老二对财富、商业这类话题很感兴趣

最近在教老二一些基本概念，

其中一个绕不开的话题，是“商业本质”

比如《穷爸爸富爸爸》到底讲了什么

——我没看过这本书，随便翻了几页，觉得一般

但无意中看到过一个对作者的访谈，而且居然耐心看完了

作者面对镜头讲述了当年为什么写这本书，简单说是他的两个“爸爸”

他去向“富爸爸”请教“如何拥有财富”的经验，

富爸爸提了一个要求：你可以在我的公司为我工作，但有一个要求“我不给你发工资”

——关键隐藏在这个细节里：不领工资

作者本人没有意识到关键，他只是当作故事来讲，

其实“富爸爸”作为企业老板，企业的成败，就是利益所在，也是他的责任。

从责任的角度来说，“领工资”与否，只是一种形式。

而“员工之所以是员工”，是因为他们的价值观基于——老板用工资买了我的时间和经验。

所以，有的员工认为“摸鱼”理所应当——从老板那儿得到的工资，大于我实际应该付出，我“赚了”。

当然，也有少数员工会积极承担责任。

换位思考，任何老板都喜欢后面一种员工。

所以，头脑正常的老板，会把这种优秀员工发展成为“合伙人”。

这不仅仅是利益捆绑，本质是“承担责任、分担责任”。

显然，富爸爸之所以要求他不领工资，就是让他承担责任。

让他学会从承担责任的角度，而不是停留在“打工人”角度去思考问题。

这，也正是他问“穷爸爸”如何获取财富，穷爸爸说自己没有经验，建议去问富爸爸的原因。

——穷爸爸是政府公务员，只是“执行者”

——执行者，只对分配给自己的工作负责，而不必对整个组织负责。

聊聊现阶段的 AI

现阶段的 AI，除了我一再强调的从本质角度“AI不理解知识”，最大的表面问题是“不承担责任”

——它理解不了“责任”，更理解不了全局。

以之前提到的 ClawdBot 为例（后来发展成 OpenClaw 开源项目项目，然后必然冒出一堆竞品，毕竟门槛太低），

这些产品或者项目的本质，是用特殊设计的“提示词”让AI反复去挑战自己之前的结论，从而“模拟开放性思维”

——尽可能的“挖掘/压榨”AI员工的能力。

好比激励一个员工，尽量的多方位思考、尝试不同的方法，以提升最终的效果。

——本质很明显：付出更多的时间和人力成本，换取更可靠的结论

进一步，还可以组织团队充分讨论，甚至引入外援加入讨论，提出不同的方案，去验证甚至尝试。

——这显然是通过“工程学”解决问题的有效思路。

好比，英伟达限制出口最好的芯片，逼着我们在分布式训练方面多花心思去优化，用大量的低端芯片“堆”算力。

（所以我之前推荐 DeepSeek，但对它在去年的突破评价虽然很高，但没别人吹捧的那么高
——因为必然有公司会在这个方面做出成绩；
——因为毕竟代替不了高端芯片的设计制造能力，代替不了底层算法的优化和创新）

——经过“多轮”“尽可能充分”的讨论，尽可能去逼近“最优解、完美解”。

但因为前面提到的两个缺陷，实际上只是在 AI 能力范围内的“最优解”，而不是客观事实的“最优解”。

——绝大部分情况下，足够了，毕竟只要能用、很够用。

——只有在要求更高的情况，或者你的经验更高，能明显看出它的不足，才会觉得不够。

当然，反复强调我不是在否认这样的思路的作用，也不是在否认AI的作用：已经节约了不少工作量、效果也的确提升了不少。

以我最近的实际工作为例，AI 配合我充分讨论、编写代码，但我又一次次提出新的改进建议，

每一次AI都说：你的建议非常棒，这次如何如何完善，一定是完美解决方案。

然而，它发现不了一些问题也就罢了，每一次驱动都能让它释放更多的潜能
——那它为何不直接展现出更高水准呢？

因为，绝大部分情况下，它判断不了“一个解决方案”是不是“最佳”，“有没有更好”。
——它能否理解“更好”，取决于它的训练数据和经验，能在一定范围内推理，超出范围就无能为力。
——它的训练数据如果明确的说过，什么什么问题不行，那么就是不行；什么什么更好，那就是更好。
因为，它无法基于“对知识的理解”进行进一步的推理，——无法拓展“未知的边界”。

那么，用 AI 做科研有了新的突破，又是怎么回事？

那是用“算力“优势，用 AI 的优势——”加速时间的魔法“：比如人类忽略了的可能性、人类思考（计算）不到的可能性、甚至”打破人类思维惯性“的可能性，帮助科研人员或捡漏，或缩小了范围。