此篇，有一些深刻且多面向的比喻供大家參考，以哲學思辨的角度來聊聊
論述時間:2025/09
疑問觀點
1. 如果我們以背誦知識的量來定義智商，那麼電腦無庸置疑的擅長，如果我們將隨機的組合定義成創意，那麼電腦運算拼湊隨機組合的效率是無人能比，如果我們將討好以及說人想聽的話定義成情商，那麼電腦也將高效精準的完成這個任務。
2. 如果一樣的提示詞(prompt)得到的成果都幾乎一樣，那麼由誰來問還重要嗎，如果由誰來問很重要那麼重要在哪
3. 如果兩個認知角度和專業不同的人，使用同樣的生成式AI模型，他們的產出價值和效率提升一樣嗎，如果不一樣那麼差別在哪
4. 如果未來學校裡的學生都使用AI進行學習，那是學生將開始依賴資訊放棄思考，還是整體平均學習效率提高了，亦或是開始更有創意的運用知識，而不是停留在背誦知識的價值呢。
5. 如果生成式AI使每個人都有基本的產出，那麼這個基本產出還具備價值嗎，尤其是在一些創意類型的工作上，所謂的基本的產出不屬於個人的價值與職業門檻，而是一個整體品質的底線提升。
諷刺觀點
事實上許多LLM的爭論都可以從「群體智慧」來理解和定義問題，擅長運用生成式AI來獲取有用資訊的人，在使用傳統瀏覽器的表現也都不差，這裡出幾種角度來思考
1. 我們需要向他人證明自己與AI的區別嗎，這就像向他人解釋自身價值與科技價值的差異，以彌補內在的不安全感，由哪些心裡因素產生人們需要證明這件事情
2. 人們需要靠著刻意寫錯字、調整口吻，或是排版凌亂的方式來證明自己嗎，那是否表明人跟AI的差異性在於，人就是要有些「無序」，才會更像「人」一點了呢。
3. 每個人是否都持續在「自主理解事物」，還是本質上只是在自己所接觸的環境中，模仿周遭和跟隨主流想法，然後在經由自己一點修飾呢，這些修飾只是隨機性質的重組嗎，那麼這是「個人智慧」，還是堆疊出來的「群體智慧」
