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<p>“看起来的理解和真正的理解之间，可能存在着天壤之别。”</p><p>“我们的独特性不在于计算速度，不在于记忆容量，而在于我们能够通过身体与世界的互动来理解和创造意义。”</p><p>“AI是强大的工具，它能帮助我们处理信息，生成内容，提高效率。但它似乎不是我们的替代品，而更像是我们的延伸。”</p><h2>本期简介</h2><p>AI 合成声音和“一键生成播客”正席卷内容行业——从 NotebookLM 到豆包播客，它们能把论文、网页甚至你的便签转成一段流畅对谈。但为什么大多数听众仍偏爱真实人声？“中文屋”思想实验、主动推理理论与具身智能的最新研究告诉我们：理解与意义的生成，或许并非参数规模就能堆出来。</p><p>拆解 AI 与人类学习机制的根本差异，探讨我们如何在“被动 AI”时代坚守主动创造、情感共鸣与价值判断的独特边界。</p><h2>时间线 / 目录</h2><p>01:15 豆包播客上手体验：效率惊人，却让人五味杂陈</p><p>06:23 “中文屋”思想实验：AI 的回答=理解吗？</p><p>10:19 被动学习 vs. 主动推理：两类生成模型的分水岭</p><p>13:25 具身智能与“可供性”：用身体在世界中找到意义</p><p>19:05 人类优势清单：情感、价值判断与体验式学习</p><p>24:12 AI 两条进化路线：无限扩参 or 走向具身？</p><p>31:15 结语：与 AI 共生，而非被替代</p><h2>思考提问</h2><p>1. 如果有 100% 的拟真 AI 主播，你还会订阅真人播客吗？为什么？</p><p>2. 当 AI 可以写稿、配乐、剪辑，你觉得播客主播最重要的核心能力会是哪一项？</p><p>3. 无限扩参 和 具身学习——AI 的两条发展路径，你更期望哪条率先落地？为什么？</p><h2>延伸阅读 / 参考资料</h2><p>- Karl Friston & Andy Clark 等，<a href="https://doi.org/10.1016/j.tics.2023.10.002"><em>Generating Meaning: Active Inference and the Scope and Limits of Passive AI</em></a></p><p>- 「追问nextqu...