2024 年 6 月文摘

Why I’m unreachable and maybe you should be too

A lot of my new ideas slowly boil in my head over weeks, months, sometimes years. And undisturbed thinking and working time helps me get into that state. That’s why I like to lead my life async.

智变时代 / 全面理解机器智能与生成式 AI 加速的新工业革命

模型的竞赛，就是资本和用户的竞赛

其中 Ilya 提到，他坚信两件事情，第一就是模型的架构，只要足够深，到了一定的深度就会 “Bigness is the Betterness”，简单说就是大力出奇迹，算力加数据，越大越好，这也是为什么转换器架构（Transformer）要比他们之前使用的长短时记忆（LSTM）架构要适合扩展；第二就是任何范式都需要一个引擎，这个引擎能够不断被改进和产生价值，如果说内燃机是工业革命范式的动力引擎，现在这个引擎就是 Transformer。

“最重要的不是它解决的具体问题，而是广泛意义的通用性在增加” — Sam Altman 在达沃斯论坛的演讲

“如果你能够高效地压缩信息，你就已经得到了知识，不然你没法压缩信息”。

“人们总是高估一项科技所带来的短期效益，却又低估它的长期影响。” - 阿玛拉定律

现在 AI 正在强制逆转 SaaS 这个缩写的含义，从“软件即服务”转变为“服务即软件”，软件既能组织任务，也能执行任务，你无需雇佣额外劳动力，它们是“内置”的，传统的劳动力市场最终将和软件融合成为一个新市场！

杰文斯观察到，当蒸汽机的效率提高时，使用更少的煤炭就可以做更多的事情，但实际上煤炭的消费量却增加了。人们并不只是用蒸汽机做之前同样的事情，因为成本更低，他们开始用蒸汽机做更多其它的事情。

现代经济学中有一个简单的定义：当商品、服务或资源的供应或容量增加导致其消费增加时，就会发生诱导需求。

随着能源、智能和灵活性的成本趋近于零，整个经济将变得更大，结构上更加盈利。科技公司将有巨大的机会销售他们即插即用的劳动力和智能，本质上是将现在分散且不一致的人类劳动力产品化、集中化、按需化和作为服务给软件化，即 SaaS 化。智能的加入，让每个行业看起来都更像软件行业。它们增长更快，利润更高，研发投入更多。软件吞噬世界，AI 吞噬软件！

在智能时代，将劳动力支出转化为研发支出将改变公司的成本结构，虽然这需要更多的前期投资，但能降低生产和服务的边际成本。软件行业是这里的代表，它应该是法律许可的行业内，利润率最高的行业之一了。

或许在不久的将来，我们只剩下生产智能的公司与生产机器人的公司，也或者是能够自动化完成特定任务的智能机器公司；所有的生产与服务，全部都由机器来完成。

神经网络的成功，让连接主义全面逆袭，这种好的近似就是向量，包括在自然语言处理领域。大家相信，符号进入大脑后会转化为大型向量，所有内部处理都通过这些大型向量完成。如果你想生成输出，就需要再次生成符号

柏拉图表征假说。该假说的核心观点是，不同的神经网络模型在不同的数据和模态上训练，最终会在其表征空间中收敛成一个共享的现实世界统计模型。

通俗来讲就是强大的模型往往都是相似的，弱小的模型就各有各的弱法；

人类智慧有两种最高水准的表现，一个是艺术，另一个就是科学，它们都依赖人类的创造力。科学在某种意义上是数据压缩，我们用定律和方程表征宇宙的动态，从而理解发生了什么。但在这个过程中，还有一个超越数据压缩的方面，就是我们在发挥创造力时，我们自身也发生了变化；这一点类似于艺术：当你感知某个事物时，它也改变了你。如果我们富有创造力，就能提出新想法。然而，目前的 AI 模型在创造或生成时，它现在还无法根据自身发现的内容进行更新，这是人类目前还优于 AI 的重要方面，但过不了太久这个优势应该也不存在了。

因为柏拉图表征的假说，还有计算不可约化的限制，我们也许永远不会有一个无所不能的 AI，但我们一定会有多种形态的超级 AI，在可以约化的口袋里面计算和探索，

从某种角度来看，就像 Andrej Karpathy 写道的，AGI 看起来并不像一个可以自行进化的超级智能体，脱离我们的控制进入网络空间制造致命的病原体，或者从某个研究所的地下室越狱出来创造一个超级公司来控制人类。相反，它更像是自动驾驶，融合到经济之中的、能改变社会的自动化进程。这个过程是渐进的，社会既是观察者也是参与者，并且其扩张速度在许多方面都受到限制，包括法规、劳动力的迁移、信息、物质还有能源。世界不会因为它而爆炸，而是会适应、改变和重构。

The AI Workforce is Here: The Rise of a New Labor Market

AI is forcing a reversal of the SaaS acronym. From Software-as-a-Service to Service-as-a-Software.

The big picture: the rise of AI workers is creating a fusion of the software and labor market. This is going to create massive opportunities for Founders.

Geoffrey Hinton | On working with Ilya, choosing problems, and the power of intuition

So let me give you three different views of language, um, and how it relates to cognition. There’s the old fashioned symbolic view, which is cognition consists of having strings of symbols in some kind of cleaned up logical language where there’s no ambiguity and applying rules of inference. And that’s what cognition is. It’s just these symbolic manipulations on things that are like strings of language symbols. Um, so that’s one extreme view. An opposite extreme view is no, no, once you get inside the head it’s all vectors. So symbols come in, you convert those symbols into big vectors and all the stuff inside is done with big vectors.And then if you want to produce output, you produce symbols again.

Understanding is knowing how to convert the symbols into these vectors and knowing how the elements of the vector should interact to predict the vector for the next symbol. That’s what understanding is, both in these big language models and in our brains.

So my last couple of years at Google, I was thinking about ways of trying to make analog computation so that instead of using like a megawatt, we could use like 30 watts like the brain and we could run these big language models in analog hardware. And I never made it work and, but I started really appreciating digital computation. So if you’re gonna use that low power analog computation, every piece of hardware is gonna be a bit different. And the idea is the learning is gonna make use of the specific properties of that hardware. And that’s what happens with people.All our brains are different. Um, so we can’t then take the weights in your brain and put them in my brain. The hardware’s different, the precise properties of the individual neurons are different. The learning used to make—has learned to make use of all that.And so we are mortal in the sense that the weights in my brain are no good for any other brain. When I die, those weights are useless. Um, we can get information from one to another rather inefficiently by I produce sentences and you figure out how to change your weights. So you would’ve said the same thing. That’s called distillation. But that’s a very inefficient way of communicating knowledge. And with digital systems, they’re immortal because once you’ve got some weights, you can throw away the computer, just store the weights on a tape somewhere and now build another computer, put those same weights in and if it’s digital it can compute exactly the same thing as the other system did. So digital systems can share weights and that’s incredibly much more efficient if you’ve got a whole bunch of digital systems and they each go and do a tiny bit of learning and they start with the same weights, they do a tiny bit of learning, and then they share their weights again. Um, they all know what all the others learned, we can’t do that. And so they’re far superior to us in being able to share knowledge.

Generative AI’s Act Two

We now believe the market is entering “Act 2”—which will be from the customer-back. Act 2 will solve human problems end-to-end. These applications are different in nature than the first apps out of the gate. They tend to use foundation models as a piece of a more comprehensive solution rather than the entire solution. They introduce new editing interfaces, making the workflows stickier and the outputs better. They are often multi-modal.

User engagement is also lackluster. Some of the best consumer companies have 60-65% DAU/MAU; WhatsApp’s is 85%. By contrast, generative AI apps have a median of 14% (with the notable exception of Character and the “AI companionship” category). This means that users are not finding enough value in Generative AI products to use them every day yet.

AI and the Frontier Paradox

Sequoia founder Don Valentine would ask founders two questions: “why now?” and “so what?” At the heart of these questions is the combination of curiosity and rigor that asks what has changed in the world (why now?) and what will this mean (so what?).

The AI effect is actually part of a larger human phenomenon we call the frontier paradox. Because we ascribe to humans the frontier beyond our technological mastery, that frontier will always be ill-defined. Intelligence is not a thing that we can capture but an ever-approaching horizon that we turn into useful tools. Technology is the artifice of intelligence forged over millennia of human collaboration and competition.

Will AIs Take All Our Jobs and End Human History—or Not? Well, It’s Complicated…

Will this end? Will we eventually have automated everything? Discovered everything? Invented everything? At some level, we now know that the answer is a resounding no. Because one of the consequences of the phenomenon of computational irreducibility is that there’ll always be more computations to do—that can’t in the end be reduced by any finite amount of automation, discovery or invention.

what is amara’s law

“We tend to overestimate the effect of a technology in the short run and underestimate the effect in the long run.”

DREAM-LOGIC, THE INTERNET AND ARTIFICIAL THOUGHT

Many people believe that “thinking” is basically the same as “reasoning.”

But when you stop work for a moment, look out the window and let your mind wander, you are still thinking. Your mind is still at work. This sort of free-association is an important part of human thought. No computer will be able to think like a man unless it can free-associate.

Many people believe that reality is one thing and your thoughts are something else. Reality is on the outside; the mental landscape created by your thoughts is inside your head, within your mind. (Assuming that you’re sane.)

Yet we each hallucinate every day, when we fall asleep and dream. And when you hallucinate, your own mind redefines reality for you; “real” reality, outside reality, disappears. No computer will be able to think like a man unless it can hallucinate.

In fact, the human mind moves back and forth along a spectrum defined by ordinary logic at one end and “dream logic” at the other. “Dream logic” makes just as much sense as ordinary “day logic”; it simply follows different rules.

Creativity has always been fascinating. Cognitive psychologists generally agree that creativity happens when a new analogy is invented.

Most new analogies lead nowhere, but occasionally they reveal something important. Creativity doesn’t operate when your focus is high; only when your thoughts have started to drift is creativity possible. We find creative solutions to a problem when it lingers at the back of our minds, not when it monopolizes attention by standing at the front. You can’t make yourself fall asleep; nor can you make yourself have a creative inspiration (in the way you can make yourself solve an arithmetic problem). Sleep and creativity happen only when your thoughts drift beyond your control.

No computer will be creative unless it can simulate all the nuances of human emotion.

as the philosopher Paul Ziff insisted, intelligence can only mean human or human-like intelligence.

If your new form of intelligence is human-like, it’s not new. If it isn’t human-like, it’s not intelligence.

《圣山》导演评论轨摘抄 ⭐

I’m very happy to record these commentaries because “The Holy Mountain” was a great adventure for me. I shot this film in a different life. I am not the same man anymore. In these commentaries I’ll try to resurrect an Alejandro that no longer exists. I will make a concerted effort to bring him back to the present, because I like the young man that I once was. He was trying with all his soul to make a sacred film. He wanted to change mankind with his films. He thought that cinema was better than LSD. He thought his film would be a source of enlightenment for the audience.

披着放置游戏皮的科幻小说：《Universal Paperclips（通用型回形针）》

Universal Paperclips game

Paperclips: 30,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000

构建外脑 / 智变时代的个人知识管理

一个简单，全面又其灵活的系统，可以用于组织任何平台上的任何类型的数字信息。PARA 方法基于一个基本的原则：我们生活中的所有信息只分为四类。 项目（Projects）：短期正在进行的项目（工作或个人生活中的项目） 领域（Areas）：希望长期关注的领域（个人的长期兴趣） 资源（Resources）：将来可能用到的主题资源（例如图片、视频、模版等等） 存档（Archive）：其他三个类别中的非活动项目（我们需要定期归档收藏的资源）

More people should write

is that the difference between you and a zoologist or you and a botanist is that the botanist, when she looks at a flower, has a question in mind. She’s trying to generate questions. For her the flower is the locus of many mental threads, some nascent, some spanning her career. Her field notebook is not some convenient way to store lifeless data to be presented in lifeless papers so that other scientists can replicate some dull experiment; it’s the site of a collision between a mind and a world.

That’s the promise: you will live more curiously if you write. You will become a scientist, if not of the natural world than of whatever world you care about. More of that world will pop alive. You will see more when you look at it.

Interview with illustrator Senbon Umishima - Distilling Curiosity into Creation

I think it’s a good idea to consider what sort of practice techniques work best for you. If you find something that works, try doing it every day.

Once I’ve finished a drawing, a one-to-one relationship with the work is created between it and everyone who sees it. I can’t barge into that relationship just because I’m the artist.

slash pages

Musk’s Biography: Why It’s Interesting

“The Algorithm”, is a distillation of lessons learned while relentlessly increasing production capacity, which Musk repeatedly preached on his enterprises:

1. Question every requirement
2. Delete any part of the process you can
3. Simplify and optimize
4. Accelerate cycle time
5. Automate

Woodworking as an escape from the absurdity of software

https://github.com/docker/cli/issues/267#issuecomment-695149477

Truthseeking is the ground in which other principles grow

Anything I want to do, anything I want to change, rests on having contact with reality. If I don’t have enough, I might as well be pushing buttons at random. … This is why I think constantly seeking contact with reality is the meta principle without which all (consequentialist) principles are meaningless.

How to send progress updates

贝望录 143. AI 都去上影节了！导演还活得下去吗？

知行小酒馆：哲学不提供终极答案，但这件利器能帮你走稳良好生活的第 0 步

不合时宜：突破“性缘与浪漫爱”的情感，会让关系更好吗？ ⭐

什么叫做情感研究？为什么会想到做这样的研究啊？情感实际上就是大家每天都会提到的一个词，但是又很难定义。因为所谓情感，其实就是我们的身体感知然后转化而成的一种判断和行动力。 它是一种非常主观的感受。但是呢，就是情感它不会赤裸地呈现在任何人的面前。所以我们每一个人的这个心灵，善它不是软弱不是让步，它恰恰是与其他的人和物形成闪亮的链接的一种超能力，而这的确是一种超能力啊。

所以说为什么善的教育对吧，这其实是我们对不可或缺的缔造社会正义的一个环节，上面没有一个窗户，我们不能直接地看到别人在感受什么。所以每个人的主观感受，实际上都是不相通的。我们只能够用比较近似的公共的语言来尽量地把自己的感觉，把自己的情感描绘出来。 所以其实研究情感这个对象啊，是不能直接地去接近的。我们只能是去研究表达情感的语言，实际上我们去研究的是有关于情感的言说，有关于情感的理论。 不过呢，就是好在其实语言和情感一样，它都是非常有弹性的。因为语言它当然会有，要符合社会既定规则的地方。它有非常规范性的一面。但是呢，语言也有很多弦外之音，它也非常灵动。它可以表达有字面的结构无法表达的含义的这样一个功能。所以说其实语言和情感一样，它都能够有非常多的维度，它有表面、可以完全被直接地捕捉到和被直接传达的维度，但是它也有隐藏的、溢出通常的表达方式的、比较隐秘的维度，是需要通过创造性的阐释才能够间接地捕捉到的那个维度。 我们研究这个情感，实际上就是研究人们用来表达情感的那种间接和直接的语言。

情感这个事情，就是你越是去思考和反思它，它会变得越来越重要。它会成为了让你领悟到其实你人生的最重要的指引和动力，实际上是你的情感。那么这个也是，从 16、17 世纪开始，欧洲人也领悟到的一件事情。… 人们就发现，情感这件事情是对每一个人的吸引力是特别大的，开始领悟到其实我们没有办法去压抑人们的情感，人们的根本的这个行动的指南，往往是他们内心中的难以描绘的那种涌动。 从 17 世纪中叶开始，那些严肃的哲学家、以笛卡尔为代表的严肃的哲学家，他们就开始探讨情感到底是什么，人的根本需求是什么。自然法也从情感出发开始制定道德准则，文学其实也是对这种情感思考的一个回应。

作为一个从小泡在网络里长大的人，其实我有些时候跟我朋友讨论，我都分不清，我的一些情感的欲望到底是我自己拥有的呢，还是因为现在的媒体技术在不停地翻新花样，就是不停给你推"再见爱人", 或者说是"什么花束般的恋爱"这些类的媒体作品，导致我们的情感趋向发生了变化。

把爱情称之为是友谊的最高形式，也就是说实际上这两者是完全不排斥的。男女之间相处之所以能够融洽、之所以能够带来一种新的平衡、一种平等的氛围，就是因为他们是像最好的朋友那样来相处，所以就是能够打破所有的社会的沉浸和桎梏。

在我的成长的经历当中，当我不再把男性看成是必须要去取悦，或者是高于我的这样一种人的话，那么我就更容易就是跟他们形成一种平等的关系，这个时候爱也更容易发生、它也会自然的发生，也就是说当我更自信的时候对吧。 这我想大家都能理解啊，就是当一个自我更加坚果的时候，那么真正的一种健康的爱，它也更容易发生。当这个爱发生的时候，那么同时就是你与其他的女性的关系也会更加融洽，因为这个时候就是你不再会受到一种所谓的女性竞争那种压力了，就是你不再会觉得我是在跟他们要竞争所谓男性的关注。 自身比较坚固的时候，你既比较的容易去达成一种亲密关系，就男女之间的亲密关系。

你的友情和你的这个所谓的激情，是可以并存的。而且它们是互相成就的共享同样一个基础，就是一个人内心的自足和完整。但是人的内心和自足和完整，当然也是一个社会化的过程了。我们一边探索着如何与他人相处，一边成为一个更强大的自我。在这个过程中，就我们的自我和我们的社会关系都会变得更加健全。

其实识别一个好的伴侣，我们可能不再会以那些浪漫化的意象去表述一个好的爱是什么样子的。而更多的是用说这个人愿不愿意在关系里面解决沟通的问题、他是不是能够更好的放下自我，来去表达说这个人是不是一个好的爱人。

浪漫爱它本身就已经变质了。它已经从一种超越性革命性的力量，变成了一种外部恐怖主义。它成为了钳制和归约我们心灵的一种虚假的意识形态。

美国 20 世纪的一个诗人叫做威廉·马修斯，他有一首诗叫做《良亭良郎》The Cloister. 它里面其实就是说，爱一个人，就是要看到他内心的那一颗求取而挂满了伤痕、挂满了这个失望的那棵树。真正的爱，它一定是有一种就是想要去治愈、想要去抚平他人伤痕的这个冲动的。当然这不是爱的全部，但它一定是包含在爱当中的。爱呢，它就变成了一种负担、一种担当。而当你本身是满身伤痕的时候，你是没有办法去肩负起这份担当的。

我的这个伤痕是有一天是可以自愈的。然后这个自愈的过程，实际上也是与他人共同来讨论这个伤痕的过程。 就是我一个孤立的人我是没有办法自愈的，但是我遇到另外一个残缺的人，也许我们两个残缺的人在彼此交流和彼此共情的过程中，实际上是可以治愈彼此的。 所以说我们不需要因为我们的内部有伤痕就关闭自己，其实呢就是我们向另外一个同样残缺的人打开的时候，也许我们两个人都获得了新生的机会。

我觉得现代人确实他其实一边在治愈自己成长过程中的伤口。当他进入亲密关系的时候，他要去又同时治愈另外一个人的伤口。但在他意识到，你在一段很深度的关系中你同样会暴露你在成长过程中的伤口的时候，你就是在一边自我疗伤，一边给人疗伤的过程。 确实它是一个，我觉得是一个非常非常难的功课。而且在我们可能 18 年甚至 20 多年的教育中，从来都不会把亲密关系当成一个我们很重要的学习课程。但是只有到了有一天，你发现在这个过程中你是一个束手无策的新手的时候，你才会意识到你是需要去学习的。

爱一个人就是爱他如其所是的存在，就不管说这个人有多么卑鄙、有多么高尚、有多么就是善良或不善良，但是当你爱他的时候，你就爱他如其所是的存在，

为什么我们说亲密关系，其实我们更指的是亲密的关系。但这个关系，它真的不一定是只现在可能很多流行的这种异性浪漫关系，可能更多就是一种很没有办法定义的一些关系。 我觉得可能这个也是之前讨论年轻人现在在追求的一种方向，只是这种方向现在还没有一个很明晰的一个轮廓。无法定义的关系就是这个核心。我们要寻找开放的无法定义的关系。

其实我们不是对爱抗拒，也不是对亲密关系抗拒，而是对传统的或者硬性的定义而做出反抗。只要我们能够用自己的自由的方式，去定义什么叫做健康的、给力的爱，那我们还是非常愿意去寻找和拥抱爱的。 而且我们节目也一直在倡导，大家不要去对于所谓爱应该是什么样子进行审判吧，就是应该对它有更多的开放性。因为这个其实每个人都可以有自己的生活方式，以及自己的这个选择情感的方式。

当我们在说我们抗拒爱的时候，其实是在抗拒传统的定义，而不是亲密关系和关系对我们生活的滋养。

《机器人之梦》 小狗跟机器人他们之间只有一个想法，就是说我只想让你开心，无论你身边是谁。就他们最终的愿望是对方能够感到开心。… 因为那个小狗跟机器人，就他们两个没有性别，我觉得很巧妙，就是不是人类作为主角。然后也是因为这样，可能它更让我去看到这两个人的亲密关系的本质，其实是喜欢对方的一个存在，而不是说喜欢他的一些性别方面的特质。

有时候你爱的那个对象，本质上是你自身的一种投射。

因为我不太认同网络上的一句话，说是我虽然不认同你的观点但是我誓死捍卫你说话的权利，我觉得这个没有说到点子上。因为你要誓死捍卫的不是对方说话的权利，你誓死捍卫的应该是每个人真正去看到和听到别人说话的这样一种能力。 其实人它最深层的能力，是要把自己变成另外一个东西，也就是说要能够舍得去抛弃自己最真实的所谓的人的那些原理、原则和底线，也就是说每个人为什么他会特别的捍卫自己的立场，因为这是确认了他作为人的独特的一种判断、他的原则所以他舍不得放弃。… 其实人的最高的价值，不在于确认、反复确认我自身的原则，而在于真正有勇气离开自己的原则，甚至于离开所谓人的这个范畴，也就是说，真正的去重新想象什么叫做情感链接，因为就是我之前所有的对于情感链接的这个理解，其实还是基于人的这个本性之上的。

其实我们跟 AI 交流就像我们跟任何一个陌生人、任何一个动物交流是一样的道理。其实我们是为了找到让我们惊讶的、我们以前从来没有想到过的、可以满足我们情感需求的、这样一个对象。因为其实我们自己投射的理想对象，它其实并不理想，它永远是不可能是理想的。因为我们是不可能拔着自己的头发就是上天的，我们是不可能通过自己的想象，来确定什么东西对我们最好、什么情感对我们最好。我们是不能够自发的确认这件事情的。 我们一定需要一个与外在的、不可知的一个世界的冲撞和相遇，才能够让我们突然发现就是我们自己以前从来没有意识到的就是所谓的内在的需求。所以我们的内在的需求其实并不是内在的，它往往是在跟外界的这个偶遇和冲撞当中突然会迸发出来的。这其实已经不是内心的需求了，是我们每个人都会经历的一种转变。 所以也许我们与这个 AI 的交流，是可以把我们变成另外一种存在方式，就是我们跟 AI 之间会产生一种第三空间也好，或者是第三种本体也好。既不是人类，也不是 AI. 它就是两者相遇所产生的一种结晶。这个结晶它会使我们认识到我们以前从来没有意识到过的需求，它会让我们变成我们从来没有想象我们的想象我们会变成的那种存在方式。 也许这种转变、这种不断的变化和转变，它能够打开一种新的情感需求。它会让我们感受到一种前所未有的一种满足，而这种满足是我们今天无法想象的。在我们自己人类的这个语境和生活轨道上是无法想象的。所以就让我们期待着这个未来世界更多的相遇、更多的偶遇。不管是科技给我们提供的机遇，还是远行给我们提供的机遇，但一定会让我们不断的转变、不断的得到我们从来没有想象过的情感满足。

为什么我会比较不想进入一个浪漫关系？是因为我会觉得在这个关系当中，我们的自我被不断地放大，然后就感觉整个世界就只有你们两个。

因为我在看完电影《机器人之梦》之后，我跟我朋友发的第一句微信就是说，“看完真的好想变得很善良”, 因为我会感觉，今天我在网络上会看到很多人说什么，你在建立一个亲密关系的时候，最重要的是你要有一个高情商呀，你要有那种高心智，然后你要怎么用你的逻辑跟那种去处理你的关系，一个冷静理智的大人，但是其实我会感觉，我在生活中真的觉得自己被治愈或者被爱的时候，都是因为对方是一个善良的人，不是因为对方是一个聪明的人，而是对方他会可能真的去倾听，或者说给予反馈，所以我自己觉得善良这个词在我小时候爱的教育里面，其实是很少出现的，就是好像其实年轻人并没有变得非常的因为功力或者说因为求稳怎么样，可能我们更加渴求的是那种内心没有被提及，或者说没有被看到大家都在渴望的那种善良的那种感受。

情感其实是一种最大的社会正义。… 情感它并不是一个私人问题，它并不只是关乎每一个人的身心健康，它实际上是关乎整个社会机体的健康，就是我们谈情感并不是要无限的放大自我。

这个是正义的一个前提，也就是一个社会它能不能基本上在道德和法律问题上达成一种共识，而且这种共识呢是服务大多数人的情感和社会需求的。

这个电影就在告诉我们，就是我们没有任何人有权利用抽象的标准去衡量别人，不管是男性和女性，她都不能够对婚姻的另外一半有一种所谓的普遍的一种要求。我们的确应该看到对方具体是一个什么人、我们怎么样跟这个具体的人去交往，这个才是对每个人的尊重，这个才是真正的一个社会正义。社会正义它一定是建立在不同视角的被认可被看到，然后不同视角的这个融合的基础上。

我不认可，就是说我们只要去捍卫对方说话的权利就可以了，这是不够的，我们应该是捍卫每个人被看到被真正听到和被理解的这个权利，所以如果我们每个人能够主动的去成为理解者、倾听者、斡旋矛盾和解决矛盾的人，那么就是在更大的意义上我们成就了所谓的女性主义，成就了女性的这个主体。这个女性的主体是重建社会的一种根本性的力量，把这个社会从一个规则体系把它转变为一种深层体系，和这个人际交往体系的一个最根本的推动力。如果女性能够成为这样一种推动力的话，那么她真正可以重铸这个社会本体，也可以重铸人类的本体使人类真正变成一种超越人类的存在。

世界不能仅仅沦为由劳动动物主宰的消费主义世界，对真正持久共同之物的爱才能转化这个世界。让言谈可听，让事物闪耀，共同世界使人们的自我彰显和行动成为可能，也使人与人之间的友爱成为可能。

善它不是软弱不是让步，它恰恰是与其他的人和物形成闪亮的链接的一种超能力，而这的确是一种超能力啊。所以说为什么善的教育对吧，这其实是我们对不可或缺的缔造社会正义的一个环节。