意义短暂的一个归属

一#

起点的这个决定，最常见的解释是顺应ai生成不如人工的这个“偏见”，顺应群众对新事物的抵触情绪，是暂时的，甚至可以说是逆时代发展趋势的；而辅助也禁用是维护创作者之间的良性竞争，当用辅助能在损失五分之一质量的情况下提升五倍速度，人人都会想用，那些不会用的怎么办呢，起点不希望看到这样的情况。

这个解释确实是有道理的，起点和番茄不同，点子是卖点但不能撑起付费这个模式，所以对文字本身也有纯净的要求。但有一点不同，就是我认为这不是逆趋势，我认为它正好反映了市场对ai创作前景的态度。

二#

要想知道为什么，我们得先看一下传统认知是如何形成的。让我们回到gpt3到gpt4o这个时期，当时堆参数相当有效果，模型的各项能力突飞猛进，也包括文字能力，所以产生了一个线性的预期，各种取代人类的预言就是在那时开始的。

但问题是，事实不是这样的，到今天，gpt已经5.6了，写出来的东西照样不是人话，甚至相比4o在倒退，各家的卖点也都是coding和agent能力，几乎没有人提起文字能力了。

为什么会发生这样的情况，最明显的原因是coding一类的能力更有商业化前景，更方便量化，更好对接，更好落地；那是不是文字能力只是优先级的问题，迟早会到呢？我认为也不是，这在技术上也是有问题的。

要想搞明白这个，我们得先弄清楚大模型或者说神经学习擅长什么东西，从早期的yolo模型到现在的RLHF，模型学习的本质是逼近一个目标：给定输入，什么是对的输出。这不要求人类知道过程，只要求输入输出的映射是稳定的。语法对不对、逻辑通不通，这些有明确答案，模型很快就学到了。但写得好不好这件事，在过了基本功之后，同一段话十个人有十个判断，输出空间本身是发散的，几千年的文学批评也没有说出个所以然。模型没有一个稳定的面可以逼近，所以进步停在那里。

至于4o的昙花一现，其实已经是我们文学批评的全部了，甚至不需要到4o，new bing已经摸到边界了，这比我们想的要早的多，后面都在为coding的规范化倒退，也难怪有人在怀念了。

三#

那有解决方法吗，答案是目前看不到，我们或许需要一个新范式来解决，现在已有的手段，prompt工程或者微调，都没法解决底模本身的缺陷，这是个根本性的问题，而底模层面的改进需要技术和商业上都支持，目前来看，两者都没法轻易解决，技术上训练困难，商业上难以量化，寻找市场。

所以我们回过头来，就可以很轻松的理解起点的决定了，ai创作确实不如人工，在它的商业模式下，禁用是最好的选择，保住口碑比走量更重要，而禁辅助更多的是防止破窗，至于砍掉的那些大书，只是沉没成本，并不参与重大决策。

说到这里，很容易想到，既然文字这种token to token的底层模式都没法替代，那是不是可以把这个结论迁移到其它领域呢？答案是不行，每个领域的目标一样，比如现在的ai绘画消失点完全画不对，但大多数人不在意也不会注意到，这就得重新讨论了。

通常来讲，面对无解的问题，情绪总是悲观的，但这次不太一样，我觉得这个无解不一定完全是坏事。单说文字，不仅仅关系到很多人吃饭，还有更底层更重要的东西，人文社科，这时，虚无不再是技术进步的副产物，而是技术本身就要创造的东西，这是一个相当可怕的事情，至少对现在的人来说是这样的，一个缓冲不一定是坏事，技术乐观的思维放在这里并不适用。

四#

写在最后

老实讲，这篇文章很特殊，准确来讲，是它的情绪很特殊，它有一种安心感，是很久都没有过的。

过去两年所有人都被悬在“一切都会被替代，只是早晚的问题”的叙事中，这没法反驳，因为进步确实在发生，而且没有人能证明它会停。在这种叙事下，任何我的工作或者我的努力还有意义的想法都像是自我安慰。

这个感觉确实不好受，这也是我不停追问的原因之一。

“给岁月以文明，而不是给文明以岁月。”

这是大刘化用了帕斯卡的“To the time to life, rather than to life in time .”我觉得这个现代改造是成功的，这确实更接近社会或者说文明的责任，也在为个人的这种需求正名。

这是一项很重要的工作。