对这个比赛里面的运动员跟这项运动的长久性会更好 ，因为它比较难被这种就是 AI 的一种这个策略来完全取代 ，因为除了这个策略之外， 跟数据分析之外， 它有很多的变量 ， 比如说足球 ， 它肯定我觉得长远来看还是会有越来越好的发展 ，因为毕竟场上是每个队是一个人， 它的变量跟变数特别的大 。 那这个其实还是有这个体育竞技它的这个魅力之所在 ，但如果说是这种单一策略或者人少的这种项目的话 ， 还真是有可能在某一个节点上 。 **庄明浩** [29:08] 突然间就突破了 。 **君娴** [29:09] 对 ， 突然间这个 AI 机器人就已经完全就突破了 ， 然后让人类对于这些这个项目的观看没有了兴趣 。 我觉得是很有可能发生的 。 **赵丽娜** [29:18] 真的很有可能突破了就会没有兴趣了 。 **君娴** [29:20] 对 。 ### 超越边界 **庄明浩** [29:20] 那你看很简单 ， 围棋现在不就是什么呢 ？ 那 AlphaGo 真的真正意义上打败柯洁跟李世石是 2017 年还是 2016 年， 已经过去快 10 年的时间 。 我想问问题是说 ， 比如说你去问柯洁跟李世石 ， 你们知道 AlphaGo 现在的能力到哪了吗 ？ 他没法回答 ，他都不知道 。 就是他过了那个点之后， 后面的事情人类就不知道了 。 就是比如说如果秒分是 100 分 ，他可能最开始出来是 60 分 ， 然后追就是追到 100 分 ，他超过你了 ，他现在可能已经 1 万分甚至 1 亿分了 ， 那人类还在追求 100 分的过程中， 那 1 万分跟 1 亿分对我们来讲似乎没有区别了 。 **赵丽娜** [29:57] 是 ， 就跟人赚不到认知以外的钱 。 **庄明浩** [29:59] 对 ， 就跟是啊 ， 那你怎么去评价他的演进跟变好呢 ？ **赵丽娜** [30:02] 但是竞技体育的还有一个魅力就是在于我们人会努力的把自己的 100 分变成 101 分 、102 分 。 **庄明浩** [30:08] 就这样上调 。 **赵丽娜** [30:09] 就我们人， 我觉得从某一些层面来说也就是发展的慢一点的 AI 也是会突破自己的上限的 。 **庄明浩** [30:15] 是啊 ， 那所以那就大家还是会关注 ， 还是看 ， 还是要去寻这个过程 ， 然后让自己符合这样的规则 ， 成长 、 变强 ， 还是享受这个过程的 。 **赵丽娜** [30:24] 当人类去追赶 AI 会不会突破那个羞耻感 ， 会不会突破那个 。 **君娴** [30:30] 这个算是 AI 的基点吗 ？ **庄明浩** [30:31] 或者说叫某一项东西的临界值 ， 就人类的临界值 。 但是现在问题在于其实 AI 这波的门径发展的能力 ， 大家早期去评估的时候还可以通过一些普通人的方式去评估 ， 可是当今天 AI 的模型的能力已经进化到 ， 比如它的智商已经超过了可能 140、150， 它对几乎任何一个专业性的问题的能力已经超过这个领域的博士 ， 那就面临 AlphaGo 一样的问题 。 我们怎么去衡量 ？ 如果我们以一个就是人类是这个主视角的或者第一人称的角度去看这件事情 ， 我们造出来 AI 让它变得更好 、 更强 ， 可是现在问题在于更好 、 更强的标准 ， 什么叫更好 、 更强 ， 都出现了问题 。 那下一步我们往哪走呢 ？ **君娴** [31:12] 是 ， 这是 AI 的未来 ， 人类的未来 。 **庄明浩** [31:16] 所以极端悲观主义者会认为人类不过是 AI 的 token， 就是人类就 AI 发展过程中的一种养料 ， 就是超过就走了 ， 就是它不会离你了 。 **赵丽娜** [31:26] 一定要比吗 ？ 真的要比吗 ？ 为什么一定要比呢 ？ 我会觉得如果机器人超过了我 ， 我会有两层感情 ， 我会觉得机器人如果有一天真的超过了我的话 ， 那我还要不要踢球 ？ 然后另外一方面就是我为什么要跟一个机器人比呢 ？ 我们要比的是人， 我们要比的是自己 。 **庄明浩** [31:43] 所以你看我们抛开这个角度 ， 我们再看另外一个更细致的角度 ， 比如音乐 ， 就是 AI 音乐其实做第二期就是我跟池老师跟池明老师聊 AI 音乐这个问题 ， 就是说今天 AI 音乐的能力单纯在制作出来一首符合你要求并且听起来旋律没有什么问题 ， 就这个任务上已经几乎没有什么可挑剔的地方了 。 你任何的要求 ， 任何多么变态的规则 ， 就多么难搞的一个甲方 ，在这件事上都可以得到还不错的答案跟结果 。 **赵丽娜** [32:14] 你问它数据足够多吗 ？ **庄明浩** [32:15] 对 ，因为它都是 。 **赵丽娜** [32:17] 它都是大家想要的 。 **庄明浩** [32:17] 而且本质上音乐可能也是一个数字游戏 ， 对吧 ？ 音符 、 音阶 、 音调 ， 就是可能也是个有限解的数字游戏 。 确实 ， 如果今天比如我是个什么电影需要个插曲 ， 广告需要个插曲 ， 或者一个什么东西需要一个商业化的什么东西 ， 那确实这件事情已经 OK 了 。 但是在那个极端的艺术追求的那个角度而言 ， 人类还是会说我为什么要去听那样的一个东西 。 **赵丽娜** [32:40] 如果听到后面大家喜欢的东西一定都是一样的了 ， 最后所有东西都 ， 这就跟短剧一样 。 **庄明浩** [32:46] 对啊 ，是啊 。 短剧 、 短视频的就是对人性的这个多巴胺的刺激 ， 然后多长 ， 比如说短剧可能是 3 秒 、5 秒 、7 秒 、21 秒 ， 就是它有一套那个东西 ， 对吧 ？ 你想它已经研究细致到这个程度情况下， 极致的状态的刺激也就是这个样子 。 **赵丽娜** [33:03] 对 ， 没有任何东西可以突破了 。 **庄明浩** [33:06] 对啊 ， 那然后呢 ？ 我还是观点 ， 人在看多之后他会觉得那个东西不太对 ，他要去找另外一些东西去弥补这个东西刺激 、 过量带来的那个东西 。 **赵丽娜** [33:16] 然后就那这只是一部分 。 **庄明浩** [33:17] 对 ， 一部分 。 **赵丽娜** [33:17] 可能会有一部分 。 **庄明浩** [33:18] 很多人就是没进去 。 对 ， 就他就留在里面了 。 **赵丽娜** [33:20] 对 ， 这不就网络鸦片了吗 ？ 少看 。 **庄明浩** [33:24] 你要知道当年我们 ， 你像当年我们上学的时候 ， 你像电子游戏大家叫电子海洛因嘛 ， 逻辑上是一样的嘛 ， 只不过今天技术手段变了一个新的东西而已嘛 。 当然就是每个人会有自己看这件问题的角度跟那个天平摆的位置 ， 对吧 ？ 不太一样 ，有些激进 ，有些保守 ，有些悲观 ，有些乐观 ，但是技术本身它是没有 ， 或者说叫技术无罪论吧 ， 就很多人认为技术本身是不应该被带有这样的表现 。 但是问题在于今天的这个技术已经它叫 AI 了 ， 它叫神经网络了 ， 神经网络是形容人的脑子的 ， 它已经叫这个名字时候就代表这个事情不是一个简单的纯工程跟技术上的问题了 ， 它的问题变得超级的复杂跟超级的难以解决 。 你庆幸的是人类已经在解决这些问题了 ，但担心的就变成了这些问题好难解决 。 **赵丽娜** [34:13] 这不是我们能担心的 ，但总归会解决的 。 **君娴** [34:16] 就是换一个乐观的角度 ， 我觉得我们可以了 。 太悲观了 ， 现在感觉整体的这个氛围 。 **赵丽娜** [34:22] 还好 ， 还好 。 突然间又想到一个 AI 在体育领域里面能够很快就取代的一个行业 。 我最近刚听了那个日谈 ， 然后那个他邀请了那个詹俊 。 我经常被詹俊老师 ， 比如说现场的一些人脸识别技术 ， 然后包括他的一些解说 ，以及他对于这个球员的了解程度 ， 这些东西都是 AI 非常好替代的 。 **庄明浩** [34:41] 是啊 ， 当然 。 **君娴** [34:42] 其实詹俊老师的这个语音已经在这个 FIFA 的游戏里面被充分运用了 。 **赵丽娜** [34:48] 对啊 ， 这就 。 **君娴** [34:48] 就实际上那个也是 AI 处理的 ， 都一样的 。 **庄明浩** [34:51] 数据 ， 然后现实的时长反馈 ， 当时当下的图像识别 ， 我们还是把这个事情拆成一步一步的解决的块来看 ， 所有这些块看上去都没有什么技术难度了 。 **君娴** [35:02] 是的 ，而且像比如说贺伟老师的解说经常会伴随着一些古诗词跟一些很升华总结出现 ，其实这些 AI 要比人更擅长 。 **赵丽娜** [35:11] 詹俊包括就是一些解说员 ，他们最后最宝贵的资产将是他们自己的声音和他们的 IQ。 **庄明浩** [35:18] 其实声音也卖掉了 ， 声音也卖掉了呀 。 你高航的导航里不是有各种各样的人的声音了吗 ？ **赵丽娜** [35:23] 但是他们运用在不同的场景 ， 版权费这应该是不一样的 。 **君娴** [35:25] 所以其实生对了时代还是很重要的 ，他们生在了一个 AI 还没有那么发达的一个时代 ， 能够留下专属于自己的一些标签跟印记在那儿 ， 未来还有机会能够在 AI 的这个推动下做商业化 。 但如果是年轻的一波解说 ， 那可能还真的是将面对着没有工作可以解说的情况 。 **庄明浩** [35:45] 其实年轻这一代解说 ， 你看抖音上那几个比较 ， 包括这些平台上那一波年轻解说 ， 就跟刚才我们讲球员是一样的 ，他能站在前面的前面那个基础分 ， 各项的基础分就至少要到 80 分才有可能出来 ， 要不然他就他连那个水平线都没有到 ，他就埋在下面了 。 **赵丽娜** [36:01] 对的 ， 对的一定是有那个突破那根大众线往上走的 。 就是詹俊老师在我的视角里 ，他不是人工智能 ，他是人脑智能 ，他已经在这个领域已经突破了无数次他自己的极限了 ， 所以他才能够做到现在这样 。他在我他这个时代我觉得也是人工智能般的存在 。 **庄明浩** [36:18] 对对对 。 **君娴** [36:19] 所以你们觉得就是在体育领域还有什么岗位是随着 AI 的发展会被取代的吗 ？ **赵丽娜** [36:24] 其实我觉得康复师还是很快被取代的 。 **庄明浩** [36:27] 除了运动员之外的环节可能或多或少会被比较容易的 ，也不是取代吧 ， 就是渗透率会被提升 。 **赵丽娜** [36:33] 裁判 。 **庄明浩** [36:34] 但裁判这个事情又变得更复杂 ， 裁判的误判本身来讲 ， 大家会认为是构成体育比赛的很重要的艺术成分之一 。 如果所有事情都是百分之百的绝对理性跟绝对正确 ， 那似乎这东西就被抹杀掉了 。 那到底是好是坏 ， 就跟鹰眼为什么理论上说是一个好的东西 ，但是它的推广的实施并不是如大家所想的所有人都会迅速的接受 ，也是一样的 ， 对吧 ？ 鹰眼那应该都用啊 ， 为什么不用 ？ **赵丽娜** [37:02] 那我们在就是 AI 运用到各个生活各个场景中间去 ， 我们就拿运动这个领域来说的话 ， 我们作为运动员本身如怎么去保护自己的数据 ？ **庄明浩** [37:12] 对 ， 这很难 ， 我觉得今天这个环境下太难了 。 **君娴** [37:14] 数据都是公开透明的 。 **庄明浩** [37:15] 对啊 ， 你身高 、 体重 。 **赵丽娜** [37:17] 这些都是暴露在外的 ， 我觉得这些都是已知的 ， 我们可控的 。 那我们的生物数据谁来保护 ？ 未来假设就是说所有的数据监测 ，他们能够监测到我们自己的生物数据 ， 那以后在生物领域我们完全可以制造另外一个科比 ， 另外一个乔丹 ， 就是复刻一模一样的人。 **庄明浩** [37:35] 逻辑上是啊 。 **赵丽娜** [37:35] 对啊 。 **庄明浩** [37:36] 逻辑上是啊 ， 那没办法呀 。 你很简单 ， 这都不需要用 AI。 你看所有的 ， 比如说我们踢那个实况或者 FIFA， 实况跟 FIFA 的演进就是这件事情的代表 。 你想我们当年我们踢的时候踢实况 3，98 年， 每一个球员的那个数值的维度 6 像还是 7 像 ， 今天 FIFA 一个数值可能一个球员的数值可能有 60 像 ， 对吧 ？ 然后大家去捏嘛 ，不是捏各种各样的球员 ， 那你说那些数据哪来的呀 ？ **赵丽娜** [38:06] 大数据嘛 。 **庄明浩** [38:08] 对啊 ， 那就是那他为什么做得真呢 ？ 因为那些数据就跟现实球员那个球员 ， 比如说梅西 ， 常规的那些数据早就已经是通用 ， 那比如说一些更细微的数据 ， 那你想那除了那个常规的身高 、 体重 、 传球 、 什么射门那几项之外， 那剩下那几十项数据是哪来的 ？ 怎么去设计这些数据 ， 怎么去不断的演进 ， 每一年为什么要更新 ， 它为什么每年要出新版 ，因为每年这球员数据在变呀 。 **赵丽娜** [38:32] 对 ， 包括战术打法什么都在变 。 **庄明浩** [38:35] 之前大家讲 AI 的时候 ， 游戏领域 AI， 人家这一波做体育游戏的人早就在用 AI 了 ， 只不过那你想 ， 如果我们在玩 FIFA 或实况 ， 你在控制你 ， 那你的队友的跑位是怎么设计出来的 ？ 你的敌人的跑位是怎么设计出来的 ？ 你为什么这脚球出去之后这个速度到这儿门将是守不住的 ？ 这个东西是怎么算出来的 ？ 那个也是 AI 呀 。 **君娴** [38:56] 我觉得其实可能运动员本身对于 AI 的这个看法可能更多还是未来把它当做一个工具 ， 就是如何通过比如说数据的这种贡献跟交换 ， 然后能够提升自己的各个方面的一个表现 。 **赵丽娜** [39:09] 对 ， 然后能让自己进步的速度更快一点 。 我举个例子 ，其实我从小接触到的训练方式都是我们练同一个跑位或者练同一个套路成千上万遍 ， 然后让这个肌肉形成记忆 。 但是随着 AI 的介入 ， 可能我们会有一个正确答案先输到我们的脑子里 ， 我们带着问题和答案去练 ， 可能会节约我们运动员更多的时间 ， 然后节约了我们的时间之后， 我们就可以用这个时间去接触别的不同的领域 。 **君娴** [39:33] 而且还能给你们每一个人都更定制化的一个方案 ，不然其实传统的都是比如说是一两个教练来去教你们整个队伍 ， 那他其实作为人来说他的观察跟分析是有局限的 。 但如果说是 AI 的话 ，其实相当于你们每个人都有一个定制的一个贴身教练来分析你们各个方面的一个数据跟提出建议 。 **庄明浩** [39:55] 其实现在这件事情我们都不需要用那么严肃认真 ， 就比如说很多女孩子减肥 ， 她要算那个每天那个卡路里 ， 那当然现在已经有很多工具来做这个 ， 那这些工具的能力提升来自于哪呢 ？ 原来你需要自己写 ， 你要自己什么拿那个盘子称 ， 然后你要去查什么东西是 ， 现在你不需要你拍一下就好了呀 。 你拍一下然后计算机图像识别 ， 你都不需要去算 ， 它直接帮你算好 ， 这不就是 AI 的能力吗 ？ **赵丽娜** [40:22] 好 ， 换下一个话题 ， 太沉重了 。 **庄明浩** [40:24] 不沉重 ，不沉重 ， 这人类便利了嘛 ， 便利了呀 。 **君娴** [40:27] 我突然想到前几天不是只在我们播客的工作群里面发了一个让我们去看那个支付宝的数据授权吗 ？ 然后呢 ， 就说看完会吓一跳 ， 发现自己有那么多的数据授权给了无数的这些应用 。 对 ，但是换个角度来说 ， 就是人生活的便利性也是从交换这种隐私跟数据开始的 。 **赵丽娜** [40:45] 对 ， 我是在上一期播客里面跟阿晨有在聊 ， 就是其实我们公众人物大家也都是在出卖自己的隐私 ， 然后来获得一些流量 ， 协作交换 。其实我这两年退役之后， 我不是一直都在做足球普及嘛 ， 然后我们在做足球普及的过程中， 我就发现我们推广的不是足球 ， 我们其实希望更多大山的孩子能够通过足球这个项目走出来 。 ### 公益与成长 **赵丽娜** [41:05] 走出来之后， 就是希望足球产业能够变得更大 ， 未来他们还能够投入到足球产业 ， 能够找到自己的一份工作 ， 离开那个大山 。 随着现在 AI 的介入之后啊 ， 我就会发现未来可能大山里的这些孩子们 ，他们的机会就更少了 ， 就更难走出这个大山了 。 **庄明浩** [41:22] 这个问题就更沉重了 ， 甚至大家会认为这一波的 AI 的科技的战争可能只有中美两国之间的事情 ， 甚至是中美两国最最最顶尖的那一撮人之间的事情 。 所以出现的这个我们叫智力的双引号的资本或者双引号的资源 ， 然后被控制或者被小的东西封在一个地方 ， 然后这件事情可能它的影响不仅局限在比如说我们的山里男 ，他可能局限在更广泛范围内的一些比如贫困的国家 ，他都会被这件事情所影响 。 就我们这些做投资的人特别容易讲的理由是说 ，因为这件事情做起来的投入的成本太高 ， 高到这个数字超过历史的很多历史记录 。 既然这个事情还是我还是那个观点 ， 它走到这么极端 ， 它必然会有一个反方的力量把它拉回来 。 这个反方力量叫什么 ？ 叫开源 。在这个领域其实过去这一年多开源发展很快 ， 就相当于你像原来我们用 OpenAI 的叫 ChatGPT，GPT 是一个封闭的技术 ， 我们不知道其中的技术细节 ， 我们不知道它怎么训练出来 ， 我们不知道它为什么会这么强 。 但是今天以中国为代表这波 AI 模型公司用开源的方式 ， 就是我把所有的秘密全部公开出来 ， 谁想用就用 ， 谁想拿去自己复制一个就复制一个 ， 我连训练方法都告诉你 ， 我不仅仅把这个东西告诉你 ， 我连我怎么训练这个东西的 ， 我的内部的主架构是怎么样的 ， 数据结构是怎么样的 ， 我的卡的搭建方式怎么样的 ， 全部告诉你 。 **赵丽娜** [42:43] 绝对外卷 。 **庄明浩** [42:44] 绝对的就是放开 ， 开源到极致 。DeepSeek 就典型 ， 所以 DeepSeek 之前为什么影响那么大 ， 就是因为它除了开源那个模型本身之外， 它把它的训练方法也开源了 。 你只要有一定的 ，不需要那么高的门槛 ， 你只要想让它复制 ， 想用你做一个 ，不难 。 所以就会另外一些力量把它拉回来 。 **赵丽娜** [43:02] 我作为一个去推广足球 ， 就拿我们这个项目来说 ，其实我们在做的这个项目 ， 我更多的是希望能够解决就是偏远地区那些孩子们的就是未来的一些生存问题 ， 就业问题嘛 。其实这已经突破了足球本身 ， 从足球出发 ，但是它其实已经远远不仅仅是足球了 。 你刚刚说的是很多在一二线城市 ， 我们大家不断的去聊 AI， 用 AI， 然后到达了极致之后， 我们还能够返回到人性的抉择 。 但是在二三线城市或者在一些偏远地区的地方 ， 我觉得未来是不是可能会存在 ，他们可能中间会有一段真空 ，但是我们去做公益的这些人去帮他们做决定 ， 我们应该要推广的不是足球本身 ，而是告诉孩子们踢足球本身是一件很快乐的事情 ， 我们追求快乐的本身 ， 这个东西成为了他们的动力 ， 成为了他们走出大山的动力 。 **庄明浩** [43:49] 就跟我们刚才讲过很多次 ， 就是人性到底在追求什么 ， 那个命题 ， 那个命题可能不涉及技术 ，不涉及方案 。 **赵丽娜** [43:55] 对 ， 那个是 AI 替代不了的东西 ， 就是人性嘛 。 **庄明浩** [43:58] 就是在追求什么嘛 。 **赵丽娜** [44:00] 对 ， 所以我是觉得我们应该更要做的是 ， 我们与其去担忧他们的就业问题 ， 我们应该要更多的去跟那些偏远地区的孩子们去说人性的可贵 ， 一些比较值得我们去推广 ， 然后去影响他们的一些特质 ， 让他们根深蒂固的植入 。 只有我们重复的次数够多了 ， 才能够战胜他们现在通过手机互联网获取到的那些垃圾的信息 。 **君娴** [44:23] 我觉得从积极的一面来说的话 ，其实就是 AI 的发展反而因为它是取代更多取代脑力的劳动 ，其实这个的发展会不会反而有机会能够给四五线城市的这一些孩子们未来更多的机会 ，因为本身这个信息的鸿沟其实如有 AI 的这个介入已经会越来越小了 ， 包括其实现在这些软件它都是免费的 ，而且大家都是可得的 ， 包括移动互联网 。 那反而比如说像这些偏远地区的孩子 ， 如果他们有一个好的身体跟体魄 ， 那他们可能在体力的这个层面上面未来有可能能有更大的一些机会 。 **庄明浩** [44:58] 所以这个命题变成了另外一种就选择 ， 你像我们去年狂喜的时候 ， 我跟那个帕乱 ， 然后 G13 就是果壳的创始人， 然后晚点的曼奇 ， 我们有一场论坛也是聊这个话题 。 你要知道所有聊 AI 的话题最后不可避免都会聊到这儿 ， 我们叫偏虚的讨论 ，而不是那个偏什么行业啊什么发展 ， 就是大家一定会聊到这儿 ， 无论你的议题是什么 ， 一定都会聊到这个地方 。 然后这个帕乱就说他会给 ，因为帕乱出生在江苏下面的一个什么平贡县里 ，他会说他会给他什么小叔家的小孩子的建议是说就接手他家小叔家那个什么陶瓷的手艺 。 **赵丽娜** [45:32] 对 ，但怎么样让那个孩子现在认为 。 **庄明浩** [45:35] 有干预并且乐于做这件事情其实就是挑战了 。 **赵丽娜** [45:38] 对 。 **庄明浩** [45:38] 就让阿晨回去接手他家店也是一样的 。 **赵丽娜** [45:41] 阿晨 ， 我觉得阿晨会愿意吧 ， 可能那对他来说是世外桃源吧 。 **君娴** [45:47] 是 ，其实这个点我感觉就我最近也在想 ， 就关于 AI 想的这个一个小的这个问题 ， 就是随着这个 AI 的发展 ， 那普通人现在到底是要提升自己的什么能力呢 ？ **庄明浩** [45:59] 这个有一些特别冠冕堂皇跟特别正确的废话 ， 比如说提出问题的能力 ， 这个叫认识自己的能力 。 **赵丽娜** [46:09] 提出质疑 ， 就问题嘛 。 **庄明浩** [46:10] 对 ， 就是提出问题嘛 ， 然后找到适合就是或者说让能够找到让自己快乐的能力 。 **赵丽娜** [46:16] 审美的能力 。 **庄明浩** [46:17] 审美也是 ， 对 ， 审美也是很重要的一种 。 就是但是你说这些能力就是说它怎么去 ， 首先怎么去衡量 ， 怎么去锻炼 。 **赵丽娜** [46:23] 怎么让人觉得这个东西是可贵的 。 **庄明浩** [46:25] 并且坚持下来其实都是很难的 ，其实都是很难的 。 **君娴** [46:28] 其实这几个能力都挺难的 。 我觉得提出问题审美就是 。 **庄明浩** [46:32] 就提出问题是简单 ， 就当你面前摆着一个神 ， 你可以理解今天的 ChatGPT 也好 ， 豆包也好 ， 它就是神 。 你拿古代人来 ， 它觉得它就是神 ， 它无所不知 ， 上知天文下知地理 。 你把它东西放在面前的时候 ， 很多人是不知道该问它什么的 ， 就是你连提出问题的能力都没有 。 然后你提出问题之后， 你发现哪怕你在日常工作中需要做一些更复杂的工作 ， 然后你想通过 AI 帮你的时候 ， 你发现你自己去归纳你把这个问题写清楚的能力也很难的 。 什么样的场景 ， 你什么样的角色 ， 我需要一个什么边界下的什么样的方案 ，有没有可参考的东西 。 你看所有这些 ， 你看你不断的在加描述 ， 再加限定 ， 再加这个东西 ， 那你会发现那个问题本身变得越来越长 ， 越来越复杂 。 那这个能力本身它不那么容易 ， 所以大部分人就停在第一步了 ， 问你个天气 ， 这一句话就结束了 。 你哪怕要求它问一个稍微长的 ， 它都很难 。 **赵丽娜** [47:31] 是 ， 甚至对于获取信息的一些好奇心 ， 大家会觉得我这东西存在我脑子里还是存在 AI 里 ，其实没有那么重要了 ，不去学了 ，不去问 。 **君娴** [47:41] 对 ，其实信息的鸿沟是越来越少的 ，但是提问的能力的差距是会越来越大的 。 **庄明浩** [47:46] 它像一个太阳 ， 它是太阳 ， 如何把那个太阳能量用导管的方式把那个能量导到你面前正好适合你 ， 那个能力就变得难 。 因为太阳一直在那儿 ， 它无限大 ， 它无限的热量 ，但是你怎么用 ， 对吧 ， 怎么能引过来 。 **赵丽娜** [48:00] 我还是觉得在 AI 进步的情况下会促进人类足够的内卷 。 **君娴** [48:04] 对 ， 可能开始卷身体了 。 **赵丽娜** [48:06] 卷思维 ，不一样的思维方式 。 **君娴** [48:08] 就像那个我们前面聊的说下载那个 APP 的这个增量 ， 主要增加的就是修心跟修身的这两类型的软件 ， 就是人类的这个内卷不再去卷 ，也不单单去卷智力的这个层面 ，而更多的去面向了心灵的成长跟身体的这个精进跟成长 。 ### 播客未来 **赵丽娜** [48:27] 对 ， 我们接下来聊一下我们都很感兴趣的播客领域吧 。 明昊老师曾经在采访中你也提到声音元素在构建元宇宙的过程中的重要性是非常的不可取代的 ， 很重要嘛 。 那播客既然是声音的载体 ， 我现在昨天还不经意的点开豆包 ， 豆包都可以生成播客 ， 语音播客 。 **庄明浩** [48:47] 是的 ， 用的是大一老师的语音 。 **赵丽娜** [48:50] 所以我就很震惊 ， 就是那对于我们 ， 对 ， 我现在也能算是一个播客主理人， 那包括你也是一直都在做播客 ， 然后也很热衷 ， 那未来就是 AI 它很轻易的就取代了这些播客了 ， 甚至它的数据库比人脑更加的厉害 ， 那我们的未来何去何从呀 ？ **庄明浩** [49:09] 那就跟刚才我们举的例子一样 ， 就是人类的歌手何去何从嘛 。 确实今天这个时间 ， 比如说我看了一个什么 50 页英文的报告 ， 我不想自己看 ， 原来可以用文字总结 ， 现在可以直接丢给豆包说你帮我生成一个大概 7 到 8 分钟的讲解 ， 然后大一老师跟那个刘飞好像也把他的语言卖给了豆包 ， 就是可以让刘飞来帮你讲 7 分半 ， 然后给你讲完 ， 然 后给你总结好 ， 对吧 。 确实这功能对你来讲 ， 它对这个场景下 OK， 我作为一个助手整理一个文章 ， 或整理一个内容 ， 或者是我关心一个问题给我一个答案 ， 这种是 OK 的 。 但是这只是大家听播客的某一个场景 ， 很多时候大家听播客不是为了寻找一个什么问题的答案 ，不是为了寻找一个什么东西的整理 ， 什么东西的搜索 ， 生成一个什么样的话题我大概了解一下 。 至少今天这个时间点比较常听播客的人， 可能大家比如听个陪伴 ， 听个熟悉 ， 当然你有信心量更好 ，但是没有信心量也没什么 ， 大家听一个乐呵 ， 甚至听一个悬案 ， 听一个氛围 ， 听一段双引号的旋律 ， 可能都是它的需要 。 但是纯信息增量这个角度 ， 或者说信息总结整理 ， 那 AI 确实太强了 ， 没有办法 ， 早就把人类打都打趴下了 。 但是为什么声音那么有魅力 ， 它会有起承转合 ， 它会有语气 ， 它会有空 ， 它会有断 ， 它会有甚至抽气声 ， 就是它带着情绪 ， 然后声音又比较容易能够让人之间的感情拉近 。 我们实际上就是虽然我们不主动说我们要 ，但是听播客听得比较多的人会因为这种东西的复合的体验才愿意听 。 **赵丽娜** [50:40] 我可以把它说作为就是人类还是更愿意听同类去做一些事情 ，因为有活人感嘛 ， 然后包括这个人他的身上不仅仅是这一期播客和产出的信息 ，他有非常多的过去经历的这些事情 ， 等于说你这个人身上的标签 ， 你的人设 ， 然后你的性格 ， 这些东西是 AI 我觉得还是目前为止还是比较难替代的 。 **庄明浩** [51:01] AI 现在可以把你的音色拿走 。 **赵丽娜** [51:03] 对对对 。 **庄明浩** [51:03] 但是 。 **君娴** [51:04] 拿不走你的记忆 。 **庄明浩** [51:05] 对 ， 又怎么样呢 ？ 就今天我确实让飞哥刘飞给我读一段 7 分半的商业的一个报告 ， 那然后呢 ？ 我又不会对它产生感情 ， 对吧 ， 我下次可能还会用 ， 对吧 ， 我看到另外一个报告可能再用一下 ，但然后呢 ？ 就是这件事情跟我们现在的或者说双引号狭义上的听播客的场景之间的这个交叉的这个概率 ， 这个比率不是特别的高 ， 当然越来会越高 ， 这肯定的 ， 它会越来越多渗透这些场景 ，但是它总会有一些部分是人类没有办法取代的 ， 就跟音乐 、 读书 、 图都一样 。 就所有的这些我们叫内容创作跟偏艺术 ，有一定艺术成分的创作而言 ， 今天 AI 确实非常强势的在侵占所有的板块 ，但是人类还会坚守一部分小的阵地 ， 当然那个阵地是否是会被打到很小很小 ， 还是说还能坚守一部分 ， 这个不好说 ，但是确实它会有一部分 ， 那我们只要坚持好我们那部分就可以了嘛 。 ### 最后阵地 **君娴** [52:01] 我感觉从乐观的层面 ， 体育就是能够去坚守的一部分 。 **庄明浩** [52:06] 至少可能会是最后的阵地 。 **君娴** [52:07] 有很大的概率运动体育会成为最后坚守的一部分 。 **赵丽娜** [52:11] 突然之间觉得我好幸运呀 。 **君娴** [52:13] 是的 。 **庄明浩** [52:14] 申遗 ， 未来 。 **赵丽娜** [52:15] 对 ， 首先你作为运动员本人就可以申遗 。 **君娴** [52:18] 我的剑 ， 我凭剑将证书 ， 申遗运动员 。 **赵丽娜** [52:23] 对的 ， 然后一个身份可以申遗 ， 公益项目也可以申遗 。 **庄明浩** [52:27] 所以科幻的这个 ， 比如赛博朋克 2077 那款游戏讲的那个世界 ， 就是一个赛博朋克的那个世界观 ， 那人类其实到那个时候无非几种 ， 就是你所有人都是带着假肢一只的 ， 就它会把你的体能 、 身体机能加强到一个类似极限的状态 ， 然后你从事那些劳动 ， 对吧 ， 然后贡献人体的这个智力跟体力的资源 ， 很有可能啊 。 **君娴** [52:49] 是的 ， 我都在想 ， 比如说喜欢登山的人， 有的人可能年纪大 ， 就现在年纪大了他无法登山 ，但是比如说结合上 AI 的这种意志 ， 或者说是什么关节增强系统 ，他们可能到了 100 多岁都还能继续登珠穆朗玛峰 。 **庄明浩** [53:04] 我们上周末公司团建翻越高丽贡 ， 一个云南的山 ， 我们是第一天 8 公里的环线 ， 第一天热身 ， 然后热身完我当天就全部大腿小腿膝盖抽筋 ， 然后第二天 20 公里的翻越 ， 大概上升海拔 2000 米 ， 我们早上 7 点进山 ， 最快的一组下午 5 点就出山了 ， 我是最后一名 ， 我跟另外一个队友我们是 10 点半出的山 ， 我们在山里待了 15 个小时， 就是你会觉得人生 还是有一些意义的 ， 你会要看脚下 ，不能溜号 ， 对吧 ， 一溜号因为又下雨又下坡你可能会滑倒 ， 你要盯住每一步迈出的路 ， 你要去坚持 ， 然后你过程中真的你像我这个体重 ， 对吧 ， 我 185 身高 220 斤差不多 ， 真的你在上升过程中可能十几阶台阶 ， 遇到一个转角 ， 你发现那个转角还在往上 。 **君娴** [53:54] 你在那个转角的时候会觉得辅导还是做作业也不过如此吗 ？ **庄明浩** [53:58] 我只是想真的能夹一个外骨骼就好了 。 **君娴** [54:01] 我觉得其实这个经历还挺浪漫的 ， 你想就是 AI 的发展让比如说解题 ， 或者说是你破解了一个什么东西变成一件没有意义的事情 ，但是就是人生命的体验跟在运动当中这些很切实的无感的这种体验 ， 它真的是没有办法被取代 ，并且会更加的珍贵跟浪漫 。 **赵丽娜** [54:25] 属于你自己的记忆 。 **庄明浩** [54:26] 是 。 **君娴** [54:27] 从乐观上来看 ，其实 AI 的这个发展确实能够解放出人更多的一个时间跟精力 ，以及让大家会去充分的去卷自己在 AI 无法替代的这些部分 ， 就比如说体能 ， 包括像极限运动啊这些方面 ， 追求这种极致的体验 。 **赵丽娜** [54:43] 是的 ， 那既然今天明昊老师来了 ， 我也替我们的听友们提一点问题啊 。 我们听友们有发出一个问题 ，他说如何尽力避免 AI 训练过程中产生的数据污染 ， 细微的区别往往在量化之后会产生越来越远的偏离 。 **庄明浩** [54:59] 别想这些太玄而玄的东西 ， 连世界上最厉害的科学家们都没有解决好 ， 我们怎么去解决这个问题啊 ？ **赵丽娜** [55:08] 去跑步吧 。 ### 问答 **庄明浩** [55:09] 对啊 ， 那怎么看 AI 算命呢你 ？ 算的挺好的呀 ， 就是算命本身就是一个概率的问题嘛 ， 基于各种各样的环境 、 前提条件做的一些结论推导嘛 。 如果纯理性来看 ， 那 AI 应该更强才对啊 ， 现在 AI 又随手可得 ， 现在也有很多公司在做啊 ， 就 AI 的比如说算命推理 ， 就是玄学类的相关的项目其实是蛮多的 。 **赵丽娜** [55:32] 这个东西不应该是 AI 思考 ， 应该是我们通过 AI 算命的那个人， 我们如何去鉴别 ， 别把它说的太当真了 ， 就你自己的人生还得你自己过 。 就所有的算命啊玄学啊这些东西 ， 我觉得可以成为你生命中的一部分 。 那最后我还是想来提问一下 。 也是一直都在各个 AI 领域中去做了各种各样的尝试 ， 那我作为一个职场的牛马 ， 我用不同的 AI 运用到不同的场景 ， 你给我们的听友们去推荐一下用什么样的就是软件 ， 用在什么样的场景会更合适 、 更权威一点 。 **庄明浩** [56:05] 现在国内的这几家头部厂商的产品之间的差别没有那么大 ， 就基本都是你像豆包啊 ， 然后 Kimi 啊 ， 智谱啊 ， 都差不多 ，但是有一些细分的可能纯文案类的 ， 比如说我想写篇文章 ， 做一些修辞上的这些处理 ， 可能 DeepSeek 确实要强一点 ，但这个强可能就是比如说 85 分跟 87 分的区别 ， 你说有那么也没那么大差 。 **赵丽娜** [56:27] 那我做播客呢 ？ **庄明浩** [56:28] 播客我觉得有一些播客相关的更细化的工具类的产品 ， 比如帮你自动的去那个口癖 ， 然后帮你做分段的剪辑 ， 帮你做那个整理跟比如说每一个时间戳下面的内容的那个标签 ， 这些工具都是有的 ， 包括帮你把语音转文字 ， 这个通义大用的比较多 ， 就是阿里的那个模型 。 **赵丽娜** [56:49] 那我假设我现在要去看 NBA 的比赛 ， 然后在看这个比赛过程中我想把解说关掉 ， 然后我通过跟 AI 聊天来去了解这个比赛你推荐什么 ？ **庄明浩** [56:58] 这个很难 ，因为现在的问题在 。 **赵丽娜** [57:00] 现在好像还没有 。 **庄明浩** [57:00] 因为它很难做到那么实时， 大概率是可以做到实时 ，但是没有办法 ， 比如说比赛统计变了一下， 然后 。 **赵丽娜** [57:06] 我不实时， 我比如说会去问他 ， 我说这个球员最近发生了什么事情 ，他的俱乐部什么什么什么 ， 我想去跟 AI 聊 。 **庄明浩** [57:12] 这个随便 ， 都可以 ， 就是但凡是已经在世界上现存的 、 有可查的数据的地方 ，其实基本上都是差不多可用的 ， 你甚至可以模拟一个科比 ， 你像之前我们那个朋友汉青做的那个 ，他的第一期爆款视频就是模拟科比跟奥尼尔的对话 ， 就是因为科比那时候已经去世了嘛 ， 然后他用 AI 写了一段文案 ， 然后配成视频生成 ， 让视频生成的 AI 的科比跟 奥尼尔进行了一次面对面的对话 ， 这个 B 站上可以找到 ， 就是叫 AI Talk 科比 vs 奥尼尔 ， 大概是这样一个名字 ， 大家可以找 ， 科比会跟他说我在天上教天使们打篮球 ， 我让他们去见到 4 点钟的天上的太阳 ， 然后奥尼尔会笑会说那这个你告诉他你的最好的职业队友的罚球不是很好 ， 你要怎么 ， 就是这些东西揉杂了那个时间点的信息 ， 然 后那个时间点的不同的状态 ， 那个东西永远不可能发生在现实世界 ， 永远 ， 然后你就会觉得毫无违和感 。 **赵丽娜** [58:10] 因为大家对于这个人物的本身是有非常强大的情感连接 。 **庄明浩** [58:15] 然后你会对他的很多的俚语 、 很多的标签 、 很多他的说话方式都是有感觉的 ， 然后当他被赋予了这种新的可能性之后， 造成那种你会觉得也挺好 ， 就所以为什么那时候有一段时间大家会尝试做 ， 比如帮你的亲人做 AI 的数字化的表达 ， 说复活我觉得不太近 ，但是大概率是那个意思的东西 ， 可能这些东西也会在这个基础上找到一些可能性 。 **君娴** [58:39] 有种在 AI 里面获得了永生的感觉 。 **赵丽娜** [58:42] 对 ， 就是像跟逝去的亲人， 比如说他有一个这样的 AI， 就是也是一种 。 **君娴** [58:48] 能永久的对话 。 **赵丽娜** [58:49] 对对 ，OK， 那我们最后一个问题啊 ， 大家听友们都非常好奇 ， 你的 PPT 借助什么 AI 工具然后来完成的 ？ **庄明浩** [58:57] 好 ， 这个问题其实是跟今天的 ， 我觉得跟今天命题是非常相关的 ， 就是 PPT 是一个竞争非常激烈的领域 ， 很多公司都推出了各种各样的工具跟功能 ，但是以我们这样人在坚守的就是类似运动员在坚守的事情的时候 ， 我们可能是那个接受坚守的阵地 。 **赵丽娜** [59:14] 只要我的 PPT 足够长 ， 我就可以打败所有人。 **庄明浩** [59:17] 就我们的做法有点类似 ， 我也总结过这个比喻 ， 就是在好的流水线生产出来的汽车再卖得多 ，也一定会有工人一锤子就敲出来的那个东西 ， 就我们的 PPT 是至少我的 PPT 是没有用任何的 AI 工具的 ， 就我们真的是手抠出来的 ， 为什么呢 ？ 因为确实你做的内容不是一个今天 ， 比如说我儿子今天刚刚升中中学 ，他今天要讲恐龙的诞生 ， 这个东西 ， 这个命题 ， 这个场景 ，AI 就全部搞定了 ，但是我做的就是我的每一个章节 ， 甚至每一篇 ， 每一张配图 ， 每一个情绪 ， 每一个表达 ， 每一段小的 slogan 跟标签 ， 都带着我丰富的情绪跟能感觉到你在说话 ， 比如他会吐槽 ，他会开玩笑 ，他会有 前面的 callback， 对吧 ， 所有这些东西它是 ， 它是没有办法用 AI 直接生成出来的 ， 它是揉杂在每一个细节里的 ， 那这种东西就是没有办法在这个时间点用 AI 搞定 ，但是这种东西它就是最后被坚守的阵地 ， 你如果你的 ， 你哪怕你是工作过程中写个周报 ， 做个简单的什么汇报 ， 那确实不需要这样 ， 那你用 AI 就好了 ，但是如果你想做这样的表达 ， 就像 最职业的 、 最顶尖的运动员们在做的那件事情一样 ， 就是他做的是那个尖儿上打的打 ， 经常打尖儿的那个东西的时候 ， 那确实 AI 没办法 。 **赵丽娜** [1:00:41] 今天聊了一个多小时有关于 AI 的东西 ，其实我原来是在 AI 这个领域我还挺悲观的 ，但是今天聊下来我觉得是给了我很多对未来的期待以及乐观层面的一些东西 ， 就是 AI 的出现我们要对人类是一个很大的挑战 ， 对你自己是怎么去判断 AI 存在在你身边 ， 就是我们不要去比较 ，也不要去过度的依赖 ， 我们要找到和 AI 和平共处的一种方式 ， 这跟我们现在 很多的人类 ， 我们自己和自己都没有办法自洽 ， 这又有什么区别呢 ？ 所以说今天聊完之后我就会发现 ，其实我们最重要解决的课题是我们自己 ， 所以说我会更加的乐观 ，因为我们可能没有办法控制 AI，但是我们可以控制我们自己如何去对我们的未来 ， 对我们自己拥有怎么样的一个心态 ， 我们是有绝对的话语权的 ， 非常感谢今天的两位嘉宾 ， 那我们今天的 上下半场就到这里啦 ， 拜拜 。 **庄明浩** [1:01:36] 拜拜 。 **君娴** [1:01:37] 拜拜 。 --- 本节目库由 PodHood（https://podhood.com）提供支持——播客网站平台。