批判性思维两则(使用gpt分析)

news/2024/12/18 19:53:10/文章来源:https://www.cnblogs.com/math/p/18615754/critical-thinking-example-1

例子一，微博上的言论

原文

“想起20年前读博的时候，组里有一个老美本科生，当时我很年轻，但这个小孩对我来说更年轻。他特别推崇GPU计算。那会儿还没有说用英伟达GPU训练AI模型这事，他就用GPU来算视觉里的optical flow。确实比CPU要快好多好多。20年后的今天，英伟达GPU成了什么样的神了，大家都看到了[笑cry]

又想起十几年前上班的时候，组里来了一个老美实习生，当时我们大家都很重视做公司的产品，而这个实习生一来就跟我们使劲讲区块链比特币[笑cry] 那会儿也觉得小孩儿吗，就是喜欢不靠谱的新鲜玩意儿。然后十几年之后的今天，比特币成了什么样了[笑cry]

就说很多人经常笑话美国孩子数学不好，考试不行种种，但也真有那么一些孩子，早早的对这些未来的科技潮流特别有感知力。美国的科技发展，并不是仅仅是靠那么几个有名的“大”人物，还有很多这样的对未来科技特别激动兴奋也愿意付出努力的年轻人。所以才会真的搞出一波又一波引领时代的新东西来。”

GPT分析

这段话有一些逻辑谬误和思维偏差，主要包括以下几点：
1. 事后诸葛亮（Hindsight Bias）
作者通过回顾过去的例子，选择性地强调当时某些年轻人对前沿技术的“敏锐洞察力”，但这是一种事后归因的偏见。在当时，有很多人尝试了不同的技术和概念，但只有少数技术（例如GPU计算和比特币）后来取得了巨大成功。只提那些“成功的例子”而忽略失败的尝试，容易给人一种错觉：这些年轻人当初的选择具有先见之明，而事实上，成功的概率只是“事后筛选”的结果。
2. 幸存者偏差（Survivorship Bias）
这与事后诸葛亮紧密相关。文中提到的“美国孩子”对GPU和比特币的热情被后来的成功证明是“对的”，但这忽略了大多数当年被看作“新鲜玩意儿”的技术最终都失败了或没有大规模发展。只有“存活下来”的成功案例被提及，而大量的失败者被忽略，这样的叙述无法全面反映现实情况。
3. 归因偏差（Attribution Bias）
作者把美国科技发展的成功归因于“年轻人对未来科技的激动和努力”，这是一种过于简单化的因果推断。科技的进步不仅仅依赖于个人的努力和激情，还有复杂的生态系统，包括资本支持、市场环境、政策引导、教育体系等多方面因素。单纯强调个体的热情，可能忽略了更广泛的系统性因素。
4. 类比不严谨
GPU计算和比特币的发展是两种完全不同的现象：
• GPU计算的发展有技术和市场需求的驱动（如AI、大规模并行计算等），其成功具有明确的技术路线。
• 比特币的发展更多依赖于社会、经济和文化因素，例如对去中心化金融的需求和投机热潮。
将这两个例子并列来说明“美国年轻人对未来科技的感知力”，在逻辑上并不严谨，因为它们的发展路径和成功的原因存在显著差异。
5. 非对称性认知
文中对“美国孩子”数学不好的刻板印象和其“敏锐的科技感知力”之间的对比，容易给人误导。实际情况中，数学成绩与创新能力并没有必然的负相关关系。美国的科技发展，并不仅仅因为某些“不擅长考试的孩子”对新兴科技敏感，而是整个科技创新体系的支撑，这样的叙述容易形成误导性结论。

综上所述，这段话通过事后筛选和选择性举例，放大了少数成功个体的“先见之明”，并简单化了科技发展的复杂原因，存在明显的幸存者偏差和归因偏差。

例子二: 微信公众号的例子

原文

这两天在农村老家，到了橘子成熟的季节，跟父母一起，摘了不少果子。
回来之前，我妈兴奋地告诉我，五年前吃的大颗枇杷，种子下去，今年终于开花！
除了这些，家里还种了不少果树，橙子，柚子，李子，核桃，葡萄，梨......
多是几年前屋子翻修时种下去的，有些是小树苗，有些甚至就是几颗种子。如今，多数已经果满枝头

最近的文章留言里，总有读者说，怀念小明九月底的那个”干”字，问我什么时候再发这么简单有力的文字。
言外之意，什么时候能再有上次那样的冲锋信号。
其实，熟悉我的老读者，老粉丝都很清楚，我并不是一个主张频繁行动的人。
去年底，我和直播间的朋友说，一年当中，作为交易者，能抓住三次大机会，已经足够。也仅需要三次大机会。事实上，哪怕抓住一次大机会，对于大部分人来说，也已足够。
投资与交易这件事，据我多年的农村生活经验，我发现与种地在诸多方面，非常相似。如果不能静下心来，不妨试试像种地一样思考，也就是文章标题说的：Think like a farmer：
1）种地要遵循节气规律，投资的节气就是市场/经济运行的规律。
春种，夏长，秋收，冬藏。我种地的父老乡亲，没有一个人盼着一年四季都能收获，遑论每月每天都有收成。即便年轻时爬到树上掏鸟窝而摔坏脑子的邻居，也深谙此理。
2）好收成需要恰到好处的照料。播种，施肥，除虫/草，一样不能少。
没有农民会指望到了秋天，田里自动会生出金灿灿的稻子来。也没有人把稻种撒到田里，就等着秋天丰收。反观资本市场，这样的人数不胜数。
3）过分的照料，对庄稼的效果可能适得其反。
譬如，每年我们种油菜，都要在生长阶段上几次肥料，但必须小心翼翼，不能直接丢到苗子的根上，需要保持一定距离，否则，油菜就被“烧死了“。投资交易需要日积月累的跟踪和研究，但并不需要每天在市场里频繁进出，否则只是给交易所贡献手续费，还可能产生可观的累计亏损。
4）即便照料到位，具有耐心，也仍然可能因为一场暴雨/雪，而收成锐减。
种地与投资一样，天时地利人和一个不能少。辛辛苦苦一整年，碰到极端恶劣天气，颗粒无收的情况，时有发生。这个在投资里，被取了个好听的名字”黑天鹅”。
5）不同作物，需要不同的土壤与气候环境。
热带水果种到北方，就结不出果。大白菜种到夏天的炙热地里，也没收成。种地不但要遵循大的节气规律，也要遵循具体品种的自身生长规律。投资不但要遵循市场规律，也要尊重行业/品种自身的基本面。
6）种地种得好的，都有个好心态。
天灾来了，想着最小化损失。天灾没来，未雨绸缪，家家户户都有个仓库装粮。果树种下去，一两年不开花结果，长得慢，了解品种特性的基础上做好锄草施肥，耐心等待，不会一年一换，更不会“拔苗助长”。
以上是我随意写的几个方面，欢迎各位留言区补充。

GPT分析

这篇文章整体逻辑有一定的道理，但也存在一些问题。文章通过类比“种地”与“投资交易”，试图传达投资中需要遵循规律、耐心等待以及避免频繁操作等理念。以下是具体分析：

有道理的部分
1. 类比种地与投资的规律性
• 遵循规律（节气与市场规律）：
类比“春种夏长秋收冬藏”与市场周期的运行规律，是一个合理且易懂的类比。
投资确实需要识别市场趋势和时机，而不是盲目追逐短期收益，试图“一年四季都丰收”。
• 耐心与适度照料：
文章强调“播种、施肥、除草”的过程，符合投资需要跟踪研究、逐步积累的特性。
过分操作（类比为施肥过量）导致适得其反，这在实际投资中对应的是频繁交易造成的高手续费和亏损。
2. 强调风险与不可控因素
• 提到“黑天鹅”现象与极端天气的类比，说明即便精心照料，也可能因外部不可控因素导致亏损。这一观点提醒投资者注意风险管理，是有道理的。
3. 不同资产、不同市场的适配性
• “不同作物需要不同的土壤与气候”类比不同行业和市场条件的适配性，强调了投资者应根据市场与品种特性选择投资策略。
4. 心态的重要性
• 强调“耐心等待”和“未雨绸缪”的心态，对投资者而言非常重要。避免急功近利、拔苗助长，是合理的建议。

存在的问题或不够严谨的部分
1. 类比过于简单化
• 虽然种地与投资有一定相似性，但两者的本质差异较大：
• 种地是一个相对确定性的过程，只要遵循自然规律，投入时间和资源，大概率能获得预期产出。
• 投资则充满不确定性，尤其是市场情绪、宏观经济、政策等复杂因素，可能超出规律性预测。
简单地类比“播种-施肥-收获”与“研究-买入-盈利”过于理想化，容易误导投资者以为只要“耐心照料”就能成功，而忽略了市场的高度复杂性。
2. 忽略了选错“种子”或“土壤”的风险
• 文章提到“遵循市场规律”和“尊重行业/品种的基本面”，但并未深入讨论选错标的的风险。
投资中，即使方法和耐心都到位，如果标的（种子）本身质量有问题，或者市场环境不适配，投资仍然可能失败。
3. 风险与收益的非对称性
• 文章强调天灾与黑天鹅导致的“颗粒无收”，但未提到市场中风险与收益的非对称性。
• 在投资中，有时单次亏损（风险）可能是“不可承受之重”，而不是简单地“一年不收成”这么轻描淡写。
• 投资者需要更多的风险控制手段（如止损、分散投资），而不仅仅是耐心等待。
4. 过分强调“耐心等待”可能忽略动态调整
• 文中提到“果树一两年不开花也要耐心等待”，虽然强调了长期视角，但没有讨论在市场环境发生变化时如何动态调整投资策略。
• 在现实投资中，如果市场条件发生根本变化，过度死守反而可能导致严重亏损。
5. 逻辑跳跃与混杂
• 前文回忆农村种地的个人经历与投资理念的连接点较为松散，部分观点有些“随意堆砌”，逻辑不够紧密。
• 比如开头提到家里果树开花结果，突然转到“冲锋信号”，让读者难以捕捉到清晰的主旨脉络。