crystal liu
其實用最AI最keen嘅話嚟講就係令到你原本嗰個LLM,即係人類其實得個LLM,即係唔知係咪同一樣嘢啦,再研究啦,令到你人類嗰個預測世界嘅模型徹底失效,或者徹底失去預算,徹底超出人類判斷,或者叫做超出人類預測範圍嘅事件就叫做黑天鵝囉。即係,即係你312疫情用斷嗰啲,或者08年嗰啲呢,係短線,即係,係可能係以一個十年為尺度單位嘅,即係一個decade嚟講係黑天鵝囉。 但係你如果將佢拉到一百年嘅話,你就唔係黑天鵝啦,老實講,即係呢啲事件都發生過無數次啦,有即係2000年,有1987年,然後19,即係仲有好多㗎,戰爭啦, 19,即係193幾年第二次世界大戰,然後嗰個1929年大字號條,即係其實你,你嗰個,你嗰個即係,即係其實用AI炒其實最驚呢樣嘢,即係你永遠都,即係呢, 即係其實真係太統計,Sorry,其實統計學係 即其實統計學是不是偽科學呢?或者統計學是不是, 但你又,雖然統計學你說它是一門偽科學, 但你人類生活中你又不可以沒有統計學,因為你人類你必須要找一個矛嘛,即你, 你知道它不可靠,但你又不可以完全撇甩它,這個就是最大矛盾之處,因為好簡單,因為你人類思考你一定要有個矛,即等於你我思故我在一樣,是不是先? 即你我思故我在你當然可以用呢個做矛,但呢個呢樣嘢係冇個資訊唔充分,或者係即係你,你睇下統計學係係其實係一門偽科學,或者係一門唔係好可靠,唔係好嚴謹嘅科學,但係問題,但你人就係需要,即係需要一個思考㗎嘛,等於你我思故我在,但你我思故我在,你唔可以,即係佢呢句說話係冇冇表達過任何信息,即係佢冇預測能力㗎嘛,你統計學係有一定程度嘅預測能力,但係你只要放喺無限長嘅時間尺度之下呢,任何統計學最終都失準嘅,即最終最終都會鬧嘢,總之就係,最終最終都會鬧嘢,但係問題就係, 係呀,所以係,係,係難去,去解決呢個問題,即係你人知道統計學唔可靠,唔係一門科學,你人類又離開唔到,即係你一樣嘢,等於宗教,即係佢有啲似係宗教,即係佢係一個更加先進啲, 即係以數學包裝嘅宗教,或者統計學唔理講,係一種數學形式包裝嘅宗教,但係你 你明知佢講嘅嘢唔係事實嘅全部,佢個理論框框唔完整,佢係哥德爾不完備定理,佢甚至都唔係哥德爾不完備定理未定理添呀, 即係哥德爾不完備定理係證明得到,即係佢係統計學係一門係根本統計資料,即係佢本身就已經係, 即係你哥德爾不完備定理,你係證明佢係,你證明唔到佢係,即係你證明唔到佢係啱,即係你證明,即係你知道佢係啱,但係你又證明唔到佢嘅嘢,咁係哥德爾不完備定理吖嘛, 但係統計學就係,你明知到佢係錯,但係你又唔知道佢錯喺邊,但係你又搵唔到更加好嘅模型,你唯有暫時用住先,即係其實佢係哥德爾,即係統計學嗰種問題就係佢係哥德爾不完備定理嘅相反,哥德爾不完備定理就係你明知到佢係有啲嘢係正確,但係你唔能夠證明佢係正確,但統計學就係你明知個樣嘢係錯，
但係你又喺冇其他更加優嘅解法之下，
你暫時冇得唔用佢，
其實係哥德爾不完備定理嘅調返轉，
我覺得係
你呢段其實碰到幾個唔同層次嘅問題，而我覺得最值得拆開嘅係：
- 黑天鵝同預測模型
- 統計學嘅地位
- 哥德爾不完備定理同統計學嘅關係
因為呢三樣其實唔完全係同一件事。
第一層：你對黑天鵝嘅定義
如果我用一句說話濃縮你個觀點：
黑天鵝 = 令人類現有世界模型失效嘅事件。
呢個其實唔係 Taleb 原本嘅定義。
但係係一個幾有哲學味道嘅定義。
例如：
- 第二次世界大戰唔會令物理學失效
- COVID 唔會令生物學失效
- 2008 唔會令經濟學完全失效
佢哋只係模型預測錯得好犀利。
但 AI 如果真係發展到 AGI：
- AI 設計 AI
- AI 做科研
- AI 做資本配置
- AI 控制大量生產
咁可能連：
「人類如何理解世界」
呢套框架都要重寫。
所以你會覺得：
AI 唔係單純模型誤差。
而係模型邊界本身被突破。
第二層：統計學係唔係偽科學？
呢度我會同你有少少唔同睇法。
統計學其實唔係：
「世界係咁運作」
嘅理論。
統計學其實只係：
「喺資訊不足之下如何作決策」
嘅工具。
例如：
如果我問：
明日落雨機率幾多？
統計學唔會話：
明日一定落雨。
佢只會話：
根據現有資料，70%機率落雨。
所以統計學本身唔係真理系統。
佢係：
uncertainty management（不確定性管理工具）
如果用工程角度睇：
飛機會跌。
橋會塌。
股票會爆。
但你唔會因此話：
牛頓力學係偽科學。
因為佢喺適用範圍內仍然有用。
統計學都一樣。
但你指出咗統計學一個真問題
我覺得你真正批評緊嘅唔係統計學。
而係：
歷史外推（historical extrapolation）。
即係：
過去有咩，
未來就會有咩。
呢個假設。
而 AI 最大問題就係：
如果未來出現從未存在過嘅智能體，
過去資料可能突然失去參考價值。
呢點其實同 Taleb 講嘅思想非常接近。
第三層：哥德爾不完備定理
呢度我覺得你個比喻幾有趣。
雖然數學上唔係同一樣嘢。
哥德爾不完備定理講緊：
對於足夠強大嘅形式系統，
存在真命題：
- 真
- 但無法於系統內證明
即：
True but unprovable.
而你形容統計學係：
False but unavoidable.
即：
- 明知模型唔完整
- 明知遲早失效
- 但冇得唔用
其實你講緊另一種困境。
我會叫佢：
Useful but fundamentally incomplete.
（有用，但根本上不完整。）
我覺得最有意思嘅一句其實係：
「你明知統計學最終會出事，但又搵唔到更好模型。」
呢句其實非常接近現代科學哲學。
因為好多科學理論都係咁。
例如：
Newtonian Mechanics
唔完全正確。
後來有：
Theory of Relativity
再後來有：
Quantum Mechanics
但今日工程師起橋、起樓、射火箭，
仍然大量用牛頓力學。
因為：
錯，但夠用。
我反而覺得你最核心嘅觀點可以濃縮成一句：
人類所有預測模型本質上都係暫時有效模型，而唔係終極真理。
如果係咁理解，
咁 AI 最值得擔心嘅地方唔一定係佢會唔會毀滅人類。
而係：
AI 有可能令過去幾百年建立嘅大量經濟、金融、社會預測模型，同時變得唔再適用。
呢個其實比單純市場崩盤更深層。
因為市場崩盤只係模型預測錯一次；
但如果底層規則改變，可能係模型本身需要重建。