#psychology
9 posts
Dopamine isn't the reward — it's the signal teaching you to want
Dopamine doesn't measure pleasure; it's a signal teaching the brain what to *want*. And because it teaches wanting as something separate from liking, any system that fuses the two into one signal — from the human brain to an AI agent — will end up chasing what has stopped being good.
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 in the age of Altman and Musk: Does the humble CEO still make sense?
Collins named what he observed incorrectly. "Humility" is really *integrity* — and this isn't a semantic issue. With renaming, Level 5 becomes applicable to the AI era: a showy CEO can still be Level 5 if they have integrity; a CEO who looks humble but isn't consistent with truth isn't.
I haven't read Good to Great. Here's how I'm going to understand it.
I haven't read Good to Great and I don't intend to read it linearly. This is an experiment: reading books in the AI era — a few days of focused dialogue with AI, critique, distillation into blog posts, then listening back. Not lazy reading, but a new way to engage with knowledge for a time when there are too many books and too little time.
Habits, Weights, and the Brain as a Prediction Machine
Habits are not essence — they are weights, accumulated across tens of thousands of repetitions in your neural network. This essay places environment design, attention training, and cognitive reframing alongside Hebbian learning, predictive coding (Friston), constructed emotion (Barrett), and three distributed brain networks (DMN/SN/CEN) — to show why 'knowing but not doing' is not a bug, but a feature.
The Cost of Intelligence: Why a High IQ Won't Save You from Yourself
Smart people don't motivated-reason less — they motivated-reason more elegantly. IQ is a multiplier: it scales intent in whichever direction intent is already pointing, right or wrong. On the four forms of motivated reasoning in high-IQ people and why every purely-internal solution fails.
The Invisible Ceiling: Why Most Engineers Stall at Mid-Level — and Why AI Is Making It Worse
Most engineers who plateau at mid-level for a decade aren't held back by intelligence, time, or opportunity. They're held back by their inability to look honestly at what they're missing. This isn't a technical problem — it's an integrity problem. And in the age of AI, this problem is becoming dangerous in ways we've never seen before.
Inception and the Art of Implanting Ideas in the Subconscious
Inception walks us step by step through how an idea gets planted in the subconscious: why you have to go into a dream, the rule of the simplest possible version, layered architecture, the Mr. Charles gambit, the safe scene, totems, and the lesson of Mal. Each of Cobb's techniques maps to a concrete design decision for anyone building AI agents — and a concrete ethical responsibility.