近日，一篇名為《Towards Transformative AI》的文章引發了熱議。作者Thomas Smith提出了一個令人意想不到的觀點：生成式AI在純粹生成內容方面其實並不出色，但它在轉化現有資訊方面卻有著驚人的能力。這一觀點讓我不禁思考：我們是否一直在錯誤地使用AI工具？
這個比喻相當貼切。我們常常被AI生成的內容表面的流暢所迷惑，忽視了其中缺乏深度和原創性的事實。就像宜家家具，AI生成的內容可能只能使用幾年就會「過時」或「崩塌」。
但Smith並非完全否定AI的價值。相反，他認為AI的真正力量在於其轉化能力。他舉例說明，AI在將口述文本轉化為書面文字、將手寫筆記轉化為可搜索的文本等任務中表現出色。這種轉化不需要AI生成全新的內容，而是利用其強大的模式識別能力，將人類提供的原始資訊轉化為更有用的形式。
這一觀點讓我想起了自己的一次經歷。去年，我嘗試使用AI來協助寫作一篇關於數位營銷的文章。起初，我直接要求AI生成整篇文章，結果卻令人失望——文章流於表面，缺乏深度洞察。
後來，我改變了策略。我先自己列出了一些關鍵點和個人經驗，然後讓AI基於這些資訊進行擴展和潤色。結果令人驚喜：AI不僅保留了我的核心思想，還為文章增添了更多相關的數據和案例，使整篇文章更加豐富和有說服力。
這次經歷讓我深刻理解了Smith所說的「轉化」概念。AI並非取代人類思考，而是將人類的創意火花轉化為更完整、更有結構的作品。這種方法不僅提高了效率，還保證了內容的原創性和深度。
Smith在文章中提到，要充分利用AI的轉化能力，用戶需要進行一個微妙但重要的思維轉變。我們不應該只給AI一個簡單的提示詞，期待它憑空創造出有用的內容。相反，我們應該同時提供提示詞和人類洞察的「種子」——可能是筆記、原始數據的截圖，或者人工撰寫的文章片段。
這種方法不僅能產生更好的輸出，還能大大減少AI的幻覺問題。當我們為AI提供具體的資訊和方向時，它就不需要從訓練數據中憑空生成內容，從而降低了產生錯誤或無關資訊的風險。
Smith的文章最後強調，我們應該關注GPT（Generative Pre-trained Transformers）中的「Transformers」，而不是「Generative」。這不僅指的是AI背後的核心技術，更準確地描述了這些系統的最佳用途：將人類的輸入轉化為新穎而有價值的東西。
閱讀完Smith的文章，我不禁反思：我們是否對AI抱有錯誤的期待？也許我們不應該期望AI成為全能的創作者，而應該將其視為強大的協作工具。通過提供正確的輸入和指導，我們可以充分發揮AI的轉化能力，實現人機協作的最佳效果。
這種思維轉變可能是解鎖AI真正潛力的關鍵。無論是在寫作、編程、還是數據分析等領域，我們都應該嘗試將AI視為增強工具，而不是替代品。只有這樣，我們才能真正實現AI為人類服務，而不是人類被AI取代的願景。
在未來，我們或許會看到更多基於這種轉化理念的AI應用。想象一下，一個能夠將零散靈感轉化為完整故事大綱的寫作助手，或者一個能將粗略設計草圖轉化為精美3D模型的設計工具。這些應用不僅能提高效率，還能激發人類的創造力，開啟人機協作的新時代。
對於我們每個人來說，學會正確使用AI工具變得越來越重要。我們需要認識到AI的長處和短處，合理設定期望，並以最佳方式利用它的能力。只有這樣，我們才能在這個AI快速發展的時代中保持競爭力，並充分享受技術進步帶來的紅利。
最後，回到文章一開始的問題：生成式AI真的是無用的垃圾嗎？答案顯然是否定的。它或許不是全能的創作者，但絕對是幫助我們提高效率、擴展思維的強大工具。關鍵在於我們如何使用它，如何與之協作。當我們學會正確利用AI的轉化能力時，我們就能真正釋放人類創造力和AI技術的巨大潛力。
