拥抱人机共生,锻造不可替代的“金头脑”
以下是对熊辉教授在2015年12月27的演讲《认知升维:人工智能奇点期的产业新坐标》的观后感,如有其他见解,欢迎一起讨论。
在过去的读书的几年时间里,我学习着人类几千年的文化精华。学历越高,专攻的方向越集中,最后落在了计算机这一门领域上。
熊辉教授说,当人类到达博士的水平,知识储备才勉强在计算机领域算得上“博闻强识”。而当我们走出社会,将这一个领域与其他领域结合,逐渐走到行业龙头,有了两个领域以上的“博闻强识”,才会进入到下个阶段:触类旁通。
而这,近乎很多人半辈子的努力,却被 AI 在两三年内轻松达到。
AI时代-学习力的差距
在课堂里,在高中、大学就会发生一些事情:有些人很勤奋,也很聪明,天天坐在教室里看书,看的都是书本的书。那么另外一部分人页很聪明,已经跟AI混合一起学习,人家在指数级的进步。所以你看到那些跟AI指数级进步的人,人家又在玩,在操场上打球,又在娱乐。最后,别人的进步比你快多了。 -- 熊辉教授
在AI时代之前,也有一份这样的能力,让“爱玩的学霸”与“勤能补拙的学霸”之间产生差距,那时候我们总是归结于聪明的脑袋。而现在,这份外置大脑,已经普惠到所有人,只要动动手指,也能在一个领域享有专家级的水平。
如果把大学的某一门学科比做大树,树干和主要枝条就是这门学科的85%,而学完这部分只要50%时间。而想要完全记住每片树叶,每个纹理来达到99,甚至100这样的程度,需要几倍时间的付出。
这个时代,完全不需要去记住叶子,我们也不考叶子。你只需要记住一个知识树的结构就可以了。剩下的时间,多去记几个其他树。
如何跑在前面
我说我们生活在一个非常好的时代,我都过了50岁了,我从来没有像过去这两三年一样的,我的工作效率如此之高。 -- 熊辉教授
过去的很长一段时间,我沉迷在如何写好一个Prompt,觉得有了大量的技巧就会对AI的输出更有把控。但直到一次线下的idea 交流环节。来了不少程序员圈外的人来靠 AI 做 POC 。有一位同学说,他不认可上一位的发言,程序员虽然能做出一个自动生成小说的app,但他只完成了他认为完美的内容,并不知道哪里情节该转折,人与人之间应该是怎样的脸谱。这种业务强相关的应该由作者与程序员一同研发。嘉宾补充说,专业的事就应该交给专业的人。
是的,在交流通用的Prompt技巧时,往往忽略掉了一个关键的点,鉴赏能力。鉴赏能力来自于一个人在某领域多年的沉淀,在接触过不同人,不同事之后有的自己一套不可言传的能力。
不可言传的能力,这是AI所无法学习到的,也是每个人职业的护城河。
| 可言传的 | 可意会不可言传的 | |
|---|---|---|
| 人类知晓 | 书本中来到书本中去AI擅长价值下降 | 靠体验,需要和人与自然互动才能理解的只可意会的知识 价值保鲜 |
| 人类未知 | 人工智能启发的创新 | 无中生有的创新 |
如何积累鉴赏能力?
其实读书是个很好的方式,读书就是在与一位大师交流。但现在不能像以往那样,逐字逐句的阅读了。一方面,现代的书不像古书那样字字珠玑,需要龙场悟道。大多的是侃侃而谈。另一方面,工作让我们时间越来越琐碎,都不够一个心流。
新时代我们完全可以使用AI来一起学习。比如我想系统的了解一个方向,挑几本评分较高的书、HIndex高于20的paper。我们用类似Manus这样的智能体一条龙的帮我们做完。 AI 海选 -> AI 泛读 -> 人类挑选再精读。
写在最后
这次的AI革命,是对各行各业影响最大的一次。我们的效率上升了,释放了更多岗位,也带来了更多机会。如果你可以更好的与人机协作,你在这个阶段会有很好的发展。如果你的鉴赏能力独树一帜,那么恭喜你,拥有了一颗不可替代的“金头脑”
尽量让所有人都可以认识,并且使用大模型

