隨著人工智慧高速發展,許多重複單調的工作,以肉眼可及的速度,不斷的能夠被機器人取代,許多人因此活在焦慮之中,甚至認為自己該躺平。本文就是針對這個問題來的,論說人之所以為人的波瀾壯闊與慷慨激昂,冥冥之中能夠指引一條道路。
相比於人工智慧只是一串程式代碼,邏輯存儲數據,能夠做到永生不滅,99%以上的人則是在百年以後都見不到了,是否為此感到悲觀? 事實可能並不是如此。
生命短暫才產生許多優先選擇問題,才有辦法衍伸出機會成本的概念,善於把握每一天,不斷的自我修行與自我超越相比於重複單調,不思進取,才會體現出價值。知道轉瞬之間,你我都歸塵土,才有辦法擺脫純粹的名利追求而奔向智慧大道,才有理由去感嘆圖靈,莫札特,與亞歷山大的英年早逝,才有理由去感謝自古以來的思想家,願意讓我們站在他們的肩膀更上一層樓,人雖已逝去但是精神永存。換成不死的機器,僅是理所當然而已,你會感嘆Alpha Go之強大,還是人類棋手成就之不易,結果不言自證。
人工智慧可以看成是一個大型的條件機率模型,只能基於看過的數據分布做推估,沒有辦法像人類一樣,天馬行空的創造假設。對於簡單系統來說,人工智慧能夠取得壓制人類的制高點,但是面對各種複雜系統的問題,或是面對人類尚未踏足的領域,無法跳脫原有的框架思考,只能像工具人一樣,必須藉由人類循循善誘,才能逐步達成目標。
在GPT4-Turbo上面,只要觸及人類知識的邊界,探索未知的問題,使用者必須先丟出眾多假設與事實,然後基於這些事實,和人工智慧聯手把一個可能的解釋版本做出來,而人工智慧始終沒有辦法獨立完成這一切,永遠沒有辦法請人工智慧處理一個它從來沒有看過的問題,這種不基於事實創造全新故事的能力,僅僅是人類專屬。
開發好的人工智慧模型,首先需要把資料進行前處理,把不合邏輯的挑掉,把沒有隨機性,帶有偏見的採樣拿掉,把充滿雜訊的的先濾掉,接下來還要設計專門的人工智慧模型,不同大小的模型,與不同架構的模型,也決定了所需要的資料量。模型訓練完了,還需要大量的時間浪費在輸出結果的後處理,與服務整合上面,以上講的每一個步驟,都是魔鬼藏在細節裡面,需要大量的人力。
運行人工智慧的高端晶片,需要幾百道先進製程,每一道製程,都需要工程師的精心照顧,這塊未來可以藉由人工智慧減輕壓力,但是許多離奇的突發事件,不可預料的事情發展,仍需要工程師逐步地去展開調查,硬體層面來說,人工智慧脫離不了人,從軟體層面來說,人工智慧也脫離不了人。
基於上述,人類的價值體現在時間有限,開創假設,以及自我完備上,每一樣都要和人工智慧產生極大的差異化,便能從中勝出。
時間方面,使用原子習慣與刻意練習,不斷修行磨練自我的判斷能力與意志力,凡事都能做到心中有數但不著相,如此一來,自然的能發揮人性本質,趨利避害,讓每一段時間都能妥善地被使用,加上不斷的自我內心察覺,與寫筆記,記錄下來,點滴累積。
然後基於累積的基礎上,站在巨人的肩膀上,不斷大膽開創假設,小心求證,切記不可好高騖遠,好大喜功,失敗假設有時候往往比成功假設更具有價值,持續去擴展人類尚未接觸過的領域,每天一定要分配時間,好好的放鬆全身心,在安靜無打擾的空間裡,讓自己思緒飛揚,捕捉靈感,這是人充滿價值之所在。
最後高度體現自我完備性,雖說一日之所需百工斯為備,但仍然能像孔子一樣,吾少也賤,故多能鄙事,擺脫對於各種精緻消費產品的慾望,去追逐純粹的,多樣化的人生體驗,雖不用精通,但也能多方嘗試,多方探索,切記不可替自己畫地為限。
能做到以上三點,假以時日,能夠達到人工智慧始終無法企及的高度智慧,無論人工智慧發展多久,都注定追不上。
本文客觀論述人類優於人工智慧的方方面面,務必不可盡信,存在例外才是宇宙唯一沒有例外的事情,請獨立思考,獨立判斷。
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author = {Jeng-Ting, Chen},
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