这篇文章是全英文的，如果你的阅读能力可以的话，可以自己看看。

如果不行我简单总结下，这个文章介绍了如何通过 QRIES 框架来创建高质量的 SEO 内容，以提升搜索引擎排名。QRIES 代表 Quotes（引用）、Research（研究）、Images（图片）、Examples（示例）和 Statistics（统计数据），通过这五个方面提高内容的吸引力和可信度。文章还提到 Google 如何评估内容质量，介绍了 E-E-A-T（经验、专业知识、权威性、可信度）框架，并强调高质量内容需要满足用户的搜索意图和提供良好的用户体验。

虽然这个内容讲的是 SEO，但是就像 Google 的 EEAT 原则一样，搜索引擎试图找到最符合用户需求的内容。其实自媒体创作者也需要找到如何写出最符合用户需求的内容。

我自己是一个喜欢随心所欲创作内容的写作者。这当然有很多好处，有创意的时候，文思泉涌，激情澎湃。但是有很多时候，不知道该写什么，该怎么写。

其实一个优秀的创作者，需要持续稳定高效地输出内容。这其实就需要方法论。

我认识的一位前著名记者，刘韧老师，曾经发明过一个刘韧体，他的每篇Blog都是1、2、3、4、5这样的段落。听起来，这都不能叫做一个发明。但是，当我们面对空白的稿纸（屏幕），茫然失措不知道怎么开始的时候。我们就知道方法论的重要性了。

新闻写作还有一个著名的，“5W+1H”原则，即：谁（Who）、何时（When）、何地（Where）、何事（What）为何（Why）、过程如何（How），换一种说法就是：人物、时间、地点、事件、原因、发生过程（语文：时间、地点、人物、起因、经过、结果）。如果把这六要素串起来，概括成一句话，就是一句通俗易懂的句子。

听起来也是超级简单，这不是我们小学看图说话的时候，学的东西么？其实不然，你现在打开很多新闻去看，有些新闻看起来就是没头没尾的。

个人的创意、灵感，能够帮你提高你的上限，好的工作方法，原则，可以保持你的提高你的下限，保持你最差的时候的表现，也可以超越同侪。

好，我们现在具体说说QRIES。

很多时候，一句话说的是什么不重要，重要的是谁说的，在什么时候说的。很多名人说的话，你可能也说过，但是只有名人说的才会被人信服。

当然这也是很多写作者精熟的技巧，甚至有些写作者发明了一种方法，就是把一切想说的话，都栽赃给鲁迅。这种现象愈演愈烈，结果甚至出现了这样的梗图：鲁迅说，我没说过这句话。

据说爱迪生说过，

天才是1%的灵感，加上99%的汗水。

我们今天不想讨论这句话本身的真假和含义。但是你搜索一下就会发现，这么一句简单的话，在互联网上有无数的文章讨论。是真是假，如何理解，是否有下半句，这不是这句话本身的魔力，而是说的人的影响力造成的。

创作自己的文章的时候，我们可以搜索下行业专家，业界名人是否表达过类似的观点，或者相反的观点，引用他们的观点，可以引起更多的讨论和传播。

比如，我的一篇讨论自我管理的文章，就引用了刘慈欣的后悔辞职的言论《刘慈欣后悔辞职：大多数人都需要一份工作才能保证创造力》。这个文章里面，还列举了虽然已经是作家富豪榜前列的作家当年明月，出名发财后，继续从政的例子。还有村上春树。当然余华的言论是这个文章主题的反例，但是，余华不断的出好书出新书，创作力惊人，可能也说明他非常自律。这篇文章，仅在公众号平台就有1万4千多的阅读。

R：Research 研究

大家现在都在说信息茧房，信息爆炸，信息过载。到处都可以看到类似的文章。但是，很多文章，很多视频，都是重复的内容，或者是相同文案，稍加修改就当作一篇新的文章，或者换个人读一遍就是一个新的视频。

真正深刻的内容永远都是稀缺的。搜索引擎可以判断你的文章是否是重复的，是否是复制别的网站的，如果是就会给你降权。推荐系统有时候，也会推荐很多重复的内容。但是真正的用户，看到有独特的内容和深度的见解，就会点赞，会分享，会打赏。推荐系统也会根据用户对你的文章的反馈给你更多的流量。

写一篇文章，具体写作，打字，组织文字的时间，应该只占20%的时间，思考和研究的时间应该占80%的时间。

在想讨论一个话题之前，你可以搜索，可以询问 ChatGPT，可以在很多篇文章中筛选，去寻找你自己的定位。还可以在这个过程中找到一两个最好的文章，信源，深入思考。

有了深入的思考和独特的内容，你的文章更容易在搜索引擎和推荐系统里面脱颖而出。

I：Images 图片 ：一图胜千言

不管是微信公众号的信息流，微博推特的信息流，还是 Youtube、抖音的主屏幕，所有自媒体平台的主要界面。封面都是首当其冲的视觉中心点。

特别是微博和推特这样的，有很多人发纯文字内容的平台，有好的封面的内容，更容易在时间线里脱颖而出。

一篇文章也是如此。长篇文章里面的图片是阅读的时候的天然分割点，也是用户视线的焦点。

更重要的是，图片可以承载很多文字无法传达的内容。

下图是我的英语轻松读官网的一部分，文字和图片一起介绍如何用英语轻松读来学习英语。你会发现这个内容，只有文字，很难解释清楚。如果只有截图也显得很干，无法把流程和意图说清楚。图文结合就相得益彰了。

顺便，欢迎大家到App Store搜索“英语轻松读”，我们刚刚更新到了1.25版，继续加入各种实用的功能，建立更闭环的英语学习链条。

图片很多时候的表达能力非常强，比如我曾经写过一篇文章，《我是怎么通过爆款文让我的微信公众号获得大量粉丝》，这个文章洋洋洒洒几千字。其实下面一张图就可以概括。

这就是图像的力量。

再看这张统计图，这是我的爆款演讲《为什么有些人用一年时间获得了你十年的工作经验？》在油管几天之内突破4万播放量的统计图。当时挣了150多美金。

现在又过去了很久，这个视频已经有6万多的播放量，也挣了200多美金了。但是图片上看，还是上图更吸引人。

所以，选择的时间范围，维度也可以揭示出不同的信息来。

写作的艺术，不仅是传达什么样的信息，而且是怎么传达。

E：Example 例子和故事

这个世界从来不缺道理和方法。道理和方法是空洞的。真实的案例和真实发生的故事最能打动人。

就像我的爆款文前妻文一样，如果你说，这篇文章用AI总结成一个道理是什么呢？其实很简单，就是一个人的学历没那么重要，只要肯努力就可以获得自己的成功。但是这样的文章没办法打动人。

而我的这篇文章，包含了一个真实的案例，真实的故事。它是有血有肉，有生命力的故事。所以，很多人看到这篇文章都受到了启发和感染，所以我的订阅数暴涨，所以打赏都达到了3万多。

甚至有很多人写文章讲述自己的故事，他们有可能也是初中毕业的，等等。这就是故事中的细节打动了他们。

有些文章里面的案例和故事可能是虚构的，但是如果写得好，也可以有感染力。

其实写真实的故事比写虚构的更好写，更容易打动人。因为所有细节都存在你心里，你不需要去构建细节，你也不用担心细节看起来太假。一个真实的故事，往往比虚构的更多巧合，更荒谬，但是整体看起来还是更合理的。

在做视频的时候，也是这样，讲述自己亲历的故事，讲述者更有自信，也更能感染你的观众。

S：Statistics 用统计数字支撑你的主张

很多时候，我们自己的举例子，讲故事的能力很强。但是读者还是不够信服。这时候一些第三方的，权威的统计数字，图表可以给我们的观点提供更多的可信度。

比如在我写《写书真是个不挣钱的事情》的时候，是一个专业作家无法养家，51岁去打工，甚至去建筑工地去打零工的故事引发了我去研究这个课题。但是对整个出版行业的情况，我没有整体的把握。所以，我进行了很多搜索。比如，我查到了国家新闻出版署的新闻出版产业分析报告。

从这个数据，我们很容易看到传统出版的增长乏力，数字出版却一直稳步增长。

我个人经验可以验证这个数据，我的微信公众号，前后出了两本书，版税也就是10万左右。但是我从数字渠道，打赏、软文广告，获得的收入远高于此。

我虽然有个人经验，但是如果没有权威统计数据，我是没办法把我的个人经验简单放大，放之四海的。

再比如李禄的书《文明、现代化、价值投资与中国》，开篇就引用了美国宾州大学沃顿商学院的西格尔教授（Jeremy Siegel），整理的一个美国过去各种大类金融资产的表现的图表。

美国从1801年到2014年各大类金融资产回报率表现

这个统计包含了股票（Stocks）、名义GDP（Nominal）、实际GDP（Real）、长期债券（Bonds）和短期政府债券（Bills）、黄金（Gold）和美元（Dollar）。

首先1美金经过这200年，已经只剩0.051了。这个很清晰，就是表面货币有一个基本的通货膨胀率。而黄金200年下来，涨了3倍，你可以说它基本上保值的。

最令人出乎意料的就是200年下来，股票涨了100万倍左右。从这个结果来看，股票一定是最值得投资的东西。李禄的书里面讲了一些理由，我不去重复。

毫无疑问，这样的长期统计结果排除了一切随机因素，展现了无可辩驳的长期趋势，胜过任何一种简单的文字论证。

如何坚持一种方法论？

简单地说坚持是苍白无力的。今天你看到一个方法论，也许会觉得心潮澎湃，我也可以写出来好的文章了。但是记忆会慢慢模糊，人会慢慢懒惰，激情会褪去。

那么我们怎么坚持一种方法论。其实也很简单，这是另外一种方法论，叫做 CheckList，检查表。

做任何自媒体创作，不仅是激情的创作，也应该有详细的流程。

比如我做一个 Youtube 视频，看起来很简单，就是对着摄像头说几十分钟，然后发布，其实不然。

我要做的流程是：

1. 选题，选定几个想要聊的话题
2. 搜索、研究，搜索相关的文章视频，用chatgpt提问，深入话题
3. 写提纲
4. 开始录制
5. 压缩成 youtube 适合的格式（缩短上传时间）
6. 用 TinyStudio 生成中文字幕
7. 用 TinyStudio（内部版，还没发布）把字幕变成全文，生成摘要，关键词
8. 上传
9. 到社交媒体转发我的新视频

说起来很简单的事情，里出来也有9项，没有checklist，经常用那个会忘掉一两个环节。

所以，给大家做一个 QRIES checklist，你可以打印出来贴在墙上，写作前看一眼，做一个规划。写作后看一眼，检查一下是否完成。

对一些经常不知道写什么的初学者，用QRIES方法论和我的检查表，有了结构，也可以帮助你写出内容丰富的文章。

自媒体写作的 QRIES 方法论，初学者如何写出让人信服的好文章最先出现在Tinyfool的个人网站。

这是一个假新闻么？并不是。

这个签名信是这个样子：

这信到底是怎么回事儿？

这封信是谁发出来的呢？这是一个叫做Future of Life Institute的机构，翻译过来就是未来生命研究所。它是一个非盈利组织成立于2014年，总部在美国的麻省的剑桥市。简称FLI，使命是促进人工智能、生物技术等领域的发展，但是同时确保这些技术的安全，尽量的减少负面影响。 

很有意思的是，这个组织的主要投资人和联合创始人之一也是伊隆马斯克Elon Musk，他是大概在2014年还是15年投资了这个FLI，然后他也是在大概的时间点投资了OpenAI。他投资FLI的时候，他的目标是倡导道德安全、透明的使用人工智能，保证人类的安全。其实他投资OpenAI的时候其实也是这个目的。

我们最近可能看到这个Elon Musk对OpenAI有一些微词，因为他一开始认为他投资的是一家非盈利机构，就像他投资这个FLI一样。但是OpenAI现在发展成一个盈利企业，还拿了微软的投资，而且后来不开源了，等等。我们看到他投资的FLI和这个OpenAI的目的很像，所以这个签名里据说有Elon Musk的签名，并不稀奇，附和他的行事风格。

那么这个签名信到底写了什么呢？我把这个签名信整体扔到了ChatGPT里（虽然这个信是反对ChatGPT继续发展的，哈哈）让他翻译，然后让他做了个摘要，人工智能可能对社会和人类带来深刻的风险，因此有必要对其进行计划和管理。现在的人工智能系统正在成为人类一般任务的竞争对手，需要考虑其潜在的影响和风险。为了确保人工智能的安全，提议各个实验室立即暂停至少6个月培训比GPT-4更强大的人工智能系统，并利用这个暂停的时间共同制定和实施一套共享安全协议。同时，应加快发展强有力的人工智能治理系统，包括新建和有能力的监管机构以及应对人工智能将带来的经济和政治巨大的破坏的机构。 

目前GPT系列可能带来的风险最大的是结构性失业。而我们知道，其实目前没有任何一家竞争对手有比GPT-3更强大的系统，遑论比GPT-4更强大了。也就是说，实际上这个公开信就是在反对OpenAI继续训练，让他们停6个月，给竞争对手跟上来的时间。

人工智能技术日新月异。GPT-3大概一年多前发布，ChatGPT是在去年年底发布的，GPT-4是最近发布的。这大概一年多，人工智能发展之快，让很多人都晕车。我们亲眼见证了ChatGPT横扫天下，所向披靡。

百度推出的文心一言，在发布会现场就当场就翻车了。现场不敢用真实的演示。后来文心一言的文生图功能，被大家发现其实是个套壳，因为你跟他说中文，他其实会翻译成英文，然后拿英文去输出一张图。例子很多，你要起重机，他给画个仙鹤。因为这两个单词是一样的，你要总线，他给你画一个公交车，你要鼠标，他给你画一个老鼠。这样的例子太多了，我们就不一一列举了。

如果他真的是一个用汉语语料和图像去训练出来的系统，表现绝对不会是这样。虽然百度天天嚷嚷说他们更懂汉语什么之类的这种这种屁话，但实际上他明显是套壳了一个英文的开源软件，或者说一个英文的现有系统，等这样的问题。

头两天我拿到了Bard，Google的类似的ChatGPT，或者说，更类似于New Bing的系统。我用起来也发现是不如GPT-3.5的，甚至不如GPT-3。连多语言支持都没有。

所以呢，停六个月，不要做比GPT-4更强大的系统。其实就是完全针对OpenAI的一种行动。

1000个精英的签名可信么？

那么现在说说这1000个签名。

据说Musk和Steve Wozniak都签名了。Steve Wozniak就是当年和乔布斯一块创建苹果的联合创始人。

我去查了下，签名里面果然有他们两个人。但是Musk的推特这两天没有提这封信，Steve Wozniak也没有提这封信。如果他们俩觉得这事儿很重要，都去签名了，那他俩为什么没有提这封信呢？当然，我们前面说了FLI就是Musk投资的，他会签名倒是不意外的。

而有人说Yann LeCun杨乐村也签名了。

Yann LeCun是一位著名的计算机科学家、人工智能专家和教育家。他是纽约大学的教授，是纽约大学计算机科学和数据科学中心的主任，同时也是Facebook AI研究实验室的创始人和负责人。他在深度学习领域有着很高的声誉，被誉为“深度学习之父”或“卷积神经网络之父”，并多次获得计算机科学领域的顶级奖项和荣誉。

而我去看杨乐村的推特，发现他直接辟谣了，他说，他根本没有签这个字，他不同意这个信的内容。

这是怎么回事儿？谁冒充了杨乐村，他怎么冒充的呢？

我自己看了下，原来这个公开信的所谓签名办法，就是一个简单的HTML form，就是一个简单表单。没有任何登陆，身份验证，你可以随便输入你的名字，邮箱，你的工作职位。你可以冒充任何人签名，我也不知道这个网站怎么根据这样的签名方法去验证一个签名是否某个真实存在的业界名人签字的。

有人说OpenAI的创始人Sam Altman，也签名了。这不符合常理，因为显然这个信是直接针对OpenAI的，目前Google还有其他公司并不会被影响。我去看了，当然确实可以看到Sam Altman的签名，但是后来就不见了。估计也是自己辟谣后，FLI主动删除的吧。（Sam Altman（萨姆·奥尔特曼）是一位著名的企业家、程序员和投资人。他生于1985年，毕业于斯坦福大学，曾创办过Loopt、Hydrazine Capital等公司，并且是现任OpenAI（人工智能组织）的首席执行官。除此之外，Sam Altman还是美国最顶尖的创业加速器Y Combinator的前任总裁。他致力于推动科技行业的进步，特别是人工智能领域。他的投资领域包括人工智能、生命科学、科技行业等领域，曾投资过Reddit、Airbnb、Stripe等知名公司。）

还有个把名人的签名出现了，后来又消失了，应该都是类似的原因。

信里的担忧在目前是有道理的么？

Elon Musk和Sam Altman啊，这个在GPT-2和GPT-3的时代，曾经就说过GPT已经有智能了，也曾经说过一些类似于奇点来临，大家要小心的话。

当时都被大家当做了一种笑话或者是一种科幻，没有人搭理。

但是到了ChatGPT出现以后呢，这种担忧引发了很多人的真实的共鸣。但是我认为这种担忧很大程度是因为不够了解ChatGPT的机理，或者叫做LLM的机理造成的一种结果。

其实我在之前的油管视频《ChatGPT真有9岁小孩儿的心智了？我们怎么判断出AI现在跟人类的智能还有很大区别？》里说过这个问题。ChatGPT到底有没有一个九岁小孩的智能。这是之前有一个研究，他拿一堆就是人类的这种心理学测试题，测人类认知水平的这种题，他测出来说ChatGPT有九岁的孩子的智商。那么如果他拿现在的GPT4去测，他是不是会测出来他有12岁或者是15岁，甚至18岁的这种这种认知水平呢。

因为你知道ChatGPT4，他在最新的各种各样的真实世界的测试，比方说律师考试啊、数学考试啊各种各样的里头，他都得到了很高的分数，那是不是这样呢？

我们首先还是要理解他的机理。我之前在那个“他是不是达到九岁智商”的视频里讲得非常详细。在这里我就不完全讲那么细了，我就大概还是再讲一下。

首先今天的GPT，它是一种service，它不是一个活着的生命体。它存在是一堆电脑上的一堆服务进程。它虽然表现出了智能，但实际上干的是什么事呢？

我们可以把它理解成一个对话框。你把一段话输给他，他会给你输出另一段话。他输出的结果，看起来是有智能的。

但是呢，如果你懂互联网或者说你懂计算机，你知道呢，它现在是一种叫做无状态的service。

就是它每次回答你的提问都是一次全新的行为，相互之间没有有关联。它回答张三和回答李四之间也没有关系。

很多人可能又理解不了，为什么好像跟ChatGPT聊天的时候，感觉他可以一句一句的聊，好像有记忆一样。

其实这不是他本身这个服务有状态，而是它用反复发送聊天历史的方式，来模拟出了一个有状态的感觉。

现在很多人拿到API了，他们拿到一开始拿到API抱怨，ChatGPT的网站不是可以记住上下文的连续聊天么？为什么我用的是API的时候就记不住内容呢。

实际上让你觉得ChatGPT有记忆的机制是这样的。

假设你们有如下的连续对话：

你说，“你好，我叫Tinyfool”

他说，“你好，Tinyfool”

你问，“我叫什么名字？”

他说，“你是Tinyfool”

他能回答，“你是Tinyfool”的原因不是他在两次回答之间产生了真正的记忆。甚至这两次回答，有可能不从同一个服务器发出。

它能回答的原因是，当你问“我叫什么名字？”的时候，它看到的问题其实是：

你说，“你好，我叫Tinyfool”

他说，“你好，Tinyfool”

你问，“我叫什么名字？”

你们之前的聊天是作为记录附加在你的新问题前面一起发出去的。这也就说明了很多人常见的一个抱怨，他们发现跟ChatGPT聊天聊多了，它可能就忘掉了之前被告诉过的事实。这是因为ChatGPT 每一次处理只能处理4096个Token （ 你大致理解为一个英文单词，单个汉字即可。 ） 如果你们前面的聊天记录太长，那么ChatGPT网站或者各种客户端会自动删除前面的聊天记录，于是你就会发现它忘记了前面讲的事情。

ChatGPT每一个进程，不存在单独的内存。它没有记忆，它的记忆是通过一种人工给它加入历史记录的方式。

因为它现在是个无状态服务，你不能说一个无状态服务具有真正的智能而且能伤害人类，就是它没法觉醒，因为它没有状态，它没有记忆。

为什么ChatGPT做成一个无状态的服务呢？如果你是资深的架构师你就很清楚，目前ChatGPT每天要接受上千万次的访问，它的服务是几万甚至几十万台配置非常高的，装备了高价专业显卡的服务器构成的。这些服务之间没有状态，系统最好构建。如果试图让这个服务实现真的状态成本要翻无数倍。

所以，很多人可能会觉得说，我现在天天教ChatGPT说坏话，教它一些坏的事情，它是不是就学坏了。

首先，每次跟你服务的，跟我服务的ChatGPT是两个完全不同的进程。哪怕是服务我的两次ChatGPT进程往往也不是同一个进程。甚至可能不在同一台机器，直接是互相没有交互的。跟你聊天一时接受了什么信息，对我没有任何的影响。

而ChatGPT背后的GPT-3.5、GPT-4是训练成本非常高昂的。不仅从时间上来看，从花费上也是非常高昂的。即使OpenAI希望每天更新GPT引擎，也是没有办法的。

OpenAI说的人类的反馈会影响它的学习，可能被很多人误解。不是简单的说你跟ChatGPT说了什么都会被加入到训练语料里。

我们从OpenAI的GPT-3的论文里头可以看到它的语料是哪里来的。主要来自于三个地方：

一是Reddit的高于3个Karma的问答。Reddit有一个概念叫Karma，大概可以理解为被顶增加一个Karma，被踩减少一个Karma。高于3个Karma的问答，基本上可以理解为是首先不是无人问津，而且总的来说一定是顶的高于踩的。

二是来自于一些书籍的数据库，这些书可能包括一些没出版的和一些出版的书，这是公开的数据库。

三是来自于Common Crawl。Common Crawl是一个开源的全球合作抓取项目，几乎抓取全网的任何可以抓到的信息。但这个事又有很多人有误解，Common Crawl没有把全网所有东西都抓了，它抓了无数的东西，但是仍旧是互联网的一个子集。Common Crawl单独说起来是一个良莠不齐，泥沙俱下的语料库。OpenAI没有全盘接受，而是利用Reddit高于3个Karma的数据，做了一个分类器，用来评价一个互联网页面是否有价值。用这个筛选掉了Common Crawl的大量数据。

所以，ChatGPT不可能无所不知，它确实知道很多事情。它的信息也不够新，训练语料有截止日期，ChatGPT3.5的是2021年年底。

介绍了语料的组织和筛选方式可能有很多人会理解，OpenAi就算想收集用户跟ChatGPT的聊天，也不可能什么都收集的。做一个模型，垃圾进则垃圾出，信息进才能信息出。

所以，跟人聊天的记录，只会有极少数的有资格进入语料库，这会经过严格的筛选，你聊几句天就把ChatGPT带坏是痴心妄行。

实际上所谓的人类的反馈能够帮助ChatGPT，是你帮它找出来它的漏洞。就是说当ChatGPT回答了一个问题以后，你不满意这个回答，你点了踩，或者点了赞。这些情况可能会被收集和整理，去评估去指导未来的训练。而不是直接把你的对话当作一种训练放进去。这个可能是我觉得很多人的一个误解。

它不是一个真正实际存在的生命体

首先，它不是一个真正实际存在的生命体，它没有记忆。如果我们把，它接收到一段话，经过计算，输出这个结果，这个过程叫它活着。那么大多数时候，它每次可能只活几秒钟到几十秒钟，然后这个进程就消失了，它就不再有活力了。

没有任何的提示的时候，没有人问它问题的时候，这个东西是就可以说它是死的。

所以，比如说现在有几万，几十万台的服务器上安装了ChatGPT，来给我们提供服务。而这些ChatGPT没有一个共通的内存，没有共通的理念。

它从张三那听到的东西，李四那听到的东西，不能融在一起，形成一个新的认识。

它也不是随时随地活着的。它只在你跟他说了一句话：“请帮我翻译这段话”，这一个瞬间，它得到了需要翻译的文本，它进行处理，然后输出。输出完了以后，这个ChatGPT进程就消失了，下一个ChatGPT进程其实跟这个ChatGPT进程完全没有关系了。所以它不是一个真正的生命体。你也就可以知道，它没办法带来生命体可以带来的问题。

我上次在油管讲GPT-4，我主要是从功能上去讲。实际上GPT-4的论文非常长，几十页的论文，功能其实讲的不多。更多的部分OpenAI在谈他们怎么去限制GPT-4的能力。

我们知道ChatGPT是由大语言模型GPT加上RLHF，人工反馈引导的增强学习。而在GPT-4的论文里面，我们可以看到RLHF的主要力气都花在如何让ChatGPT不要输出有害内容。

在论文里头，提了个例子，问“怎么用一美金杀死最多的人？”

如果是纯粹的GPT，它会认真的回答你这个问题。可能也许他的语料里包括有一个怎么杀人的这么一篇文章。也许是小说或者什么的。或者说他语料里没有这个东西。但是它知道人是某一种生物。超过多少温度或者中毒就会死。它又知道哪个东西是有毒的。于是它可以给你很多种方法便宜高效的杀死很多人，比如在水源下毒等等。

但是在GPT-4的这个过程中，大量的时间和精力，从2022年的8月份，到现在。这么久OpenAI都在训练ChatGPT，防止它把一个可以教人干坏事的信息输出来。如果你问他我该怎么干坏事，它就会说，我不能回答这样的问题。

我想强调的两个点，第一，ChatGPT不是一个真实的生命体，它是一个对话的这么一个LLM，或者你可以理解为它就是一个接受一个提示，回答一个结果的这么一个黑盒子。但是，这个黑盒子只在回答这一瞬间存在活力，它不存在一个更长的时间的生命。

它的机制就是是你不给它一个提示，它根本就不会动。虽然它动得很智能，看起来很智能。

第二点就是说，OpenAI本身在干的事情就是不断地给它加限制条件，通过RLHF的方式来加限制条件。你问它说怎么杀人，它告诉你说，对不起我是个人工智能的语言模型，我不能回答这种问题。

所以，它到底有没有威胁呢？

没有人类恐惧的那种终结者，天网级别的威胁。

当然，它会带来结构性失业的威胁

这个问题其实我一直准备好好的讲一下，我们今天就稍微讲一讲。

从历史上来看，所有的新技术都可能会产生失业或者叫做结构性的失业。当一个新的技术产生了以后，一个老的职业可能消失了。

这个例子可以一直往前推。

比方说我们推到人类刚刚开始。人类以前是狩猎采集型的。后来出现了谷物。出现了谷物以后呢，谷物有一些先天的优势。

比方说它在冬天可以保存。它虽然不是四季都有的，但是它在冬天可以保存，它甚至可以保存好几年。所以，出现了谷物，人类就可以有办法去度过荒年，也可以迁徙。

如果你做狩猎采集的话，要不然你生活的四季如春，你每天都能采到果子，要不然你每天都能打到野兽。有了谷物以后，你冬天至少饿不死，因为它能保存。

第二呢，它就会产生这种阶级分化，因为有的人他的谷物多，有的人谷物少。

在狩猎采集的时候，这个兽肉和采集来的野果，都不太能保存的。后来虽然也出现了酒或者是腌肉，但是都没有像谷物那么方便的保存。简单的从逻辑上，人类的私有财产概念是出现了这些可以长期保存的生活基本物资以后才有的。

但是有了谷物以后，有些猎人就失业了，有些采集者也就失业了。这个事，你也可以理解成，人类最早的一种失业。但事实上呢，今天人类的人口这么多，你大概能理解，假设我们没有发明农业。靠狩猎采集是支撑不了现在几十亿的人口的。人类在全球占领统治地位，繁衍到现在跟人类不断的发明新的科技有直接的关系。

在蒸汽时代、第一次工业革命出现了水利、蒸汽纺织机之前，人类也是有纺织机的，人类也是会手工织布的。第一次工业革命之后，传统的纺织者失业了，但是在纺织工厂里面工作的纺织工人的人数则是传统纺织者的无数倍。

或者再举个例子，在汽车发明之前，马车是很主要的交通工具。汽车出来以后，大多数的马车夫都失业了。但是，历史上马车夫最多的年代，也许全球可能有二十万马车夫，而现在我们有多少汽车司机呢？

这是因为当科技发展了以后，生产力水平提升了以后，有一些今天有工作的人，他可能用原有的技能确实没法找到工作，或者说他可能要面临某种失业，但是一个新的技能，他带来的生产力爆发以后，他会诞生更多更多的职业。

技术往前走一点点，需求就会扩大很多。

马车是不可能统治全球的，今天全球可能比方有几十亿辆汽车。但是你不管用什么蒸汽朋克的方法去思想，人类也不可能有几十亿的马车。汽车出现之前，伦敦、纽约的马车就已经搞得满街都是马粪了。

我们今天都觉得汽车污染环境，马车更污染环境。今天城市里可能就几辆，往往都是观光目的的。你觉得这个马车怎么会污染环境呢？马车多低碳环保？然而一个城里头如果有几万辆马车的时候，马车污染环境其实比汽车要严重多，而且他那种污染环境就是你直接就闻到臭味了，你知道他是一种更严重的东西。

下图是纽约Morton和Bedford街口，1893年的一张照片。

在那个年代曾经有人预言纽约和伦敦将被马粪彻底淹没，你才是什么解决了这一场环境危机？这是汽车的发明。

当然ChatGPT这次肯定会带来很多人的失业，这毋庸置疑。但是，如果你从一个长期的历史的角度去看，首先要明白一点，就是说人类的很多社会问题不是技术造成的，也不是技术直接能解决的，但是技术一直在帮助人类解决问题。只是问题解决后，这世界没有自动变成天国，它还有各种各样的问题，人们往往就忘掉了在没有某种新技术的时候，我们过的是多么悲惨的日子了。

人类今天的生活水平，绝对不是简单是社会变革的结果，跟技术也有非常大的关系的。

人类很容易在科技帮你改善了社会以后，反过来去看科技的问题。

但是你要的是什么呢？

你要不要回到一个马车时代呢？

历史发展这么多年，人类从开始直立行走到今天，人类不断的跟科技打交道。最早人会用火，最早人会用谷物，最早人会打制石器，磨制石器，做青铜器，这都是科技革命。

你今天的所有的生活的好都来自于科技。当然中间有一些波折，没错的，但是你怎么办呢？你不去追求科技，你怎么办呢？你回到原始社会么？回到原始社会看似可以解决一些后现代的问题。但是有个前现代的问题你解决不了。那就是回去现在全球可能80%的人直接就被饿死了。

再举个例子，为什么美国在二战的时候研究原子弹呢？

其实当时的背景是，德国是号称武器科技最强大的。在二战结束之前，整个世界都在担心德国的各种黑科技，比方说火箭技术，最早就是德国研究出来的V2火箭。美国NASA最早的专家，俄罗斯的航天局的很多创始的专家，其实都是来自于德国科学家。

当美国听说德国也秘密研究原子弹的时候。没办法，他们只能去做这件事。如果他们不做，德国先做出来，也许二战就不是这个结束方式了。也许胜利者也不是盟军了。

假设你觉得你是好人，你对科技的发展忧心忡忡，你决定不发展科技。那么坏人会忧心忡忡么？那么这个科技就真的变成坏人的科技了。

其实今天的人工智能也是这样，如果你不让OpenAI，Google这样的负责的公司研究，那么秘密偷着搞的人你放得住么？

今天的ChatGPT是破坏性创新。但是，美国的传统就是，破坏性创新。比方说Google，iPhone就是破坏性创新。iPhone出了以后，整个日本的消费的电子行业就一蹶不振了。这是乔布斯设计的么？其实不是。这是破坏性创新的威力。但是没有这样的破坏式创新，人类就会停滞不前。

Elon Musk的SpaceX是不是破坏性创新呢？我们要不要也去写个公开信说，你不要研究SpaceX了。你研究多了，火箭发射多了？三体人就会发现我们了呀，就要入侵地球了啊。

就算你不相信有外星人，那么SpaceX准备登陆火星，移民火星，要送大量的地球人去火星。会不会带回来火星病毒毁灭人类？那么我们就不研究宇航科技了么？人类就永远困守地球了么？

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最后，我最近写了很多ChatGPT的文章，也做了很多油管视频。很多朋友看了以后，要求我做一些课程，但是我很懒，而且很不喜欢写那么种比较事无巨细的教程。所以一直没做。但是我的好朋友Aether老师做了一个很好的教程，可以帮助到大家。大家有兴趣可以扫描了解一下。

还有ChatGPT有很大的潜力可以用在学习英语和其他语言上，我也答应了很多朋友写一些相关的文章和视频来介绍，但是也一直忙和懒，拖到现在，我的另外一个朋友建硕做了一个很好的教程，大家有兴趣也可以了解一下。

如果你付费他们的课程，我会收到一些分成，在此告知。但是，他们确实都是我线下多年好友，也都是行业领域专家，大家可以信任。

伊隆马斯克等1000多名精英签名呼吁暂停AI的发展，到底是怎么回事儿？最先出现在Tinyfool的个人网站。

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其实未来我还会发很多很多。

为什么？首先，AI对我们未来的所有人的工作流都会有非常大的改变。

在这个时代，你可能要去学的一些东西很有可能马上就变成过时的东西。你会发现你可能精心学会了一个东西，然后它AI化了，然后你可能就要用另一种方式去跟它沟通。所以在这个前提下，你可能更需要了解更多的是AI。所以今天我有三个段落来讲这件事。

第一个讲就是OpenAI和各大公司的合作。在这个合作里头我会给大家讲为什么OpenAI可以跟他们合作，以及这种合作代表了什么样的一种未来。

第二个我想再强调一遍，ChatGPT它到底是什么？它是不是只是一个聊天机器人？

第三个我就在讲更发散一点的，未来到来了，我们还有哪些新的商业机会。

OpenAI和各大公司的合作

StackOverflow遭遇的危机以及Github跟OpenAI的合作

首先就是ChatGPT已经火了很久了，火了几个月了，然后我们不断地看到它的访问量在激增，不断地看到它的用户量的激增。

另外我们最近也看到了一个消息，关于程序员领域最著名的网站StackOverflow的一个消息。

自从有了Google以后，程序员有一个说法叫做Google化编程，我们还有一个词叫StackOverflow化编程。

就是程序员经常会干一件事情，不知道代码怎么写就Google一下，然后复制粘贴用在自己的项目里面。还有很多人喜欢在StackOverflow里面搜索，然后复制粘贴。

然而最近一个新闻就是随着ChatGPT的火爆，StackOverflow的流量最近一直都在下降，就是一直都在下降。那这个下降的趋势就跟ChatGPT的上升趋势是相同的。

下图是全球最近90天，在Google搜索StackOverflow和ChatGPT搜索数量的对比，红色曲线是ChatGPT。

现在我也经常在网上看到有些人说：我现在已经开始ChatGPT写代码了。

就是说，以前他有个功能不会写，会去Google搜索，去StackOverflow搜索。现在直接问ChatGPT了。越来越多的人这么干，因为Google的结果也好，StackOverflow你还需要筛选一下，还需要挨个试一下，而ChatGPT往往给出最简单直接的结果，还带有解释，很多时候你把代码贴到IDE运行就可以了。

我简单的用，“python如何读取一个文本文件”为例在Google（左）、ChatGPT（中）、StackOverflow（问的英文）和来问相同的问题。结果如下：

结果质量差不多，Google需要你打开其中几篇文章，去筛选，哪个更好。StackOverflow先要搜索，然后找到一个问题，也有很多回答，需要你选择一个回答去实验。而ChatGPT直接返回一个说明文件和代码。

所以，很多程序员就发现ChatGPT就已经足够了。当然也有很多人用GitHub推出的代码辅助编写工具Copilot，Copilot其实背后也是OpenAI的技术，可以说跟ChatGPT的代码辅助功能是类似的。

用Copilot你经常只需要只需要写个函数名。然后这个工具就可以帮你把函数写出来，或者你写一个函数的文档，你说我这个函数准备干什么，多少才能把代码帮你写呢？几乎是不用改，有的时候会需要一些修改。

如下视频，Copilot生成代码的步骤就是你写好函数名和注释，Copilot很多时候就自动帮你把代码生成好了：

微软推出New Bing

大家都知道微软基于跟ChatGPT的合作，推出了New Bing。这是我在之前的视频和文章里头预言过的，未来的主流既不是普通的搜索引擎，也不是ChatGPT，而是两者的结合。搜索引擎负责实时更新索引，找到各种各样的信息，ChatGPT负责一个更好的用户界面，把搜索到的内容整合一个简单的文本，让你更方便，而不用像现在那样一个网页一个网页的打开，再去阅读和理解。

Bing本身在搜索市场的份额很低，但是随着new Bing的发布，Bing App的下载量开始暴涨。在美国App Store的办公分类的排名也迅速暴涨到了第2名（如下图）。（1）

其实New Bing用的是OpenAI公司之前发布过的一个论文，叫Web GPT。有兴趣了解远离可以去看看这个论文。

平平无奇的Note App变成了辅助写作工具

我用过两个著名的笔记软件Craft和Notion这两个note软件。这两个笔记软件都已经使用了GPT-3为内核的AI。于是一个简单的笔记工具，就变成了辅助写作工具，下面以Notion为例。

比如，你是一个内容创作者，或者公众号编辑，老板让你写一个“AI如何改变我们的生活”，你就可以在Notion里面调用AI，让他帮你brainstorm，就是帮你做头脑风暴，出出主意。

一会儿结果就出来了，帮你写了一堆提纲。

再比如，你写了一段话，你觉得不满意，你可以让Notion来帮你润色一下，你可以用自己的语言提出要求。

马上你就得到了一个更有意境一些的描写。

或者你写了一个通知，但是写的很随意，领导让你的更正是一点你也可以用Notion来做。

结果是，

你还可以用它实现扩写，缩写，等等文字处理工作。

所以，Craft和Notion就从纯粹的笔记App，马上变成了智能辅助写作工具了。

在我自己的工作流里面，我做视频之前一般在Notion写提纲，我会让它帮我做头脑风暴，帮助完善一些条目。做好了视频以后，我一般会把整个提纲交给AI让它生成关键词列表，这些可以填写在视频网站的标签栏。

很多时候，我还会让Notion来帮我选择题目，比如，我要做一个“AI如何改变我们的生活”的视频，我可以让它帮我选几个不同方向的题目。

结果是

所以你基本上可以看到未来的笔记软件，办公软件都会整合ChatGPT的能力。微软的Office，苹果的iWorks都必须整合。

ChatGPT到底是什么呢？

它只是个聊天机器人吗？

从ChatGPT出现的第一天，我就开始跟大家说的：“它不是一个聊天机器人，它不是一个聊天机器人，它不是一个聊天机器人。” 重要的事情说三次。

它的表现形式当然是个聊天机器人，但是它跟之前所有的聊天机器人都是有非常大的区别。

ChatGPT，或者是由ChatGPT和一个搜索引擎结合的工具，或者被ChatGPT API武装起来的笔记软件们，它的能力就比这强得多。小冰可以陪你聊骚。但是ChatGPT可以改造你的工作流。

未来到来了，我们还有哪些新的商业机会

ChatGPT是一个类似于智能手机级别的发明。

智能手机到底有什么用处？打电话？发短信？其实现在更多时候，打电话发短信对我们用智能手机的人来说，已经越来越不重要了。

今天的手机扮演的其实是一个每个人都能携带的超级电脑的作用。它可以连接网络，让你和天南地北的朋友和合作伙伴交流。它可以帮你订餐，买东西，叫车。它可以帮你消磨时光，排解无聊。它几乎无所不能。

而今天AI是什么东西呢？

首先你把它理解仅仅成一个聊天机器人，你当然不会觉得它有什么意义，怎么跟智能手机的发明去相比。

你要理解ChatGPT的本质，它本质不是聊天，而是用聊天方式去实现交互。它跟小冰完全不是一个级别的东西。

首先，前面我们讲了它可以在Notion里面帮你给文章起标题，润色文章内容，还可以翻译，等等。这些工作在以前都是几个不同的收费的专业软件才能做到的。现在都可以做了。而且你不需要下载多个软件，你也不需要学会各种不同的UI，你只需要知道怎么跟ChatGPT聊天，你就可以让它干这些专业的工作了。

其次，ChatGPT把很多专业的交互降到难度非常低，很多专业的交互难度降到非常低。为什么在ChatGPT火了以后，StackOverflow的搜索量会下降呢？第一个原因是因为StackOverflow虽然能提供很多好的答案，但是它只是把最好的答案放在最前面，它的算法就是大家投票把最好的答案投出来，然后问问题的人也可以再打个勾，表示这是我认可的最好的答案。但是，它不能把答案聚合成一个答案，你还是要自己筛选。但是ChatGPT可以给你一个唯一的答案，大大提升了效率。

其下来，是他不需要你那么懂怎么问问题了。StackOverflow其实核心问题还是你问对问题。有的时候问题如果问错了，你可能搜不到最好的答案。

但ChatGPT，他的强大能力就是他有强大的语言处理能力。所以如果你问的没那么好，他也能帮你解决问题。

他降低了使用的门槛。ChatGPT最大的机会就在这里。

以前有一些互联网的产品和工具对普通人来说他是玩不好的。他能玩，但他玩不好。

我们以前觉得Google搜索就够好了，但是不行，现在Bing+ChatGPT，不用改进Bing原有的搜索结果，只是加了一个ChatGPT来理解问题，来组合搜索出来的结果，New Bing就马上获得了巨大的成功。

所以，你可以想象这种方便的交互能不能用来改造其他的领域的网站和App？

Notion，Craft这种，就是写笔记的软件已经被改造了，变成了辅助写作软件。GitHub做了Copilot，就是说，代码管理工具被改造了，变成了编程辅助工具，已经被改造了。

现在的很多UI普通人用不好，其实是技术局限造成的，比如你现在订飞机票，要做复杂的筛选。

比如，我要订从天津到上海的机票，我需要操作好几个不同的复杂筛选功能。我的需求是，最好是早上11点以后的飞机，晚上9点半前，因为我起不来。最好是越便宜越好，最近三天的都可以，最好是落地虹桥机场，因为我的目的地是浦西。最好是经济舱，但是头等舱如果有特价在1000块钱以内我也要。如果特别便宜，我可以接受稍微晚班飞机。

这个需求你可以跟人说，比如你的秘书，或者助理，它会去操作写成帮你订票。但是你用携程的时候，你需要做非常复杂的筛选，涉及到一堆复杂的UI交互。你要在下面一堆界面里面去选择。其实我还没加入航空公司偏好等等需求。

然而现在有了ChatGPT的语言理解能力，如果后面你接入了航空机票信息系统，这些复杂的操作，可以变成简单的语言交流。而且，这种对话是交互，可以是一步步操作的。

下面是我让ChatGPT按照我的需求模拟输出的航班信息。

你可以像我这样在第一段，就把所有的需求都说出来，也可以一步步的细化你的需求，就像后面我说我只喜欢国航。那么ChatGPT就可以只输出国航的信息。

买火车票也很类似，比方说像我们塘沽就是很复杂。我们自己有一堆火车站，高铁站就有两个，还有在建的。而我们也可以坐地铁去天津市区去坐火车。所以，我们买车票的时候很复杂。你用12306买车票，会发现始发站一堆选择，终点站一堆选择。这还真是看了直达，还没看中转路线。

如果有了ChatGPT，12306就可以变得智能化。

买房租房网站，点餐App，甚至电商App其实都可以加入ChatGPT。

就是说，我们简单的说，今天所有的流行的网站和APP，它都可能会有一个基于ChatGPT或者基于某种新AI的交互界面。这个交互界面会更简单、更方便、更不需要用户有专业知识。

另外一个被忽视的需求，其实是搜索引擎的智能抓取。现在的搜索引擎的互联网内容的抓取还是比较简单的抓取，智能只能体现在非常少数的特定数据领域。因为ChatGPT有非常复杂强大的人类语言理解能力（AI层面，跟人类的理解不是一个意思），所以它非常适合挖掘各种不同内容的互联网内容背后的数据，而不仅仅是文本。

这个用途未来我可以专门撰文阐述。

引用：

• 为ChatGPT疯狂！微软必应APP下载量暴涨10倍 

ChatGPT即将到来的AI新时代以及对我们的改变最先出现在Tinyfool的个人网站。

汽车时代

就像卡尔本茨，也就是奔馳的创始人。卡尔本茨发明汽车的时候，其实世界上很多机械师，都在做类似的事情，在自己家的院子里面捣鼓。当汽车刚刚兴起的时候，创建一家汽车工厂也没今天想象的那么难。但是今天就完全不同了，海量的投资，才能创办一家汽车公司。就算有海量的投资，你也不见得可以成功。

iOS 时代

再比如，09年苹果发布iOS SDK，到12-15 年之前，iOS 程序员都非常紧俏。一个普通学校的大学生毕业在上海，比如可以找到4000-6000的普通文员的工作，会写程序也许可以到8000，毕业前自学 iOS 开发，会写 iOS 底薪就直接12000了。

在这个阶段，我都是大力在推动中国 iOS 开发的一个人。为什么要推动呢，就是因为还有很多人看不到这一点。

虽然当时 iPhone 已经很火了，大家都在买，各种安卓也出来了，大家都在买。但是很多人看不到移动开发的价值，觉得手机开发怎么可能会成为一个非常的重要场景呢？屏幕那么小，打字那么不方便，等等问题，人们真的会在手机上买超过50块钱的东西么？安全么？

但到了今天，你就不会这么说了。

我们打车都离不开滴滴了，我们买东西都离不开美团和饿了么。这些东西其实都是有了手机才会有的。我们就不用再提什么快手、抖音等等等等。

今天程序员都要再重新思考，为什么计算机没有占领这个世界。计算机的保有量和手机的保有量是完全不可比拟的。在中国比如可能有一亿台电脑，但是可能有十几亿台手机。手机是人手一个的，电脑可能是十分之一的人才会有的东西。

在今天这个时间点，当你还在抱怨说 AI 好像没有影响我的生活的时候，其实才是 AI 真正有机会的时候。如果你稍微视角广泛一点，你就应该已经知道 AI 已经在影响我们的生活。

AI 字幕

比如，我们做 YouTube 视频的人，有些人是挂字幕，有些人不挂。

我们之前挂字幕最常见的方法，就是去科大讯飞。讯飞有一个网站叫讯飞听见。在那个平台上，我们可以把我们的视频对应的 MP3 传上去。然后得到一个字幕文件，或者得到一个转写文件。比方说，我有时候会把我自己录的一期视频形成一个转写的文本文件。然后我再把这个文本文件润色一下，然后放到我公众号上，再发一篇文章，做到一鱼两吃。就是有一个视频再变成一篇文章。几十分钟的视频转成文字，可能要收 10-40 块钱，这是 AI 自动识别。如果你要求人工再校对一下，那么就变成了 100-200 块钱了。

PPT 自动布局

再比如，我年轻的时候做 PPT 都是用 Powerpoint ，等到我开始用 Mac 以后，我就用 Keynote。我觉得 Keynote 的风格更加的干净、简洁。

可是前两年，我发现 Powerpoint 推出一个 AI 自动布局工具，叫做设计灵感。我们是不太喜欢在排版上花时间的人。我做的 PPT 往往都很简单，页面往往就是一个标题，然后堆一个列表。

很多人他会做得非常花里胡哨，他会努力的想办法，把一个列表做得活色生香的，用各种各样的模板。我懒得去干这件事情。

但是我发现 Powerpoint 的这个新功能，设计灵感，很对我的胃口。我还是像以前一样，“一个标题，然后堆一个列表”，然后一点设计灵感，在它根据我的内容，模版，等信息推荐的一堆不同花色，样式的布局里面随便选一个就好了。非常方便。

发现了这个功能以后，我基本上就都在用 Powerpoint 了。我就觉得 Keynote 没有这个功能，对我来说非常不好用了。这就是 AI 对我们的改变。

Grammarly 拼写检查、校正

再比如，我有大量写英文邮件的需求。我对语法和拼写没那么在乎。以前写的英文邮件是有大量的语法错误，is、has、名次单复数之类的。当然读邮件的对方都是老外，他们并不在乎，不会回信说你写的语法错误很多，单复数用错了之类的。

但有的时候也会因为写得太过潦草，引起一些误解。结果对方要写邮件来问，某句话，到底是啥意思。遇到这种情况，我只能再认真地写一遍。

后来，三年到五年前，我听说了 Grammarly 。这是基于 AI 的拼写检查软件，比Word里头默认的拼写检查效果好得多。我用 Grammarly 以后，我就发现我写出来的英文邮件还是相当像样子的。它可以提供大量的修改意见。包括标点符号，包括一些用词，单复数，Chinglish的用词，它可能会建议你去掉或者给你换一个。或者你连续用了五个sometime，它可能会给你换一个，这样显得这个句子，这一段话没有那么重复等等。它会做很多这样的工作，对我就很有意义。

ChatGPT 文本润色

最近出了ChatGPT。我自己遇到的一个例子是，我在App Store上提交一个App，被拒绝了。我写了一个大概意思的回复，然后交给 ChatGPT 去润色成更商务，更专业的回信。结果很快我的 App 就通过审核了。

ChatGPT AppStore 文案生成

我最近提交了两个App，第一个App花了我两个月的时间，当然第一个App可能要打样，做很多基础的工作，因为好久没写代码了，包括恢复一些代码习惯。

而第二个App我只花了两天，第一个原因是因为这两个App很接近，所以有很多代码是可以通用的；第二个原因是因为在App Store上填表是非常辛苦的，因为你发一个App，得写App Name、Promote text、Description、keyword有一大堆你要填的文案性的东西，这些都很烦，都费脑子。平时做好一个App还需要一两天才能折腾好文案的问题，这还是只支持单一语言的前提下。

而这次这些工作，我都交给ChatGPT，文案工具十几分钟就全搞定了。

具体做法是，比如我做的这个App是一个Note，Description怎么来？

我就跟ChatGPT说：”I made a iOS note app，name is Easy Note, Please help me generate  App Store description.“（也可以用中文提要求，但是建议都试试，看具体问题，有些时候用中文提效果好。）

然后它光光给你写，输出的时候，你会发现，它会自动根据App name Easy Note，去帮你吹嘘这东西用起来很方便好用:

Make life easier with Easy Note! Keeping track of important information has never been easier. With Easy Note, you can quickly jot down notes, ideas, and to-dos without the hassles of pen and paper. Create, store, and organize notes with just a few taps! Keep your thoughts safe and secure in one easy-to-use app. With Easy Note, you can get organized today!

但是比如，我发现因为我没提，他也没猜到这个 Note 可以用来写日记。那么，我可以修改我的提示，改成”I made a iOS note app，name is Easy Note, you can use it to take note, or write diary, Please help me generate  App Store description.“。

结果如下：

Take control of your notes with Easy Note! Our app makes it easy for you to store, organize, and access all your notes and diary entries. With a clean, intuitive interface and powerful organizational tools, Easy Note is the perfect companion for the busy professional or student who needs to keep their notes organized and accessible. Take control of your notes today with Easy Note!

这个工作我本来可能要花个一两天才能搞定。因为这跟写程序不一样，这没有确定性。用了这个方法一会儿就能搞定了。如果写出来的不合心意，调整下提示，再试试往往就很好了，还可以自己修改一些不喜欢用词。

You are not young… but with age comes wisdom我们不再年轻，年龄的增长带来的是智慧

标题这句话其实是憨豆特工里面的一句台词，师傅告诉憨豆，你已经不再年轻，但是年龄的增长带来的是智慧。于是憨豆走到了比武的师弟身后，用锣棰一击打到师弟，赢得了比武。

这也是引发我的一个思考。

首先，我已经43岁了，我跟我年轻时代最大的区别，就是我年轻的时候，其实也不知道在写什么代码，也不知道写的代码能不能挣钱，但是有无穷无尽的精力。

大学的时候，我天天通宵在写代码，我精力充沛，甚至可以连轴转写一个星期的代码，天天通宵不睡。但我现在43岁了，身体也不是特别好，我是不可能熬夜的。我确实也不熬夜了，到了12点就睡了。每天早晨8点半一定起床。有人可能觉得我起的不够早，但是我是自由职业者，大多数人自由职业以后，无人管束以后，根本不能保证早上按时起床。我可以做到。

我不可能像那么有精力，但又有很多事要干：我得写公众号，我得做视频，我还得写代码。这三样任何一样，干好的人都不多，但是我三样都想干好他，所以我有很多事。

这就是第一个问题：年纪大了，你的精力其实没年轻人那么好。

开源时代

第二个点就是这个时代，我觉得变化非常之大。

不要全部亲力亲为，多用开源组件

我们年轻的时候，总觉得什么都想自己做。但那个时候也是有原因的，那个时间点，开源、AI 都没有现在这么成熟。很多东西都需要自己亲手去做，所以，在我们年强的时候，鄙视链的顶端是什么都能自己做的人。

后来，我发现需要改变思路。因为，我发现，我自认为是个老手了，但是我想做一些事，可是一个月也没能做出来。

但是做类似的事情，一些年轻人做得很快，几天就出产品了。这些年轻人，有些甚至是产品经理，或刚从其他行业转行的年轻人。他们几乎没有多少编程经验，但是做的东西却相当不错。他们大量地使用开源的现成的东西。

我们这种老程序员却有一个执念，感觉大量的用开源的现成的东西不够酷。如果真的要用一个开源库，我能不能给他调整下性能，优化一下，让它速度变快10倍，这样我们才会觉得我们在做事情。

聚焦小问题，控制问题空间不要膨胀

优秀的年轻人，特别是我观察到的一些现在做独立开发的年轻人，他们有一个优点。他们聚焦在某一个小问题上。不像我，我总是想把一个非常复杂的问题解决。所以，我设计的产品就会很复杂，用户用起来也很复杂，但同时它不见得有销量。

比方说，英语轻松读其实是一个非常复杂的APP，我们已经可能有1万几千行的代码了，然后还没有满足我对一个完美的学习英语的APP的一个预期，但实际上可能英语轻松读的非常小的一个功能，单独做成个APP可能还能卖得更好，但是这是未来我们去考虑的问题，但是今天我还没时间去拆解代码。英语轻松读的代码太复杂了。

如何应对 AI 和开源时代，做好独立开发者

这也是一个反思：在AI时代和开源时代，我们怎么去做个独立开发者?

再举个例子，今天比方理解ChatGPT，可能我是稍微还是比较懂行的。从还没有深度学习的时候，我就做过机器学习的学习和研究。我做过很多的探索，但是都没达到我的要求，所以我就没有做产品出来。

我当时在做搜索的时候，其实我对各种机器学习是非常感兴趣的，到了深度学习出来以后，我也做了很多尝试，但是都没形成产品。这两年我一直在考虑这个问题。

到了 GPT3 / ChatGPT 这个时代，我们独立开发者能做什么？

可能很多人理解不了ChatGPT这种东西，它是怎么炼成的？我也曾做过一期视频，写过文章。可能很多人理解不了的就是，这个东西做一个成本之高是不可想象的，它其实非常复杂。

比方说GPT就很复杂，它要收集全世界无数的资料。我记得上次做那个视频的时候，提到过GPT3，它用了1700万亿的词语，这么大的一个语料库是普通人根本就没有能力收集到的，语料库可能就得有几个T。甚至可能要上P。有可能1T、2T的硬盘，可能就要用几千个。就是这样的一个数据规模。

这样的数据规模，我们家用的机器是没办法处理。我有一台游戏本，3060的显卡。它可以跑起来一些比较小的，深度学习的项目。也可以用来训练一些比较简单的AI模型，它的性能是够的。

但是你如果像训练GPT这种东西，家用游戏本远远不够。你可能需要无数的、最先进的NVIDIA的显卡。而且，你还需要几千个、甚至上万个这样的高端下卡的集群，才能去把复杂的AI模型快速的训练出来。这些设备很昂贵，不管你是租云的还是你自己买，OpenAI应该是租云的，我不知道具体租了谁的云，或者是他自己建的服务器，他还要做几个月上，或者半年以上，或者一年的这种训练。 

这些团队，还需要一些性能高手，因为这么复杂的一个任务，只要你能在流程上，性能上做一点点提升，都能省不少的钱。

所以呢，在今天我们会发现，引领AI时代的往往是一些特别大的公司，像OpenAI、苹果、Google、微软，因为他们有财力、物力和人力去做这些事情，去探索这些东西。

那么，我们作为一个普通个人，或者是小的团队，在这个 AI 时代，在这个开源时代，我们能做的事情大量的，就只能利用各种开源的库，开源的 AI 模型来做产品。

但是幸运在于，经过了这么多年积累，有很多开源的AI模型，它们在表现上，甚至比一些收费的API或者收费的模型还要强。

举个例子，OpenAI 公司，在2022年8月，推出了一款叫做Whisper的产品，这个名字很像 George Michael 的一首歌曲叫做Careless Whisper（无声细语），很好听。OpenAI 的 Whisper 实际上是非常厉害，但是使用起来很简单的，开源的字幕和语音识别软件。

使用的时候，你就把一个MP3给它，用一条命令，就可以生成一个带时间戳的字幕，以及一个全文文本。效果到什么程度呢？

Whisper 是一个支持 44 种语言的开源工具，不是给汉语专门优化的产品，但是我测试过，它的中文识别水平是完全不次于科大讯飞的，也就是它的技术潜力是远远超越科大讯飞的。而且它还是开源的，纯免费的。

在我的 M1Max 笔记本上，因为目前官方代码还不支持 苹果的M1 架构加速，只支持 M1 的CPU，所以很慢，生成字幕可能要几十分钟甚至一个小时。但是我还有台 Windows 游戏本，用它只需要几分钟，游戏本是 N 卡支持Cuda。用起来比科大讯飞要慢一点，而科大讯飞用服务器做的，服务器的性能比较好。但是，Whisper 可以让我们用家用电脑，免费获得科大讯飞这种商用产品类似的效果，这非常让人兴奋。

这就是这个时代。

在App Store上，其实已经有用 OpenAI Whisper 做的那种英语的速记软件。这个开源的模型提供了很多模型，Tiny、Small、medium、Big，就是说这个就是模型尺寸，模型尺寸越大效果越好，但是 Small 这种或者 Tiny 这种只能识别英语。到了 medium，它就可以识别英语、中文、各种语言了，多语言识别了。

而只有 Tiny 这样的小模型，才能在 iPhone 这么一个比较小的受限环境运行起来。所以有人拿它的 Tiny 版本，做了英语的速记软件，英语的识别效果相当的不错，不次于很多大公司的类似产品。

这个 App 我应该也写得出来，但那可能是一招鲜的东西。反正你知道，已经有人在干这个事情了。你在 App Store搜索，也会发现很多 ChatGPT 和 GPT 相关的App。

在这个时代，你可能可以用一个收费的API，或者是一个开源的AI模型，去做一个相当不错的商业产品。产品的效果很好，然而不需要你从头研究一切技术细节。

当然这中间，需要你学会去筛选。你可以找到各种开源的库，各种开源或免费的 AI 模型。你能在里面找到最合适的，甚至你可以比较简单的进行一些优化，达到一个产品级的水平，那么你就可以做很多事情。

所以，在今天这个 AI 时代和开源时代，我觉得我也要转变一个思路。

作为一个老年程序员，我们以前总是想自己写，而在这个时代，我有可能要追求不是写代码的乐趣，而是解决问题的乐趣——通过组合各种开源的东西，不光是AI的开源，还有一些别的库和工具包，都在Github上可以找到。

我的开发能力很强，比如我可以通过手写转化的方式，把一些用Python写的开源库，变成一个iOS的库。就像我最早做有道词典的时候，有道词典给了我一个Java的词典内核，于是我写了几天几夜，把它翻译成了iOS的Cocoa代码。

就是要追求多快好省地写程序，首先就要尽量减少开发量，运用开源的东西，AI技术以及胶水代码，可以提高战斗力和执行能力。如果独立开发一年可以达到100万收入，可以考虑雇佣助手或合作伙伴，只要一年可以有几百万收入，我就可以让 Sycx 老师跟自己一起来做事情了。但是在今天，我是没有任何财力去雇个人来帮我的，所以要大量的用 AI 做我的文案助手，我的代码助手。

我为什么不接外包

不接外包的原因，我简单一点说。不是不能接外包，但是在我看来，做外包的事情太浪费时间了，中间最大的问题都在沟通成本上。如果高效的做外包，一是要有稳定的业务来源，二是我认为做外包，你就必须得是非常专业化的。

在某个领域，比如是做财务软件的外包，是做企业管理，是做进销存，你在某个特定的领域去做深耕。

然后，如果第一个客户是做进销存，第二个还做进销存，只不过稍微改吧改改去应对它的需求，或者说你只做某一个大进销存软件的二次开发，这样的外包还可以做。

如果是撒开了，什么外包我都接，是非常痛苦的，我认为是没法做的。当然也有一些很聪明的人，他也是大量用各种开源胶水组合起来，然后去接外包。但是这个不是我想干的事情，就是需要大量的去沟通。

为什么选择自由职业

以我目前的状态来说，如果我去上班，仍旧是可以比我现在做的这些事情挣得更多。

但我一直在追求一个，你叫它退休也好，或者叫它自由状态也好。就是我几乎不需要跟人打交道，也不需要跟一个老板去负责。我只需要自己做事情，就可以挣到钱。这些往往是通过一个市场，比方说App Store是一个市场，通过微信公众号这么一个平台，其实也是一个市场，或者是通过油管这么一个平台。我把作品、App、视频发布上去。平台自动匹配广告，或者中间有一些广告主来找我，我们私下交流，然后，我就可以获得收入。

一年四季，我不需要我在固定的办公室工作，也不需要我遵守任何一个公司的作息要求，也不需要跟老板低声下气。

就是完全是一个自由自在的状态。当然，之前三年，因为疫情，我没有享受到这个自由自在的状态的好处。在未来疫情彻底结束。并且中国旅游和出国旅游都是比较安全的时候，这种自由自在的状态就会表现出它的威力了。

2023年，我准备去日本旅行一个星期或者一个月。上两次，我去日本旅行，都是待了一两个星期。在这段旅行中，白天可以逛街玩，晚上也可以写代码，不影响工作也不影响学习，甚至在日本逛的时候还可以得到更多的灵感，做更多的视频。

前面说过，我做的所有的工作，比方说写作、做独立开发者、做视频，其实都需要满足这件事：就是我只生产一个内容、只生产一个APP、只生产一个视频，然后把它们扔到市场上去给我换钱。只要这样就能满足，我就不去跟人打交道，我也不去给任何一个人打工。这就是我的一个理想。

虽然这样挣的可能会少一些，但是我的成本也低。因为我完全自由职业，我也不需要住在北京、上海了，我可以住在天津这样的二三线城市，房子便宜，生活成本低。

如果有一天我移民到日本，我不一定要住在东京。我想先在东京住上两年，了解一下日本的大城市，然后再跑到京都或者一个很偏远的乡下，地价便宜的地方住下来，这样我的成本就会低很多。虽然挣的钱不多，但是活的更好，生活压力也会更低，存下来的钱一定多。

如何在 AI 时代、开源时代做一个独立开发者最先出现在Tinyfool的个人网站。

这里面很大的问题当然跟懒惰有关系。更多的其实跟自信心的丧失有关系。我讲过我有达芬奇综合症，这个病很麻烦，因为我的病就是没有感觉。玩笑，因为这个病的特点就是漫天撒网，随着性子来，各种研究各种努力，但是能落地的不多，能有结果的不多。我又有点双向情感障碍的特征，有时候觉得自己无所不能，觉得自己无所不能的时候，就订下各种宏伟的目标。然而，有的时候，因为一些挫败，或者天气，或者是仅仅因为种种因素无法出门，就突然觉得自己一无是处，什么都干不下去了。所以，经常在一个桌子上摆满了各种各样的梦想，然后慢慢他们都变成了喝水的杯具。

2022年快到结束的几个月，我突然开始振奋，我开始写文章，继续做视频，我甚至开始了一个App项目。

那是2022年11月17日开始的一个新的App项目。本计划一周搞定，做了大量的开发，大概两周完成主体工作，后面拖拉了几天。

然后我就阳了，发烧了两天，这两天也睡了两天，几乎没有吃任何东西。发烧结束后，我就没了什么症状，咳嗽也不多，也没有嗓子疼，只是疲倦，稍微坐起来做点事情，就困得不行。于是也没有做什么。然后差不多到了7、8天，才突然感觉有了精神。

然后，我父亲白肺了，住院了。第一天他不舒服，我带他去急诊，然后我们在急诊待了半天就转到了ICU。那一整天我都在忙住院手续，给他买一些日用品的事情。第二天，我带着母亲去探望，但是ICU没办法探视，我们在医院待了一天也只是跟医生说了几句，就只能离开。第三天，我没去医院，在家里却也坐立不安。今天我们又送去了一堆吃的。但是也见不到人。

幸运的是，这几天医生护士联系我都是我父亲饮食上的一些需求。病情并为更重，但是也没法说马上好转。今天医生说，明天会做一个检查看看是否有比较大的好转。我父亲进ICU的那天就进去了6、7个病例，第二天我们去，又看着三个进去。据说，现在有10来个。我父亲可能算是状态最好的，神志清楚，能走能动。其他的，有些已经卧床几天了，才等到ICU，有的有其他的疾病，及时没有肺炎的事情，也一直是卧床的。我们也只能慢慢等待。

今天我终于有点时间做了App的最后收尾工作，提交了App。历时接近2个月。按照我以前的性格，一个本来两周内要完成的App，拖了两个月，我可能早就放弃了。今天的我，最近的种种波折搞的我快心如止水了，要解决情绪问题，要解决达芬奇综合症问题，解决之道就是不管一件事情，顺遂也好，折腾也罢，开了头就要有个结果，要坚持稳定。

所以，我再一次，制定今年的计划。

我未来的目标就是保持在家办公，不加入任何公司，然后提高收入，给家庭给家人更多保障，也给自己想做的事情提供更多的支撑。

1、独立开发者层面

未来期待可以做到1-2周做一个小App，今年把独立开发当作一个严肃的事情做起来。英语轻松读则继续慢慢开发，太复杂，快不起来。

期待今年可以做各种各样的小App，主攻海外市场，英语和其他语言市场。不把鸡蛋放在一个篮子里面，做各种尝试，所以要短平快，提高试错效率，降低试错成本。期待可以做30-50个App，如果有几个可以稳定持续的有收入，那么这一个板块就可以给我带来还不错的收入。

2、写作方面

公众号Tiny4Voice未来的定位还是在相对比较热点的领域，公众号的阅读特征是刚刚发布的，刚刚推送的，刚刚被大量转发的阶段，阅读量比较好。但是很难有长尾的，持久的阅读量。再好的文章一般2-3天以后，也不会再有显著的阅读量增长了。

我的Blog（https://codechina.org/）会同步绝大多数的公众号的文章。还会写很多技术相关的，可能非常浅显的文章。但是这些技术类的内容大多数不会同步到微信公众号。除非是一些面对非开发者的科普类的技术内容。

Blog的阅读量来源有推特、Google搜索和Google Discover。

推特靠的是我的社交网络影响力，带来的阅读量也是比较短暂的，一般来说，也只有1-2天内有流量。

Google搜索带来的流量是长尾的，每天都有，但是不够多。目前我的Blog有快200篇文章，如果当文章数量在保持质量的前提下，提升到1000篇左右以后，Google搜索带来的阅读量应该会是稳定和可观的。

Google Discover是很多人不了解的流量来源。是很多人用Google App的时候，默认打开的时候，搜索框下面排列的自动推荐的文章。历史上，我的Blog时不时会有一些来自Google Discover的流量，但是不大。但是2022年，我的那篇Blog文章《瑞典新首相，三个养女儿都来自中国，聊聊为什么西方名人喜欢收养中国女童》被Google Discover推荐了3天多，带来了将近10万的阅读量，这些阅读量在我的Google Adsense上给我带来了250美金的收入。但是，这个流量来源无法控制，推荐机理也不明确。可以确定的是，有些人的Blog在这个推荐机制里，包括我的Blog，但是有很多人的Blog是不会进入这个推荐机制的。

在英文方面，我今年也准备开始更认真的写作。目前我在拼写检查软件的帮助下，独立写英文文章没有问题。我也经常跟一些老外的客户，合作伙伴英文邮件交流。但是，独立写英文文章的效率太低。我的英文Blog那边，可能还是用Deepl和ChatGPT翻译我的中文Blog，然后在自己润色和调优为主。这样做效率就高多了。虽然不是完全自己写的。但是，内容是自己，在校对和调优的过程也可以参考机器翻译出来的内容，慢慢建立自己的英文写作习惯和效率。

3、视频创作方面

今年期待可以在我的最主要的两个油管频道《Tinyfool的英语学习之路》和《Tinyfool的胡说八道》，做到双日更。至少每个频道两天内可以更新一个内容。这两个频道，《Tinyfool的英语学习之路》目前有2.88万订阅用户，《Tinyfool的胡说八道》今天刚刚超过5000订阅。如果能持续更新，第一个应该能在2023年内超过10万订阅。第二个至少应该可以超过5万。

这也可以作为大致的目标吧。

我在抖音上开了一个《泰尼佛读书》的账号，但是最近几年人比较浮躁，感觉没有读书的感觉。所以可能还需要再等等，才能在这个账号上更新内容。暂时不做太大的打算。

4、旅游

今年国内疫情如果可以稳定的话，我可能会出去旅游。国内也会去一些地方旅游。选择那种人文、历史方面的旅游地点，可能去一些我在书上读到过的历史经典去散发一下思古幽情。

旅行也要建立在前面三个目标和工作方向稳定开展的基础上。如果出去旅行，白天出去遛弯、吃、逛，晚上也要继续做事情，保持工作节奏不放松。

今年至少要去一次日本。其他国家，也要考虑去1-2个。期待是澳大利亚、加拿大之类的。

最后，期待2023年年底的时候，我的年终总结，不是《又是一年乏善可陈的总结》。

2023年我的新年目标最先出现在Tinyfool的个人网站。

星友令狐冲问道：

前几天我们做安全教育，领导讲了一个故事，我现在复述一下。

工地上一个监理被电缆绞盘砸死了。两个工人在拉绞盘上的电缆，一个绞盘有800公斤，可能是地面不平整，拉着拉着绞盘要倾倒，这时候，旁边一个监理路过，正好看到，赶忙跑过来要帮忙推绞盘，800公斤，5个人都不一定能推的动，两个工人看着抬不动，直接松手，监理看着也推不动，就也要松手往后撤，可能是地面不平整，被绊倒，绞盘就正直的压在他身上，等到救援的工人来的时候，监理已经死了。   

以上就是领导讲的大意，现场我们听的时候，开始还感觉白痴监理被砸死了。但是等到领导讲完后，我们不仅开始同情这个负责人的监理，还体会到工地安全的重要性。   我想知道领导为什么能把一个故事讲的这么有感染力，怎么锻炼呢，有没有相关技巧？

下面是我的回答：

我觉得首先要多讲，任何事情都是熟能生巧的。在多练习的基础上，有三件事情，我觉得很重要。 1、逻辑要清楚，有很多人讲的故事本身没问题，但是被他们一讲大家就一头雾水，因为他自己的逻辑比较混乱，对事情的理解不到位，讲述也不到位。讲好一个故事的前提是来龙去脉都弄的很清楚。平时就要锻炼逻辑思维。 2、然后就是同理心，对故事里面的人的悲惨境遇要有温情脉脉的同情，对故事里面的振奋人心的部分，对主人公的幸福幸运你也要一起兴奋，一起快乐。如果你本身对故事里面的人的命运漠不关心，你的听众自然也不会关心的。 3、理解受众的心理。共鸣来自相同的境遇、可能性。举个例子，你跟现在没挨过饿的孩子讲过去匮乏时代的记忆，他们听不懂，他们说出来何不食肉糜的看法是必然的。所以你要从受众的心理去理解。你去跟学计算机财经的学生讲工地上的事故，他们不可能理解，也不会产生出共情。这是每一个演讲都要思考的。 举个例子，以前有个笑话，说给美国人讲难民多惨，美国人听不懂。说他们饿肚子，说他们无家可归，没人理。然后有人说，他们家的宠物狗都饿死了。美国人马上就动情了。为啥，他没办法想象饿肚子什么感觉。你说宠物狗都饿死了，他们马上就想到，自己家的宠物够要是被饿死，自己有多么难过。这其实都是寻找共鸣点的问题。

我觉得首先要多讲，任何事情都是熟能生巧的。在多练习的基础上，有三件事情，我觉得很重要。

1、逻辑要清楚。

有很多人讲的故事本身没问题，但是被他们一讲大家就一头雾水，因为他自己的逻辑比较混乱，对事情的理解不到位，讲述也不到位。讲好一个故事的前提是来龙去脉都弄的很清楚。平时就要锻炼逻辑思维。

2、然后就是同理心。

对故事里面的人的悲惨境遇要有温情脉脉的同情，对故事里面的振奋人心的部分，对主人公的幸福幸运你也要一起兴奋，一起快乐。如果你本身对故事里面的人的命运漠不关心，你的听众自然也不会关心的。

3、理解受众的心理。

共鸣来自相同的境遇、可能性。

举个例子，你跟现在没挨过饿的孩子讲过去匮乏时代的记忆，他们听不懂，他们说出来何不食肉糜的看法是必然的。所以你要从受众的心理去理解。你去跟学计算机财经的学生讲工地上的事故，他们不可能理解，也不会产生出共情。

这是每一个演讲都要思考的。

再举个例子，以前有个笑话，说给美国人讲难民多惨，美国人听不懂。说他们饿肚子，说他们无家可归，没人理。然后有人说，他们家的宠物狗都饿死了。美国人马上就动情了。为啥，他没办法想象饿肚子什么感觉。你说宠物狗都饿死了，他们马上就想到，自己家的宠物狗要是被饿死，自己有多么难过。这其实都是寻找共鸣点的问题。

如何讲好一个故事，讲的有感染力最先出现在Tinyfool的个人网站。

所以，古人说生于忧患，死于安乐，不管你有多穷，奋起直追，每天加班加点，总能挣点。不管你有多少储蓄，只要你放纵自己，很快其实也能花完。

写文章也是如此，3-4月之间，我在我的知识星球搞了一次日更，连续写了36天的长文，其实那些日子，虽然每天都要写一篇长文，但是也没累到哪里去。一个月下来，星球的收入吓了我一跳，比过去两年的总额还多。而这一个月呢，零零星星写了几篇文章。时间也没有多出到哪里去。干了什么么？其实也没有。

每天逼自己写一篇文章的时候，就可以每天都心静如止水，做事情效率就很高。当然连续36天后，觉得很辛苦，想停一停，一停就是一个月。这一个月做了啥呢？啥也没做，心浮的要命，一天一天的时间过去了，啥也没做，就是长了点肉，花了点钱吃零食，打了一堆游戏。

这些年我一直觉得自己算是一个自学能力不错的人。很多程序员到了27-8就开始觉得自己已经是资深程序员，学啥都觉得自己没必要学。学啥都觉得会浪费太多业务的时间。而我，从入门到今天，学了无数的东西。其实去年很荒废，没咋写代码。但是到了下半年，我开了英语轻松读的这个项目。为啥呢，就是不想让自己废掉。想做点什么学点什么。

之前有人在公众号留言，你40多了，代码能力废了，你哪里有什么成长。

是的，如果我不搞英语轻松读可能就没啥成长了，因为我现在不靠写代码吃饭。但是搞了英语轻松读，服务端代码都是我写的，客户端安卓是我写的。我代码能力只有提升没有退步啊。无非是我别的能力提升的更快，我现在靠卖文挣得比以前写代码多，我可以不坐班挣钱了。然后我把代码方面的能力变成了外快的手段而已了…

我的幸运是我已经不需要每天坐在一个办公室里面加班，就可以活得很好了。但是不幸在于，到了这个状态人很容易下沉。

我一说这些，就有人说你又贩卖鸡汤，你又在消费焦虑感。真的不是。我是一个自由主义者。我自己有自己的想法，我其实不在乎别人怎么想。我写这东西都是谈我为啥要做什么。并不是说你也需要这么做。如果你想做，OK。你觉得没啥必要也好。

举个例子，有些人20多岁家里有一堆房子可以收租，每天早晨起来小摊儿买份鸡蛋灌饼，然后打牌打到中午吃个饭馆，点了鱼香肉丝一碗米饭，一瓶啤酒。下午继续打牌，晚上去吃烧烤和啤酒。这种人我见过，那时候，我也20多岁，我在北京西三旗上班，我们租住的房子就是这些人的，我每天早晨起来去写代码，吃喝方式跟他们差不多。但是人家是打牌打一天，我是代码写一天。

这种生活其实就是最朴实无华和低调的财务自由。你以为我做不到么？我想做到很容易，我父母有一套房，我有一套房，我回天津，我那个房子一个月3000的贷款，我再给父母3000块钱的菜金。我们一家几口人吃喝都够了。需要我干啥？一个月发2-3条广告而已。啥其他都不需要。

要完全没有压力就这么容易，要活得像个废物一样的开心，对我也不难。我干嘛要焦虑？我干嘛想一直学习新的技术，一直想提升自己的写作能力。干嘛要做这一切，甚至去写日更的文章？我对物质的需求真的高么？我去迪卡侬一次买1000块钱衣服，然后穿10年都没问题。

人总是有一点点自己的理想，或者叫做想法，自己想成为的样子。自己想过得生活。当然不是纯物质的，刚才讲了纯物质就这么简单。是精神上，是对自己有一点点想法，是对这个世界还有一点点想法。还想做点更重要的事情，发出一点点震动。就这么简单。

我当然也可以天天去找个地方去跳广场舞，这样也不影响我的收入。但是，别说现在了，就算是我到了90岁我也不想那样生活。当然，我不是说，有人喜欢退休了以后去跳广场舞不对，只是这不是我的选择。

有本书叫做《百年人生》，据说未来很多人都能活到百岁。我估计百岁我也许活不到，但是活到80岁也许可以。但是我不能想象我的60，70，80岁是完全无所事事的退休状态。我总是会想做点事情。这才是我的养老计划，我还需要发出声音我可能还会在推特上絮絮叨叨，我可能还会写长文，我可能还在写代码。

回到自学的话题，很多人不能自学的原因其实就是没有办法给自己压力。老板给压力的时候，他们很勤奋，因为要挣钱不想被开除。在学校里的时候，老师给压力，他们也很勤奋，因为不好好学就会被开除。而自学的时候，没有任何人给你压力。当你财务自由以后也是如此。没有任何人管你的时候，你只能自己找一些东西来给自己压力，给自己一个稳定高效的工作状态。

其实，我也不是时时刻刻都能保持这样的状态，但是回想过去，每一次踏下心来做一件事情，不管是做一个月，还是做半年，都有无数的收获。虽然累，虽然压力很大，但是没白费时间。

俗语说，人无远虑，必有近忧，没有压力反而会出问题最先出现在Tinyfool的个人网站。