利用大型語言模型破除知識詛咒

知識的詛咒，或稱為"專家的詛咒"（Curse of Knowledge），是指一旦人們理解或掌握了某種知識，就很難回到那種不理解或不知道的狀態，使得難以理解那些還未掌握相同知識的人的視角。這種現象在教育和溝通中尤其明顯，經常讓專家難以有效地傳達他們的知識給初學者。

當我在和孩子溝通時，也常發生這樣的問題，很多時候，我會很難代入孩子，究竟是什麼地方不懂，而年幼的孩子，也無法明白的表達，到底是什麼地方無法理解，所以會發生"卡住"的狀況，以前遇到這樣的問題，除了盲目的嘗試用不同的方法去解釋、講比喻給他聽…就沒有其他方法了。然而利用大型語言模型，似乎可以更有效的去處理這樣的問題。

大型語言模型具有一種解決此問題的可能性。首先，由於它們基於大量的語料進行訓練，它們可以生成各種程度的解釋和說明，並能夠適應用戶的知識水平。例如，如果對於某個專業主題，只要適當的提問，讓語言模型明白提問者的狀態，那麼一個初學者向GPT-4提問，它能提供一個較為基礎的解釋；反之，如果是一位專家提問，它能提供更深入的內容。

其次，語言模型可以在需要時引用大量的教學和學習資源，為用戶提供適應其能力和需要的學習資源。這也可以幫助初學者可以從各種來源學習，並在自己舒適的節奏下進行。克服了在向非教育專業的專家請益時發生知識的詛咒的問題。

然而，儘管大型語言模型在這方面具有潛力，仍需要進一步的研究來理解和改善它們的性能。例如，需要更好地理解如何在不同的知識層次之間進行適當的切換，以及如何更精確地衡量模型對特定主題的理解。此外，還需要研究如何將這些模型與更傳統的教育方法相結合，以提供最有效的學習經驗。

進一步來看，還可以引入"多模型協同"的概念。在這種情況下，一個大型的泛用模型可以與多個專業領域模型合作，以達到最佳效果。泛用模型雖然可以理解和回答各種問題，然而不夠專精，而且因為不同的專業，有可能會有相類似的詞語，但卻是不同涵意的問題，而造更誤解。但專業領域模型則能對某一特定領域的問題提供深入而精確的答案。

例如，對於一個AI初學者，他們可以首先向大型模型提問基礎的AI概念，然後當他們的知識深入後，可以轉向專業的AI模型進行更深入的問答。這種方法將專業知識與初學者的學習需求進行了結合，使初學者能夠在他們的學習路徑上獲得適應其進步的支持。

這也暗示著未來教育的可能趨勢，那就是個人化和自適應學習。在這種模式下，每個學習者都可以根據他們自己的節奏和興趣來學習，並且可以從各種不同的來源獲取知識和支援。大型語言模型有可能成為這種教育模式的關鍵工具，它們可以提供個性化的指導，並且能夠在學習者需要的時候提供適應性的支持。

儘管AI和大型語言模型具有破除知識詛咒的潛力，但它們可能無法完全替代真正的教育與人際互動。真實的教學經驗和人與人之間的交流目前仍無法被機器完全模仿。因此，未來的教育將需要找到合適的方式，結合AI的強大能力與人類的教學經驗，以提供更優質的教育。