為什麼叫「象外」?
在開始這個網站之前,我花了很長時間思考一個問題:在 AI 無所不在的時代,人的價值在哪裡?
AI Loop 與人的位置
如果你熟悉機器學習,你一定知道 “Human in the Loop” 這個概念 — 人類在訓練循環中提供標註、反饋、調整。這是過去十年 AI 發展的主流模式。
但隨著 AI 能力的指數級增長,我們開始看到一個新的趨勢:人類正在被推出這個 Loop。
- GPT-4 可以寫出比大多數人更好的文章
- Midjourney 可以創作出專業級的視覺作品
- AlphaFold 解決了困擾生物學家數十年的蛋白質折疊問題
當 AI 可以完成越來越多「人類專屬」的任務時,我們的價值在哪裡?
象外的思考
這就是為什麼我把這個網站命名為「象外」— Human Beyond the Loop。
「象外」源自老子的「大象無形」。在 AI 時代,我們容易被技術的表象所吸引 — 更快的模型、更高的準確率、更炫的應用。但這些都是「象」,是表面的形式。
真正重要的,是這些表象「之外」的東西:人的價值、意義、與未來。
我不相信人類的價值在於「留在 Loop 裡」,試圖與 AI 競爭效率、速度、或者記憶力。那是一場我們注定會輸的比賽。
人類的價值,在於 Loop 之外的東西:
1. 提出問題的能力
AI 很擅長回答問題,但它不會主動提出「對的問題」。
什麼是值得解決的問題?什麼是真正重要的問題?這需要人類的判斷、價值觀、與生命經驗。
2. 定義意義
AI 可以優化目標函數,但它不會告訴你什麼目標值得優化。
- 我們要追求 GDP 增長,還是幸福感?
- 我們要延長壽命,還是提升生命品質?
- 我們要效率,還是要人性?
這些都是 Loop 之外的問題。
3. 承擔責任
當 AI 做出決策,誰來承擔後果?誰來為錯誤負責?誰來保護弱勢群體?
這不是技術問題,是倫理問題、政治問題、人性問題。
4. 創造脈絡
AI 可以生成內容,但它不理解脈絡 (context)。
- 為什麼這個故事在這個時刻重要?
- 為什麼這個想法會引起共鳴?
- 為什麼這個問題值得關注?
脈絡來自於人類的生活經驗、文化背景、歷史記憶。
這個網站的定位
所以,「象外」不是一個技術 blog。
這裡不會教你怎麼用最新的 AI 工具,不會分享 prompt engineering 技巧,不會追逐每個新模型的發布。
這裡關注的是 AI 時代下,人的處境:
- 職業: 當 AI 可以做你的工作,你的價值在哪裡?
- 教育: 當 AI 可以回答所有問題,我們還需要學什麼?
- 醫療: 當 AI 可以診斷疾病,醫生的角色是什麼?
- 創作: 當 AI 可以生成內容,創作者的意義是什麼?
這些問題沒有標準答案。但我相信,思考這些問題本身,就是人類獨特的價值。
我的實驗
我自己也在進行一個實驗:
從 AI 工程師,轉型到生命科學 (Bioinformatics)。不是因為 AI 不重要,而是因為我相信 AI + Life Science 會是下一個十年最重要的交叉領域。
同時,我在柏林嘗試 Company of One — 一個人的公司,用 AI 作為工具,但不被 AI 定義。
這個網站會記錄這個過程:
- 我如何學習新領域
- 我如何做決策
- 我如何失敗
- 我如何思考
Learn in Public, Think in First Principles.
邀請
如果你也在思考這些問題,歡迎訂閱這個網站。
我不保證會有答案,但我保證會有真實的思考。
不妄信,不妄言。
Jacky Ma
柏林,2026 年 1 月