收藏了許久，趁著年假時間，把這篇文章讀完，深感震撼。這一篇整理 Anthropic CEO Dario Amodei 在 Dwarkesh 的 Podcast 上的訪談，花了半個小時讀完這篇摘要，內心五味雜陳。
以下的思考源自摘要文章，我也查詢了逐字稿的片段，以求盡力接近訪問內容的原始樣貌。
這種感覺，充滿了對自己的擔憂，或者應該是說，對於那個不可知的未來更加迷惑。這幾年， AI 成為了身邊一定會出現的話題，從 OpenAI 的 ChatGPT 橫空出世以來，AI 這個詞與其背後多元的含義，始終站在檯面第一線。
更甚者，在很短的期間內，就瞬間進入了百家爭鳴，然後再收斂到大廠 + 新創。但這些並不足以在我的心中激起漣漪，但有真正撞擊內心的那一下是：「分水嶺」。
訪談中提到的一個新的名詞「 The "Country of geniuses in a data center"（數據中心裡的天才之國）」，而且將大幅改變未來工作，或者應該說是生產力的樣貌。
那個未來但必會抵達的世界
AI 取代了很多事情，也激起的大眾某一部分的恐慌，擔心自己是否即將被 AI 取代。
我以前是這樣判斷的：高度情感與人際連結的行業，AI 無法真的取代。看完文章，我更確信「連結」的層面， AI 能涉足的空間有限，無關乎生產力、運算以及推理，因為這是種充滿溫度及能量的狀態。
這裡的能量來自我們做一件事情時給出的燃料，不是透過物質轉換而來，而是源自內心所產生的情感連結。其中很大一部分來自於每個人「天生的不同」，AI 可以揣摩但不能究竟。
我過去一直不喜歡用 AI，一方面是個性對於新事物的某種保守，另外一方面是因為總無法看清楚全貌。
看不清是因為快速發展迭代很難追上。內心也不斷地拉拔自己跟 AI 的差距。
眼看不可扭轉的趨勢下，只好將 AI 先當作一種「工具」減少時間開支，例如修改英文文稿、寫出更專業的 Email 以及翻譯，把原本的及格變成更好的成果。感覺上我跨出了一大步，但距離訪問中的「天才之國」仍非常遙遠。
我不時會提醒字自己堅守的底線：不外包自己選擇的權利跟判斷的能力。這是我花了很長的時間，不斷透過身心靈療癒，才拿回的兩種能力，當然不能被 AI 取代，縱使內心深處知道 AI 必然會拿走些什麼。
最令人緊張的是那個未知。到底必然留下什麼？又哪些將不可能逆的失去？心中仍然沒有個底。
訪問中講到生產力將會有躍進式的提升。如果拿來回答上面的提問，我想答案是：必然會空出每個人更多的時間，在組織內轉換成為了多餘的人力。要去化這些騰出來的生產力，必會是相對應的變革。
有幸的是 Dario Amodei 也提及：「當那一天到來的時候，大多數在其中的人都會知道。而目前，尚未到來。」
If we had the “country of geniuses in a data center”, we would know it. We would know it if you had the “country of geniuses in a data center”. Everyone in this room would know it. Everyone in Washington would know it. People in rural parts might not know it, but we would know it. We don’t have that now. That is very clear.
學習這一件事情的終極改變
另一個值得關注的議題是「學習」。
從做中學（learning by doing）、持續學習（continual learning）將變得愈來愈不重要，這一點根本式地卸掉我們從小到大的核心思考，甚至讓我們在職場奉行的圭臬直接塌陷。
這並不是獨創的見解，而是 AI 後必然的轉變。
適逢我正面臨生產力系統的重組，閱讀了很多相關的文章，發現「第二大腦」這個概念面臨一定的挑戰，出現了一種「資訊外掛」的概念。
資訊外掛是將能夠找到的資訊，在自己的存儲系統刪除，AI 無疑賦予了這概念絕佳的超能力。近年來 AI 搜尋數度突破疆界，透過提示詞（prompts）不僅可以找到資訊，連組織與分析都一氣呵成。
過去的學習是盡可能擴大自己的知識疆界，想辦法將無限的知識裝入有限的自己。
未來，我們不需要再裝入無限的知識。
不斷提升的推理能力成就 AI 扮演了學習中的重點角色，讓我們的大腦外掛了個近乎無極限的百科全書。
問題來了，那我們要做什麼？這個問題的出現，也是讓我不願意深究 AI 的一個原因。
愈發全能的 AI，反而更可能觸及內心的脆弱，愈來愈沒有優勢的自己。
我用了很長的一段時間消化這些情緒，理出頭緒。過去的優勢，必然會被改變，成長不能鎖定在拓展知識的邊界。
真正的世代革命，在於我們如何組織那個無限的知識，轉換成為此時此刻當下「可行」的方案。把知識落地是打破學習無用的必勝鐵律，畢竟我們是在活生生世界生活，在各種可能性中找出最佳的解決方案，會讓我們跟 AI 有所不同。
感覺上 AI 幾乎沒有困境
跟 AI 的相處持續的前進，使用一段時間後深切體會到：不論提示的內容為何，必然會得到一個答案，連無法回答也會情況被說明。在系統正常的情況下，它不會靜默，我們通常也不允許在對話之間留白或者靜默。
心中忽然跳出種似是而非的概念是：AI 乎沒有困境。
我猜有一部分的原因是它相信自己的幻覺。
幻覺直到被驗證為非的時候，修正的提議才會被接受。奇妙的是，對於 AI 的錯誤我們有極大的容錯率；反過來說，等於我們對於 AI 提供的答案，近乎會習慣選擇先百分之百的相信。
即使我內心不能接受這個習慣，但隨著使用的頻度、廣度增加，我也不自覺地落入「先相信」的誤區。
很多次，當檢視協助修正的 Email 內容，才發現原來他並沒有照原始的意思是去修改，多數時間，他的判斷很單向，在 Input & Output 之間，一個口令一個動作，沒有口令，沒有動作。
所有的預測都說明了，這個關口隨著時間、技術的演進將會有所突破。在那個時候或許真的來到了 AI 沒有困境的年代。
本質而言，我是非常抗拒這個年代來臨的。但內心也知道，科技的發展終將令人面對不可逆的結果。
幾世代以來多有證明：傳統媒體的殞落，被興起的新媒體與 OTT 取代；網路的出現，劃時代的終結了古典人際溝通的形式；觸控手機的出現，讓家家必備的電腦成為一個選項。
二十一世紀前半葉，AI 勢必扮演此關鍵角色。那時候的我們，將會成為什麼樣的自己呢？或許，拉回自己的核心，為自己創造空白，培養能自主選擇的經驗與能力，會是一個有效的方案。
