曳尾于涂 @Acer@social.cleverlibre.org

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唉，世间好物不坚牢，彩云易散琉璃脆。

今天收到学校 excellence cluster 的一封邮件，说是让我开始准备博士入职事宜，上来就先甩了四张冗长的表格（据说最终要填十几张），给了一个初步的待办材料列表，甚至提到 "Since you are not a citizen of this country, you will need to obtain a visa from the nearest German embassy in your country" 这种让我眼前一黑的话 问了一大圈在德国读博的中国亲友之后，才确认不一定要回国办签证，就算邮件这么说也可以直接去外管局换工作签证……无论如何，看到那句话的时候让我更加迫切地想要入籍了，不入籍迟早被这种破事折腾入土……（希望这是延签伤痕文学的最后一个章节，阿弥陀佛）

呵，剛剛我爸拿手機來問我說為什麼他的 Facebook 功能表上面多了一個「你的捷徑」而且裡面的東西移除之後，切換帳號切回來之後會再次出現（刪不掉的意思）

有人遇到同樣的情況嗎？因為在設定裡找不到相對應的開關，只能猜又是 FB 在亂做 A/B test 了

收到了 Marcus 发来的 CD 利率表。好奇为什么两年内存的越久利率越高，但是再长就越来越低了呢。不是存的越久利率越高的吗

微信读书连《夹边沟记事》都有确实让我有点愣住（虽然只有试读版）。
它的屏蔽等级是我在墙内互联网不多的阅历中见过最低的，很多禁书/禁词都可以发。也许是我早已被驯化过度，对墙内平台抱有过度的宽容。稍微将限制放宽一点就让我惊叹不已

实例 dvd.chat 开放注册中！
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服务器是基于 Ryzen 3600 + 64G 内存的云服务器，应该可以承受相当大的负载。欢迎各位注册！

Beaver fine art

看到象上讨论无授权训练AI ( https://bgme.me/@Camus/110607855459201852 )。除了对创作者的伤害，我还想补充一下对使用者来说也并不总是获益的。

这里需要先绕个远路，引入一个考古学的概念"Provenance"。它指的是一件物品从制造/挖掘出来后的*所有*转手过程，e.g.在哪里/什么情况下制造/挖掘的，被谁买了/卖了，什么时候被什么人修复过等等。完整的信息链是非常重要的，因为物品的意义要在context里才能得到解读，年代也往往需要context才能推断。同一件物品在墓葬里出土和在城市遗址里出土(以及在城市的什么区域)、在不同地域的墓葬里出土、在不同墓主身份/性别/地位的墓室里出土，指向了不同的解读方向，对后人分析当时社会的各种形态风俗品味非常重要。甚至是修复痕迹也能透露当时的技术水平/理念偏好。所以考古学家和艺术史学者对各种让信息链断裂的盗挖和黑市深恶痛绝：物品的“舌头”被切去了，它虽然存在，却无法完整发声。

回到现代的信息交流语境，数据的provenance对于理解和分析数据有着类似的意义。Data需要metadata (直译就是“关于数据的数据”)的帮助去“说话”。举个简单的例子，“研究指出，吸烟对人的影响blablabla”这个信息，当它的生产链里出现了大烟草公司的身影时，读者会产生警惕；当它的传播链里出现了以假新闻/扭曲事实出名的网站平台，读者也会产生警惕。数据的credibility和provenance是相关的。

但生成式AI彻底破坏了数据的provenance。如果说人类写作不做明晰的引用让数据溯源变得艰难(象上之前有过相关讨论)，那么生成式AI让溯源变得根本不可能。

同样危险的是新一代semantic AI模型的不透明性。研究AI的社会学者Mona Sloane在“AI’s (un)Stable Diffusions?”圆桌讨论上提到招聘人员使用电脑方式在过去十来年的转变：之前是通过关键字的组合来筛选简历，招聘人员需要将职位要求“解释”/interpret为一系列关键字的组合。他们需要学习如何选择关键字、组合关键字，在使用这项技术中可能会出错，但检查起来还是相对一目了然的：哪个关键字可能出问题、哪个组合方式可能不对。但改为自然语言输入后，检查变得不可能了。AI接过了“解释”工作，而解释后被执行的指令不再像以前的关键字组合那样可以被人类清楚理解。换句话说，人类不清楚自己的话被怎样“理解”了。当semantic AI涉及歧视偏见(或者仅仅是错误)，它更难被监察/发现/修正。

还有一个容易被忽略的是semantic AI涉及的“语言歧视/霸凌”。这个概念有一点复杂，但可以用一个人类语境来作为跳板：试想一下，某个人不会说普通话/说的普通话带有明显的口音，假如ta又不是外国人，那么ta在大陆会有怎样的遭遇？在与semantic AI，如ChatGPT，对话的过程中，如果使用者并不是一个说“标准语言”的人，会发生什么？一种可能的情况是ta会被反向训练自己的语言，去靠近所谓的“标准语言”，而以英语为例，“标准英语”=精英白人的英语 (Mike Mena在水管上有一期专门聊所谓“标准语言”的，链接放在结尾)。另一种情况是同一个圆桌讨论上另一位学者Beth Coleman所观察到的mirroring effect：当使用者用“不规范”的语法或“不标准/主流”的表述方式和AI对话时，AI的输出会更明显反映出模型的训练数据提供者的画像(偏好/偏见/立场/信念)。于是也完全可以预见，AI能像它的数据提供者那样对某些人群施加伤害。

那么，是什么样的人的话语出现并被保留在了互联网上？什么样的人的话语被AI公司主动打包/爬取了？什么样的人的话语是AI公司认为“不合格”而剔除出去的？AI让什么样的人被更加边缘化了？

双重的不透明性(provenance缺失和模型本身的不可解读)叠加后还产生了第三重危险：无法追责。被它不公正对待的人将比以前更难要求正义。

Mike Mena | Debunking "Standard" Language
https://www.youtube.com/watch?v=h6JtmMAvf1o

我发现我家里人不重视我的诉求的时候，只要我把诉求联系上读书，就会立刻得到他们的重视。

#带娃
娃正在玩一个新游戏：把mask tape贴到我的腿上再扯下来，问我Does this hurt？
老二：We can't do it on his stomach because it's too fat.

蔡徐坤报案说主角不是他，我想起b站上那些 AI生成的孙燕姿的歌，如果不认真分辨， 基本上已经听不出真假了。包括前段时间AI生成的川普被逮捕的各种搞笑照片。 AI的创造潜力和他的破坏潜力一样巨大。

1. 忏悔式自白很多时候过誉了。自我暴露并不是道德德性，甚至连认知德性都算不上；何况写作者的读者意识会不由分说地反噬他们自诩的剖白，滑向自我粉饰的深渊。
2. 一种说法是，自传文体会天然地对写作者产生要求和约束，召唤出更多的诚实。这在很大程度上解释了叔本华认为自传高于历史的原因：历史是对一群人的旁观侧写，而自传是对一个灵魂的精微刻画。
3. 然而，完全寄希望于文体内部的伦理门槛终究是天真了，因为自传写作者需要对抗的是不仅是自身对于事实的叙事主宰权，在很多时候还是对事实与否的裁定权。这两种特权对写作者的吸引了是如此之大，以至于他们对来自外界的质疑会产生过激反应：这是我的人生，我的历史，我怎么写事实，哪些是事实，岂容得你一个外人置喙？
4. 我的心的历史只能经由我的口来讲述。被这种正当性的晕轮附身的写作者如何从自传文体中获得足够的自我约束的力量，这难道不令人生疑？
5. 自传的雏形源自于基督教传统中圣人的自叙，大致上是童年悲惨，拥有信仰后被家人和朋友疏远，几经磨难后终于获得了超越的故事。虽然这些圣人的自叙为后来的自传书写树立了诚实的范本，但是无法忽视的事实是，他们诚实的动力来自于信仰，而他们信仰是神，而不是自白这个形式本身。
6. 在世俗的语境下，自传写作者仰赖的其实是自己的道德秉性，后者决定了其能在写作的中所能展露的诚实的最大限度。换句话说，我们不能期待一个人在自我剖白时超越自身的道德水准，变得更诚实。我们感到的过分诚实的部分因此并不真正反映其秉性，而更可能是出于自我修饰的假扮。假扮诚实，在自传中并不鲜见；鉴于人们对自传诚实度的天然信任，这种欺骗就显得格外无耻。
7. 当然，作为他人忏悔式自白的消费者，我们同样需要审视自己面对诚实表象时的触动。即便在表演的诚实面前，我们依然会不由自主地变得脆弱，大概因为我们容易把他人的 “袒露真心” 当作建立亲密关系的邀请，仿佛我们又多了一个密友和知己。这种亲密幻觉大概是自传和 autofiction 难以被祛魅的永恒诱惑。然而，我们需要意识到这种公开出版的袒露实质上是亲密的对立面，因为它的倾诉模式不是 “一对一”，而是 “一对多” 甚至 “一对无”。这意味着，你偶然间听到的撩动心弦的一句话已经被千万人接收，它无法在你和自白者之间建立秘密通达得纽带，因为它仅有的真诚早已在布告式的散播中变得稀薄。

@jojo 我都是能不干活就不干活，干活的话就好好干已经对得起公司了 ✔