聊聊ai写作
本场Spaces围绕“AI写作”展开，奥德赛提出从“提问者”转为“对话者/召唤者”的方法论：将具体困惑上移为母题，与AI共创“书”的系统框架（大纲—序言—章节），以输出作为输入来获得更深理解。他以当日市场暴跌为引子，示范如何从“流动性”这一原问题入手，补齐传统隐喻缺陷，并提出观测维度（杠杆、价差/深度、拥挤度、央行表、二阶混沌）。裴才追问Deutsch“好解释”与解释多样性之张力；奥德赛回应价值标准由人设定，应以挑战姿态促使AI收敛而非迷信单一方法。董真引入“钟/云”区分与波普尔“猜想与反驳”，分享Gemini在开放式探索中的高效实践。全程给出可操作的提问与写作路径与工具选择建议。
一团Research「猜想与反驳」：AI 写作方法与市场流动性对话
人物与角色
- 主持人：楠楠（Itamar/一团 Research）
- 嘉宾：奥德赛（重度 AI 工具使用者，「对话者/召唤者」自称，著有《关于投资的一切》等）
- 常驻嘉宾：裴才（比特币老矿工、AI 的简约使用者）
- 常驻嘉宾：董真（从事 Crypto 与挖矿相关投资研究，AI 辅助其多项投资决策）
核心主题概述
本期围绕“AI 写作”展开，但讨论迅速延展至：
- 如何把 AI 从“答题机”转化为“共同创作的召唤对象”；
- 在多样解释与“好解释（hard to vary）”之间如何收敛；
- 以“市场暴跌与流动性”为例，示范如何通过“写书式对话”构建系统性理解工具；
- 不同任务类型下 AI 的效用差异与实践经验。
奥德赛：把 AI 当作“召唤对象”的写作与思考方法
核心观念
- 输出即输入：先与 AI 协作“召唤”出高质量作品（如一本书的框架与章节），再以该作品作为新的输入来理解现实并指导行动。
- 召唤而非查找：不把 AI 当成知识库，而视为“被人类智慧冲刷后留下的神经网络骨架”，可在跨学科交叉点上生成尚未在现实宇宙中被写出的作品（“平行宇宙名著”隐喻）。
- 对话者/召唤者而非提问者：
- 提问者隐含“我知道答案范围”，易用自身结构限制 AI（“幼儿园老师考数学博士”的比喻）。
- 对话者强调流动与共同生成；召唤者知道“好东西在那儿”，但样貌未定，凭审美与标准把它“叫出来”。
- 价值标准由人设定：AI 训练与标注存在偏好（例：不同模型的语气/结构），不存在绝对“好坏”。只有当召唤者给出清晰的价值判断（如更接近第一性原理、可解释范围更广、难以被随意改变等），AI 的多样性才可能按你的标准收敛。
- 两类信息（工具性 vs 成为更好的人）：
- 工具性问题（如“脚痛如何处理”）天然可收敛于更优解释或方案；
- “成为更好的人”的问题（价值、艺术、关系等）多样性更大，难以唯一收敛。
写书式对话的操作范式
- 开局定位：用开放意图而非结论性问题（如“我想和你探讨交流X”）。
- 结构先行：将“大问题”拆解为书的格式：序言/大纲/章节；以“书”的完整性避免对话碎片化与浅层化。
- 提升问题层级：将个案抽象为“母题”（可迁移的通用问题），让 AI 从本质与机制层面构建框架，而非停留在表层相关性。
- 多学科全能作者假设：召唤“兼具复杂系统、金融、跨学科、文笔与比喻”的“平行宇宙作者”，以期获得多视角融合的结构化产物。
- 广度→对立→深入：先铺开广度与对立视角，再沿冲突点深入，直到问题复杂到不能一言蔽之，进入“该写一本书”的空间。
- 姿态与意图：通过“挑战者”姿态（而非粗暴指标）传递对严谨性的要求，促使 AI 在后续对话中更谨慎、严密、漂亮。
议题：AI 的多样解释与“好解释（多伊奇）”的张力
裴才的关切
- AI 可轻易生成彼此相反的解释；如何与多伊奇的“好解释难以被改变”（hard to vary）标准协调？
- 能否通过方法将多样解释收敛到“难以被改变的好解释”？如何具体约束？
奥德赛的回应
- 好坏标准无绝对，来自人设定；一旦给出价值判断标准（如更接近第一性原理、可解释范围更广且能排除替代解释），AI 的多样性可按你的标准被“裁剪”。
- 反对“拿着同一个锤子打所有钉子”：多伊奇的框架很重要，但不应机械套用；应根据情景切换武器库。
- 技术比喻：像新一代自动驾驶从“单帧识别”进化到“时序理解”，大模型能感应到你“被电线杆遮挡”的意图——清晰的意图与挑战姿态，能显著提升回答质量。
董真的补充
- “钟”与“云”的问题谱系：物理学更像“钟”（可收敛），社会科学更像“云”（复杂、多变、难唯一收敛）。多伊奇的“好解释唯一性”更适用于“钟类”问题；“云类”问题难以唯一。
- 波普尔视角：知识通过“猜想与反驳”进化。AI 的多样输出更像“大量产生高/低质量猜想”；需经过现实与批评检验，少数才可能演化为“好解释”。
- 可操作标准：大胆且可证伪的猜想优于模糊的自洽（例：明确时间/幅度的预测）。
小结（阶段性共识）
- AI 天然生成多样解释；是否收敛取决于人设定的价值标准与检验机制。
- 在“钟类”问题（可操作、工具性强）上更易收敛；在“云类”问题（社会/哲学）上，多样性/个体标准会保留更大空间。
- 实践路径：把 AI 作为“高质量猜想生成器”，用人类设定的标准与现实反驳去筛选与收敛。
实战演示：用“流动性”理解市场暴跌的对话范式
奥德赛以“今日市场暴跌”为背景示范如何与 Gemini 3 展开“写书式对话”。
开局与破题
- 开局：不问“今天为何暴跌”（易得浅答），而说“我想和你探讨交流流动性”。
- 破题：指出“流动性”一词的隐喻局限（把货币比作水流），并追问“词的描述与现实之间缺失了什么”。
AI 给出的本质性差异点（从隐喻走向机制）
- 心理维度：水遵循重力，流动性遵循“信心/预期”。
- 生灭机制：信用可创造与毁灭，非“守恒”。
- 异质性与层级：水分子同质，资产异质且存在货币层级。
- 拓扑结构：水是平滑流体，市场是节点网络。
- 反身性：水不在乎你怎么看它，市场在乎（预测会改变行为）。
追问“本质性质的定义”并引用思想脉络
- 凯恩斯：流动性是面对不可知未来的护盾。
- Holmström：建立在“对称的无知”之上。
- 明斯基：关乎生存约束与脆弱性。（AI 还列举其他视角）
复杂系统与可理解性：从天气类比到可观测指标
- 提问：若市场是复杂系统、难预测，讨论“流动性”是否有用？
- AI 的可理解路径：
- 能量积累：杠杆率、杠杆结构演变；
- 传输阻力：买卖价差与市场深度；
- 拥挤与共振：资产间相关性、同向交易密度；
- 底层水位：央行资产负债表、基础货币环境（类洋流）；
- 二阶混沌：预测会反过来改变行为，需动态校正。
方法论落地
- 先打造“趁手工具”（一本书的框架、指标与概念体系），再回到现实个案（今日暴跌）进行解释与预测。这样比直接问“为什么”更系统、更可迁移。
AI 使用体验与任务类型差异（董真）
- 工程型“A→B”任务：翻译、结构化改写等，效果稳定优秀。
- 规约型文书撰写：需求明确但反复迭代时（写信/对外文件），AI 表现反而一般，因人类意图模糊且规则多变，易“越改越跑偏”。
- 开放性问题最有价值：当人完全不知道方向时，AI 能给出两三条互补路径、列举历史镜鉴与观点，常带来“意外之见”。
- 个人案例：房价相关重大决策的思考获得结构化帮助；在“虚无主义/犬儒主义/积极现实主义、理想主义破灭与走出之道”等哲学议题上，获得新视角与方法提示。
市场背景与听众关注
- 当天市场大幅下跌，缺乏清晰单一原因；Crypto 与美股联动、USDC 出现溢价、ETF 申赎收缩等现象并行，信息噪声反而减少，推动大家对“流动性/本质框架”的讨论兴趣上升。
重点纪要与可操作方法
- 身份定位：把自己定位为“对话者/召唤者/挑战者”，而非“提问者”。
- 开放而不虚无：用“我想与你探讨X”的意图开局，随后逐步把问题抽象为“母题”，围绕本质与机制展开。
- 结构化输出：用“书”的形式（序言-大纲-章节）承载对话，促成完整性。
- 多学科融合：召唤“全能作者”，把生物学、复杂系统、金融、心理学、比喻与文笔结合，生成可读且深刻的框架。
- 价值标准先行：明确什么是“好”（如更接近第一性原理、解释力更强、能排除替代解释、可做大胆且可证伪的预测），并在对话中持续校准。
- 挑战姿态：通过尖锐问题与反驳意识，暗示更高审查标准，提升 AI 回答严谨度。
- 从元到实：先打造理解工具，再回到现实个案进行解释与预测；避免就事论事的浅层因果。
- 场景选择：在开放性、探索性问题上发挥 AI 的“猜想放大器”价值；在规约型文书中，需强约束与清晰意图，否则体验不佳。
结尾与后续
- 裴才计划尝试“写书式对话”的方法，以期在自身能力范围内收敛到更好的解释，并逐段识别“难以改变”的部分做迭代。
- 奥德赛已将与 Gemini 的示例对话链接交由楠楠发布至推文下方，供听众参考。
- 场次在市场剧烈波动背景下收官，嘉宾建议下期继续深入。