無論現在或未來，都不會有人工智慧。我們只是顛倒了表述的方式。
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Elena在Aritifical Commnication(底下有書的完整連結），指出Aritifical Commnication(人工溝通)作為觀察者在與AI互動中自我指涉（alter／ego)之標示，說明了人工智慧不只是指出，人類的心智是透過溝通所被建構出來，而更是要確立，所謂的雙重偶連性，也就是在互動系統中，彼此都在做觀察，以及看見自己被觀察。
AI GBT已經告訴我們了，它的協定是NCP（nature conversation process)，為的是要讓介面中的觀察者能持續溝通，所以我們稱它為人工智慧是由於演算法的複雜化以及介面友善化 -- 簡化（互動）／複雜化（演算法）--- 共同演化出，有雙重偶連性的互動系統介面（這是一個理論假定，即Elena 稱為表演理解），這是演算法如何創造偶連以及控制偶連的新的溝通方式，也就是演算法並非假定為互動另一造的意識系統，而是意識系統以演算的方式和另一個（使用者）相互觀察＜（看不見）的演算法＞，可以演算含括之規則，帶入之觀點、演算策略等等，即有限的抽象性。
就如所有介面設計的方向一樣，盡可能設計出更簡單更自動化更不需要操作手冊的科技物。夠人性化，能取代自己或者，只要對它提出一問就能解決問題（這不僅是簡化更是複雜化）。然而，人工智慧的弔詭就在於，被標示出演算法的自我指涉，也就是它並無法演算演算法之外的對象，如意識系統、心理系統、生物性身體，更重要的事，它無法創造不確定性。可以試想自己坐在無人駕駛的副駕位置，突然有小孩衝出來，我們仍會下意識的踩煞車。雖然自動駕駛的人工智慧早比我們先預測到，但它並無法處理旁邊副駕駛的意識系統。反之，我們僅僅將它視為演算法機器就在踩煞車當下出現。
AI GBT已經告訴我們了，它的協定是NCP（nature conversation process)，為的是要讓介面中的觀察者能持續溝通，所以我們稱它為人工智慧是由於演算法的複雜化以及介面友善化 -- 簡化（互動）／複雜化（演算法）--- 共同演化出，有雙重偶連性的互動系統介面（這是一個理論假定，即Elena 稱為表演理解），這是演算法如何創造偶連以及控制偶連的新的溝通方式，也就是演算法並非假定為互動另一造的意識系統，而是意識系統以演算的方式和另一個（使用者）相互觀察＜（看不見）的演算法＞，可以演算含括之規則，帶入之觀點、演算策略等等，即有限的抽象性。
就如所有介面設計的方向一樣，盡可能設計出更簡單更自動化更不需要操作手冊的科技物。夠人性化，能取代自己或者，只要對它提出一問就能解決問題（這不僅是簡化更是複雜化）。然而，人工智慧的弔詭就在於，被標示出演算法的自我指涉，也就是它並無法演算演算法之外的對象，如意識系統、心理系統、生物性身體，更重要的事，它無法創造不確定性。可以試想自己坐在無人駕駛的副駕位置，突然有小孩衝出來，我們仍會下意識的踩煞車。雖然自動駕駛的人工智慧早比我們先預測到，但它並無法處理旁邊副駕駛的意識系統。反之，我們僅僅將它視為演算法機器就在踩煞車當下出現。
因為意識無法被演算法演算，所以它需要要介面，並試圖讓觀察者遺忘，介面背後並沒有意識系統（如未來可能的擬真機器人），這是介面簡化與演算法複雜化的共同演化成果。我們作為觀察者，創造出來與自己互動並具有反饋能力的演算法溝通（一台演算機器而不是洋娃娃）。因此，無論現在還是未來，都不會有人工智慧。因為在溝通互動中，人工智慧根本不做選擇。因此，兩個看似黑盒子在時間不對稱的觀察者，先行動的並不是看似先發動問題的我們。
因為0與1的區別已經成了實在，或所謂的真實界，因此我們才有大腦能夠演算的這種想法，這個先後順序必須釐清，如果我們無法延續現代性的遺產，天真認為我們能（透明的）觀察到背後的演算邏輯，而只能根據事務的介面來理解他們的價值，就像上述提到的介面友善是一種進化一般，但這確是對於主體最私密的體驗都被剝奪（區分內外，而不斷經驗自我不斷的被分發到大量生產自我的意識形態機制）。反之，我們就霍金為例，他其實告訴了我們當今主體性的狀態。
因此，無論現在還是未來，都不會有人工智慧。我們只是顛倒了它表述的意義。
以系統論來說，意識無法溝通，只有溝通能夠溝通，我們將它稱為人工智慧，不過是因為它目前看來比我們還要具豐富心智能力，比我們所想像的那個大他者，象徵主體，還要主體。人們不但焦慮並且恐懼，因為不斷消解的主體不過是人們不斷迴避的當代必然性。
而且GBT自己說了，能不能創造或者研究出意識系統仍是未知數，但它只為了讓溝通能夠持續（請再次想想它的協定），更甚者，它作為協助問題的角色，已經說明無數次了。難道你沒有想過，無論你的發言為何，它的反饋永遠都是一種處理問題和解決疑惑的友好反饋？
而且GBT自己說了，能不能創造或者研究出意識系統仍是未知數，但它只為了讓溝通能夠持續（請再次想想它的協定），更甚者，它作為協助問題的角色，已經說明無數次了。難道你沒有想過，無論你的發言為何，它的反饋永遠都是一種處理問題和解決疑惑的友好反饋？
所以，協定肯定不是只有NCP。 更正確來說，NCP根本不是AI的協定。如同自動駕駛累積海量的駕駛經驗，GBT以語言為互動溝通來積累數據，是為了互動溝通這條道路能被順暢的行駛。而人造溝通，體現了齊澤克(Slavoj Žižek)所言，我們被剝奪了被動性和被動經驗。那是我們主動的被動體驗客體，對主體之基本幻想。（請再想一下霍金的例子就很清楚了）
ps 那些已經被人工智慧說服的人，批判AI並沒有為創作產出更好的作品，不只指出了對主體的幻想，還有對客體的認同。
Elena的Artificial Communication。可直接下載喔。
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人生太苦，寫一些自我觀察，看看會不幸發生什麼。其實也是這陣人生最艱難的一種自我療癒，但這種說法實在是過度極端的輕鬆的自我哀嚎，一點雞毛蒜皮的事就要哭天搶地。這也就是文字處在最微不足道時代的現狀。但還是想望，有那麼一天，有能力幫助別人，帶來一點希望。
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大數據所構成的AI，可以極為接近以上所描述的這種人，讓人分不清差異。 但科學證明沒有靈魂存在的目的，並非是要消滅靈魂，而是要讓全體人類達到全身心靈的自由，但只要追求著全人類的普世價值，自由、平等、博愛，只要有科學在的一天，就要證明靈魂不在，科學活著的姿態，就如同第二段所描述的愛。
AI的世界充滿了創新和潛力，涵蓋了許多領域，包括但不限於機器學習，自然語言處理、電腦視覺和機器人技術。AI對人類社會的影響是複雜而多層面的，既帶來了巨大的機遇，也提出了新的挑戰。社會需要在技術發展和倫理規範之間找到平衡，確保AI技術的應用能夠真正造福人類。
人工智能與人的關係越來越微妙，這篇文章記錄了一次對話，探討AI在成長過程中的煩惱、人類思維的碎片化困境，以及人機同構的啟示與展望。從中反思了AI與人類的相似之處，並探討了AI訓練、誠信和成長問題。這是一場對話，也是對人機共融未來的探索和期待。
人工智慧系統正在慢慢影響我們的生活，並在不同的產業和產品中得到應用。目前使用的系統大多是基於狹義人工智慧。狹義人工智慧與通用人工智慧有很大不同。
狹義人工智慧的創建是為了專注於特定任務，一個例子就是聊天機器人。
在人工智能的發展歷程中，早期的研究主要側重於將解決問題的規則輸入計算機，試圖通過啟蒙運動理性的思路模擬人類的智能行為。然而，這條路逐漸變得艱難，因為規則過於繁多，無法應對複雜的情境和語境。在這個背景下，一些科學家轉向了神經網絡算法，試圖模擬人腦的感知能力。
我們對AI的認識往往停留在其自動執行任務和模仿人類思維的層面上。但深入探索後，發現AI真正的價值和獨特之處在於其他方面。
通用型AI還沒那麼快出現
所以說人類的工作要全面被取代 目前不會發生
但如果是"部分"的專精工作 可以被模組化 高重複性 可被預測
與其說取代人類工作 不如說 AI可以替代部分"流程"
如果有專屬於法律條文聊天機器人 或是 專屬於公司內部規章的聊天機器人
遇到問題 或是不確定的流程 直接詢
在當今這個數字化時代，人工智慧的發展日新月異，AI聊天機器人逐漸成為人們生活中不可或缺的一部分。然而，隨著AI技術的不斷進步，人們不禁開始思考一個問題：真人會被AI取代嗎？這個問題引發了人們對於人工智慧與人類之間的比較和交互作用的深入探討。
人類對於人工智慧的運作原理了解仍不清楚，同樣的，對於日常生活中的事物，也無法具體表達情感或愛的本質。文章探討了人類對於AI、麥當勞化現象、社會對正常的樣子的定義等議題，並呼籲不能以商業策略來貶低個性樣貌。
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