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加拿大心理学家Jordan Peterson是近10年爆红的一位公共知识分子,在下面的一则影片片段中,他讲:人为什么要写作? 实际上,我们接受学术训练首先就是写作训练,因为所谓思辨和研究训练就是在写作中锻炼出来的。对于口头传统被书写传统取代的时代来说,思考能力就是写作能力。 如果你没办法把观点写出来,你的观点就始终只是一种私人意见罢了。只有当你在写作中发现问题和经过自我辩论以后,你才能把观点变成思想和概念。

388,562 次观看 • 1 年前 •via X (Twitter)

10 条评论

♂ 的头像
1 年前

现代网络社区中的文本大多都只是文字化的口语罢了,大多数人并不拥有完整表达观点的能力,只能输出自己的情绪。至少简体中文社区是这样的。

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🇺🇦🌻🇺🇦追思已往🇺🇦🌻🇺🇦1 年前

精辟。 除了叨逼叨逼的碎嘴,认真写着有助于思想的形成,表达更流畅。

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Antonio Sinclair1 年前

但他忽略了一件事,思考是一个极其痛苦的过程,因为那往往意味着要把自己现有的狭隘世界撕碎,而通常情况下,人对当前已经适应的“世界”是感到舒适和自然的。 撕碎它,如同对自己行刑,多数情况下,没人愿意那样做,哪怕意识到那是应该做的事。不是简单一句舒适区能解释的。

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Mar - SAY NO TO UNCHECKED POWER1 年前

教育的目的是培养批判性思维, 而与之相反的洗脑教育是让人变得愚蠢,愚昧无知的人民是培养独裁者的土壤.

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Web91 年前

不错

Mar - SAY NO TO UNCHECKED POWER 的头像
Mar - SAY NO TO UNCHECKED POWER1 年前

写作不是最终目的, 是一种表达能力

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Coho981 年前

Jordan广受人支持之处是他对当下极左思潮和绝对以自我为中心的年轻一代的批判。当然他语言的华丽和感染力互联网上也是无出其右的(个人观点)。我给孩子们有一年的圣诞礼物就是Dr Peterson的12 rules for life。😀

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shuweidong1 年前

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K·8(That's all)1 年前

著書立作,星星之火

Winston 的头像
Winston1 年前

教育的目的可能是让人变愚蠢。愚蠢的人才不会挑战权威。

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说个暴论,在AI时代最值钱的技能已经不是写代码了, 怎么把代码讲清楚将会变得越来越重要!怎么把代码讲清楚将会变得越来越重要! Anthropic Claude Code团队的Thariq 大神用不到两年时间,把自己的技术文章做到了稳定的百万浏览量。 他说,技术写作彻底改变了他的人生。 兄弟们你们可能不信,老哥的方法论简单到离谱,就四个字:先种后收。 先埋头做真实的工作,踩真实的坑,积累第一手的洞见, 然后把你学到的东西,变成别人能直接抄的经验。 就是说写文章不能为了写而写,得先有干货,再有输出。 他写爆文就靠两条铁则: 第一,能多简单就多简单,用复杂术语装逼,只能说明你自己都没搞懂。 第二,分享真正的秘密,因为人们不爱看正确的废话,只爱听别人不说的内部干货。 最狠的是,老哥在这场15分钟的线下workshop现场,直接写了一篇《HTML vs Markdown for agents》的长文。 发出去几个小时,就拿了26万浏览,用行动证明了他教的东西真的管用。 当然他也用Claude加速写作,但他反复强调:绝对不能让AI磨掉你的个人声音,因为这才是能持续输出爆款的 核心。 尽管很多人酸,说他能火只是因为他在Anthropic, 不可否认内部视角是天然的流量buff,但我觉得更重要的是, 他掌握了这个时代最稀缺的能力: 把复杂的技术,讲得让同行立刻能用。 AI会写代码,会做产品,会调模型,但它不会讲你的故事,不会分享你踩过的坑,不会有你独有的思考方式。 而写作,就是把你的个人经验,放大一万倍的杠杆。 更妙的是,写作本身会反过来逼你把产品和系统想得更清楚。 就像很多时候,你以为你懂了,但只有当你试着把它写下来的时候才发现自己其实并没有懂。 所以各位程序员兄弟们, 别再觉得技术写作是大佬的事。 从今天开始,把你每天踩的坑、学到的新东西,写成100字的笔记。 先播种,再收割,这个复利一旦滚起来,会比你想象的可怕得多。 如果中推里推荐一位标杆和大神,那一定是宝玉老师宝玉,从宝玉老师身上我学到的很重要的一点是,践行开源精神,你分享的越多,跟着你学习的人越多,respect!

AYi

39,108 次观看 • 1 个月前

看了太多教人做KOL起号的教程,也有不少人希望做创始人营销,但在推特发帖的本质是写作,而写作有一些必备条件,我整理了前人经验,把它放在这里 1.拥有强烈情感而非麻木机器人 写作只有“情”来了才能动笔,不然就不是在“写”是在完成固定任务。写作就是表达情感的通道,但是需要一定语言修饰语圈住情感,进而表达出美丽的,甚是符合人心的东西。打动人心的只有“真情”,“仁”“义”,不是花言巧语的浮夸 2.敏感,只有敏感才能深入人心之微,动人心弦 写作者的敏感是能在别人忽略的细节里发现情绪。 看到一个人停顿的表情,能猜到他想说又没说的话;走在街上,风吹过招牌、雨打在窗上的声音,都能变成一句开头 这种敏感是天赋,也是负担。它让人更容易被世界刺痛,也更容易被世界打动 写作就是靠这种“被触动”的能力。只有先被触动,才能去触动别人,我在下方放了一段视频,方便你理解这种细腻的感受 3.经历坎坷,共情他人 一个顺风顺水的人,很难写出让人泪目的文字 只有跌倒过的人,才懂得别人的疼 只有被拒绝过的人,才懂得理解 坎坷不是不幸,而是灵魂的雕刻刀。它把人的棱角磨出柔软,让你在写作时能从自己的伤口里,看到别人的故事。能打动人的作品往往来自那些看过深渊、仍能温柔看待世界的人。共情并不是技巧,而是一种生命经验的累积——你越活过、越痛过,你的文字就越能安慰别人 4.欲望不深 欲望不深是说私心杂念较少,容易入定入静,进入写作状态。当然对作品成功的探索和欲求是很足的,除了这个没其它的特别多的欲求。譬如名利色等等,都会让信念动摇而失去灵感,导致文字杂乱无章 写作为了出名,写作为了露脸,写作为了暴富,写作为了泄愤,这些都不长久,唯有对写作本身的热爱,才是长久的动力,也许以后会转移到对别的热爱,但已经爱过的东西,在日常生活中就会带有这种思维,老话叫骨子里就XXX。很多人出名以后就转行,很多人出名以后就飘了不再继续进行写作基本功 5.能说话吸引人不一定是适合写作,那些只是技术,并非可以使作品保持永恒长久 擅长会说话,就像背稿子,耳目渲染的多了,知道各种各样的文艺修辞手法,各种流行的二次元概念,运用自如。这是一类人,他们是段子的搬运工,熟练运用者,语言技术工匠 另一类人,可能不善于口语说话表达,但是他们的思想是经过“心灵”与宇宙的沟通而获得的灵感,他们往往是创造出原本社会上没有的新思想,新规则。这是思想的创造者,而非运用者。这是和第一类不同的地方 还有一类人介于以上两类人的中间状态,能运用别人的段子,也可自己创造,但是能力都弱于两者 然而 为者常成,行者常至。即使不具备这些基础也不代表无法写作。只是没有什么能信手拈来。你要非常努力,才能看起来毫不费力 人生是广阔的,写作、创始人营销、做项目、炒币、工作都或许不一定适合你。 但你终将上岸,并且阳光万里

Mirror Tang

453,005 次观看 • 8 个月前

这是一个真实的故事,关于一个房产经纪团队怎么用内容营销卖出了一套130万美元的房子。重点不是这130万,而是他们用的方法特别实在。 具体是怎么做的? 首先,他们特别清楚自己的地盘。不是到处写写写,而是就选了3个他们最熟的区域。这就像你在一个小区住了十年,对那儿的一草一木都了如指掌 - 哪个单元采光好,哪个位置停车方便,连物业的老张什么性格都门儿清。 他们写内容的方法也很实在: 1. 就写两种文章: - 给想买房的人写"在这儿住是啥感觉" - 给想卖房的人写"这片子现在行情咋样" 2. 文章写得特别接地气: - 不是写得特别长,一般也就一两千字 - 就跟跟邻居聊天似的,用"你"来说话 - 说的都是实打实的事,不罗嗦 3. 他们特别会找话题: - 上网看看大家在问什么问题 - 逛逛社区论坛,看看住户在聊什么 - 把这些实际问题都写进去 4. 内容不光是写,还要配图: - 自己开无人机拍照片 - 画个地图,标注下重要的地方 - 再配个视频,让大家更直观 5. 最实在的是,他们是慢慢来的: - 开始就写个千把字,放几张图 - 发现这文章有人看了,就往里加内容 - 别人问什么,就补充什么 - 最后每个区域写个二三十篇文章 6. 最后就是要主动一点: - 文章里放个联系方式 - 加个表格让人填联系方式 - 有人问就赶紧回复 - 多问问别人觉得哪写得好,哪写得不够好 说白了,他们就是把自己知道的,别人关心的,都老老实实写下来。时间长了,这些文章就变成了他们的"销售小助手",天天24小时都在帮他们找客户。 最后提醒一句:这事儿要有耐心,不是写几篇文章就能见效的。但只要你持续写,写实在的内容,总能慢慢攒出口碑来。

Yangyi

56,605 次观看 • 1 年前

这是美国大学毕业季 最诚实的一场演讲 也是AI时代最引人思考的 关于教育的一场讨论💐 Angela Duckworth 一位哈佛毕业的网红教授 专门研究毅力的顶级学者 在宾大的毕业典礼上 一句话炸翻了全场 今天的演讲(稿) 是我和AI一起写的!😂 而且我一点儿也不惭愧 这太魔幻了 一个教孩子要坚毅要刻苦的 居然在带头“偷懒” 但是她接下来说的话 才是我反复该说的部分 就是这篇人机协作的演讲稿 给出了AI时代家长心里最担心的 两个问题的答案 第一个问题 孩子天天用AI,脑子会不会废掉? 扫了一眼台下的毕业生 问了一个戳心的问题 如果我们一直这么用AI 会变得越来越不会思考 她自己呢带头就举了手 台下呢也几乎是全员举手 Angela接着说 她自己呢也担心过 因为大脑是用尽废退 不用的话神经连接都会萎缩 她讲了一个故事 她被一个很难的 统计学方法卡住了 当时呢身边没有人能够帮她 在客厅里做着 房地产相关的工作 于是她打开了GPT 就把问题呢告诉它 结果AI只用了几句话 就把这个复杂的问题讲清楚了 不但讲清楚了 还提醒她常见的误区 给了清晰的步骤 她对不懂的地方进行追问 让AI示范 短短十分钟之后 她不仅仅是拿到了答案 而且真正的理解了 注意她的关键词啊 不是替我想 而是带我想👊 她又问台下的毕业生们 你们有没有哪怕一次 真切的感受到 因为AI比你之前聪明了一点点? 这一次又是几乎全员举手🙋‍♀️ 同样的一群人 同样的一双手 可以是害怕AI让我变笨 也可以是因为AI 让我变强🐮 她又用博士生的实验补了一刀 两组年轻人写求职信 一组呢完全自己写 另一组呢 用AI辅助 结果非常反常识 用AI那组不但写的更快 就连写作能力也提升的更多 为什么? 给出了一个关键解释 因为AI在做一件 人类老师一直想做 但没有精力去做的事 它会不停的给你看更好的版本 这个句子可以更短 那个词可以换 这个结构呢还可以调整 你就一遍一遍的看这些示范 就是在训练自己的眼睛和感觉 所以结论很简单 也很有力量👍🏼 AI会不会废掉孩子 并不取决于AI有多强 而是取决于我们把它当什么 当你把AI当拐杖 你交出的就是大脑 当你把AI当教练 你练出来的就是判断力、表达力、结构感 AI的正确打开方式 不是把脑子托管给它 而是用它不断的看到更好的思考 然后呢逼自己追上去 第二个问题 既然知识和课程网上全有 AI又能给出答案 那我们为什么还需要老师? 教育为什么还需要人? 在学期末 说这样一个秘密 这整个学期 我教给你们的所有知识网上全都有 每一篇文章都有电子版 每一道作业都有人做过类似的 换句话说就是 只要你愿意不来上我的课 你照样能学 学生们呢?都愣住了 然后她说 但是你们还是需要我 因为你们需要有人在周二之前 逼你读完一篇并不轻松的文章😂 需要有人在周四之前 提醒你们交出一篇 你们以为自己写不出来的论文🥹 需要有人把你关进一个没有手机的教室 需要有人给你定一个 你以为达不到的标准 然后认真的看着你的眼睛说 我知道你能做到 我会等到你做到!👍🏼 这一段看起来安安静静的话 简直是一下子戳中了 教育的本质 教育从来都不是信息的填充 而是灵魂的唤醒!👍🏼💐 她讲到自己高中那位英语老师 图书馆的知识是免费的 但是你得自带容器 而一个真正的好老师 就会帮你塑造这个容器 我突然想到了我的孩子们 AI可以把全世界的知识 都摆在他们的面前 但是它做不到的是 在他们快要放弃的时候 坚定的看着他们的眼睛说 这很难 ☹️ 但我相信你 对于孩子们来说 爸爸妈妈 才是他们最早遇到的老师 那位Angela老师 在这个算力爆炸的时代 我们到底要教给孩子什么? 用AI的方法 当然 但比这个更重要的是 带他们去户外徒步 去仰望星空 去面对挫折 去感受心跳 我们要做的是站在孩子的身边 成为赋予他们品格的那个人 如果你有时间 强烈建议你和孩子一起看一下这个演讲 ———————————— 演讲就在下面,快看看啊 有这么想讨论的一起聊聊吧😊

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我们一直都搞错了记忆的原理。 你的记忆,并不存在。 记忆不是提取,而是生成。 我们一直以为,记忆就是把过往“存起来”,需要的时候再“取出来”。 但这其实是错觉。你记得妈妈的脸,不是因为那张脸一直存在于某个“脑内档案柜”里。而是你接收到“提示” 比如“妈妈”这个词:你的大脑里的生成系统就开始工作了。 它不是“取出”图片,而是“即兴画出”图片。 就像问一个AI:画一只马、画一座山 它不是从文件夹里调现成的,而是根据参数瞬时生成。你对“妈妈”的记忆,也是你大脑的一个实时“请求响应”行为:给我妈妈的脸 然后你脑中的模型立刻开始合成,画出轮廓、填上皮肤、添加声音和动作。 换句话说:你大脑里没有一个影像库,只有一个绘图工具。 所以,记忆并不是“有”或“没有”,而是“能不能生成”。 这种方式,也解释了我们为什么能灵活地“改写”记忆 你不只能想起妈妈的正脸,还能想起她在厨房做饭、在阳台晒太阳,甚至加上一点从未发生的细节。你有无限的方法组合她的存在。 这就带出一个巨大的问题转变: 如果记忆不是仓库,是生成器,那我们教孩子的时候,训练的是检索能力,还是生成能力? 我们不是在“给知识”,而是在“训练模型”。 这就意味着,教育不再是简单的填鸭与背诵,而是:如何帮他们搭建更高效的生成系统 ,能组合信息、模仿样式、即时调取、灵活变通。 记忆,并不是真实的复现,而是即时的重新创造。 重要的,从来不是“记住了什么”,而是“想起来的时候,你能生成出什么”。

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“我们究竟是创造了一个工具还是一个生物?” Sam 在 "机器人之心 "小组讨论会上的发言。 Sam: 但我认为,这无疑是迄今为止人类经历的最重大的更新年份。可能这也是我们将会遭遇的最大变革,因为从现在开始,人们已经接受强大的人工智能将成为现实,并且还会有逐步的更新。就像是第一代 iPhone 面世的那年,以及随后每一代 iPhone 的更新,我们现在能够明显感受到这一代与去年那代的差异。所以,这确实是一个重要的时刻。 我感到欣慰的是,现在人们开始正确地把这些系统当作工具来看待。艺术家尤其如此,但其他人也是一样。 曾经,人们真正恐惧的是,我们究竟是创造了一个工具还是一个生物,这将意味着什么?现在,人们视这些系统为人类工具箱中的新工具,并且正在用它创造一些非常了不起的东西。 模型显然不知道你在说什么,因为这不在它的训练数据里,它也无法从训练数据中学习到这些信息。 这是完全可以预期的。你再问一遍。比如说,你提到“意识”这个概念,模型回答:“是的,我完全明白你的意思,但我之前从未听说过这个词。” 问: “这对我来说就像是一次更新。你认为人工智能会趋向于探索创造性智能和自主性吗?” Sam: 这个问题有多个答案。这取决于激励模型。这是人类的选择。 问: “这将是判断意识的一个很好的测试。因为如果它有自我表达的愿望,并且仅仅为了创作的乐趣而去创作,那不会是偶然的。这绝对有点像生物。” Sam: 这是生物化的。我认为在此之前还有很多步骤。 我们现在要回答问题吗?这真的很棒。

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