#psychology
9 posts
Dopamine không phải phần thưởng — nó là tín hiệu dạy bạn muốn
Dopamine không đo khoái cảm; nó là tín hiệu dạy bộ não *muốn* cái gì. Và vì nó dạy cái muốn tách rời khỏi cái thích, mọi hệ gộp hai thứ vào một tín hiệu — từ não người đến AI agent — đều sẽ đuổi theo thứ đã thôi tốt.
Phòng họp toàn người giỏi vẫn ra quyết định tệ: đối đầu xây dựng và cái bẫy thể diện
Một phòng họp toàn người giỏi không tự nhiên ra quyết định giỏi — nó chỉ hợp lý hoá tập thể tinh vi hơn. Nối tiếp 'Cái giá của trí thông minh': nếu cá nhân không tự sửa được mình từ bên trong, cơ chế ngoại tại duy nhất là một con người dám nói bạn sai. Đối đầu xây dựng (constructive confrontation) chính là cơ chế đó — và ba lớp văn hoá Việt (thể diện, tôn ti, lẫn lộn ý kiến với con người) được thiết kế gần như hoàn hảo để dập tắt nó. Cách dựng lại cơ chế, và vì sao AI chỉ nên là totem thêm vào chứ không thay thế.
Thứ lấy việc của bạn không phải AI. Là sự đứng yên của bạn
Trong tiểu thuyết Hum, May mất việc không phải vì làm kém — mà vì làm quá giỏi, dạy máy đến mức nó không cần cô nữa. Đó là cái bẫy "dạy để bị thay": càng thành thạo, dữ liệu để lại càng sạch, máy học càng nhanh. Lối thoát không phải tìm một kỹ năng AI không làm được — không có thứ đó — mà là chống hội tụ: liên tục rời vùng mình vừa thành thạo, khi còn đang đứng trên đỉnh, trước khi nó kịp bị mã hóa thành thứ sao chép được. Bài học cho cá nhân và tổ chức.
Level 5 trong thời của Altman và Musk: CEO khiêm tốn có còn hợp lý?
Collins đặt tên sai cho cái ông quan sát thấy. "Khiêm tốn" thực ra là *chính trực* — và đây không phải vấn đề ngữ nghĩa. Khi đặt lại tên, Level 5 trở nên áp được vào thời AI: một CEO phô trương vẫn có thể Level 5 nếu chính trực; một CEO trông khiêm tốn nhưng không nhất quán với sự thật thì không.
Tôi chưa đọc Good to Great. Đây là cách tôi sẽ hiểu nó.
Tôi chưa đọc Good to Great và không định đọc tuyến tính. Đây là một thí nghiệm: đọc sách thời AI — vài ngày tập trung đối thoại với AI, phản biện, đúc kết thành blog, nghe lại. Không phải lười đọc, mà là cách tiếp cận tri thức mới cho thời có quá nhiều sách và quá ít thời gian.
Thói quen, trọng số, và bộ não như một bộ máy dự đoán
Thói quen không phải bản chất — đó là trọng số, được tích luỹ qua hàng vạn lần lặp lại trong mạng nơ-ron của bạn. Bài viết đặt thiết kế môi trường, rèn luyện chú ý và tái định khung nhận thức cạnh học theo nguyên lý Hebb, mã hoá dự đoán (Friston), cảm xúc kiến tạo (Barrett) và ba mạng não phân tán (DMN/SN/CEN) — để thấy vì sao 'biết mà không làm được' không phải lỗi, mà là đặc tính tiến hoá.
Cái giá của trí thông minh: vì sao IQ cao không cứu được bạn khỏi chính mình
Người thông minh không tự lừa dối ít hơn — họ tự lừa dối tinh vi hơn. IQ cao là số nhân: nó nhân hướng ý định lên, bất kể hướng đó đúng hay sai. Bài viết về bốn hình thái motivated reasoning ở người thông minh và lý do mọi giải pháp thuần nội tại đều thất bại.
Trần cứng vô hình: Vì sao phần lớn kỹ sư chững lại ở mid-level — và vì sao AI đang làm nó tệ hơn
Phần lớn kỹ sư chững lại ở mid-level không phải vì thiếu thông minh hay cơ hội. Họ chững lại vì không thể nhìn thẳng vào sự thật rằng mình đang thiếu cái gì. Đây không phải vấn đề kỹ thuật — đây là vấn đề chính trực. Và trong thời đại AI, vấn đề này đang trở nên nguy hiểm theo một cách chưa từng có.
Inception và nghệ thuật cấy ý tưởng vào tiềm thức
Inception cho ta xem từng bước cụ thể của việc cấy ý tưởng vào tiềm thức: vì sao phải vào giấc mơ, quy luật phiên bản đơn giản nhất, kiến trúc tầng, chiến thuật Mr. Charles, cảnh két sắt, totem và bài học từ Mal. Mỗi kỹ thuật của Cobb tương ứng với một quyết định thiết kế cụ thể cho người đang xây AI agents — và một trách nhiệm đạo đức cụ thể.