前兩天的文章,我嘗試使用 AI 幫我做幾件事情,但今天早上一看文章,我發現我有點後悔了。
我看到了我昨天所發表的文章〈子彈筆記新思維:改用「專案」高效管理工作與人生〉,看著看著,發現這個標題下得蠻符合大眾需求,但卻是一個沒有靈魂的存在。
老實說,我自己可能無法下出這種標題,但是透過 GPT 4o 的幫助,它代替我為一篇文章下了核心標題。但就怎麼看怎麼奇怪,這個標題非常適合放在一個內容網站,或者俗稱的內容農場,感覺一點也不違和。 回顧更早之前的文章〈我始終對 AI 沒有很濃厚的興趣〉裡面所寫:
AI 是基於集合眾人所知的事情,透過高速的機器算力,去尋找出最適合的解答。
我大概找到了一些答案—少了靈魂。
老實說,我本身對於大量重複性的動作,始終提不起勁。
拿寫作這件事情來說,我本身對於持續的寫東西是興趣濃厚的,但對於寫完之後的文章編輯,則提不起勁。
因為,「寫」這件事情本身屬於高度創作性質,不太會一直重複一樣的文章,一個論點大部分寫完後,就會產生新的思考邏輯,自然提升了我對這件事情的興趣。
但是,寫完之後的「編輯」就不是這麼一回事了,隨便想一想,大致上會有一些重複的事情:
裡面大概只有第四點的潤飾,會比較不屬於重複性;其他三點,大致上都屬於重複性高的過程。
除了重複性高以外,這三個項目通常是做了還是可能會漏掉。
經驗上,即使花了很多次的重新檢視,可能還是會有錯字以及標點符號誤植的小地方,雖然可能發生機率不到1%,但總是有機會。
隨著 AI 技術成熟,AI 最擅長的就是處理文本,配合上日更部落格的野心,興起了把這三點外包的想法。
而外包的對象就是 AI。
我是付費搜尋引擎 Kagi 的用戶,剛好 Kagi 有融合 AI 工具的一個功能,透過 API 結合各種主流的 AI 引擎,稱為 Kagi Assistant。
由於我的創作以文本為主,剛好符合 Kagi Assistant 的使用情境,大幅降低了我使用 AI 的門檻,不用去各家訂閱,就能一站享用到不同的服務。
經過幾次的比較,我個人對於文本校對的偏好是 Anthropic 所開發的 Claude 3.5 Sonnet,對於文本的處理能力很優。
Claude 比起 GPT 多了一點自己判斷的能力,所以當我使用比較簡單的詞彙的時候,它可以協助我判斷,例如他會主動的把訂正的部分以粗體標示。
但這一點,GPT 不會幫我做,基本上我需要在 prompt 裡面自己打上去,才會獲得一樣的結果。
但不管是 Claude 或者 GPT,實際上,在修正錯字的部分,的確幫助我省下了很多的力氣。
當然,其他兩個項目語句與格式的部分,一樣透過 AI 工具幫我判斷,不過這次我會請它先條列出來,建議修改的部分,而是否真的要如其所述的修改,我保留了最終的決定權。
持平而論,這樣做真的讓自己省下了不少時間,也縮短了文章從完成到發表的距離,以一個每天固定會在九點開始寫作的人來說,都能在 11 點完稿並發表,AI 的確在這方面發揮了性能與效益。
不過過去幾天,我嘗試請 AI 幫我下標題,甚至設定針對內文的副標題的文字,用了兩天,的確在方便、快速方面非常有感,當今天面臨想要發表的時間點壓力的時候,可以省事的任何可能,往往都會來者不拒。
但之後回顧起來,卻是帶著後悔的情緒。
因為,真的太像內容農場了。
有一點四平八穩,或者有一點小小的吊胃口,但這裡面都沒有辦法融合自己寫文章所咀嚼後的情緒,以及在行文內容所連結出來的經驗與記憶。
跟過去自己所下的標題來看,少了很多自己的色彩,卻也好像變得比較沒有人味。
不過,沒有人味這件事情的發生,好像也是正常的,因為這些字本來就是透過 AI 產生的,而對於 AI 沒有人味這件事情,其實沒有什麼可以苛責,因為它本來就不是人。
舉例而言,昨天所發表的文章〈子彈筆記新思維:改用「專案」高效管理工作與人生〉,原始我寫下的標題是:為什麼我不再使用子彈筆記。
這兩個標題給我的感覺是,前面那個標題比較著重在文章所寫下來的「術」,而原始我設定的標題,我比較強調在使用過程中的勢。
所謂的「勢」,就是在這個過程之中所遇到的情況、所見、所聞以及最後我是如何面對與處理的。相較於只是講述著方法的「術」,會有更清楚的脈絡,也展現了這一篇文章其來有自。
必然要出於原創,才會有辦法乘著勢而落筆,寫出昨天那一篇文章。
這一點,AI 不會知道,因為對它來講,我就是一個使用它來做事的使用者,你、我、他這三層不同人稱,對它來講賦予的意義就只是字典查到的,但更多時間應該是去體會生活所感受到的。
至此,大膽的下一個結論:AI 能幫助我們減少重複性的動作,但在思考與創造,還是需要人。
2022 年 11 月 30 日 OpenAI 將 ChatGPT 帶來到世人眼前,正式開放公眾使用,自此帶領了一股 AI 熱潮,直到今天。
這些技術架構在 LLM(Large Language Model,大型語言模型)、ML(Machine Learning,機器學習) ,而這一些技術都不在 2022 年才出現的,而是在更早的時間,即有科學家、工程師在 20 世紀就已經有了,但 OpenAI 推出的 ChatGPT 才真實的結合生活與 AI。
也因為有人開啟了這個可能,更多的廠商就紛紛跟進,我們習慣的資訊巨擘,當然也不落人後,短短不到兩年的時間,AI 在全世界掀起了一股熱潮,不僅僅只是在電腦領域,也帶動的股市飆漲。
AI 銳不可擋,而且看似一路直直向前走,永遠不回頭。甚至不誇張的形容,下個世代是 AI 的時代。
這一些,自己上述文章編輯的經驗之後,我認為 AI 的確會引領一個世代,生活中的應用會持續,能夠幫助人找回時間。尤其是在這個資訊破碎不堪的時代,AI 的未來應該是幫助人們打一場注意力的戰爭。
leafwind 引出了第六權—注意力—的概念,講到人們現在對於資訊的吸收,已經幾乎是被平台所宰制,平台餵養我們什麼,我們就會把注意力放過去,然後再持續的被演算法餵養,形塑了自己的價值觀。
長期以來,「吸收—暫存—整理—記憶」這四個步驟,構建了我們的生活,進一步提供大腦精進的素材,慢慢的成就了我們自己的樣貌。
在演算法宰制世代,這樣的過程幾乎是被操控的,我們從吸收這個階段就被餵養了「單一模式」,要產生多元的價值觀,或者是擁有挑戰自己的思考能力,是很難的。
因為我們知道時間有限,能力有限,往往會讓自己沈浸在 FOMO(Fear of Missing Out)的人格之中,來不及去思考這些資訊的來源、價值,遑論如何為己所用。
使用 AI 下來,我認為我們有機會透過善用 AI,去重新拿回對自我注意力的所有權,因為 AI 很大的一個優勢在於「整理」。
而且 AI 可以用比較中立、科學腦的角度幫我們整理資訊,少了一開始的價值判斷,遞延了選擇的時間,卻不自覺地放大選擇的功效。
AI 很明顯的匡出了一個必勝的戰場,節省時間。並且在這個戰場上,透過各種不同的 API 串接狂開副本。
過去幾年,不誇張的說應該每一天都會有新的 AI 應用上線,許多獨立開發者也透過 AI 提供更多不同的服務,旨在為使用者節省更多的時間。
寫程式亦然,許多觀察家還認為,未來不再是需要很多專業的軟體工程師,而是每個人都可以透過 AI 變成工程師。
這些場景如實在每天出現,方興未艾。
下個月 Apple 也將推出 Apple Intelligence,庫克近日接受脫口秀訪問,表達自己也很期待可以為郵件做摘要,為自己省下很多時間。
比起遙不可期的 AI 應用,有一個可見的未來是:人們將可以透過 AI 把時間解放出來。 而如何應用解放出來的時間,將會創造 AI 世代的差異。
AI 的不可知是真的,所以人要保持創造性。老實說,每個時代背景都創造了一個世代的不同,AI 將會是一個重要的元素,而如何與 AI 相處,去掌握這個工具,而不是去依賴整個體系,將會是很重要的一個關鍵。
未來的有趣之處在於,從來它都是一個不可知的存在。十年前的我們,無法完全掌握現在的自己;當然現在的自己,也不可能完全預測十年後的那個我。所以把時序拉回當下,在擁有更多工具的時候,選擇保持創造力,減少重複的工作,拿回自己對時間的選擇權,繼續前進。