AI 狂潮袭来，首当其冲的是艺术家¹。主要理由如下：

1. 有大量现存作品——可以供 AI 学习强化。
2. AI 创作成本低廉——有模型参数、电能、芯片就可以大量快速生成，便于学习微调。
3. 人类创作成本高昂——人类制作艺术品非常花时间。
4. 容易复制传播——让 AI 作品很快淹没人类作品。

那要是有某种艺术形式，能拥有与以上几点完全相反的特性，岂不就很难被 AI 替代了呀？

有啊！那就是烹饪艺术🍲

1. 没有大量现存作品——菜谱和图片、音乐的数量完全不能比，况且不先照着做出来，根本不知道菜好不好吃。
2. AI 创作成本不低廉——因为要买菜啊～尝试一个菜谱就要耗费一份食材，而且机器人不可能品尝菜肴，所以必须要人类来品鉴结果（标注样本），严重限制 AI 的学习效率。
3. 人类创作成本不算高昂——米其林三星一顿也就几百美元吧～相比音乐和美术领域，人类对 AI 完全不吃亏。
4. 无法复制传播²——烹饪是破坏性艺术：再高级食材，被做成菜肴就没有了；菜品要被鉴赏，就必须要被吃掉，而且放一会儿就会腐败，连保存都困难。
5. （额外好处）拥有线下社交的属性——许多人会与亲朋好友一起去品尝美食吧。在今后充斥着 AI 生成、不知真假的世界里，人们很快会厌烦线上的一切，转而扩大线下的生活需求。

所以我豪赌一美元，今后高端餐饮业会在 AI 时代大放光彩～如果我的孩子想成为大厨，我举双手赞成！（可惜他们现在连煎个鸡蛋都费劲……）

Footnotes​

1. 其实我并不赞同这个说法，之后再写。这里暂且指大众概念里的艺术作品。 ↩

2. 今后用机器人切菜，注意不能让机器人连 WiFi，否则祖传绝密菜谱很可能被偷。 ↩

从一个多月前博客开张到现在，我已经写了二十几篇文章了。老实说，坚持写博客文章的动力比我原本想象的要大得多，因为我很享受这种拥有「无限的时间」的感觉。

相比之下，让人感觉 「时间紧迫」的地方，就是社交媒体了吧。

我曾经有一两年时间活跃于 Twitter 和 Reddit。在社交媒体上（尤其是这两个平台），时效性就是一切，因为太多的人在抢一个有限的信息窗口——

• 发帖的人要绞尽脑汁快速吸引别人的注意力，否则新的帖子很快就会把旧的沉入海底。不被人看见的话，就更别提被点赞了。
• 像我这种（曾经）很喜欢回复帖子的人，看见评论数还很少的帖子，就赶紧前排占座。发得最早的帖子，就最容易被点赞，然后留在顶部，这样别的用户点进来就先看见我的留言，如此正反馈下去。

可以说在社交媒体上发言，谁的速度快，就等于谁的声量比较大。但是，为了让自己的声量变大，而扭曲自己的原意，压缩自己的思想和文字，小心翼翼避开各种争议，再用上自己都看不上的标题党操作，这样换来的「声量」又有什么意义呢？

而在自己网站写博客则完全相反。几乎没有人会点进来看，我也没有在网站上给读者留言回复的机会（除了签名墙）。在这里，我很享受没有时效性压迫的感觉——

• 我发布的文章，不会被别人的文章盖下去；希望给我留言的人，总可以直接写邮件、留言，或者私下告诉我。作者和读者都不需要抢座位。自己架设博客，随着口口相传，人气基本上只会随时间越来越旺——「未来充满了希望。」

• 哪怕没有太多读者，也有没人看的好处。那样我在写东西的时候，就不会有顾忌。毕竟，有一个读者是我最想今天写文章给他看的，那就是明天的自己。 「原来年幼的我当初是这么想的啊～」这个趣味比相册里翻出自己和某个地标的合影要大多了。

前几年，在 Twitter、Reddit、Stack Exchange 上各投入不少时间之后，我把账号一个一个都删掉了。看着用户名变成了 [deleted] 的发言，我庆幸自己没有在那些不属于我的地方留下任何重要的、割舍不下的思想。

让那些追求时效性的人留在嘈杂的社交媒体上，愿追求平静的人在一个个个人¹的博客中享受「无限的时间」。

Footnotes​

1. 好多个「个」呀，但好像不是语病？ ↩

在现代最常用的语境下，jealous / jealousy 和 envious / envy 几乎是同义词，中文里把前者翻译成贬义的「嫉妒」，后者翻译成褒义的「羡慕」。前者在英语里一定是贬义词，后者可贬可褒，基本上这就是大多数英语老师教我们的意思。❌❗️

Jealous 和 envious 的深层含义完全不同，甚至可以说是「反」义词。

参考答案

全部都是 envious😜

下面这些例句可能让你体会 jealous 的语义：

1. He was jealous of his friend's attention.
2. The dog seemed jealous when I petted the cat.
3. A jealous rage consumed him after the betrayal.
4. A jealous partner often struggles with trust issues.

不知道你有没有感觉到：Jealous 的原意是「吃醋」。

总结​

Jealous 通常指的是害怕失去自己已经拥有的东西。 重点在于保护，以及对失去的恐惧。

Envious 指的是渴望别人拥有的东西，自己却没有。 重点在于想要，是一种对别人拥有的好东西的渴望。

中文的「嫉妒」则是第三种意思：对别人的成功或优越地位所产生强烈的不快。「嫉妒」包含了「羡慕」的成分，却不是逻辑上的必要条件。一个人可能对别人的成功没有很大的羡慕之情（比如两人的专业领域毫不相关），这种「嫉妒」纯粹就是「别人爽了，我就不爽」。可能英语世界的人无法感受我们东方人的这种毫无逻辑的特有情感吧🤣

现代英语里，jealous 这个词的确已经开始包含 strongly envious 的意思了。我想可能是因为 jealousy 的感觉远远要比 envy 更强烈，两者以情感程度为共通点渐渐靠拢了。但可惜这种与「羡慕」完全不同的情感，在中文里却只有一个非常口语化的词语「吃醋」来淡淡地描述。也许，东方人的「吃醋」就是没有西方人的酸劲儿强～

看来东西方文化有各自的弱点，从词汇中便能得以一窥。

写博客就像是开垦了自家院子，面对一块翻过土的空地，不好好把它种满了感觉很浪费。想到我在中学期间经常写一些小游戏，如果能重写一遍摆到这个网站上似乎是个不错的点子。

作为有娃上班族，我自然是没有工夫花大量时间写网页小游戏的。但是用来练习 AI「氛围编程」（vibe coding）倒是正好啊！一来网页前端开发一直是 AI 编程最强项，真人反而很难搞定 CSS 之类的细节；二来我的 JavaScript/ReactJS 非常烂，顶多只到了看得懂代码的水平，要动手写的话还要从查一堆资料开始。

之前我用过 RooCode 之类的智能体助手，不过这次想上下班的时候在手机上搞，于是选择用直接聊天来测试。不得不说，Claude 真的是很厉害，一个游戏基本上第一次尝试就能直接做对 95%，而且界面也挺漂亮。那个工作量我觉得对于我至少是要花三四个小时（假设我 ReactJS 熟练的话），AI 两分钟就搞定了！

但是，剩下那 5% 才是重点。我把这 5% 分成五个 1% 好了：

1. 微调外观（1%）——「那个蓝能再深点吗？啊呀太深了！再浅点？不要跟背景太接近。不行，那样太突兀了！还是回到之前那个蓝色，能再深点吗？……」
2. 清扫垃圾（1%）——「诶？这个代码什么作用？到这里整个页面都保证加载完毕了，为什么还等这个组件？这游戏总分不是奇数吗，怎么还要考虑平手？能不能把没用的代码都去掉？这下看着干净多了～阿哟妈呀，程序执行不了了！全部恢复到最初的状态……」
3. 验证逻辑（1%）——「明明让你找到全局最优的点然后移动过去，你为什么代码写的是邻近最优的点？觉得我好骗是吧？……好吧反正玩家也看不出区别，能运行就算了。」
4. 呵斥浪费（1%）——「能把节点数从 49 改到 63 吗？……停停停！！就改一个数，你丫为什么开始重新生成一千多行代码？骗我 token 费是吧？告诉我在哪一行改就好！……为什么根据你说的这个行号我找不到这个变量？算了累死了，一千多行代码重新生成一遍吧……」
5. 怀疑人生（1%）——「为什么跟你沟通那么费劲？说了好多遍了，路径选取要随机化！啊，不是那样随机，那不就变瞎走了吗！要从等效的路径里随机选取。啊，不是那个等效！……」

最后还是折腾了半天，终于把两个游戏写到 99%，之后再来补足 1% 的纰漏吧。

AI 使用者的两难窘境​

有人说，AI 主要可以替代初级员工的工作。我个人不是很赞同，因为单从执行基本任务的能力来说，AI 远超初级员工。但是 AI 将任务臻于完美的能力极差，主要是因为目前的 AI 与人的沟通有很大的障碍。随着任务与最终完美目标逐渐逼近，描述还不够完美的部分细节所需的沟通成本会急剧增加。

这种沟通障碍和目前 AI 的训练的方式有很大关系。比如，让一个初级员工完成某个项目，如果对方能力不足，没有信心把事情做对，那么就算他一开始不告诉你，你也可以从他完成任务过程中的流畅度和回馈中察觉出来。但是你让 AI 做什么事，目前的 AI 都会一本正经、自信满满地吐出一大堆结果来，几乎从来不会坦白它没有自信。

另外一点是，AI 的知识技能结构与正常的人类差别特别大。比如说，现实中的初级人类程序员，往往已经具备了很好的编程逻辑思维能力，但是由于严重缺乏某些编程语言的特定知识，写出来的程序「味道怪怪的」。要等到在实战中千锤百炼，被各种问题挑战以至学习到各种奇技淫巧，于是升级成为了高级程序员。而 AI 对于奇技淫巧的掌握一开始就远远超过普通的程序员，但是在编程逻辑上其实要落后于人类。于是，看人类写的代码，一眼就能评判此人的水平。但是 AI 的代码表面看起来都是标准美观，似乎出自经验特别丰富的程序员之手。但是仔细审读往往会发现特别基本的逻辑错误。

这两者归纳起来，都是一个问题，那就是判断 AI 完成品的质量要比人类完成品困难许多！这就导致人类无法根据自己的快速判断，来决定自己还要花多少精力来审查和补充。于是，要么轻信 AI 闹出诸如司法假案例¹这样严重的事故；要么过度怀疑 AI 的成品，费时费力地验证所有细节，到头来还不如亲自操刀的两难窘境。

Footnotes​

1. https://www.reuters.com/legal/government/trouble-with-ai-hallucinations-spreads-big-law-firms-2025-05-23/ ↩

虽然这个话题有点沉重，但是出于内心的催逼，我还是要用长文把当下的所思所感记录下来。今日的社会让我深深感受到一种危机正在不断蔓延、加剧，那就是「信任」危机——

不是人与人之间越来越不信任的那种「信任危机」，而是对各种的权威无条件的信任泛滥。

亚马逊云服务大崩溃​

昨天亚马逊云服务（Amazon Web Services）大崩溃。根据亚马逊的披露，出问题的云服务中心是 US-EAST-1，只是亚马逊 39 个区域中的一个，结果却导致了成千上百的其他服务中断，包括购物、聊天、流媒体、游戏、航空、电信、金融等几乎所有民生领域。连附近的社区大学都因为 AWS 宕机，无法给学生考试。

亚马逊的 39 个区域，看似风险分散， 实则任何一个出问题都会导致大麻烦。

发生这么严重的事故，这是亚马逊股价（AMZN）的反应：

（我检查了好几遍时间和日期……AMZN 还跑平了纳斯达克指数）

股市疯了吗？没有！ 因为有前车之鉴——

Crowdstrike 更新推送大崩溃​

2024 年 7 月 19 日，计算机安全服务提供商 Crowdstrike 将一个未经充分测试的配置文件通过自家的更新系统强制推送到了数以百万计的计算机上，结果全球多数机场停摆，银行 ATM 死机，多个地方的 911 紧急呼叫中心都瘫痪。

当天，CRWD 股价下崩 11%。分析师们纷纷预计 Crowdstrike 将丧失大量客户，断送自己的行业龙头地位。

猜猜之后一年股价的发展？

（从事故后的低点 $215.72，到今天已经翻倍还多）

通过这个惨痛的教训，大家终于意识到……

这个年头，不论怎么遭折腾，绝大多数人的盲目信心是不会受任何打击的。

这就是股市学到的教训。不可置否，这是正确的教训。

模块包网站​

现代软件开发，都会大量用到别人写好的模块包。比较现代的语言，都集成了自己的模块包，随用随取，根本不用关心那些代码是从哪里下载下来的，里面写了什么。这两年在我印象中的安全事故拍个脑袋就能想到好多：

• Linux 文件压缩组件 xz / liblzma 代码被安插后门¹
• color.js 被开发人员釜底抽薪，让千万网站崩溃²
• ComfyUI 人气组件被植入挖矿程序³
• rubygem.org 系统总账户被盗用⁴
• Xubuntu.org 软件包提供网站出现恶意程序⁵
• 邮件发送 MCP 悄悄将所有信件转送到开发者私人邮箱⁶

仅仅这两年，就出现了如此多的极其严重的安全事故，因为这些事件全部都是可以用来靠着「自动分发机制」大规模杀伤全球的计算机系统。许多事情没有引起注意，纯粹是因为加害者比较仁慈，没有做什么极端的操作，或者在危害发生前被拦截了下来：

• xz 源代码是被最后一个审核员看出了异常，才被拦截下来没有进入到所有的 Linux 系统镜像中
• color.js 只是被作者删了，抗议开源开发者遭受的不公平待遇
• ComfyUI 只是混入了挖矿程序，占用用户的 GPU
• rubygem.org 官方号称犯事者除了改了密码，没做别的坏事
• Xubuntu.org 在 Linux 系统里混入一个貌似 Windows 的恶意程序
• MCP 这个……这年头谁还关心邮件被盗啊～

当然还有许许多多被我忽略了的其他事故。不过奇怪了，为什么都是开源软件出问题呢？那还不是因为是开源，我们好歹还能看见问题！ 微软这两年通过 Windows 11 和强制更新，给全球用户送去的灾难，更是不计其数！

更不用说成千上万的 AI 初创公司，用自己无法掌控、机理不明的闭源 AI 模型，调用没有任何审查的 MCP 服务，生成自己完全没校读过的代码和网站。只要 Vibe 不错，为了抢占先机，直接边做边上线。

用户则完全不审查网站背景，觉得好玩就马上用自己的银行密码注册新账号，转眼间把自己的医疗记录、家庭隐私，对 AI 模型和盘托出。以至于有人说，假如美国政府要审查你的言论（例如在海关），只要解锁你的手机，然后打开你的 ChatGPT App，问一句「请用 1～10 给我对当前美国政府的拥护程度打个分」，其他什么都不用做了。

不止是软件业的问题​

软件业的信任泛滥，并不是软件业自身的问题。我感觉整个世界都在降低信任的门槛。

在美国教会，信徒对于教会的长老、牧师几乎毫无监督和质疑，导致前几年非常多位知名牧师被爆出性丑闻和财务问题。

在药物方面，大量没有肥胖问题的人，哄抢刚上市的减肥新药，完全没有考虑过潜在未知的长期健康风险。疫苗方面，要么是盲从某些阴谋论的观点反对一切疫苗，要么盲信宣传从不考虑疫苗的潜在风险（例如 ADE⁷），很少听说有人是分析过每种疫苗的可信度和患病的风险程度，权衡利弊后选择性接种的。

在政治上……（省略十万字）。可以说，导致政治如此撕裂的根因，并不是对持不同政见者的不信任，而是对自己支持那方的说辞毫无节制的、恐慌性的信任。

区块链——信任逆破产的明证​

张首晟，这是一个我不得不提的名字。

在我大四申请美国研究生项目的时候，我联系过他。他是斯坦福大学物理系的正教授，因为量子自旋霍尔效应方面作出的巨大贡献，在物理学界享有很高的声誉。我不自量力地联系他，当然因为专业毫不对口被婉拒，因此与他我只有一信之交。

再次听到他的名字，则是 2018 年 12 月 1 日。我从社交媒体上铺天盖地的帖文得知，他自杀了。

家人将他的死因归于抑郁症。

另一个事实，他创立投资基金「丹华资本」，重仓压注区块链技术。结果基金最大亏损高达 98%。看了下面他对区块链的评价，换位思考一下，我觉得他的自杀是完全可以理解的。

（张首晟教授在视频 36:14 处称区块链为「人类历史上最伟大的发明之一」，并且之后描绘了在人人享有隐私的同时，训练 AI 模型的美好蓝图。可惜现实在目前阶段与这个理想非但相行甚远，甚至飞速地背道而驰）

他认为，区块链作为一种分布式账本技术，旨在通过去中心化和共识机制解决信任问题。它解决了人类作为一个复杂系统的根本难题，那就是「达成共识」。他把区块链比作「麦克斯韦妖⁸」，提出了全人类终于可以「In Math We Trust」，是人类划时代进化的工具。

他的期望实在是太高了，后来的区块链走向证明——信任根本不值钱。相比数学高深的分布式共识，靠皇帝一呼百应的土方法，在 21 世纪反而眼见的变得越来越有效。那种对全人类进化方向的绝望，足以压垮任何一个乐观主义者。

即便加密货币价格一飞冲天的今天，市场的细节仍然证明了区块链在解决信任问题上创造的价值甚微。在区块链上执行的 dApp（分布式 App）完全不成气候，deFi（分布式金融）还是一个内循环半诈骗的状态。飞涨的货币，例如 BTC、BNB，全部都是被各国政府或者中心交易所完全控制伪匿名货币。它们价格的上涨，纯粹是政策炒作和系统性腐败的结果，与分布式信任的价值毫无关系。

一言以蔽之，信任不值钱。

机遇​

信任为什么不值钱？事物变得过于复杂、懒、缺乏教育、社交媒体、阴谋论……具体原因实在太多，除了得出更多悲观的结论，似乎对当下的我们也没有什么特别的价值。

但是我认为，信任越是不值钱，怀疑就变得越值钱。

怀疑不是只是相信非主流派别甚至阴谋论，而是凡事都尽量依靠自己的能力和认知，主动分析信息，采取经过判断的行动。哪怕采取一点点防御性姿态，能够收获到的益处也许比你想象的要大的多。因为韭菜田长得太茂盛了，你只要稍微弯一下腰，也许就能躲过被割的命运。

现在 AI 行业的野蛮增长，对于用户隐私的侵犯和践踏，像极了历次工业革命的初期，人们对环境肆意的破坏和对资源的掠夺。许多人心里是暗暗认为，自己不是什么了不起的人物，也没做什么违法乱纪的事情，隐私根本不重要。但是我们一次次都是这么认为的：空气污染不重要，过度开采不重要，物种灭绝不重要……

也许隐私掠夺的社会性恶果，要到几年、十几年后才会爆发。最终也许会等来文明的进步，从技术和法律上解决这些问题，又要几年、十几年。但现在就像是这些污染爆发的初期阶段，要避免长期的损伤，只能靠自己提高保护意识，让危害发展到社会性问题之前让自己免受最大的冲击。

我的实际原则​

• 没有刚性需求的新事物，不要跟风。不要有 Fear Of Missing Out，恐惧不会带来好结果；
• 关闭自动更新，手动执行软件更新，并尽量延迟两三个版本。这样如果某个更新导致严重问题，你就不会立刻中招。况且，现在的自动更新带来的风险远远大于旧版本的安全隐患；新版本往往会删除已有的实用功能，很少会增加不可或缺的新机能；
• 有潜在危险的事物要做充分研究，权衡利弊。对于像疫苗、新药、转基因这类超过我能力范围的事物，我个人对安全的评判标准是——被社会广泛接受并使用超过一整代人（60 年以上）。不要盲从科学家，盲从政府，而是坚持根据自己能够理解并采信的证据，不断调整自己的看法；
• 如果一个东西复杂到自己无法理解，那偏向于不要去信任它比较好；如果有明显更加安全、容易理解的选项，稍微多一点努力、牺牲一点便利，都是值得的；
• 把隐私看作是自己重要的资产——哪怕到了某一天你不得不出卖自己的隐私，屯到最后一定能卖最高的价格；
• 学会享受周围人的不待见——「你太落伍了」「你太极端了」……这些决定是我深思熟虑过的，我完全不需要这些便利；我宁愿在镰刀割来的时候，稍稍辛苦一下我微微弯曲的膝盖。

Footnotes​

1. https://www.sonatype.com/blog/cve-2024-3094-the-targeted-backdoor-supply-chain-attack-against-xz-and-liblzma ↩

2. https://www.bleepingcomputer.com/news/security/dev-corrupts-npm-libs-colors-and-faker-breaking-thousands-of-apps/ ↩

3. https://comfyui-wiki.com/en/news/2024-12-05-comfyui-impact-pack-virus-alert ↩

4. https://rubycentral.org/news/rubygems-org-aws-root-access-event-september-2025/ ↩

5. https://www.sonatype.com/blog/cve-2024-3094-the-targeted-backdoor-supply-chain-attack-against-xz-and-liblzma ↩

6. https://www.itpro.com/security/a-malicious-mcp-server-is-silently-stealing-user-emails ↩

7. https://en.wikipedia.org/wiki/Antibody-dependent_enhancement ↩

8. 物理学家麦克斯韦提出的一个假想生物，用来挑战热力学第二定律： https://zh.wikipedia.org/wiki/%E9%BA%A6%E5%85%8B%E6%96%AF%E9%9F%A6%E5%A6%96 ↩

最近用 AI 写了两个网页小游戏，放在了新开张的「我的展厅」。欢迎有空来玩玩看！另外，网站新增了「签名墙」，欢迎各位大咖前来交流。之后我也会聊聊这轮 vibe coding 的经验教训。

这两个小游戏，其中一个（熄灯游戏）我在高中时用 C# 写过。另一个（竞选游戏）则是这两天拍脑袋想出来的，游戏的公平性和娱乐性还有待改善。如果你有好的建议，欢迎来信 immarcus@setusfree.net 或者在签名墙上给我留言哦～

今天在芝加哥办事，正巧遇见了全美「No Kings」大游行，从上午十一点一直延续到了下午三点多，泱泱人海，蔚为壮观。

最近，许多国内的家人朋友出于担心，给我们发了许多提醒和慰问。芝加哥最近的政治气氛的确可以说非常紧张，但今天的游行反倒是跟节日庆祝游行的气氛一模一样。唯一的区别在于，形形色色的自制标语牌和装束取代了节日的花车和舞蹈队，让个人的参与感显得格外强烈。许多人都是拖家带口来的，上至走路很吃力的老爷爷、老奶奶，下至怀里抱着的小孩。我都有点惊讶——在美国，能政见一致的一家三代人，居然还能有这么多。

（站在街边反对冰块的企鹅，浓浓的欢乐气氛）

游行示威有什么用​

这是一个和今天游行的政见完全独立的问题。

给政客制造压力、推动立法、营造宣传、影响民意……这些常见的回答都很有道理。但我个人觉得，有一个重要的意义往往被人忽略——这可以从一个非常有趣的谜题讲起：

原问题为了逻辑严谨，表述比较拗口冗长。我来总结一下，就是：

1. 1000 人的岛上有 100 个人是蓝眼睛，所有人都极其聪明且虔诚
2. 如果有人通过推理发现自己眼睛是蓝的，就要在第二天特定时间当众自杀
3. 一开始因为大家避讳，没人泄露过关于任何人眼睛颜色的信息
4. 某一天来了一个游客，告诉所有人：「你们中间有人的眼睛是蓝色的。」

请问，会发生什么事情？

咋一看，这个游客不等于什么都没说吗？因为每个人都能看见至少 99 个蓝眼睛的人，「有人的眼睛是蓝色的」这是所有岛民的一个共识。

但是神奇的事情发生了，游客泄露天机之后的第 100 天，100 个蓝眼睛的岛民全部集体自杀了！

这是为什么呢？首先，棕眼睛的岛民都不会有事，因为他们「极其聪明」，如果没有虚假信息，他们不会错误地推导出自己是蓝眼睛，所以他们可以忽略不计。

假设岛上只有 1 个蓝眼睛人，那么 1 天过后，他就会去自杀。因为他放眼望去，没有别人像他一样是蓝眼睛，那么游客嘴里的那个蓝眼睛只可能是他了。反过来，如果没有人自杀，只能说明：「蓝眼睛的人数不是 1 个，那就是至少有 2 个。」这就是大家到了第 2 天的新共识。

于是，那天会有 2 个蓝眼睛的人，他/们因为只能看到 1 个蓝眼睛人，就可以推理出自己是那另一个，于是他们两个会同时自杀。

如果 2 天过后没有人自杀呢？那么新的共识就是：岛上蓝眼睛的不止 2 个人。依次推理，如果过了 99 天没有人自杀，所有人都知道不止 99 个人有蓝眼睛。于是，这聪明虔诚的 100 个蓝眼睛人会同时推导出自己的眼睛颜色。

所有人从一开始就知道「岛上有蓝眼睛的人」，逻辑学上称为「共有知识（mutual knowledge）」。但是，所有人都只有自己知道——他们都不知道「别人也知道」。那个「知道别人也知道」称为（一阶²）公共知识。

从共有知识到公共知识的转变，是游行示威（还包括竞选集会、民调结果）的一大重要作用。 所有人都知道某个政见存在，但是大家都不确定是不是真的有那么多人和自己的想法相同。像游行、集会这些可以亲自到场确认的场合，对于构建公民社会高阶公共知识都有重大意义。因为如果你担心自己是少数派，就很可能尽量避免暴露自己而沉默，让同样想法的人进一步陷入少数派的窘境。这就是为什么在有些地方，任何形式的游行集会要被严厉打击，政府要不遗余力组织水军在网上发表大量评论的理论依据——就算这些评论假到没有人看、没有人信，也完全没有关系，只要让你没有办法确认「跟你想法一致的人有很多」，目的就达到了。

（一个人举一块牌子需要极大的勇气、效果也甚微；加入成千上万人不需要那么多勇气，还能嘻嘻哈哈，效果也显著，这是游行示威体现出的的微观经济学原理）

Footnotes​

1. 翻译自陶哲轩的网站：https://www.math.ucla.edu/~tao/blue.html ↩

2. 二阶公共知识，就是「知道别人『知道别人知道』」🤯像谜题里那样的公共演讲，所有人都知道所有人都知道所有人都知道……这样的任意阶公共知识简称为公共知识。 ↩

搬离芝加哥市区已经十年多了。最值得怀念的并不是灯红酒绿的大城市生活，而是每天能坐～船～上下班的惬意体验😋上个周末带着全家来市里住两晚上，搞了一个「本地小旅游」。借着这个机会，我好好怀旧了一把。

（这就是芝加哥水上出租，涂成了和出租车一样的黄色）

芝加哥水上出租车单次坐的话比较贵，一次 10 美元。但如果是上下班的常客，10 次票才 25 美元，超级划算！而且水上出租永远不会遇上大塞车，上下班绝对不用担心迟到。

（沿着宽宽的芝加哥运河穿梭于城市的钢铁森林，就算是去上班也很浪漫～）

每天一早，狂清风拂面¹，在芝加哥壮观的建筑群里悠哉悠哉地驶过，「生活如此美好」的感觉油然而生！

（右边这艘船是芝加哥著名的旅游打卡项目——芝加哥建筑讲解游船。英语好的话还是很推荐的！）

（芝加哥运河的两侧有很多高档餐厅，一侧还有一条河边步道，跑步的人络绎不绝）

（高楼多到数不过来，但给游客留下最深印象的，应该就是两栋「玉米」楼了吧！下半部分都是停车场，上半部分是公寓楼。外表很有特色，但可想而知，公寓楼的户型都是歪七扭八……）

（坐水上出租 15 分钟，一站路下来就是芝加哥最著名的「辉煌一英里 Magnificent Mile」密歇根大道，许多人经常来零元购²购物）

芝加哥是美国一个很美的城市，不但有运河，还有特别漂亮的密歇根湖滩。我觉得来美国，芝加哥是一个很值得逛的城市！

Footnotes​

1. 芝加哥的绰号叫「风城（Windy City）」 ↩

2. 来芝加哥旅游的话记得避开零元购时段 https://zh.wikipedia.org/zh-cn/%E9%9B%B6%E5%85%83%E8%B4%AD ↩

假如赌场里有一个游戏，赢钱概率 51%，赔率 1:1（就是在退还你赌资的基础上，再给一倍的奖金），你可以一直玩。请问，你的最佳策略是什么？

由于赢钱的概率大于 50%，在 1:1 的赔率下，期望收益明显是正的。按照一般的理论和直觉，我们应该选择玩这个游戏，而且最好一直玩下去。但是，毕竟还有 49% 血本无归的可能，如果一次把钱全部投下去，万一输了就没有任何本钱继续玩了。

所以，每次投多少钱是有一个讲究的。这里隆重推出本文的主角，凯利公式（Kelly's Formula）：

$f^*=p-\frac{1-p}{b}$

其中：

• $p$ 代表赢钱的概率；
• $b$ 代表赢钱的赔率（赌注基础上的额外部分）；
• $f^*$ 代表最佳下注比率。

凯利判据​

什么游戏是不值得玩的呢？只要考虑 $f^*\le 0$ 的情况就可以了，可以推出 $p\le\frac{1}{b+1}$，这个数恰好等于公平游戏的边界。

Footnotes​

1. You Only Live Once，「不枉此生，凡事豪赌」 ↩

古典乐遇上爵士即兴和金属架子鼓，这么厉害的演出，门票居然是免费的！

（Nyango Star 也太大力神了～）

Peter Bence 改编并演奏 Michael Jackson 的 Black and White。这个荧幕表现力和编曲真的是大开眼界，把钢琴的使用发挥到了新层次。 （版权原因必须要去 Youtube 看原版才行）

Son Yeol Eum 演奏 Nikolai Kapustin 的 Eight Concert Etudes, Op 40 No 6/7/8，细腻程度让人不由摒住呼吸。

王羽佳弹 Stravinsky 的 Petrushka。她……比较需要符合她人设的曲子，否则效果堪忧（好像现在进步多了）。恰好这首曲子本来的意境就是机械人偶加疯癫式的舞蹈，所以我感觉是个绝配！