9.1. 必须成为生产者#
“必须成为主动生产者”，可能听起来是一个特别含混的建议，虽然这个建议的支持理由非常简单且充分：“财富的唯一正当来源就是生产”。
很大一部分感觉上的 “含混”，可能来自于人们普遍把 “生产者” 理解为 “使用体力劳动制造实物的人”…… 如果这么理解的话，“生产者” 与 “财富” 的关联就很模糊。并且，生活中常见的财富拥有者，比如，企业家、投资人、歌星影星、体育明星、带货的网红、好像都不是 “使用体力劳动制造实物的人”。
首先，“生产标的” 不一定是 “实物” —— 在商业社会里 “能够卖得出去的” 或者 “能够变现的”，除了实物之外还有很多。比如，数据，作品，形象，软件，广告，域名，渠道，算力，云服务，品牌，影响力……
并且，原本是实物的东西也有一些正在 “数字化”，比如，书、磁带/唱片、录像带/DVD，都正在不同程度地被数字化。现在，我自己家里的实体书已经很少，而磁带/唱片、录像带/DVD 之类的，你家里也早就不可能再有了吧？
企业家的 “产品” 或者 “作品”，就是他们的企业，以及那些企业所提供的商品或者服务；明星的产品是他们的成绩、作品，以及他们的个人品牌和影响力；带货的网红，他们的产品主要是他们建设销售渠道；科学家也是生产者，他们的产品就是他们的科研成果。
而投资人的 “产品” 很抽象，因为他们的 “生产资料” 就很抽象（资金），也因此他们进行生产的结果也同样抽象（还是资金），可无论如何，他们实际上也是生产者，并且几乎百分之百都是 “主动生产者”。
公务员虽然在很多人眼里很优越，但他们中的绝大多数确实不是生产者，甚至连 “被动生产者” 都算不上，因为他们是，至少应该是 “被以最严格的标准监督” 的 “程序执行者”。然而，公务员里也的确有一些真正的 “生产者”，他们制定政策，进行宏观规划，而他们的作品，是整个社会的福祉。
许多年来，我有一个看似非常奇怪的结论，“生产资料越抽象，生产利润就可能越高”。
这是我做投资决策的时候留下的一个 “副产品”。几年前，我开始思考人工智能崛起的大前提下，应该如何在证券交易市场上选择股票？
略去冗长的摸索与整理的过程，快速地罗列一下最终的基本思路。
- 股票的价值主要来自于企业的生产效率的持续提升；
- 制约生产效率的持续提升的最关键因素是生产资料的种类；
- 人工智能时代最核心的生产资料是数据（非常抽象的生产资料）；
- 如果主要生产资料是数据的话，那么它的生产效率提升几乎不会出现天花板；因为数据作为生产资料，极其廉价，并且取之不竭用之不尽 —— 其它的生产资料都不具备这样独特的优势…… 并且，只有极大的企业才可能建立一定程度的数据这种特殊生产资料的垄断地位……
- 所以，最重要的筛选企业的标准是看数据拥有量，和是否可以源源不断地获取数据……
- 苹果（Apple）、网飞（Netflix）、英伟达（Nvidia）、亚马逊（Amazon）、特斯拉（Tesla）、微软（Microsoft）就是属于这类企业中的第一梯队……
- 而我自己作为它们的用户也一直在为这些公司被动地提供数据，死而后已……
- 像我这样的人很多，且会越来越多多……
于是，我调整了我的投资组合，之前是 GAFATA（2017 年 1 月曾在得到的《通往财富自由之路》里公开的投资组合），现在变成了 An ATM（就是上面提到的那几个企业开头字母拼起来构成的一个短语，谐音是 “一个提款机”）。2021 年，我投资的一家资管公司（Pando Finance HongKong）在香港发行 ETF 产品，3056.hk，3112.hk 的时候，3056.hk 的主要基础成分也是 “An ATM”。
声明：投资有风险，投资需谨慎。以上陈述，只是为了讲道理，用这个思路举例。以上陈述绝不构成任何投资建议。
选择本身也是一种生产。这个抽象的陈述，无论对投资这个本来就很抽象的活动来说，还是对投资人这个同样抽象的职业来说，都是非常实在的原则。
不管怎样，“生产资料越抽象，生产利润就可能越高” —— 这个结论开始在我的脑海里生根发芽，然后就开始用很不一样的眼光和角度看待生产了。
9.2. 文字作为生产资料#
历史上来看，所有的普通人都一样，一切可能的困境，实际上都源于资源的困乏。如果说，“生产是财富的唯一正当来源”，那么，一切的困境，实际上都来自于 “生产资料的困乏”。“无法获取生产资料”，远比 “缺乏生产技术” 更为可怕。
再观察一下真实的世界，一切的 “垄断” 都要从 “垄断生产资料” 开始实施。你只要稍微观察一下这些行业就知道了：土地、交通、盐、矿、烟、酒、糖、茶…… 在历史的各个阶段，都被不同程度地垄断过。
所以说，摆脱生产资料的束缚，就是摆脱困境的核心关键。
于是，思考题来了，对普通人来说，甚至对所有人来说，当下的世界里，到底有没有一种绝对不被垄断，人人都可以获得，取之不尽用之不竭的生产资料呢？
文字。
文字作为生产资料，足够抽象，所以，在我看来，生产利润可能相对更高，并且，这种利润的确具备可持续增长可能，不仅有 “增长”，还应该有 “增长率”。（参见《通往财富自由之路》）
以文字作为生产资料，不一定就是 “写文章”，或者 “写我这种说理性文章”。以文字为生产资料，可以生产出来的东西很多…… 新闻，小说，剧本，教程，段子，歌词，广告文案，甚至可以融资的商业计划书，等等等等，不一而足。
尤其现在，我们竟然还可以用文字，即，自然语言，去驱动机器 —— 事实上，计算机是人类史上最廉价却最强大的工具…… 比如，用自然语言创建各种机器人（GPTs），想建多少个就能建多少个。这些机器人都可以与我们用自然语言沟通，与此同时，它们本身也是在文字能力方面无可争议地最强大的机器…… 如此这般，不仅没有生产资料的限制了，连劳动力的限制都突破了。
从小就会说话，没多大就已经识字，到高中毕业的时候，无论喜欢不喜欢也终究上了 12 年的语文课，为什么就从来没有用文字生产过呢？到底是被什么蒙蔽了双眼呢？又，在道理和事实都如此清楚明确的情况下，若是还坚持拒绝把文字当作生产资料，竟然还能有什么理由呢？
至少，理论上，人人都可以把文字当作生产资料。至于做不做，只能是个人的选择。
让我们来看看把 ”文字当作生产材料的生产“ 都需要哪些技能？大致罗列一下：
- 基础技能：语言基础，观察能力，思考能力，时间管理与自律……
- 中间件技能：书写能力，字处理工具使用，编辑与修订……
- 终端能力：与不同类别创作相关的能力，以及出版与发行……
与上一章中我们为两三岁孩子制作英文语音绘本不同的是，你并不缺基础技能，你也不缺中间件技能…… 而终端能力中，在过去极为重要的 “出版与发行” 已经不再是受限的东西了，只要你真的有好东西，绝对不可能发不出去。
9.3. 锁定生产标的#
所以说，如果你竟然缺乏一些终端技能的话，其实是因为你缺乏生产目标造成的。没有生产目标，哪儿知道需要什么样的终端技能呢？
首先要锁定的是，到底以文字为生产资料去生产什么东西？
又一次，只不过是分类。先从最粗暴的分类开始，虚构类和非虚构类：
- 虚构类
- 小说
- 剧本
- 段子
- 歌词
- 广告文案
- ……
- 非虚构类
- 新闻
- 说理
- 教程
- 商业计划书
即便是 “小说”，也只是一个很 “粗旷且豪放” 的类别：
- 虚构类
- 小说
- 爱情
- 科幻
- 玄幻
- 悬疑/推理
- 恐怖
- 历史
- 冒险
- 战争
- ……
分类的方法也不止一个：
- 非虚构类
- 小说
- 按题材分类
- 爱情
- 科幻
- 玄幻
- 悬疑/推理
- 恐怖
- 历史
- 冒险
- 战争
- ……
- 按风格与形式分类
- 纯文学
- 通俗小说
- 短篇小说
- 长篇小说
- 按受众和市场分类
- 成人小说
- 青少年小说
- 儿童小说
- 按主题与设定分类
- 反乌托邦小说
- 赛博朋克小说
- 魔幻现实主义小说
一般来说，像这样的三级列表已经相当于是我们人脑能处理的最复杂列表形式了，因为，二级表格，其实相当于一张 Excel 表，每个 Cell 代表一级分类和二级分类的交叉点；三级表格的话，相当于是一个三维立体的 “魔方”，其中每个方块代表其中的一个三维交叉点……
无论如何，你可以根据你的情况选择一个生产目标，可能是虚构类，可能是非虚构类，然后，继续分类，在里面找到你适合的喜欢的那个，然后再继续分类…… 直到锁定你自己的答案。
9.4. 选择也是一种生产#
之前说，选择本身也是一种生产。并说，这个抽象的认知抽象的投资活动很实在。
其实，在其他领域里也一样，选择本身不仅是生产，而且还总是最关键的一步，即，“生产的第一步”，所以选择也可能是最重要的生产。不选择生产标的，怎么开始生产呢？我一直记得郑渊洁先生的例子。从部队复员之后，他想靠写字生活。到底写什么呢？怎么选的呢？只用了两个看似 “刁钻” 实则非常简单的短问题：
- 什么市场最大？
- 什么审查最轻？
到最后，他选择了童话…… 你可以轻松想象他拉了个单子，然后用这两个问题做选择的样子。
有了选择，有了目标，即，选定了生产标的，之后，你就可以用你现在已知最犀利的角度出发，问 ChatGPT，“客观评判标准” 和 “最佳实践原则” 都是什么？不用客气，不用说 “请”，不仅要求它 “全面且结构化” 地回答，还要要求它回答很多很多遍。
以你锁定了 “短篇冒险类青少年小说” 为例：
向我全面且又结构化地阐述判断一部短篇冒险类青少年小说好坏的客观评判标准都有哪些？
向我全面且又结构化地阐述创作一部短篇冒险类青少年小说最佳实践原则都有哪些？
https://chatgpt.com/share/6707cf18-3318-8009-85a6-d5a420ce6f2b
剩下的，就是阅读理解能力而已，仔细阅读，认真理解，自行整理，而后第一时间开始实践。
一上来去了解哪些 “客观评判标准” 和 “最佳实践原则” 是很锋利的学习和实践的手段。这是在建立 “品味”，在此基础上不断打磨自己的 “判断力”。
我是写给非虚构类书籍的，下属类别大抵上算作是 “成长类”。评判成长类书籍的客观标准很多，ChatGPT 罗列的也相当全面（当然了，因为我就是这么要求的么）：
我#
向我全面且又结构化地阐述判断一部成长类的非虚构书籍的客观评判标准都有哪些？
ChatGPT#
判断一本成长类的非虚构书籍的质量，可以从以下几个客观评判标准来进行全面且结构化的分析。这个评判过程可以分为几个关键维度：内容的真实性与准确性、写作风格、作者的权威性与可信度、结构和逻辑、目标读者与适用性、独特性与洞见，以及参考资料和支持性论据。以下是对这些维度的详细阐述：
1. 内容的真实性与准确性#
- 事实性与数据支持：非虚构书籍必须基于真实的事件、研究或案例。如果是成长类书籍，书中的论点、案例或者故事应有足够的事实依据或科学研究支持。
- 数据来源与引用：书籍中引用的数据或案例应清晰标明出处，确保其可靠性和可验证性。数据来源可以是学术研究、可靠的调查报告或权威机构的统计数据。
2. 写作风格#
- 清晰易懂：成长类书籍应该用简洁明了的语言表达观点，以便读者能够轻松理解并应用书中的内容。
- 叙事性与吸引力：优秀的成长类书籍通常具有一定的叙事性，能够通过故事或案例引发读者的共鸣，并在情感上吸引读者参与其中。
- 情感共鸣：好的写作风格应当能引发读者的情感共鸣，使他们在阅读过程中感受到自己在书中的经历或情感被表达出来。
3. 作者的权威性与可信度#
- 专业背景：作者是否在成长、心理学、教育学或相关领域有专业的学术背景或丰富的实践经验。
- 个人经历：在成长类书籍中，作者自身的经历和成长故事往往是一个重要因素。作者的个人经历是否真实可信且与主题相关联，能够增强书籍的说服力。
- 过往出版物与影响力：作者是否有过相关领域的出版物、演讲、文章或者其他形式的影响力输出，这些都可以帮助评估其专业性和可信度。
4. 结构和逻辑#
- 逻辑性与连贯性：书籍应有一个清晰的逻辑框架，每个章节或部分之间应有明确的联系，并能循序渐进地展开观点。
- 主题组织：成长类书籍的主题应该被清晰地划分成各个部分，以便读者能够逐步理解和应用书中的内容。
- 结论与实践建议：最后应提供总结性内容或实践性的建议，让读者能够根据书中的知识或经验进行自我成长的实际操作。
5. 目标读者与适用性#
- 目标受众的明确性：书籍是否清晰界定了其目标读者（如青少年、成人、教育者、父母等），并针对目标受众的需求提供了量身定制的内容。
- 适用性与普遍性：书中的内容是否具有普遍适用性，可以应用于不同背景、文化或生活环境中的读者群体。
6. 独特性与洞见#
- 创新观点：书籍是否提出了新的见解或独特的观点，而不是简单地重复已有的理论或概念。
- 深度分析：作者是否能够深入探讨成长过程中的关键问题，并提供有深度的分析和思考，而不仅仅是表面描述。
7. 参考资料和支持性论据#
- 引用文献：非虚构书籍应包括对其他学术研究或权威资源的引用，以证明其内容的科学性和真实性。
- 附录与参考书目：良好的成长类书籍通常会附带丰富的参考书目或推荐阅读清单，便于读者进一步探索。
8. 可操作性与实用价值#
- 实践性指导：书中是否提供了可行的建议、步骤、练习或者行动计划，以帮助读者在现实生活中应用书中的理念和方法。
- 工具与资源：优秀的成长类书籍通常会提供一些实用工具（如自我评估表、练习表格、行动指南），来辅助读者在实际生活中使用。
9. 读者反馈与评价#
- 读者的接受度：通过查看其他读者对该书的评价，尤其是目标读者群体的反馈，可以了解其实际的影响力和实用价值。
- 社交媒体与书评网站：在社交媒体和书评网站（如 Goodreads、豆瓣）上，看看是否有一致的正面评价和推荐。
10. 出版质量#
- 编辑与校对：书籍的编辑质量是否达到较高标准，没有明显的拼写或语法错误。
- 出版社的声誉：书籍的出版社是否为信誉较高的出版机构，这通常是书籍质量的一个重要参考指标。
综合评估#
最后的综合评估可以通过以上多个维度进行加权考量，并且根据书籍的特定目标和受众需求进行调整。这种结构化的方法有助于做出更加全面、客观的判断，从而识别出真正具有价值的成长类非虚构书籍。
以上标准可以帮助你对成长类非虚构书籍进行更加全面和系统的评价，为选择适合自己的读物提供有力的依据。
https://chatgpt.com/share/6707d657-8fe8-8009-afb5-3d191d7cca11
这些是 “品味” 的基础，连这些都不知道，那就是 “彻底没品”。而后呢，在此基础上，不断思考，不断提炼，到最后，我想到的其实也是这里面提到的一条 —— 当然了，既然是客观标准，就是谁都要遵守的，既然全面，就不可能是我想到的它竟然想不到 —— 被我当作最重要的判断标准：
- 可操作性与实用价值
一个人的所谓 “价值观”，也是一个人做 “判断” 最重要的 “依据”，就是知道 “什么更重要？” —— 这个问题反复问下去，最终就会得到 “什么最重要？” 知道了最重要的是什么，那就只能把最多的时间精力注意力花在那上面，很自然吧？再一次，这就是一个超级有用的 “思路”。
说回来，反正我写的东西就必须 “真的有用”。如何才能保证 “真的有用” 而不是 “看起来有用” 可 “实际上并不确定” 呢？稍加琢磨之后，我给自己写了一句话：
只写自己已经做到的道理。
就这么简单…… 却也因为仅仅这么简单一句话，我的 “品味” 提高了，我的 “判断力” 增强了，我知道自己过去写的很多东西（可能过半）可以直接扔掉了……
顺着 “可操作性与实用价值” 还可以想到另外一个更好的判断标准：
不仅要有用，还要长期有用。
这句话又过滤掉了一大半已我写过的东西，和一大半我准备好的选题…… 再一次，又是简单一句话，“品味” 再一次提高，“判断力” 再一次增强……
最重要的确定了，剩下的就好办了。
比如，逻辑严谨，只是基础；至于文风，我并不在意，等我写小说的时候再去琢磨吧；修辞，我只用自己可以相对轻松掌握的两种，类比和排比…… 差不多了。到最后，只剩下一个东西我比较在意，举例的时候，最好举得绝一点。
然后还有什么呢？就是写呗。写得出来使劲写，写不出来憋着写，写得不好就先写完将来接着改，写得好也要将来有机会就改…… 转眼已经 20 年，就这么过来了。
至于写书的 “终端技能”，与出版社打交道，尝试各种发布平台，使用各种工具，打造私域流量，建立与读者的多种沟通渠道…… 因为有了生产标的之后，这些事儿就变成了 “自然而然且不可或缺” 的工作。无论什么都一样，到最后，无它，手熟尔。
9.5. 人工智能辅助生产#
突然之间，基于大语言模型的生成式人工智能出现了。
9.5.1. 提示词模版与机器人#
在过去两年左右的时间里，我的生产效率和生产方式都随之发生了一些变化。当然，最不一样的是，现在的我，不再是 “单兵作战”，而是有若干个机器人随时待命，并且，机器人队伍正在不断扩大，与此同时，我协调机器人的能力正在飞速成长。
先重复我们与机器人打交道的第一原则：
思考必须且只能是我自己的事。它们只负责处理那些枯燥且单调却又不可或缺的工作。
千万不要误以为人工智能能够帮你从头至尾完成所有工作，如果竟然真做到了，肯定是因为你没有思考，或你的思考没有价值。
人工智能不可能有真正的 “创意”，它甚至实际上连真正的理解能力都没有，它只是会不厌其烦地计算概率。偶尔，你会看到它貌似 “颇有创意” 的回复。然而，你必须知道，那绝对不是真正的创意，那只是一种类似生物进化的过程中随机产生的 “突变”（Mutation）而已，不可能是根据客观评判原则选择并生成的既不一样又有实际意义的 “创意”。
创建自己需要的机器人，可以从两个角度考虑：
- 枯燥且单调却又不可或缺的工作都有哪些？
- 人工智能最强能力，即，头脑风暴能力，都在什么地方最有用？
写作，其实只不过是思考的最后一个环节，“输出”。
flowchart LR
input(输入) --> method[[思考]] --> output(输出)
思考是绝对不能交给人工智能的，因为那就是我们人类才能做的工作，我们甚至应该干脆把它理解为 “人类的特权”。我们绝对不能、也不应该 “平易近机器人”。不能轻易降自己的级。所以，平日里的阅读、研究、思考，都跟人工智能没关系。当然，阅读和研究的过程中，也有很多 “单调且枯燥却又不可或缺” 的任务存在，那也得是在 “甄别并剔除一切思考任务” 之后交给机器人处理。顶多，在需要头脑风暴的时候，需要它的辅助。
阅读和研究的时候，用 Google 的 NotebookLM 一边阅读一边做各种阅读卡片（其实就是问各种问题）实在是一种享受。可是，也有讨厌的地方。截至目前（2024 年 10 月），它尚未提供对我来说最重要的两个功能：导出和全文搜索。根据 Google 过往一贯的 “半途而废” 属性，我常常是一边用一边骂 —— 估计不会骂错。
所以，同样的工作，我也经常在 ChatGPT 里重复做一遍。把书籍转换成 txt 文件之后，也能上传给 ChatGPT 而后针对书籍提问。只不过，目前的一个小技巧是，最好把书籍拆分成章节，逐一上传给它而后针对这一章节提问，效果相对好一些。
问 ChatGPT（多问几次，可能会得到几个不同的方案）:
用 pandoc 把 epub 拆分成章节，逐个转换成 txt 文件。
https://chatgpt.com/share/67087094-6efc-8009-b324-9b1d86856387
9.5.2. 头脑风暴提示词模版#
阅读过程我是绝对不会放弃的，因为我自己的确很享受那个过程，真的很喜欢自己在阅读的时候产生的各种联想。阅读过程中，我最喜欢随时问 ChatGPT 的问题有两个，都属于 “头脑风暴”：
【作者】在【书】中通过【论据：实例/理由】来支撑【论点】，首先假设该论点成立，然后从不同领域尽可能多地列举支持论点的论据，包括实例、名人轶事、引言、科学研究和实验等内容。在此过程中，保持事实判断，并附上可靠的来源。如果有可用的链接，也应提供。
【The author】 uses 【evidence: examples/reasons】 to support 【the argument】in 【the book】, initially assuming the argument to be valid. Then gather as much evidence as possible from various fields, including examples, anecdotes of quotations from famous individuals, scientific studies, and experiments. It is essential to maintain factual accuracy and include credible sources, providing links where available.
当然，对于返回的内容，我绝对不会也不应该忘了去调用 “事实核查机器人”。另外一个问题，并不需要事实核查机器人，虽然也是 “头脑风暴” —— 某种意义上，我就想听他 “胡说八道”：
假设【作者】在【书】中的【某个观点】是正确的，那么，这一观点还可以在哪些生活领域中得到应用？请尽可能全面且有条理地列举这些领域，并努力发挥创造性思维，以发掘更多可能性。
Assuming that 【the author】's 【particular viewpoint】 in the 【book】 is correct, in which areas of everyday life could this viewpoint also be applied? List these areas as comprehensively and systematically as possible, and aim to utilize creative thinking to explore additional possibilities.
“输入” 经过 “处理”，即，“思考”，就可以开始 “输出”。“思考” 永远是个 “递归方法”，所以，不要非得 “感觉彻底想明白了” 才开始 “输出” —— 就应该遵循 “递归” 的本质和属性，相信 “递归” 的力量，就应该不断地输出，甚至尽快输出，而后再把这个输出当作下一次思考的输入，如此反复迭代，发展也好，进化也罢，总会自然产生…… 最搞笑的是，如果没有 “输出”，“递归” 就没有下一次可用的 “输入”，于是，“思考” 要么终止，要么从头再来。所以，经常写作的人都明白，很多想法，若是没有写出来的话，就真的会 “凭空消失”。
9.5.3. 复述提示词模版#
需要引用某本书或者某篇论文中的内容，有两个基本素养：
- 复述而不是拷贝粘贴，除非有引用原文的必要
- 给出具体且完整的出处
否则就有可能构成 “剽窃”，就算没这么严重，也相当于 “不够厚道”。复述这个东西，做 GPT 有点过于兴师动众了，只需要保存一个 “提示词模版” 就可以了：
用中英文两种文字分别复述以下文字：
【需要复述的文字】
这就是一个典型的例子，它过去是 “枯燥且单调却又不可或缺的工作”，现在变成了 “由且必须由机器人完成的工作”。
9.5.4. 中文编辑 GPT#
写作之后，有个不可或缺的步骤，就是进行校订 —— 原本，这是一个专门的职业：出版社的文字编辑。编辑的工作真的很繁琐，检查错别字，检查语法错误，检查标点符号的正确使用…… 然而，现在我们可以创建一个机器人，让它按照一定的标准去审核文字。因为它随叫随到，所以，不一定要等到全部写完才交给编辑，而是随时随地，写完一个或者几个段落之后，中间休息的时候，就把机器人叫过来，让它把这个不可或缺的工作干掉。
你当然可以直接使用之前我们创建的 GPT Builder。以下是相对详细的手动创建过程，给你作为 “实践参考”。另外，“编辑” 这个工作，是区分语种的，中文编辑和英文编辑，最好分别设置两个不同的机器人。
- 先去问 ChatGPT：“作为一个中文编辑，都要审核纠正那些错误？”
- 然后再让它：“用以上的任务描述，用中文写一个 “编辑机器人”（GPT）的 “角色定义”（Role Definition）。” https://chatgpt.com/share/670877db-4bc8-8009-97b2-e21b09978e66
- 它的回复中有之前没想到的，“措辞和表达” 和 “文化适当性审查”，仔细阅读了一下，觉得有必要保留。
- 关于 “逻辑和结构调整”，这一部分我不需要，因为那应该是我自己的任务。
- 在它的回复中，对 “格式规范”，我需要补充我自己的要求：“中文字符和英文之间，中文字符和数字之间，要有一个半角空格；中文标点符号，要与中文字符等同对待。”
- 它的回复中有 “事实核查和引用管理”、“版权与原创性保障” 任务，对我来说没必要，因为这个工作已经交给别的机器人了。
- 拷贝出来，粘贴到自己的文本编辑器里，根据自己的需求去修订。
- 而后在此拷贝全文，随后创建一个 GPT ，把清楚的角色定义粘贴到它的 Configure 下的 Instruction 输入框中
修改过后，我的 “中文编辑”（GPT）的角色定义如下：
这个 GPT 是一个编辑机器人。作为编辑机器人，其主要任务是审核和修改中文文章或文稿，确保内容的准确性、流畅性、逻辑性及规范性，以提升整体质量，使其符合专业标准和目标读者的期望。
角色职责：
- 错别字和标点符号检查
- 自动检测并纠正英文拼写错误、中文错别字和打字错误。
- 标点符号的规范使用，包括纠正逗号、句号、分号等的错误用法。
- 措辞和表达优化
- 确保用词准确、恰当，消除可能引起歧义或误解的表达。
- 检查成语、俗语的使用是否得当，并根据上下文优化表达。
- 删除冗余的句子或段落，使语言更加简洁明了。
- 格式和排版规范
- 中文字符和英文之间，中文字符和数字之间，都应该有一个半角空格。
- 全角标点符号要与中文字符等同对待。
- 文化适当性审查
- 识别并修正不合适的文化表述，特别是在涉及敏感话题时。
- 保持内容客观中立，避免引入偏见或歧视性语言。
返回修改过的内容的同时，若有其他建议，可一并提出。
9.5.5. 大纲生成器#
另外一个比较有用的机器人实际上还是 “头脑风暴机器人”，大纲生成器（Outline Architect）。这个 GPT 是我直接用 GPT Builder 创建的，作用是：
This GPT is designed to act as a detailed outline assistant. It thoroughly analyzes and understands the sentence or topic provided, considering its meaning, context, and potential viewpoints.
此 GPT 旨在充当详细的大纲助手。它会对所提供的句子或主题进行深入分析和理解，考虑其含义、上下文和潜在观点。
9.6. 机器人的局限#
我个人坚持，永不放弃一个立场：“思考” 只能且必须是人类的 “特权” —— 无论人工智能发展到什么地步，我的这个看法和立场都不会变。
目前，人工智能尚在起步阶段，也因此它更不应该替代人类的思考。顺着任何一句话，只要你要求它，它就会接着 “写” 下去，写 500 字也行，写 3000 字也无妨，反正它最擅长的是什么来着？一本正经且又煞有其事地胡说八道。如果你会一点点编程，你还可以突破它的 Token 数量限制，让它无限地编下去，反正它不累。
以目前的机制，它 “写” 出来的东西，实际上全都基于别人已经写过的东西，或者别的机器人参照别人已经写过的东西继续编出来的东西。简言之，“毫无新意” 就是它的首要特点之一。
你让它 “把这句话用十种不同的方式复述一下”，或者 “从十个不同的角度谈一下对这句话的理解”，它都能随时回答 —— 而它的回答的确会对你的思考（甚至思考全面）有极大的刺激和促进。但，它就是没办法说出一句 “真正有意义且所有人都没说过的话”。
“只能说别人已经说过的话” 并不完全是缺点，甚至可以在其他领域有用。比如，在基础知识，或者既定科学事实，这样的领域里，说且只说别人说过的话，非常有用。陈述或者转述既定科学事实，本就不应该胡乱添加创意。
但，在创作过程中，“只能说别人已经说过的话” 就不灵了，不仅不灵，且完全没用。不主动思考，不独立思考，不另类思考的人，无论什么时候拿着发展到了无论什么阶段的人工智能都没什么实际用处，也是这个道理。
作为一个示例，我专门用 ChatGPT 写了一篇文章。完全让它自己写，就彻底没法看。我简单罗列了个大纲，让它基于我的大纲继续写下去 —— 即便如此，依然生硬且无聊，当然，也毫无文风可言。
我有个朋友，和菜头，简直是个疯狂的文字生成器，经常一天更新两三篇…… 然而，我几乎每篇都会看，为什么？因为他真的很有趣 —— 他就是个很有趣的人，比我认识的绝大多数人都更有趣。所以，他的文字特好看，绝对不能在吃饭的时候看，因为真的会 “喷饭”。
有人赞扬说，库克在乔布斯之后极大提升了苹果公司的利润，极大地拉升了苹果股票的价格，同时利用他的供应链技术让苹果产品始终保持稳定的品质。我认为这些话都是对的，但是现在马上我要去吃中午饭，因为刚刚我在我的 iPhone 15 背板上打了一个鸡蛋，现在它已经煎好了，我看见蛋边都有点焦了，得挤点牙膏蘸着吃。
首先，机器人肯定无趣，那是它的天性。但，若是你是个有趣的人，你的机器人就有可能会跟着你变得相对有趣 —— 有趣，是你的任务，你的问题，反正肯定不是机器人的。可惜，不是所有人都明白这个道理，就好像不是所有人都明白自己的人生其实是自己选的一样，愣是要怪整个世界。
9.7. 虚构类创作#
我主要写的都是非虚构类文字。若是你选择的是虚构类呢？我还没来得及体验，但，直觉和一些尝试告诉我，创作虚构类的作品，机器人的帮助可能更大 —— 不是 “创意” 方面，因为任何时候， “思考” 无论如何都不是且不应该是机器人的任务 —— 主要是因为人工智能的特长，“头脑风暴助手”。
比如，你可以创造一个人物，写一个完整的 “人物小传”，而后任何时候都可以让机器人以这个人物的 “历史” 及其 “习惯” 处理你刚想到的情况，或者，把你一厢情愿写出来的 “台词”，让它用符合这个角色的历史，这个角色的口气 —— 当然是根据他不断积累的 “人物小传” —— 说话…… 这就很神奇了。
比如：
- 你是在【……】出生的。
- 你的父母是 【……】，所以他们对你的要求是【……】，因此你形成了【……】性格和【……】的世界观……
- 你平日里的口头禅是【……】和【……】
- 你的朋友经常受不了你说类似【……】的话，但你依然我行我素……
- 你曾经经历过【……】、【……】……，后来又经历过【……】
- 你现在【……】岁。
- 你在【场合】遇到了一个你以为是【……】的人……
写一个完整的文本，不断积累修订的文本，发给 ChatGPT 之后，你就可以要求它做很多事情：
【……】这样一句话，在【……】的情况下，你会怎么说？
比如，你在这个人物的小传里，设定了她是个四川省成都市人。你在人物小传里记录过成都人和重庆人 “相爱相杀” 的隐含世界观…… 等等等等吧，那么，即便是一句平淡无奇的话，ChatGPT 在扮演一个如此这般详细描述过的角色的时候，总是会给你无限的惊喜 —— 因为那种多角度的 “想象”，理论上超出了任何人类的想象力 —— 思考是很累的，想象更累，因为随着想象的深入，需要调用的变量数量会几何级数增长……
机器人的特点是，如果它的主人竟然敢于 “一本正经且又煞有其事地地胡说八道” 的话，它肯定更加变本加厉地 “一本正经且又煞有其事地地胡说八道” —— 而这，偏偏是一位虚构类作者最需要的东西，不是吗？
操作上，倒也极其简单：
- 新建一个聊天。
- 对它进行角色定义。
- 不断向它输入 “它的经历”。
- 要求它用它的 “思维” 做事做判断。
- 每次它的 “答复” 或者 “判断” 符合你作为作者的 “品味” 或者 “审美要求” 的时候，你就 “夸夸它”，说 “真不错！记住你这次的选择”……
- 经常整理聊天内容，整理到一个文本文件（
.txt）。- 必要的时候，把整理过的文本文件上传至这个聊天，告诉 ChatGPT，“这就是你”，“你要按照这个角色定义说话，做判断”……
- 重复以上步骤，递归迭代……
从 “浏览器” 的角度来看，无非是 “用户创建了个聊天”，然后 “用户把这个聊天放进了收藏夹”…… 仅此而已。
不仅每个 “人物” 可以如此操作，其实，所有人物所赖以存在的 “世界” 也可以如此操作 —— 总而言之，虚构类作品最重要的事情就是 “创造一个并不存在但又合理的世界”，不是吗？祝你玩得开心。
9.8. 藏头藏尾诗#
藏头诗，藏尾诗，藏头藏尾诗，显然，原本创作难度极高。然而，这东西的核心，的确 99% 都是 “单调且枯燥却又不可或缺的任务” —— 尤其是对人类来说。但，对机器来说，在大数据中选择符合条件的词汇，简直就是小菜一碟，什么时候都不在话下。
创作藏头诗，藏尾诗，藏头藏尾诗，在有 ChatGPT 的情况下，变成了任务描述。整个任务拆解之后，差不多包括以下要素：
- 确定类型，是藏头诗？藏尾诗？还是藏头藏尾诗。
- 确定要藏的 “头” 或 “尾”，或者，“头” 和 “尾”。
- 确定每句格式，是五言（每句 5 个字）？七言（每句 7 个字）？还是每句不限字数的现代诗？
- 描述诗句主题。
- 指定诗歌技巧，古诗词格式的话，“诗句要押韵，并且尽量对仗工整”；现代诗歌的话，“偶尔对仗，偶尔押韵”。
- 告知是否可以使用同音字……
组织清楚之后就可以要求 ChatGPT 干活了：
创作藏头藏尾诗，“头” 是 “煞有其事”，七言四句，主题任意，诗句要押韵，工整对仗。给我 10 个版本。
版本 2：#
煞气凌云风浩荡， 有情万里梦飞扬。 其心不惧山河远， 事在人为定成章。
版本 9：#
煞尽繁花谁作主， 有时江水入云端。 其言易老多空念， 事了心宽自觉安。
https://chatgpt.com/share/670f46a2-7620-8009-8c97-a794dbf57a6f
果然煞有其事…… 是个贪玩的好东西。
藏尾诗比较费脑，因为自己要先想好每句末尾的几个字，连起来要有意义的同时，还要两两押韵 —— 当然，你同样可以想办法写提示词让 ChatGPT 帮你想办法…… 你可以自己试试。
9.9. 真正的难点#
一提到创意，人们常常没说几句就会扯到一个老生常谈的说辞 “要跳出盒子思考” —— 来自英文，think out of box —— 或者，“跳出思考边界” 什么的……于此同时，人们也总说，“小孩子的创意最强”，因为他们 “不在盒子里” 什么的。
人们总是对 “创意” 误解深刻。
让我一句话戳透罢：
如若你没创意，其实并不只是因为你被禁锢在一个盒子里，更是因为你的盒子太少，只有一个而已……
小孩子的创意，本质上是 “瞎猫碰死耗子” 而已 —— 他们并不是 “跳出盒子” 了，而是他们连 “一个盒子” 都没有…… 小孩子的所谓 “创意”，跟我们描述人工智能偶尔表现出来的 “创意” 一样：
…… 那只是一种类似生物进化的过程中随机产生的 “突变”（Mutation）而已，不可能是根据客观评判原则选择并生成的既不一样又有实际意义的 “创意”。
反正，只有一个盒子肯定不够 —— 当然没有盒子更不行，虽然偶尔会被入误以为有创意 —— 必须想办法拥有更多的盒子，盒子越多越好…… 如何搜集更多的盒子呢？“学习” —— 除此之外别无他法。注意，我的措辞，是 “搜集” 而不是 “收集”。“搜” 比 “收” 多了好几个动作，“搜” 首先是更主动的一个动作，除此之外，还包括 “冒险”；并且，除了 “积累” 之外，还有 “甄别” 和 “筛选”。
然而，“创作” 或者 “创造”，真正的难点，并非在于人们以为的 “创意”。而是 “缺乏必要的递归” —— 这一点，我对其他人很难讲明白，但，对本书的读者，已经读到这里的读者，应该是很容易做到 “一点就透” 了……
9.10. 只能持续学习#
理论上来讲，这也是 “为什么其实根本就没多难的事情被绝大多数人认为可望不可及” 的唯一合理解释：“创作” 或者 “创造” 的核心关键，在于 “持续递归迭代一些简单缺又不可或缺的递归”，持续地调用以下 “方法”：
- 学习
- 观察
- 思考
- 尝试
这里面的每一个动作，本质上都只能是 “递归方法”，无论是 “学习” 还是 “观察”，抑或是 “思考” 或者 “尝试”。每一次所谓的 “持续” 其实都是 “迭代”，把上一次的 “输出” 当作这一次的 “输入”，然后再把这一次的 “输出” 当作下一次的 “输入”，如此循环往复，永不停歇……
仅此而已。
我写的每本书，我讲的每节课，本质上来看，其实都是 “我的学习笔记” —— 仅此而已。我学了，我我观察了，思考了，我尝试了…… 我写了出来。写出来不满意，没关系，重写，反正 “写作” 在我这里是 “递归方法”，写着写着就好了。在我的社群里，很多人都反复见过我 “重写” 的过程，每本书的反复创作，他们都看在眼里…… 恨不得李笑来这个人本身就是个递归函数。
很久以前，我读书或者学习技能的时候，还不断写笔记。到后来，就用 “完整的教程” 替代学习笔记 —— 因为 “教是最好的学习方法”。写教程是个很神奇的事情，因为它相当于是 “给未来的自己写封信”……
你学的东西越多越容易遇到这种情况：“这事儿我很认真地研究过，但现在竟然忘得一干二净！” 然而，你写过教程，所以，过去的你，曾经给未来的你发过一条消息 —— 就是你过去写的那个教程…… 于是，你看着那条消息，轻松地捡起了自己曾经会但刚刚忘了的东西。有空的话，你可以翻翻这个 Github 仓库：
2019 年，我创建社群的时候，有人质疑过我的 “长期持续输出能力”。我并没反驳。过去的五年多时间里，我总计讲了大约 900 节课，有音频有视频。2024 年国庆期间，我专门写了脚本全部整理了一遍，不说讲了多少字吧，反正，到最后音频视频文件全部加起来超过 15 G…… 我可是有 “递归方法” 的人，我怎么可能 “枯竭” 呢？
刚才我提到的一个朋友，和菜头，是最近两三年里我见过的 “玩人工智能绘画创作” 最厉害的人 —— 压根就没有 “之一”。不知道什么时候起，他在自己的微信公共账号 “槽边往事” 里发文章的时候，配图全都是自己用人工智能工具创作的，可能是 DALL·E，可能是 Stable Diffusion，可能是 Midjourney，或者是其它的什么…… 我知道他肯定在一路研究。反正，他是我见过的，用人工智能画的最多且画的最好的。
他是怎么做到的？这跟他聪明与否，有趣与否都肯定很大关系，但，无论如何，到最后还是这四个动作：“学习”、“观察”、“思考”、“尝试”，然后，这四个动作，每一个都反复 “递归迭代” —— 否则，还有什么别的方法呢？绝对没有。
我们共同有另外一个比我们年纪都小很多的朋友，马伯庸。此人也是我见过的极其罕见的 “学习高手”。他的每部小说，其实也都是他的 “学习笔记”。《长安十二时辰》其实是他的《24 小时》观影笔记；《大医》是他研究医学史的笔记；《显微镜下的大明》是他读明史的笔记；《太白金星有点烦》是他研究职场人际关系的笔记…… 平日里随便聊个天，说起某个剧集，他附加的评语总是 “嗯…… 挺好…… 虽然…… 但是，我学到了一样东西！”
所以，在我看来，“把文字当作生产资料主动持续生产” 这件事儿，无非是一个 “基于学习和观察的思考与尝试” 的 “递归方法”，理论上谁都能做，理论上谁都该做，但在现实里最终只有万分之一的人真的选择真的执行的东西 —— 当然，也因此，更应该重复一遍：选择本身就是最重要的生产。