前幾天我看了黃仁勳跟臉書創辦人馬克祖克柏最新一場對談，討論 AI 未來的應用
還滿有趣的😊
像是對談中提到，
未來網紅能用 AI 創造出他們的分身跟觀眾互動
或是未來的 AI 不只像現在被動回答我們丟給它的問題，
而是有能力設計一套完整解決問題的流程，
在我們需要答案的時候「主動」提供答案給我們
對談中要用英文解釋這些「科技概念」其實不容易
因為「科技概念」通常都比較「抽象」
需要解釋相關的「背景」、「前因後果」，或是「實務應用」
(不像用英文介紹一碗「滷肉飯」，
把食材念過一遍，對方大概就會懂了)
不過不管是黃仁勳還是祖克柏，
他們兩位都很擅長用「淺顯易懂的英文」 解釋 「科技語言跟抽象概念」
觀眾就算沒有相關背景，也還是可以大概聽懂
所以這場對談其實很適合拿來學習英文表達
我整理了這場對談兩個值得學習的亮點：
1. 用大家「可以理解的方式」類比「想解釋的新概念」
2. 強調「使用者遇到的問題」，來說服大家「新科技存在的必要性」
底下就來詳細舉例對談用到的英文表達技巧，
跟對應到的英文句型＆單字喔！
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1. 用大家「可以理解的方式」類比「想解釋的新概念」
對談的過程中，
我觀察了兩位CEO如何 「讓科技語言或抽象概念更容易理解」
「舉例一」
祖克柏在對談中有解釋他覺得「智慧型眼鏡」是什麼
I think the smart glasses are going to be sort of the mobile phone kind of always-on version of the next Computing platform.
我認為智慧眼鏡將成為下一代運算平台中類似手機那樣「隨時在線」的裝置。
因為我們大部分人對「智慧型眼鏡」沒什麼概念
所以祖克柏用「手機 (mobile phone) 」 跟 「隨時在線 (always-on) 」這兩個我們可以懂的概念來解釋「智慧型眼鏡」是什麼
- be sort of the mobile phone
類似手機那樣
- kind of always-on version
有點像是個「隨時在線」的裝置
接著祖克柏解釋「混合實境頭戴裝置」是什麼：
The mixed reality headsets are going to be more like your workstation or your game console where when you're sitting down for a more immersive session.
混合實境頭戴式裝置則更像是你的工作站或遊戲主機，在你坐下來進行沉浸式體驗時使用。
因為大部分人也很難想像「混合實境頭戴裝置」是什麼，
所以祖克柏用 「工作站 (workstation) 」 跟「遊戲主機 (game console) 」這兩個我們可以懂的概念來類比「混合實境裝置」是什麼：
- be more like your workstation or your game console
(混合實境頭戴式裝置) 則更像是你的工作站或遊戲主機
「舉例二」
黃仁勳先生跟祖克柏也有討論未來AI會進展到哪裡
其實「AI」本身也是「抽象概念」，
隨著科技的進展 AI 會有不同樣貌
祖克柏提到未來的世界的 AI 會更厲害，
超越我們現在覺得 AI 就是「聊天機器人」的想像，他說：
It's going to feel less like a chat box, where it's like you give it a prompt and it just responds, and it's just like back and forth.
AI 未來不會只像是個聊天介面，就是你給它一個提示，它回應你一次，就像來回對話的感覺一樣。
I think it's going to pretty quickly evolve to, you give it an intent and it actually can go away on multiple time frames.
我認為 AI 很快就會發展成：你給它一個目的或意圖，它能自行處理在不同時間區段該怎麼做的方法。
祖克柏說未來 AI 不只是個「來回對話的聊天介面」，而是會發展成像是「全能解決問題者」
「解釋某個概念」的時候，
會用到像是 feel less like (不會只像是..), it's just like (就像是..) 這樣的句型來做「類比性解釋」
- feel less like a chat box
(AI) 不會只像是個聊天介面
- it's just like back and forth.
就像來回對話的感覺一樣。
2. 不斷強調「使用者痛點」，來說服大家「新科技存在的必要性」
老實說，除非是對科技發展很有熱情的人，
不然對一般人來說，
看到新科技出現其實會覺得很陌生，也無法在第一時間接受它
所以不管是黃仁勳還是祖克柏，
言談中都會去強調他們觀察到「使用者遇到的問題」，
加強大家對於新科技的「需要感」
底下舉 2 個例子：
「舉例一」
比方說祖克柏提到未來網紅都能有 AI 的分身，他說：
a. 先講使用者痛點
There's kind of a fundamental issue here where there's just not enough hours in the day...
(創作者)會遇到的一個基本問題是：一天的時間不夠用。
If you're a Creator, you want to engage more with your community, but you're constrained on time...
如果你是創作者，你會希望更常跟你的社群互動，但因為時間不夠，你無法這麼做…
b. 再提出AI解法
So the next best thing is allowing people to basically create these artifacts, right?
You train it to represent you in the way that you want...
所以最好的解決方式就是讓人們可以創造這些像是「AI 代理人」的東西
你可以訓練這個 AI 代理人用你希望的方式來代表你。
他先提出遇到的問題：
- There's kind of a fundamental issue here…
(創作者)會遇到的一個基本問題是..
↓
再提解法：
- So the next best thing is...
所以最好的解決方式就是..
「舉例二」
黃仁勳先生提出 Nvidia (輝達) 創造了 AI foundry (人工智慧工廠) 這個服務
AI foundry 這個概念剛聽到我也是滿臉問號，
不過黃仁勳先生有先說明「客戶遇到的問題」，
接著才說這個 AI foundry 服務「如何幫上忙」
a. 先講使用者痛點
A lot of people have a desire to build AI, and it's very important for them to own the AI...
很多人很想要建立他們自己的人工智慧系統，對他們來說，擁有這些人工智慧非常重要
Because once they put that into their data flywheel, that's how their company's institutional knowledge is encoded and embedded into an AI...
因為一旦將 AI 跟自家大數據結合，他們公司在該領域的知識才能被系統化紀錄，成為人工智慧系統的一部分
They can't afford to have that experienced flywheel somewhere else.
他們不能讓公司過往累積的知識跟數據被他人掌控
b. 再提出 AI 解法
So we created this thing called an AI Foundry, we provide the tooling, we provide the expertise, technology. We have the ability to help them, turn this whole thing into an AI service.
因此我們創造了一個我們稱為「AI 工廠」的東西
我們提供工具、專業知識和技術。我們有能力幫客戶將公司的領域知識跟經驗數據轉變為一種 AI 服務。
他先提出遇到的問題：
- A lot of people have a desire to...
很多人很想要... - They can't afford to...
他們不能讓 (某件事發生)
↓
再提解法：
- So we created this thing...
因此我們創造了...
今天先分享到這裡囉！
我整理得很認真~
也希望對你有幫助😊
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