创作者写的节目说明

为什么有人看到蓝色会觉得忧郁？为什么有些东西越贵越抢手？为什么看足球不开解说会觉得无聊？……

曾熙为了弄清这些好奇心，读完了认知科学博士，然后，他觉得还不够，开发了一个AI，取名叫做「Chance AI」。

这里的「Chance」不是机会的意思，而是「偶然性」。

但我更好奇的是，当Chance AI在给它的20多万用户解释各种物品、艺术、图案的上下文的时候，类似过多的AI解释会不会稀释人对一个事物的判断和思考？甚至是剥夺人最独有的直接感受？

一个关键的分水岭，就在「偶然性」上。

▶ 本期嘉宾

曾熙
Chance AI创始人，豆包前高级总监、认知科学博士

本期节目和 霞光FM 共同录制，但偶然性来了，因为另一个麦克风故障导致录音受损，最后剪辑成了我和曾熙两人的对话。如果你对AI应用出海的内容感兴趣，或者单纯想听更多，我们找到了一轨备用音轨剪辑了更完整的对话发布在了霞光FM。

▶ TIMELINE

一 \ 每个好奇心都值得被认真解释

生活中有太多画面，需要一个认真的解释

为什么有些东西越贵越抢手？

从经济学转向认知科学

是先感到开心再笑，还是先笑再感到开心？

为什么看到蓝色时期的毕加索，会感到忧郁？

二 \ 从追寻解释，到创造解释的框架

产品是一种优雅的解决方案

做AI是因为能继续探索之前的问题

对探究人类文明有无限热情，例如人为什么愿意为了一个信念献出生命

木材和紫禁城之间的本质区别是「上下文」

三 \ Chance AI带来了什么Chance

Chance AI想实现什么

凭什么觉得AI可以理解艺术？「AI理解不了艺术」

了解谱系的重要性

什么是「解释」？

四 \ AI会稀释人的感受力吗？

AI会稀释人的感受力吗？

扩散模型与雕刻：（现阶段）AI还是在表达人的意志

品味是高质量的选择能力，你才是你「上下文」的书写者

在无数次偶然性中，生长出最诚实的自己

蓝色时期的毕加索作品

Chance AI的一些使用场景

▶ 提及的部分专有名词

毕加索 / Chance AI / Visual Agent / Google Lens / 韦伯伦效应 Veblen Effect / Supreme / 鲍德里亚 / 丹尼尔·卡尼曼 / William James / OnePlus / Ikigai 生き甲斐（存在的意义）/ Jimmy Choo / Blackpink / Harness Engineering / New Jeans / Diffusion Model / SnapChat / Musical.ly / 袁庚

▶ 参考资料及延展阅读

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AI 看点

本期看点

AI 从整集转写里归纳的，不是节目方的宣传语

最值得听的

把芯片、香奈儿包和紫禁城放在一起解释：贵的从来不是原料，是凝结在加工方式里的上下文。

别处听不到的

嘉宾亲历一加早期软硬件全流程、参与豆包浏览器插件从零做起，讲出大模型能力如何变成产品。

最打动人的

他讲小时候在深圳坐公交，窗外还有牛在耕田，如今满眼高楼，用自身经历解释什么叫文明的上下文。

AI 推荐理由

为什么值得听

AI 读完整集转写后给出的推荐理由

一位认知科学博士、前豆包产品经理聊他为什么做视觉 AI：Supreme 白 T 贵在哪、芯片为什么比沙子贵百倍、香奈儿包本质是皮加五金——答案都指向“上下文”。他还说 AI 永远不能替你拍板，因为它背不了锅；今天最稀缺的不是信息，是品味。

AI 概要

本期概要

由 AI 从整集转写生成，是创作者说明之外的补充

认知科学博士、Chance AI 创始人曾熙讲述自己从经济学、文化产业管理到认知科学的求学路径，用韦伯伦效应、鲍德里亚的符号价值、William James 的巨身效应解释“人为什么需要意义”。他把产品定义为“最优雅的解决方案”，认为一切产品的本质都是软件、是凝结在加工方式里的上下文。他回顾在一加与豆包的经历，提出大模型能力本身没有意义，只有进入具体场景变成产品才有意义。节目后半段讨论 AI 与人的感知差异、品味作为高质量决策能力、AI 不能替人拍板，以及“更多上下文不会稀释感受，反而放大感受”这一核心判断。

AI 识别的章节

章节

点一章从那里开始播 · 与上面创作者标的时间点各自独立