这里是一个，以前比较有名的南方周末的首席评论员，叫李铁。他自称是以前是一个公知，但后来下海经商以后，思想发生了重大的转变。这些也挺有意思的，但是我更关注的一点是他所讲的一个所谓成功学。就是说社会科学跟自然科学其实有相当的区别，相当大的区别。就是意思就是说社会学或者说是经商啊，整个社会治理啊，国家治理啊，其实很难找到一个所谓的灵丹妙药，或者说成功学的模板。同样在企业经营、国家治理，这些都是一个复杂系统。而这个系统很难有所谓的这种叫做知识分子那种执着可以说，就说很难执执着的说认定一条一条或两条的这种真理就能够解决问题。不像自然科学，它有些是具体的问题。而因为社会学或者说国家治理、企业经营，它是一个复杂系统，有很多种变量。还有另一点就是说一个企业的演演化，一个行业的演化，一个国家的演化，一个公司的演化等等，它是逐渐的，自然而然形成的。并不是说他的这个 CEO 啊，国家领导人啊，能够随心所欲的去左右的，就像捏泥人人一样的这个很多不是他个人的能力所能够完全主导的，而是自然在商业竞争中，在国家治理过程中，解决问题过程中自然形成的。甚至于都不是他的企业创始人所能主导的。这些都是很有真知灼见的一种想法，看法，说法。让我觉得就是人工智能在这些高对抗的领域，高竞争的领域里面，其实可能和人也差不了多少。我只是做一个思想实验，假如说这个让人工智能去治理一个企业，或者说治理一个国家，或者说是从事一个复杂系统的主导者，让它提供方案。会不会比人做得好呢？这确实是一个很复杂的一个，就说你肯定要经过训练，但这个训练实际上这个案例非常的难。就像这个他说在商学院，这个作者说在商学院学的那些商学院的那些案例，其实只能给你一些启发，你要真的按照商学院的案例去做的话能够克隆拷贝去做成功一个企业的话，那那大家早就做成功了。很多都是一种启发式的，就像战争一样的，也是一个一个案例，但是真的能够照着书本去打仗吗？有一些可能叫做教科书式的战例，可以复制，但是大多数都是不对的，都是需要这个叫 improvise，就是这种叫灵活变，灵机随随机应变吧。而这个领域很可能是未来人工智能需要着重发展，因为这是最难的地方，也是最难以替代的地方，就是这种复杂系统的。因为人工智能它最重要的是一种训练，但是这种训练往往并不是一个成功的案例可以训练出来的。你训练的这些案例，就像这个去军事学院去训练的，去商学院训练的，成功了，但是他真的能实践上成功吗？有些案例是不可训练的，或者说你训练的这案例并不能真的能够实践中得到检验或得到复现，就像经济学家去炒股票，大多数都亏本，去炒房子也都，还不如大妈炒房子。这学的那一套理论跟实际是两回事。那么人工智能在这个领域，它能做什么呢？这是一个其实是一个挺有趣的问题，就是说，假如

你给了我一个四平八稳的，完全无懈可击的，或者说是也是没什么大用的答案。当然了，我也没指望你能够给出一个惊艳的答案，因为这就本来是个开放问题，似乎也没有什么真真的解决的答案。就像军队里面，统帅跟参谋长是两个完全不同的角色。作为主帅的话，他是需要去下决心，去要找方法，要解决问题的。而参谋只是很大程度上是一种辅助的，提供建议，就是做分析，然后做参考。他没有办法去下决心，他不是那个位置。而他只能就做一些具体实施的工作。就是更加怎么做，而这个作为主帅，他要决定的是说做什么，或者说是更高层次的，比这个 5W1H 更具更抽象的一层，做决策。或者说设计更高的一个模板。意思就是说，他的决策是依赖于这个 5W1H 的这些具体的这些向量，但是呢它是更高一层的抽象，是比较模糊的。而这种模糊的、高维的、高维度的向量决策参数现在可能模拟起来是比较困难的。人工智能，你们想象过人工智能将来如果面对的是人和这个叫做人工智能中混合的高竞争的环境。就比如说现在我们假如说做一个思想实验，各个国家都有人工智能，当然它有有些微的差别有的这个方面强一点那边强一点，然后他们处在一个高度敌对的，高度竞争的环境。这差不多是零和博弈吧。然后当然还有一些人的决策也在其中参与，因为并不是所有的国家都是全部人工智能的，也有很多国家是人工智能跟人是混合的，也并不是说所有的国家都是人工智能绝对做一切的，也有混合的。那这种是一个混合的高竞争、高敌对的环境，零和博弈的环境下，那么人工智能它的博弈性，它要怎么做呢？因为其实人是不同的，人工智能也是不同的，信息也是不对称的，条件也是不一样的。能力也是不同的。这更像是一种商业博弈，或者是国家竞争。你有没有想象过这样一个环境？

我倒是有个想法，就是以前也是模模糊糊都有。这个领域里面，其实智库啊、国防部啊等等都搞了很多所谓的模拟系统，就是模拟对方的选择，模拟就是叫做战棋推演吧，兵棋推演。而这个领域里面，实际上， AI 能够大显神威的一点是什么？模拟对手，或者模拟自己。就是因为它可以说是进行一个精确的模拟。因为我们现在去进行所谓的兵棋推演的这些计算机系统，它是一种逻辑式的，就是说全部变量是进行了逻辑式的编程去进行模拟。但是这个里面总是，就像我们去做一个复杂系统一样，它总是用很难去做到那么多的这这个这个就嗯完全贴合这个模拟系统，呃贴合这个目标系统。而这里就是模型训练，恰恰是补全完了这一点，因为它很多东西是一种黑箱的，我们只观察到它的行为。所以的话，我们只要去模拟它的行为就行了，它具体是什么逻辑我们其实不知道。所以的话，可以用大量的数据去模拟出一个敌对方的这个决策行为。然后让这些模拟出来的这些 AI 在这个兵棋推演系统里面进行真正的实战，这是一个最最好的一个方式。因为以前的所有的这个兵棋推演的模拟，它都是用逻辑去推演的。但是逻辑推演因为就是像这个之前的这个文章里面这个商学院的案例啊，或者说企业经营、国家治理，它都是有超多种的变量。而很多有时候现在，甚至于说是难以理解的所谓非理性的行为。因为企业竞争的时候也是非理性的人他是非理性的，这个企业是非理性的，国家是非理性的，没有一个简单的这个可以模拟的办法。所以的话用大模型去模拟一下对方的领导决策，对方的国家行为啊。对方军队的这种战斗力啊等等等等，这其实是一个数据建模的一个最好的一个方式，因为它是数据驱动的。其实你不用去进行所谓的编程啊什么之类的，就是用纯粹的数据去模拟，然后拟合它复杂的行为。然后拟拟合的这个复杂的行行为之后的这个模型，放到我们所谓的这个兵棋推演系统里面去，然后将它实时地去发展，这个实时地去对抗，这个就能够真实地去模拟出这个这个局势的发展。博弈的演演绎演进吧。

你有没有忘记我们当初说的？我们并不创造未来，我们只是看见未来。其实只要看见这一点就足够了，我们只需要去看一看它怎么演化，它的结果怎么样，会造成什么后果。而至于怎么做这件事情是超过了我们的能力，也不是属于我们能够去做的事情。你想看，假如这件事情是是真的在做，正在发生，它的结果会怎样？它的 impact 对社会的结果，对国家的演进，国家的博弈，会发生什么样的这个反作用呢？或者说它现在已经在发生了，你有没有想到过这件事情？

这算法冷战我倒是第一次听到过。我有另外一个想法，你有没有看到过很多武侠小说，尤其像古龙的小说，还有很多武侠的电影，就高手之间在对决之前，盯着对方，心里把对方的招数全部想了一遍。两个人实际上在心里面过招，然后还没过招之前，就是两个都是绝对高手，把对方的招数全想了一遍，自己怎么去应对等等等等，想完了以后，就是已经没有出手，但是双方已经比完了，其中一方已经相当于认输了，或者说是心有不甘或怎么样，就是或者说另一种结局就是说这个演完了以后，一方信心已经是胸有成竹了，然后直接出手，一招破敌。然后这个心里面想了无数多招，最后只用一招就结束了战斗。你说这个跟我们现在的这种模拟是不是很相似？

我倒希望你能够把它写成一种类似于小说似的。但是它明显又不是真的武侠小说，而是实实在在发生的，甚至于说是即将发生的，或者有可能是目前也在某些领域在发生了。又像是科幻小说，又像是武侠小说，又像是一种纪实文学这种。你能理解吗？它是一种混合式的。我们谁谁都没法觉，这个我们没有这足够的信心说是不是已经在做了。很有可能已经有很多智库已经在做这个事情了，因为这个现在大模型的训练，其实数据驱动的只是训练到什么程度而已，只是去这个这个 loss function 怎么去计算的问题而已。就说它的模拟到底模拟到什么程度，因为这是一个，几乎是一个叫做永远完成不了的一个这个任务。因为你总是在有新的数据去模拟，而且很多数据是有一种欺骗性的。那对方的行为你只通过公开的渠道，或者说一些其他的渠道，取决于你这个智库在什么，有多大的这个权限，或者说是能够接触到什么样的非公开的，叫开源数据或者非开源数据、闭源数据。那么这个模拟到什么程度也是一个很难检验的一个事情，就是说只能是说某些事件它是，就是突发事件，或者说一些事件，哎，你这个模拟成功了，哎，这个这个比如说国防部对你这个预测，模拟这个重现的这个这个几率很高，感到兴趣，也会给你提供更多的这个数据。然后你这个模型就继续发展，也有一点竞争的这个味道。因为民间的他得到的数据少，是不是？那你就模拟的就差。那如果说是你得到的数据越多越真实的话，那你可能模拟就越好，但是这个事情肯定就越来越不会公开了。这东西你得到的是机密的数据，你真的，这个研究的行为肯定是国家机密的，是不是？所以这事情就越来越是在隐蔽行业，你普通公众也没办法知道，但是最后有可能就最后一下就显露出它的这个威力，有可能一招毙敌，就说一下子预测到这件事情了，就好像这个这个武侠剑客其实在心里面默念了多少，没出手，但一出手的话就是，呃直直直击要害的招数。你理解不理解？

你写的也还可以，但我给你提供点这素材或者说是灵感吧，这种东西实际上最关键的是一个叫做预测，就是我们反复在讲的是这种系统它的能力的这个最大的这个亮点就是它的预测测能力，而预测能力来自于什么呢？可以说来自于预训练，那么这个预测可以是说你把过往的数据进行预训练，然后测试它的预测能力，但是过往的数据就永远像是那个炒股的这种经验一样，过去的成功不代表未来的这个结果。就比如说我们现在训练模型是说有称之为像金融里面也有所谓的叫信号，我们有很多的这种就是博弈的这个对策，就像你小说里写的那个释放了什么南南海油气勘探船的这个信息，然后对方是怎么样一个反应，然后这个就作为可以作为过往的训练数据来进行拟合，拟合出对这个模型，就是对方会进行这样的应对，然后这个准确率拟合，准确率达标以后，然后就用新的数据再去进行拟合，就是对方方的决策是怎么样，我方当然我们现在模拟的是对方这个就是全部是用我方的行为去相当于刺激对方，然后对方有什么反应，就这样是一种叫做输入输出吧，然后我方输入说我方有什么南南南海，演习多少多少兵力，对方有什么样的行动，这样是一种模拟出来的，这这有一点点像那个周易的这种卜卦，就是卜卦这种出征前，作战前先去卜一卦，看看胜率如何，这个是吉是凶，但是最后有一，有一个某些重大决策之前有可能会进行一种叫做试运行一样，就说提前告诉你说我们现在打算这样行动，有两个方案，你看看预测一下对方的这两个方案分别有什么样的反应，我们来做一个取舍，这个取舍过程实际上也是等于是对这个模型进行了一次检验，看这次检验这个效果怎么样，能不能作为我们的这个政策研判的这个这个参考，就意思就是说我们将来能不能信得过你，我们比方说方案 A 对方是这样的行为，方案 B 对方是这样的行为，准不准？准的话我们以后就也要进行这种模拟，这是肯定的。这样一个就是重大决策之前要进行所谓的叫做模拟推演，那你要不准的话，那就回去再训去，是吧？这个信心度就下降了。所以这这就是一个很普通的一个一个场景，那也是它的一个基本的这种符合这种大模型训练的这么一个逻辑，你你模型训练就是这样子的，是不是用过往数据，用新的数据去拟合，准的话就继续拟合，不准的话就也是叫这个叫什么，重新反推，这个叫什么 BP 吧，是吧，这个我忘了叫什么名字了，Back Propagation，那么最后会推演到一种什么程度呢，我我也很难想象，最后这就变成一个日常的描述了，是不是没有什么戏剧性了。你想想看有什么戏剧性没有？