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混迹多个捞女群我发现因为富哥、二代等群体对女人祛魅的速度太快，导致现在私下很多名媛课都卷疯了，但富哥们依然缺乏耐心也不屑和女人拉扯，各种话术和欲擒故纵的小招数也都失效了。 因为富哥比普通人更清楚供需关系，钱在手还怕没资源？大不了就换人，所以现在女人想在富哥身上弄点钱花的难度是2020年以前的好几倍。

古有诸葛亮七擒七纵，今有田园吕八结八离。 多少底层女性能凭借子宫改变命运？改变阶层？ 所以“宫本家”本身就代表了一个阶层。 喜欢大喊阶级压迫的无产团结人，怎么不去团结一下这些宫本家啊？看人家搭理你们不？

有些历史你不去翻，它就躺在那里等着恶心你。 六百年前郑和下西洋，带了两万七千人、两百多艘船。在苏门答腊，一个回合把盘踞马六甲、为祸一方的潮州海盗头子陈祖义抓回南京砍了头，中文记载叫剿灭海寇，到了某些东南亚国家的历史叙事里，这叫中国灭了旧港王朝。 苏门答腊有个小国起兵造反，郑和奉诏平叛、生擒伪王，在某些叙事里叫中国出兵灭苏门答剌王朝。斯里兰卡的国王带五万大军围堵明朝船队，郑和带两千人自卫反击抄了王城，把国王活捉回南京，朱棣不仅没杀还礼送回国，这在某些记载里更离谱，叫中国摧毁锡兰王朝。 你看懂这套叙事的玩法了吗？他们把海盗窝说成王朝，把擒伪王说成灭国，把自卫反击说成侵略。所有的事实材料都是真的，只是把主语换一换，前因后果全部抽掉，然后扔出一句：中国人六百年前就来灭我们的国了。 这套偷换概念的手艺，西方殖民者玩了三百年都没这么溜。 西班牙人在菲律宾搞屠杀，荷兰人在印尼殖民数百年，英国人在马来半岛疯狂榨取橡胶，法国人在越南大肆征税。某些东南亚国家的历史教材放着这些真正在他们头上作威作福几百年的账不翻，反而死盯着郑和不放。一个六百年前路过的舰队司令，抓了海盗，平了内乱，没占一寸地，没抽一文税，连驻军都没留，结果成了他们眼中的灭国者。 如果郑和真想灭国，带两万七千人过去，哥伦布带几十个人就敢在美洲圈地，麦哲伦带两百人就敢宣称菲律宾是西班牙领土，大明舰队真动了心思，今天东南亚版图上还有几个国家存在都不好说。这就是有能力灭你但没灭，结果被真正灭过国的人统治了几百年，回头却去咬第一个路过没动手的，简直毫无逻辑。 最妙的是，同一个东南亚国家，一边在教材里控诉中国灭我王朝，一边把郑和奉为文化遗产，在旅游宣传册上印着三宝庙、郑和井来招揽中国游客，甚至当地很多人的宗教信仰溯源都在身为穆斯林的郑和身上。 说穿了，这就是历史套利。把六百年前路过的中国舰队包装成侵略者，对内是煽动民族主义的消费品，对外是地缘政治的筹码。需要做生意的时候你是友好邻邦，需要煽动情绪的时候你就是灭了老子的仇人。 这种灵活史观和弹性国耻，不在乎你当年究竟做了什么，只在乎你今天是谁，一切都在为了当代的政治需求算账。

中国历史上最厉害的12个阳谋 1. 推恩令（汉武帝） 表面是给诸侯子弟分封土地，实际让大诸侯越分越小，最后无力对抗中央。 2. 围魏救赵（孙膑） 不直接去救被围的赵国，而是攻打魏国老家，逼魏军回防，半路伏击取胜。 3. 挟天子以令诸侯（曹操） 把皇帝接到自己地盘，借皇帝名义发号施令，名正言顺，别人不敢不听。 4. 远交近攻（范雎） 和远处的国家结盟，先打身边的国家，一步步吞并，最后统一六国。 5. 二桃杀三士（晏婴） 用两个桃子让三位大将争功，互相不服，最后都自杀，不费一兵一卒除隐患。 6. 杯酒释兵权（赵匡胤） 请大将喝酒，用好处换兵权，和平收回权力，避免战乱。 7. 盐铁专营（桑弘羊） 把盐和铁收归国家经营，切断豪强财路，让国家变富、中央变强。 8. 买鹿制楚（管仲） 高价买楚国的鹿，让楚人都去捕鹿不种地，等楚国缺粮，再逼其屈服。 9. 清君侧（朱棣） 打着“清除皇帝身边奸臣”的旗号起兵，名正言顺夺皇位。 10. 商鞅变法（商鞅） 按军功封官，人人都想打仗立功，秦国变成强国。 11. 七擒孟获（诸葛亮） 抓住孟获又放掉，反复七次，让对方真心归顺，南方从此安定。 12. 金刀计（王猛） 伪造书信让对方父子互相猜忌，忠臣自毁，不战而胜。 核心逻辑： 不靠阴谋诡计，而是利用人性、制定规则，让对方明知是坑也不得不跳。

今天看了篇文章，叫：《AI 与自动化的讽刺》，内容跟当前 AI 的发展很应景。 1983年，一位认知心理学家 Lisanne Bainbridge 写了篇论文，题目叫《自动化的讽刺》。四十多年后的今天，这篇论文上预言的问题，正一字一句地在 AI Agent 身上应验。 当年她研究的是工厂自动化：机器干活，人类监督。 今天我们面对的是AI Agent自动化：AI干活，人类监督。场景变了，但底层逻辑一模一样。而她当时在论文中指出的那些问题，又重新来了一遍。 论文中都提到了哪些问题呢？ 1. 技能退化困境：不用就会忘，专家变监工后技能会萎缩 用进废退，这四个字我们都懂。但放到AI时代，它有个更残酷的版本。 以前你是某个领域的专家，天天做这件事，手到擒来。现在公司说，让AI Agent来做吧，你负责盯着它，出了问题再介入。 听起来很美好对不对？从打工升级成监工，岂不是更轻松？ 问题来了：你不做这件事了，但你的技能不止不会进步，甚至还会退化。 像我这样天天用 AI 写代码的，我能感觉得到这两年是没啥进步，而且对 AI 有依赖，很多以前信手拈来随手就可以写出来的代码，现在没有 AI 就啥都不想干了。 真的是有点用进废退了。 无论是 OpenAI 还是 Anthropic 都在吹他们的 Coding Agent 多厉害，他们的员工只要验证 AI 写的结果就好了，但是他们故意没提的是，这些人都是万里挑一的高手，他们有足够的经验判断AI对不对。但如果他们接下来几年都只是验证 AI 做的对不对，那么他们的技能会慢慢倒退。 像我们这一代老程序员还好，更要命的是下一代。 今天的老程序员们好歹是从实战中成长起来的。明天的程序员呢？他们从入行第一天就在盯AI，没怎么亲手做过。他们既没有技能，也没有机会学。那他们怎么判断AI对不对？ 论文原话是： > 当前这代自动化系统，正在吃老一代操作员的技能老本。下一代操作员不可能有这些技能。 这个问题今天看不出来，三五年后可能就会凸显出来了。 2. 记忆提取困境：不常用的知识，调取速度也会变慢 还有个问题就是相关技能的记忆也会退化。 想想我们高中时哪些滚瓜烂熟的公式，现在还能想起来几个了。放到 AI 监督的场景，随着 AI 能力越来越强，大部分时候都是对的，这意味着大多数时候不需要用到你的知识，随着你的知识越用越少，相关的记忆就会退化。 3. 实践悖论：理论培训没用，必须实战才能学会，但AI在干活人没机会练 这时候你可能会想：那培训是不是有用？ 但是《自动化的讽刺》论文中的结论是：培训并没有太大用。 因为专业技能不是听课听出来的，是在真实场景里靠实战锻炼出来的。课堂上学的理论，如果没有配套的实战练习，你很可能听不懂，因为没有相应的经验框架。就算当时懂了，很快也会忘，因为没有和真实任务绑定的记忆提取路径。 要保持监督AI的能力，你得定期亲自干活。但如果公司追求的是让 AI 自动化运转以提升效率，那人就没多少机会练手。 这是个死循环。 就像论文里面说的： > 我们训练操作员按指令行事，然后把他们放进系统，指望他们提供智慧。 你不能指望平时不需要怎么思考和练习的人类，在关键时刻能想出什么好办法。 4. 监控疲劳：人类无法长时间对"很少出错"的系统保持警觉 心理学研究早就发现，人类无法对一个很少出问题的目标保持长时间警觉，半小时是极限。这不是意志力的问题，这是生理结构决定的。 从进化角度看，这其实是个生存优势：如果你盯着一个地方什么都没发生，大脑会自动降低警觉，把注意力资源省下来应对真正的威胁。但放到监控场景里，这就成了问题。 AI Agent大部分时候是对的，偶尔会犯错。这恰好是最难监控的模式。如果它经常出错，你会保持警惕。如果它从不出错，你不用监控。但它很少出错这种情况，正好落在人类注意力的盲区里。 更糟的是，AI Agent犯错的方式特别隐蔽。它不会说"我不确定"，它会用一种极其自信的语气告诉你它的计划，洋洋洒洒几十上百行。错误可能藏在第87行的一个小前提里，比如"因为2大于3，所以我们应该……"。被那么多看起来正确的内容包裹着，被那种自信满满的语气麻痹着，你很难注意到。 那加个自动报警系统呢？ 论文说：谁来监控报警系统？如果报警系统本身出了问题，操作员不会注意到，因为报警系统已经正常运转了很久。 那让人做记录呢？ 论文说：人可以机械地抄数字而完全没注意数字是什么。 所有试图对抗监控疲劳的手段，都会撞上同一堵墙：人类的注意力就是无法长时间锁定在一个很少出事的目标上。这是硬件限制，不是软件问题。 5. 地位问题：从专家降级为监工，心理冲击和社会地位下降 你曾经是专家，公司里有什么难题找你，同事尊重你，你自己也有职业认同感。现在你是AI的看门人。 技能层面的损失是一回事，心理层面的冲击是另一回事。从专家降级为监工，从创造者变成审核员，从被需要变成备胎。这种转变对很多人来说是很难接受的。 论文里说，被这样降级的人会出现各种复杂的应对反应，有些看起来甚至是自相矛盾的。这部分内容展开讲太长，有兴趣的可以去读原论文。 6. 糟糕的UI：当前AI Agent界面是最差的监控设计 工业自动化领域花了几十年时间优化控制室设计：显示屏怎么布局能让操作员最快发现异常，急停按钮为什么是红色的、为什么那么大、为什么放在那个位置。每一个细节都是用事故和教训换来的。 现在看看AI Agent的界面？ 一堆自信满满的长文本，一个接一个的多步骤计划，几十上百行洋洋洒洒的解释。你要在这些文字里找出那个藏着的错误。 这大概是人类设计过的最糟糕的异常检测界面。 7. 训练悖论：越成功的自动化系统，越需要投资培训人类 论文中谈到自动化带来的训练问题： > 如果不能让操作员定期接管工作亲自干，就得用模拟器训练。但模拟器有个根本问题：你只能模拟你能预见的故障。未知的故障模拟不出来，已知但没经历过的故障也很难准确模拟。 那怎么办？ > 只能培训通用策略而不是具体应对方法。但这又带来新问题：你不能指望操作员光靠查操作手册来应对异常，因为手册不可能涵盖所有情况。 > 越是成功的自动化系统，越少需要人工干预，反而越需要在人员培训上投入巨资。 因为干预越少，人的技能退化越快，应对罕见异常的能力越弱，每次培训的成本就越高。 决策者想用AI省钱，但省下的人力成本可能得加倍投入到培训成本里。 8. 领导力困境：监督AI不只是被动看，还要主动"领导"它们 监督AI Agent不只是被动地盯着看，还得主动地指挥它们。告诉它们做什么、不做什么、分几步做、怎么调整方向。 这其实是一种领导技能。 为什么LinkedIn上夸AI Agent最起劲的往往是管理者？因为他们本来就习惯间接工作：设定目标、分配任务、给反馈、调方向，但不亲自动手。对他们来说，指挥AI Agent和指挥下属没有本质区别。 但对于一直亲自干活的执行者来说，这是一个巨大的角色转换。你得从一个做事的人，变成一个让别人做事的人。这不是改几条 prompt就能解决的，这是一整套技能体系的重建。 公司会给新晋经理做领导力培训。但有谁见过公司给AI监督者做领导力培训？ 四十年前那篇论文的结尾是这样的： > 没有时间压力时，人类可以是令人印象深刻的问题解决者。困难在于，一旦有时间压力，效率就会大打折扣。我希望这篇论文说清楚了两件事：第一，自动化不一定会消除困难，这是讽刺所在；第二，解决这些问题需要的技术创造力，可能比自动化本身还要大。 四十年后，我们换了个场景，但面对的是同一组问题。 AI Agent的能力在进步，但人类的认知结构没变。监控疲劳还是半小时，技能退化还是用进废退，注意力盲区还在那里。这些是硬件限制，不是软件更新能解决的。 推荐阅读原文： 《Ironies of Automation》： 《AI and the ironies of automation - Part 1》 《AI and the ironies of automation - Part 2》