更新於 2023/04/19發佈於 2023/04/19閱讀時間約 8 分鐘

未來的價值（續）。

這篇會分享前一篇提到餵給GPT4的結果，由於我自己看了看也覺得沒什麼特色，所以沒什麼動力發文（？）。

也會稍微檢視一下它有沒有回答到我所想表達的內容。

不過這部分就留到最後，先來分享一下前幾天ＦＢ看到的文章，恰好寫到的我所期望的歷史例子。

https://www.facebook.com/keanu.hsieh/posts/pfbid02xhMP3awH5QGZQoubkNZvM395NeseoyrPvq63kefSFNGkMx6MUCdSigr83VwqpyRwl

在我個人的經驗與理解裡，我認為一個人如果掌握了書寫，確實會降低他內在抽象思考、理解的能力。

就如同過早掌握代數的孩子，也會降低他使用算術思考的能力。

但就像我前篇文章中所說的，所有的學習都在剝奪一個人潛力的培養，但不是因此我們就不學習，而是要掌握一個平衡。

而這個選擇可能是基於個人的喜好、目的，如果你學習這件事情只是為了特定做到什麼的目的，那不管是自己學會而做到，付錢請別人幫你做到，或是用ＧＰＴ來做到（可能也得付費），後兩者其實沒有太大的差別，只是付多付少、結果好壞的問題，就算是最前者也有真的學會跟學個皮毛，跟懂得上網抄個答案的區別。

但如果你有莫名其妙的自我追求，自我成長、學習的渴望，那你就得懂得適度克制自己看答案的衝動，因為很多時候你一旦看了答案，就很難再培養自身的思維。例如想寫一篇文章不知道怎麼寫，先看了一個範本，你就少了自我思考的經驗；想一道問題，先看了答案，你就很難再次從不知道答案的角度去思考問題。

我自己學習時的經驗，有很多數學問題我也是原本怎麼想都想不到，最後看答案才知道的，但我盡量克制自己早期就看答案的衝動，非得要等自己想得足夠久了，根據自己是否有思考上的進展（例如想了幾天可能有些進展，那就繼續想），決定要不要看答案，又或是就算要看答案，也可以只先看一部分，搭配自己想過的東西看能不能完成剩下的部分。

諸如過早地使用紙本記錄，會喪失記憶力磨練的機會；

過早地使用計算機，會喪失培養數感的機會；

喪失這些機會真的很重要嗎？我們不知道，如何計算九九乘法未來可能不重要，可以按計算機，但基於此培養的數感重不重要？還是說我們會有其他種培養這種能力的機會？

哦順帶一提，在我的立場背九九乘法表也不是件好事，很多學生公式、解法熟練到背了，卻不理解其原因、不知道自己在做什麼。

－－－－－

最後就來看ＧＰＴ４的回答吧，原本的提示詞為：

寫一篇文章，文長約5000字，講解中請善用舉例說明，讓文章盡量貼近一般人能理解的程度。

文章標題為〈未來的價值〉，內容在談對於有了人工智慧以後，世界中各種原本已有價值的事情會如何發生變化，例如一個網路上看到的畫師心得分享，原本他花一個禮拜畫一張圖，薪資是一萬元，有了ＡＩ繪圖後，變成企業拿ＡＩ的圖來請他修圖，兩三天完成，但薪資只有一千元。這樣的事情從下而上，個體接案的從業人員，以接案為主的企業的價值都會發生變化。

但這樣的現象是否只是暫時性的？因為薪資作為價值交易的媒介，是用來換取價值的，現在看見的這些價值變化，是否都只是暫時性的低估或高估，請分別舉實際例子說明這兩種情況的可能性。

而現在這樣的過程也引發了一個很合理的擔憂，社會對專業能力只有初階的人才需求大量減少，但許多高階人才都是經歷諸多初階的磨練培養出來的，接下來數十年，社會失去了大量初階人才練手、培養的機會，高階人才的供給是否會出現斷層。這個現象是否與歷史上的某些發展類似，而人類又是如何適應過去那些發展的？

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以下是ＧＰＴ４的回答，其中我會用括號粗體的方式點評：

未來的價值

隨著人工智慧 (AI) 的發展，世界上許多原本具有價值的事物正在經歷劇變。這些變化不僅影響個體接案的從業人員，也影響以接案為主的企業。在這篇文章中，我們將探討這些價值變化背後的原因和趨勢，並試圖找出一些歷史上類似的例子，以幫助我們了解人類如何適應這些變化。

首先，讓我們以一個畫師的例子來說明價值變化。在 AI 繪圖技術出現之前，畫師通常需要花一個禮拜的時間來繪製一幅畫作，薪資為一萬元。然而，在 AI 繪圖技術出現之後，企業開始使用 AI 繪製的圖像，僅需請畫師進行修改，這樣只需花費兩三天的時間，但薪資卻降至一千元。這樣的現象是否僅僅是暫時性的？薪資作為價值交易的媒介，是否只是暫時性地低估或高估了價值？

首先，我們來看看低估的可能性。在 AI 技術初期，由於市場還未完全認識到 AI 的優勢，因此某些行業的從業人員可能因為對 AI 技術的依賴而被迅速淘汰。然而，隨著時間的推移，市場將趨於平衡，人們開始意識到人類專業知識和創造力在某些領域仍然不可或缺。例如，雖然 AI 可以快速生成圖像，但對於創意和藝術靈感，人類藝術家仍具有無可比擬的優勢。因此，當市場意識到這一點時，薪資可能會回升。

另一方面，高估的可能性也存在。隨著 AI 技術的發展，某些行業的價值可能逐漸被高估。例如，在自動駕駛汽車普及之後，交通事故可能會大幅減少，導致汽車保險業的價值下降。然而，這並不意味著這些行業就此消失，而是需要進行調整以適應新的市場需求。

（就我讀起來會覺得前面這段有點語焉不詳，跟價值低估高估的對應不太容易理解，何謂低估何謂高估。又或者是說，所謂的「逐漸被高估」的意思是這件事情顯得越來越沒價值，但人們對它的價值評斷沒變，相對而言顯得人們是逐漸高估了（變的是被估計的東西的價值，不是人們對它的價值評斷）。）

當然，這樣的過程也引發了一個很合理的擔憂：社會對初級人才的需求將大幅減少，但許多高級人才都是經歷諸多初級磨練培養出來的。在未來幾十年，社會可能失去大量初級人才練手、培養的機會，高級人才的供應是否會出現斷層？

歷史上，類似的現象曾多次出現。例如，在工業革命期間，隨著機械化生產方式的普及，原本以手工生產為主的行業受到了巨大的衝擊。許多手工藝人失去了工作，並面臨著重新學習新技能的壓力。然而，人類最終適應了這些變化，並在新的經濟體系中找到了新的機遇。例如，隨著工廠生產效率的提高，商品價格下降，消費者需求增加，從而促使創造更多的就業機會。

（這段並沒有提到高級人才供給斷層的問題，不過可笑的是我自己寫的版本也漏掉了（Ｘ），我的版本只是延伸了這個問題與它對應的現象，並沒有提到人類是如何因應這種情況的。要再次針對這個問題思索的話，我想人類的解決方法是，對高級人才的需求大量減少，但留下的人才也是最頂尖的，至於沒有後代的問題（例如各種傳統產業沒人接手），人類還沒大量遇見，或許日本可以見到一些這樣的情況？

我認為我們幾乎難以有再次培養一個頂級鐵匠／手工裁縫的機會，除非有渴望的人自己義無反顧地去學，去投入。

而有些情況則是這些高級人才完全被捨棄了，例如古代有負責計算四則計算的人，而現代幾乎完全沒有這樣的需求，歷史上有數學家能快速地看出高次多項式如何因式分解，那可能也是因為在那個時期這個能力是有需求、有意義的。也不是說現在這個時代沒有這樣的人，但對這樣人才的需求應該是幾乎被捨棄了。）

同樣地，我們可以預期在未來幾十年，人工智慧和自動化所引起的變化將對社會帶來挑戰，但也將帶來新的機遇。為了適應這些變化，政府和企業需要制定相應的政策，以促進人才的培養和轉型。例如，推動職業培訓和再教育，幫助受影響的工人學習新技能；鼓勵創新和創業，以創造更多的就業機會；以及加強對基礎研究和高等教育的投入，以確保未來人才的供應。

此外，我們也需要認識到人類在某些領域仍具有無可替代的價值。例如，在藝術、文化和人類情感方面，人類的創造力和同理心遠超過任何人工智慧。因此，即使在高度自動化的未來，我們仍需要培養具有這些特質的人才，以滿足社會的需求。

總之，未來的價值將會隨著人工智慧和自動化技術的發展而發生變化。我們可能會看到某些行業的價值被暫時性地低估或高估，但隨著時間的推移，市場將趨於平衡。要應對這些變化，政府和企業需要制定相應的政策，以確保人才的培養和轉型。同時，我們應該珍視人類在某些領域不可替代的價值，並繼續培養具有創造力和同理心的人才。這樣，我們才能在面對未來挑戰時，實現更好的適應與發展。

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