#决策

我想,中文推里与美国情报部门实际打过交道的,大概屈指可数,就CIA那两条视频,凑热闹的多,说到点的少,很多评论甚至是危险的误导。本就要写点回顾,正好说说这些事,希望能帮助某些人更好的决策,无论作什么样的决定,都要深思熟虑避免冲动。顺便,把我的简介改为前中美双面特工——也是时候了。 说CIA前,先说间谍。 孙子兵法里对用间,有这么几句精髓: “三军之事,莫亲于间,赏莫厚于间,事莫密于间。非圣智不能用间,非仁义不能使间,非微妙不能得间之实。” “故惟明君贤将,能以上智为间者,必成大功。此兵之要,三军之所恃而动也。” 孙子非常明确的点出了两个关键: 1,间为兵之要,决定胜负,间谍应是最心腹最亲密,恩赏最丰厚的群体; 2,无论是间谍本身,还是用间者,都应是智慧非凡的上智者大智者。 孙子说的,是一个理想的运作模型。事实上,在极端崇尚阴谋诡计的中国,或者说东方,真正做到了这一点的,少之又少。反倒是中国人瞧不起,一向觉得头脑简单的西方人,在这方面有出色的记录。 美国的独立战争,之所以能够以弱胜强,战胜当时的超级大国日不落,与其非凡的谍报活动密不可分。从炮火纷飞的前线战壕,到觥筹交错的外交舞会,这条绵延千里的谍报战线,由于美国建国国父们这个史上最豪华天团的参与和领导,而大放异彩。想想这个团体都是些什么怪咖级别的政治家军事家文学家哲学家……这么多上智者的亲身参与和领导,把人类的谍报史,拔到了一个近乎天花板的水平。 好了,吹完了,接下来自然就是:天花板下的曲线。 虽然有大批大批名校毕业的聪明人加入,但美帝这个行业的智慧含量,仍是不可避免的缩水了,甚至时不时就冒些草台班子的错误出来,不知害多少人丧了命。 我之前说过,因为文化和思维的差异,在中国境内替外国政府包括美帝作谍报工作,要慎重,因为他们的想法和指示可能演变成令你暴露的错误。我会在此文里列举几点,中国人一看就明白。不过,先说说CIA的小视频。 老实说,CIA那两个片子,其实略水,我说得不是失真的画面和生硬的配音,而是它们很难在心理层面打动中共的官员行动。里面暗示策反的基线,其实是比照着那些想把钱和家人转移出去,然后作为交换,自己留在中国工作的官员群体。这个思维出发点,已经落后了至少十年。放以前,这样的操作还有挺大空间,但在现在习主席从严治党的时代,这早就是个悖论了,把家人送国外托CIA照顾,然后我才同意为你们工作,但家人一离开,你这裸官不是自动暴露在党国反谍反贪部门的视线里了么?还工作个屁啊?别想着什么提前设立一条撤退路线,一旦风紧就扯乎,那是电影看多了,特别是涉及到谍报活动,等猎物都察觉到风紧时,老虎已在背后蹲伏多时,你99%的情况下走不掉,包括家人。 而且我要告诉你一个,若没有与美帝情报系统打过交道,你从其它地方很难体会到的常识——美帝倾向于用钱给你结清,而不是冒着不确定的外交和安全风险给你兜底普渡。 我不清楚这是他们的工作指南之一,还是普遍风气。如果你像美剧里那样,遇到一个超有人性的美帝情报官,像剧情里那样不惜抗命也要救你和你的家人,那么恭喜你中奖,但这个概率真挺低的,你更可能会像现实中的王立军那样,被礼送回党国,或是那些想上飞机而不得的阿富汗人。别看宣传片里各种理想和主义,现实中美帝(不仅仅是中国)的情报官,都倾向于把钱看作是你的重要甚至是第一动机,所以他们总是想方设法营造出一个状态:那就是你也默认或同意,你冒险做这一切主要是为了钱,所以等东西到手,他们把钱给你,就算银货两讫,那样皆大欢喜。如果你还想让自己和家人被护送到美国,在保护下开始新生活……不好意思,这多半会让情报官们皱眉,并视之为一个麻烦。而更恶劣的情况是,你面对面打交道的情报官事实上根本没有那个权限,却用模糊的承诺让你以为一切尽在不言中,只管相信就好。 篇幅有限,我抓紧再说两个他们的问题。 比如他们对党国监视的范围和力度,有时抱有侥幸心理。我当年去美领馆,本是不打算再回内地,但等到要回去作双面谍时,美帝官员竟轻描淡写,让我直接隐瞒去过领事馆就好……这……万一党国有人每天对着领馆进进出出的人录像,把我录到了,我回去这么说,不就直接game over了?美帝情报官的侥幸心理令我目瞪口呆。我没有照他们的意思办,不然可能今天就坐不到这里发帖了。 再比如他们觉得一分钱一分货,所有交易都应等价,似乎理解不了——即便对方第一次用价值极低的垃圾来换钱,也应考虑换给他,以作为变相的贿赂拉他下水,后面再考虑等价交换真正有价值的东西。 总之,这些文化和思维的差异,真的有可能会害死你。所以,在为外国政府当间谍前,请你慎重评估和把控风险。 其实说到底,还是遗憾在,海外没有一个成熟的反对派阵营,如果该阵营建立了被证明是可靠的谍报系统,那为该系统工作,比与外国人打交道,会更有默契。 毕竟,中国人最了解中国人。
读书笔记:当 LLM 成为 Agent——从自然语言到“协议语言”的演化 这两周选了四篇极其出色的文章做了分享,ReSearch, ReTool, APR 和 PASTA。 它们虽然解决的具体问题不相同,但 general 的目标都一致,即让LLM知道 when and how 做决策,这就是agent的核心,要做精准的决策。 而这种精准与人类语言的模糊性不一致,但 LLM 的 token 与人类的语言一致性更强,所以 LLM 的输出具有一定的模糊性,作为 Agent , 在做上述精准决策的时候就会出现问题。 于是四篇文章的方法在思想上完全一致,即在自然语言中,插入“协议 token”,让自然语言更有结构化,更偏近机器语言。 PASTA, 引入 <<promise>> <<async>> <<sync>>, 来完成精准的切换异步/同步解码。 APR,引入spawn() / join(), 来决策何时并行/收束多推理线程。 ReSearch, <think> <search> <result> , 来决策何时搜索、何时用结果。 ReTool, 引入<code> <interpreter>, 来决策何时执行代码解释器。 这些“协议 token”,并不存在于人类的自然语言中,但却跟机器语言息息相关。 它们都用显式标记把“语言”切片成更像API 调用或并发原语的片段,让模型能在生成阶段“自编写脚本”,再由调度器或工具链执行。 人类语言 vs. 机器语言: 人类语言:高容错、重语义、含糊其辞,适合表达不确定性与情感。 机器语言:零歧义、结构化、强约束,适合编排确定性任务。 当 LLM 既要与人类沟通又要驱动工具,它必须在两种范式间切换。于是“协议语言(Protocol Language)”就必然出现了:在自然语言流中嵌入可解析的指令标记,既让人类读得懂,又让机器能精准执行。 一些展望: 未来的一段时间,类似的在自然语言中插入“协议 token”的工作一定会越来越多。 未来的“协议 token”可能携带类型、权限、资源预算等元数据,让决策粒度从 When 进一步细化到用多少 computing resource 。 目前的“协议 token”还基本停留在,一套协议解决一个问题的阶段。如果LLM的generalization继续演化,可以会出现一套协议多个问题,或者多套协议多个问题的形态。 当 LLM 从Chatbot演化为Agent,语言的角色正在从沟通媒介变成执行协议。但自然语言不会被淘汰,而是被包裹进更精确、更可组合的结构化符号中——让instruct与action在同一个文本流里无缝衔接。