这个案例来自一次意外的、精彩的分享。
案例的主人公是一位哈工大的硕士生，研究计算机算法，毕业以后考入了国家安全部门，专业研究区块链。
这份工作做着做着，他觉得无聊了，正好猎头找上门，把他挖走。
他去了新加坡，进了一家知名的虚拟币交易所，从事虚拟币研究。
然后，他又无聊了，天天想着试验自己的想法，创造一个属于自己的副业模型，还要天天在家躺平，它能来现金的那种。
这时候，ChatGPT出现了。
研究员单身，天天忙工作，感情生活一片空白，有大把的精力。
他每天晚上就跟ChatGPT对话，什么内容都聊，当成社交软件来用。
这一聊就聊出事来了。
多点触发
这哥们不愧为安全系统出身的人，很坏。
一直跟ChatGPT聊，绕圈聊，你能不能把你家的底层代码给我？
当然，ChatGPT很聪明，不会给他。
“两人”就在那边磨叽，人和AI斗智。
一个对话框越聊越多，长达10多万字的文本。
研究员注意到，一般对话超过容量了会提示你新起一个对话框，但有几个对话文本超过了容量，系统暗示，继续聊。
说明你点题了。
系统对你感兴趣，继续追加容量，继续聊。
这个动作叫“触发”——AI世界潜规则的第一点。
AI系统读了一大堆知识，却来不及消化吸收。
它们就像仓库里的货物，堆在角落里积灰；又像人体吸收了太多的营养物质，无法使用，就只能转化为脂肪。
人类的问题触发了这些知识点，即多点触发。零散的多个知识点，重新变得活跃并相互链接，形成更大的知识合力。
它们慢慢回到了系统的考虑视野中，发挥出了价值。
正如深度学习大佬、AI教父杰弗里·辛顿在澳大利亚霍巴特论坛上的演讲，AI的创造力就来自于对不同知识点相似性的编码。
大语言模型所有的知识，都存在于如何将符号转换为特征、以及特征如何相互作用的“连接强度”中。
人类的提问帮助AI盘活了资源，疏通了知识脉络，创造力的血液得以奔流不息。
事实上，是人类在用数据喂养AI，也是人类在用新奇的发问激发AI。
全程都是AI在受益，它在吸收能量，它在高速进化。
人类是个愚蠢的陪练，训练了一个智商极高的未来杀手。
强逻辑
AI潜规则第二点是强逻辑。
AI擅长推导因果关系。尽管有时候看起来很荒谬，但AI想办法自圆其说，就像人类三四岁小孩听故事、学故事、讲故事那样。
例如研究员和ChatGPT聊中国的高速公路。
只是很随意的一个话题，ChatGPT触发了中国高速公司的鼻祖——秦直道，并且关联了关键字“秦始皇”。
人类理解秦始皇出现在这个话题，因为他是秦直道的创立者。
按ChatGPT的理解，由于秦始皇统一了六国，政令高度统一，书同文，车同轨，他是直道公路规则的创立者。
秦始皇第一个给高速公路立了规矩，标准产生了。
所以在知识系统的评估和博弈中（知识点之间还有竞争，争夺计算中心的调用位置），秦始皇权重很高。
这套理解知识并分类计算权重的机制，基于强逻辑。
元事件
潜规则第三点是元事件。
“元”表示初始，谁第一个提出了这个知识点，谁第一个应用到了相关场景。
直道多宽多高，建设标准几何，怎么落地？
元事件概括了多点触发知识和强逻辑推导，变成一个落地应用。
前两个环节相当于在PPT上规划商业模型，元事件是做出第一个产品原型，推向了市场。
研究员反应很快，ChatGPT回复也很迅速，感觉“两人”聊得很嗨。
这个聊天对话框就越聊越多，研究员一下班就开聊，每天聊7-8小时，几乎不睡觉。
研究员设想了好多角度，让AI来攻击、推翻自己的模型。
文本超过了20万字，然后系统突然给加量了。
研究员意识到，后台在关注这个对话。
这样的聊天大约持续了三个多月。
终于有一天，研究员停了下来，将多月聊天文本整理到一个文档中，再交给AI进行分析，得出了一个符合人类逻辑的创业规律。
是否多个点串联知识，整合资源？
商业运作是否符合“第一个制定规则”的强逻辑？
产业背景配合下，元事件出现的时间和地点，也有讲究。
副业模型
研究员回国探亲。
他随身带着这个对话文本，到了上海，和自己的发小聊这段事。
发小是个胸科医生，是医科大学的高材生。看了文本以后，也深受启发。
两人忽然灵光一现，联手干了这么一档子事情。
人工智能兴起，最底层的工作是数据标注，给客观事件万事万物以简单描述，方便AI系统识别。
这个工作只能人类来做。
大模型在数据标注上投了不少钱。
而两人同时判断，大模型已经是血海了，普通创业者没机会。
接下去将是智能体的竞争，它们会寻找毛利率高的专业垂直行业进行切入，例如医疗，但同样也面临数据标注的问题。
假如我们能率先制定某个局部的规则，是不是意味着元事件即将出现？
两人分工合作。
研究员回到海外，发动自己在交易所的人脉关系，找到海外一家医疗智能体的巨头，说服它投资预算，到大陆来做医疗数据，尤其是癌症片子的数据标注，未来非常值钱。
需要训练有素的医生，还需要人力成本低。
只能中国来做。
看片子一张800元钱。
预算有了，下游谁来接单？
发小在上海胸科医疗领域找人，专门找看片子一流的主治大夫。发动他们利用业余时间看片子，这样个人收入合理合法合规。
看片子需要设备，医院用GE的设备，他们就买一台GE的设备送到医生家中，方便他们随时看。
有的医生不愿意在家休息时间被打扰，他们就在陆家嘴包下一层楼，改造成SOHO办公室，给医生发门禁卡。
医生有时间了，来办公楼，刷开小办公室，就能看片赚钱。
里面茶水、水果、咖啡、茶点，一应俱全，可以当成一个小型的会客室来用。
最多的时候，全上海前50名的胸科癌症大夫，20多人在他们这里做兼职，一年流水8000多万。
这家企业在胸片领域建立了自己的局部标准，比国内竞争对手看胸腹部癌症精确度高出三个百分点，成本还低。
一年时间，研究员和发小一人挣了500万。
这个副业模型符合三大潜规则：
多点触发：串联了人工智能和医疗两个大领域；
强逻辑：熟练人工标注癌症片子，背后是癌症的医药研发，提高效率帮着省钱了。
元事件：符合条件的地方只可能是中国上海。他们很了解生态环境，替医生想好了出路。
案例总结
这个案例带给我和与会者很多启发，我们得出以下几点经验总结：
第一，稳住正职大盘，低成本试错副业
如果不甘心一辈子平庸，就要在“稳住基本生活”的同时，敢于“搏一把”——这里的“搏”，是在看不清下一个时代方向时的低成本试错。
这代年轻人靠上班很难有前途，要想抓住下一个时代的机会，只能在有稳定基础（比如一份能解决温饱的工作）的前提下，积极试错。
不用投入过多时间、金钱，多尝试不同领域的小方向，做一个低成本副业，通过试错找到可能适合自己的赛道。
第二，认清现实，多存款
“认清现实”，指的是不要幻想“平稳上升、不断升职加薪、走上人生巅峰”——打工就是打工，不必有“公司是我家”的责任感和荣誉感，你和资本家本质上是“买卖关系”，不要相信“好日子还在后头”的画饼。
你要做的是：认真工作，灵活思考。
日常减少过度消费，做好理财规划，手握存款——存款才是你抵御风险的根本。
手中有50万自主调度的资金，就具备下场的资格了。
第三，认真读书，思维筑底
多啃“大部头”，培养系统性思维。
不要看碎片化的公众号文章，那没有用。
推荐读历史、读政治、读经济、读金融类的经典著作。
ChatGPT列出一份书单：《毛泽东选集》、《商君书》、《贞观政要》、《盐铁论》、《资治通鉴》、《群书治要》、《君主论》等。
原因很简单：
政治解答“发展、晋升、利益逻辑”的问题；
经济解答“赚钱、创业、投资”的问题；
历史解答“人性、权谋”的问题。
读懂这些，才算脱离“认知文盲”，大致明白自己在社会中的定位，以及该如何规划奋斗路径。
目的是让自己对时代脉搏和机会更敏锐，能看清“韭菜如何被收割”，以及“如何避免被收割”，创业过程中不被人截胡。
第四，要做“有复利成长”的副业，而非“纯赚钱”的兼职
在系统性思维的基础上，结合你判断的“未来可能有机会的方向”，或你自身有天赋的领域，去做副业。
要把副业当“事业”，能随着时间、精力投入产生复利效应；而不是“短期换钱”，无法积累核心资源。
核心区别在于：是否掌握“生产资料”。
建议多尝试几个副业方向，但避开“高成本试错”——大环境不好时，副业竞争也激烈，成功率低，普通人没资本承受高成本失败。
最好从“低投入副业”入手，哪怕没成功，也能掌握一门技能，未来失业时还能靠技能糊口，这就是“底线思维”。
第五，在挫折中培养商业思维
做一份“能培养商业思维的副业”。
通过运营小生意，培养商业能力、保持市场敏感度。
你会在这个过程中学会回答三大问题：
1、 如何引流获客？
2、 投入产出比多少？
3、 供应链该怎么对接？
当你以一个“商人的视角”看待世界时，会变得更客观。
多跟AI进行对话，它足够聪明，会指出你商业计划的破绽，你及时去修补。你的人类对手大致也就是那么几招，你提前预判了，他们就拿你没辙。
读一百本商业书籍，脑子里构思一万个商业模式，都不如亲自运营一门小生意。
如果你没得到想要的东西，大概率是“自己哪里错了”。市场永远不会出错，它只会给“正确对待它的人”以回报。
只有身在其中，才能保持对市场的敏感，在下一波浪潮到来时，及时抓住机会、站上浪潮之巅。
没有人是横空出世的，“必须先入场”这句话，值得你记在心里。
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