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封面主题：提示以后，坐等其成
Photo by Andres Siimon on Unsplash
我们总是想将人工智能定位为助手，占据主导地位引导、协作和监督人工智能，并且潜意识中期望它出点错，让自己有纠错的机会，自己仍旧是专家。但现实是，我们已经变成了观众，越来越多地只是提示、等待和验证。
人工智能的过程是个自主行动的黑箱，不需要人类参与，也不像传统自动化一样知道机器在做什么。在生产过程中，人从Worker → Manager → Supervisor → Audience，甚至Human-in-the-loop → Human-on-the-loop → Human-out-of-the-loop，人越来越从行动者变成结果接受者。
人工智能的生成结果也可能并不符合你的鉴赏品味，就像一个V4编辑审核V5作者的稿件，或者一个教师辅导自己都没学习过的高级科学作业，这里含蓄地说“鉴赏品味”，实际是直指人不具有验证答案所需要的知识和能力。人工智能阻碍人们精通某个领域，并丧失鉴赏能力，无法验证自己尚未掌握领域的工作成果。
最终出现一个悖论：我们最需要 AI 的地方，恰恰可能是我们最没有能力验证 AI 的地方。
其实，我们早已习惯于信任科技的魔力。每次我们明知路线不明却使用GPS；或者让算法决定我们所见，不停地刷完全符合自己口味的视频流。
那为什么不能信任AI呢？提示以后，坐等其成。
人类与AI的能力对比
面对越来越复杂的 AI，我们不能要求自己完全理解它的内部过程和结果，而需要在特定目的下给予信任。这种信任可能不是一种主动选择，而是一种结构性结果。
因为人和 AI 存在一个越来越明显的能力不对称。
人类拥有的是生物智能
包括：
- 有限的知识
- 有限的记忆
- 有限的计算能力
- 有限的注意力
- 有限的学习速度
- 情感
- 经验
- 偏见
- 身体经验
- 社会经验
- 价值观
AI 拥有的是另一种“物理属性”
包括：
- 极大的知识广度
- 极大的信息处理规模
- 极高的复制速度
- 极低的边际成本
- 可以同时处理大量信息
- 可以长时间持续工作
- 可以调用工具
- 可以进行人类难以跟踪的多步骤推理
- 可以在某些领域形成远超普通人的知识密度
AI 可以进入一个人无法完全进入的认知空间，验证 AI成为一个能力问题，并最终将成为一个无可企及的能力范围。
能力依赖
“AI 会不会取代工作”是一个比较表面的讨论，更深的问题可能是：即使 AI 没有完全取代某个职业，它是否会逐渐让这个职业的人失去独立完成工作的能力？
AI帮你做市场研究 → 你越来越少自己研究 → 市场判断能力下降 → 越来越无法判断报告质量 → 更加依赖AI
能力依赖是比“失业”更隐蔽的问题。即使你能够判断报告质量，你更不希望自己写。
更美好的一面
人类本来就一直在把认知活动外包给工具。
再提GPS。不论识不识路，都习惯打开GPS，很多人已经无法独立完成复杂导航，但没有人拒绝它，GPS释放了人的注意力、时间和行动能力。
算法推荐也是同一个现象，它的目的都是积极的，更少的选择成本，更高的匹配效率，更符合个人偏好的内容。信息茧房只是用户不当应用的次生灾害。
从引导、协作和监督人工智能，到知道为什么做、要做什么以及是否值得做，人类叙事从主导到选择，随时在修正，毕竟要保持尊严和自洽。
最后，选择也不是必需的，人类的主体性就是对工具的信任，也是对另一个认知主体的信任。
工具：Jev
Jev是TypeSafe开发的专有人工智能模型，它分析文本并回答具有预定义输出的类型化问题（选择、评分或是非），直接返回带概率和置信度的结构化决策。端到端响应速度70-500ms，成本极低，适合软件里的路由、分类、评分、护栏等自动化任务。
与生成模型和推理模型等通用语言模型不同，决策模型对于人类的自主性是个大挑战。
Qwen-Image-2.1
Qwen-Image-2.1被社区称为当前最强开源图像生成模型，特别是本地无限制经典版本Q4_K_M只有4.60 GB。
NFCX
NFCX 是跨平台、开源的NFC卡操作工具，已在 PN532 UART + FT232RL 上完成测试。
文字和LLM本地应用
自2025-02-19以来，再次更新文字工具：
- 记事便签（Quick Notes）：Simplenote
- 日记本（Journaling）：Obsidian
- 笔记本（Outliner）：OneNote、Craft
- 卡片链式笔记（Zettelkasten）：Obsidian
- 知识库写作（Workspace）：Notion
- 专业写作（Long-form Writing）：Obsidian、Scrivener
- Markdown编辑器（Markdown Editor）：Obsidian
- 文本编辑器（Text Editor）：VS Code
追踪时间线： 2022-09-30 → 2024-01-10 → 2025-02-19 → 2026-09-27。你可以依次使用Obsidian、VS Code和Scrivener，越来越小众，看你适合哪一档。
同步更新本地 LLM 工具：
- 运行时环境：Ollama、llama.cpp
- 聊天界面：Ollama、LM Studio
- 编程：Cline、Aider
- RAG：AnythingLLM
- 代理：LangChain
- 音频：Whisper.cpp
- 图像：SwarmUI、ComfyUI
- Obsidian：Copilot for Obsidian
Ollama 是本地 LLM 应用的底座。编程适用Ollama + VS Code + Cline，Obsidian已成为文字领域的VS Code，其他应用场景请直接使用列表推荐，以减少你的试错成本。
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