麦克斯·班尼特（Max Bennett） ，这位老兄的履历，简直像科幻片里走出来的“科学企业家”双修人设。他干过两件特酷的事：
1. 创业实战派： 25岁就联合创办了AI营销公司Bluecore，用算法预测消费者会买啥。这家公司多次入选“全美增长最快企业500强”，估值超10亿美元 后来又创立Alby，专注帮企业把大语言模型整合进网站，打造智能导购系统 简单说，你网购时那些“猜你喜欢”，背后可能就是他的技术。
2. 跨界研究狂： 经济学和数学双学位出身，却跑去研究古生物神经结构，在权威期刊发论文时因为太困惑“为什么AI能下赢围棋冠军，却摆不好洗碗机餐具？”，他翻遍5亿年动物进化史找答案，硬生生把自己逼成了进化神经科学专家
今天的人工智能，能写莎士比亚风格的诗、击败国际象棋大师、通过司法考试，却在摆洗碗机餐具这类“简单任务”上笨手笨脚。
这种矛盾背后，是当前AI发展的核心弊端：它跳过了生物演化的漫长试错，直接复刻人类智能的“结果”，却缺失了进化中层层递进的底层能力。
在《智能简史》中给出了惊人答案：人脑的10亿年进化史，藏着AI突破的关键密码。而这本书对职场人的启发，或许比技术本身更值得深思。
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1. 转向（6亿年前）：线虫的自动驾驶逻辑
线虫没有眼睛，却能靠嗅觉梯度画圈逼近食物。它的神经回路只有两条硬编码规则：
“气味变浓→直行；气味变淡→转向”。 职场：就像新人凭KPI导航工作（如“点击率升→继续；投诉增→调整”），但机械执行无法应对复杂场景。2. 强化（5亿年前）：多巴胺奖惩制
脊椎动物进化出“基底神经节”，多巴胺像“行为评分器”，通过即时反馈让动物记住“什么该做/不该做”。例如：
正确行为：小狗抬起爪子→你立刻给它肉干（奖励）→小狗大脑释放多巴胺↑→它记住“抬爪=快乐”错误行为：小狗乱咬沙发→你轻拍它鼻子说“不行”（惩罚）→多巴胺分泌受抑制↓→它学会“咬沙发=不快乐”
人类靠多巴胺+社会经验预判长期收益，而AI只能依赖工程师设定的延迟且片面的奖励函数，导致动力不足，比如电商客服的例子：
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3. 模拟（1亿年前）：小鼠的脑内预演
侏罗纪的小型哺乳动物为躲避恐龙，进化出新皮质，能暂停行动、脑内预演逃生路线。
数据对比：人类做决策前平均模拟3-5种可能结果，而ChatGPT的答案仅依赖统计概率，无法真正设想未来。
4. 心智建模（3000万年前）：黑猩猩的宫斗权谋
灵长类动物为争夺族群地位，发展出心智理论——推测同类意图、结盟或欺骗。
实验：黑猩猩会故意误导竞争者藏食位置。AI盲区：当前AI无法理解“老板说‘再想想’=不满意”，无法去挖掘话里有话5. 语言（10万年前）：人类的集体操作系统
语言不仅是沟通工具，更是知识压缩与传承的载体。班尼特指出关键：
人类婴儿通过“咿呀对话”重构大脑神经连接，而LLMs（大语言模型）仅统计词频关联 这里可以参考：GPT-4能写法律文书，却不懂正义的温度；职场新人背熟话术，仍难处理客户情绪冲突职场人能学到什么？ 1. 用“哺乳动物式模拟”做决策
项目启动前，模拟最差情景（如“若供应商违约，B方案是什么？”），减少试错成本
2. 修炼“灵长类心智建模”力
心智建模，也就是听懂人话。这有点像和女生谈恋爱，【嘴里说不要，其实心里要得不要不要的】。特别是东方人说话比较委婉，我们要去分析语言背后藏着的心理诉求，这样才能在生活、工作上游刃有余。
3. 避免AI式灾难性遗忘
建立个人知识库，让经验像生物神经网般持续生长。
4. 激活语言背后的神经重构
人类语言依赖神经可塑性重塑大脑，ChatGPT只是模式匹配。与其背模板，不如用费曼学习法（向他人复述概念），也是培养你的学习力，逼迫大脑深度重构知识。
当然，你也不要太焦虑。班尼特曾说过，大脑是40亿年宇宙打造的产品。它的每一层进化，都是应对混沌世界的生存策略。理解它，方能驾驭AI，而非被算法取代。
我是@二狗和奶牛，感谢你的阅读。
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