U004｜我如何在UCLA Trustworthy AI Lab達到精益求精？

"The working relationship between experts and novices is a bundle of three Cs that human need to develop mastery: Challenge, Complexity, and Connection."

"Work near your limits, engage with the bigger picture, and build bonds of trust and respect."

"The three Cs are the basic building blocks of how we learn our most valuable skills"

這三句話，節錄自美國作者 Matt Beane [1] 於2024年6月11日出版的，

《The Skill Code: How to Save Human Ability in an Age of Intelligent Machines》[2] 的第5頁。

"develop mastery" 直接翻譯是「發展高超技藝」，

但我覺得更適合翻譯成我們說的「精益求精」。

如此，Matt 在 Skill Code這段引言，說明了「師徒之間的工作關係」，

其實就是「人類精益求精」所需要的三大維度：

「挑戰 Challenge」：在極限邊緣工作 Work near your limits

「複雜性 Complexity」：參與整體大局 Engage with the Bigger Picture

「連結 Connection」：建立信任與尊重的關係 Build bounds of Trust and Respect

Matt提到，這三大維度，就是我們學習最有價值技能的基礎。

我在讀到這段論述時，

不由得連結到了我目前所工作的 UCLA Trustworthy AI Lab。

我們實驗室提供給我的環境，

似乎完全吻合Matt 所說的，達到精益求精所需要的三大維度。

首先是挑戰維度，

我目前同時參與了10個研究專案，

這些研究專案的主題跨越了：

大表格模型，資料無塵室，生成式廣告數據，隱私審計，以及強盜演算法。

每個專案都有不同的合作者，

而每個專案我也在每週會做出自己的貢獻。

這種工作日常，真的是在自己的極限邊緣工作，

可以感受到壓力，更能感受到自己執行研究專案的技術，正在快速成長。

第二個維度是複雜性，也就是參與整體大局的能力。

在第一個維度提到的研究主題，

其實背後的整體大局是「數據協作 Data Collaboration」與「可信任的人工智慧 Trustworthy AI」。

有鑒於2022年開始的大語言模型熱潮，

2020-2030這十年，社會的各種產業正在積極導入人工智慧。

而人工智慧要對產業產生更大的價值，

一個關鍵是使用品質更好的數據，

另一個關鍵是信任AI在做事的同時不會有其他隱患。

而在這個大趨勢下，數據協作以及可信任人工智慧的研究，

我認為是進入理想數位世界的墊腳石，

也因此我現在積極往這兩大方向，

投入我的研究精力與時間，

共同與世界上優秀的人們，

書寫我們這這個十年的人類文明。

第三個關鍵是連結，也就是建立信任與尊重的關係。

而我與我們實驗室的領導，程光教授，

一起工作已經6年了。

程老師總會帶給我很多機會，

如博士時期有機會與現在在Meta與Open AI工作的學長們一起討論研究，

如博士後時期與Chase, Meta, Amazon的合作者了解產業對合成數據的需求，

以及在UCLA與優秀的博士後研究員，博士生，碩士生，大學生相遇，

一起執行研究計畫，一起開會討論，

我從他們身上都學到了，只有我自己是絕對看不到的風景。

挑戰，複雜度，連結，真的是人類「精益求精」的三大支柱。

Reference

[1] https://tmp.ucsb.edu/people/matt-beane

[2] https://www.harpercollins.com/products/the-skill-code-matt-beane?variant=41108953006114