U007|你應該如何讓自己熟悉AI?

更新於 發佈於 閱讀時間約 2 分鐘

「你應該在你做的任何事情裡嘗試使用AI來幫忙。」


「隨著你的實驗,你會發現AI的幫忙可能是滿意,可能是很鳥,


可能很垃圾,也可能令你很不安。」


「你其實不只是利用AI來幫自己的忙,你更在讓自己熟悉AI的能力,


讓你自己更加瞭解AI能如何協助你,或者威脅你,或者取代你的工作。」


「由於AI是“通用科技 (General Purpose Technology)”,


並不會有一本書能幫助你了解它全部的價值,以及他全部的限制。」


這段討論,引用自美國作者 Ethan Mollick [1] ,


於2024年4月出版的《Co-Intelligence: Living and Working with AI》[2]的第47頁。


回顧我這一年半使用AI的經驗,


蠻認同Ethan這段論述。


我在2022年底,ChatGPT剛發表的時候,就開始使用ChatGPT。


當時真的被ChatGPT的功能給驚艷到,


他可以幫我改寫文章,幫我總結論文的要點,幫我翻譯。


由於我的主要工作是學術研究,


每天要閱讀大量的學術論文,寫作大量的思考與觀察,


還需要時常準備大量的演講稿,投影片,研究提案等等,


ChatGPT的出現,


真的幫助我縮短「想到」到「做出第一版草稿」的時間。


另外,我也使用ChatGPT來協助我做社群寫作。


ChatGPT非常方便,


我可以給他我用口述的逐字稿,


他就幫我改寫成我想要的文章形式,


同樣也是讓我縮短「想到」到「做出第一版草稿」的時間。


但隨著我使用多次後,我也更加瞭解,


ChatGPT 非常適合用來做各種「改寫」的工作,


但如果讓ChatGPT 去「發想」事情,那就很不適合。


這本身就存在一個「你」與「AI」之間,很有趣的矛盾:


AI 對問題的回答品質,取決於你能問出的問題的品質;


而AI 就算回答了一個相當好的方案,


你看得懂多少,也取決於你自己的技術實力與底氣。


東西重複使用多次,你就會知道他的能與不能。


人其實也是一樣。


人自己的能與不能,


取決於他願不願意使用重複使用自己多次。


而不願意自己想自己做自己解決,


只期待他人幫助的人,


基本上會是第一批被AI這種「廉價的平均智慧」給替代的人。


不過這樣其實蠻好的,


畢竟適者生存,


對整個人類文明來說,


就是淘汰不行的,留下有辦法的。


Reference

[1] https://mgmt.wharton.upenn.edu/profile/emollick/

[2] https://www.penguinrandomhouse.com/books/741805/co-intelligence-by-ethan-mollick/


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李松蔚老師在這講中,提供了一個3步驟框架,來幫助你我紀錄情緒。第一步:當你有情緒時,給情緒「命名」。(快樂,開心,幸福,憤怒,愧疚,焦慮,心虛)第二步:理解這個情緒與「什麼事」有關,是從哪裡來的。第三步:評估情緒的「大小」,是不是很嚴重,是不是一直持續,還是一下就沒了。
為什麼說簡單到複雜也要,複雜到簡單也要呢?其實,更精確的答案應該是:研究的問題描述要簡化,從複雜到簡單比較好;而研究的解決方案要深化,從簡單到有意義的複雜會比較好。然而,剛開始做研究的博士生,常常是相反的:研究的問題從簡單變成複雜,偏離現實狀況;研究的解法卻從複雜變簡單,得到文獻裡早有的答案。
我理解那種追求卓越, 或者說追求自己心中理想的那個形象的堅持, 但我一直覺得こだわり翻譯成「拘泥」或者「堅持」都不是那麼貼切。 而今天讀到井上新八寫到的「紀錄「自己的(こだわり)」吧!」時, 我獲得了如何翻譯こだわり的啟發: こだわり,其實指的就是「你對事物的審美」。
分支與合併 Branching and Merging[1] 。 這裡提供一個很有趣的說法, 就是理解「分支 Branching」最好的方式, 就是把它理解成「上下文 Context」。
社群媒體上, 常常會看到有些人說「我也是這麼想的」, 「你說的大概就是我想的那樣」。 一開始還會覺得, 這些人是來馬後砲,是想不懂裝懂, 看了 Scott 這兩句話後, 我才發現, 可能真的大部分的人,都不會有自己的意見。 而且大部分的人沒有自己的意見以外, 有些人還會站隊站出優越感。
目前,「AI代理人 AI Agent」這個字, 大概就是指人類如何與「大語言模型 (Large Language Model; LLM)」互動。 而在Micheal Lanham 的著書,《AI Agents in Action》的第一章[1],提到了四種人類與大語言模型互動的方式:
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