春节期间听了一期播客，92.人生如何找到意义？，叠加最近思考的 AI Agent 浪潮冲击，有些想法，简单记录下。

首先总结下这个播客，播客主播的观点是在社会进入后现代化之后，个人意义感的缺失是一个普遍问题，表现就是觉得自己每天做的事情没有意义，找不到自己的价值点，活着没有目标。

这个问题的成因比较复杂，与现代工作的特点，现代社会的价值观都有一定的联系。现代工作常常极致原子化，每个人都是系统的螺丝钉。日常的工作与最终建造的系统常常隔着很大的鸿沟，导致很多人并不知道自己到底在做什么。并且现代社会强调个人价值观，普遍从个人价值出发，而不是集体价值。针对这个问题，目前社会上有几种主流的解法，但是作者认为都不是正道。

对抗价值缺失的主流观点包括：

• 追求物质，金钱回报的最大化。这个是社会中普遍的思路，显然这个目标无法导向个人幸福，只能说给人一个“优化目标“。

• 追求个人体验的丰富。这个看似是从个人价值观出发的解法，但什么事情是“值得体验”的又受到社会价值观影响的。此类解法的绝大多数答案局限在环球旅行，消费主义，等等一系列消费型活动上。少见有人去学医救人，或者投身慈善视野中。大多数最后还是回到物质需求上。

• 追求爱情。把爱情作为后现代主义中的信仰替代物。这方面我没太听懂。

针对这个问题，作者给出了他的回答:

1. 少做纯事务性工作。所谓的纯事务性工作，就是工作本身并非工作的目的，你纯粹是为了挣钱而做。与之相对的是实践性工作，即工作本身（而不是最后的工资）就能给你带来快乐。在后现代社会，我们要么把自己的爱好变成工作，要么把当下的工作变成我们的爱好。

2. 重视社群。即重视工作、生活中我们密切互动的人，给社群带来价值也能大大提升意义感。搞科普，做义工，都属于此类。

3. 宏观同构。即我当前的工作是为了一个更大的目标服务的，比如，我虽然是在砌墙，但是我心中想的是建造一个大教堂。

结合我自己的工作生活经历，我觉得他说的还是有一些道理的。作为一个算法工程师，虽然我处理的是自动驾驶中具体，细分的问题，但是我一直认为这些是推动自动驾驶落地的必要工作。而自动驾驶本身能够给全社会带来巨大的价值，甚至可以重塑城市的形态。虽然有时候自己也不完全认可某几项工作，但是总能在一切其他项目或者从别的角度找到价值点，最差也能锻炼自己拆解问题，推动项目，合作共赢的能力。正因为这样，尽管工作强度很大，我还是觉得我的工作有工资外的价值，是有意义的。

在 AI 时代下，当大多数工作都可以被自动化取代后，个人意义感的危机会被进一步放大。如果我能做的机器也能做，机器做的还更好，更便宜，那我的价值在哪里呢？如果一个人是靠特定的工作能力来创造意义感，比如能够写一手漂亮的代码，那可能是站在了 AI 的铁轨上了。

想要在 AI 时代中找到属于自己的意义感，可能我们必须要脱离工业化体系，不要让自己变成更好的螺丝钉，要去追求更加高层次的目标，更加个人或者社区价值的东西，甚至做一些“当下没有意义“的事情。

比如刘慈欣球状闪电里写的：

“其实，儿子，过一个美妙的人生并不难，听爸爸教你：你选一个公认的世界难题，最好是只用一张纸和一只铅笔的数学难题，比如歌德巴赫猜想或费尔马大定理什么的，或连纸笔都不要的纯自然哲学难题，比如宇宙的本源之类，投入全部身心钻研，只问耕耘不问收获，不知不觉的专注中，一辈子也就过去了。人们常说的寄托，也就是这么回事…… 所以，美妙人生的关键在于你能迷上什么东西。”

其他

• TOPReward 随着强化学习在各种领域的发展，如何给 reward 其实是最核心的问题。用大模型做 reward 也很正常，未来可能真的是左脚踩右脚螺旋飞升。

• mimic-video 用视频生成模型作为具身的基础模型。从监督信号的一致性来说，各种本体的视频模态仍然是分布一致的。相比 VLA 这样强行训练多本体数据，忽视各种机械结构的差异，视频模态能更好吸收训练集。

• GEAR-SONIC 机器人本体全身控制强化学习。通过对齐到人类动作这样的强化学习，大大减少了机器人的动作空间，后续可以进一步以类人的方式做其他任务的强化学习。结合 egoscale 这样的数据集，或许是另一种 VLA 的方式。