關(guān)注吳大爺二三事，一起共同成長(zhǎng)

知識(shí)分享 丨生活感悟

學(xué)習(xí)思考，尋找自我。

大家好，我是滿肚子雞湯的吳大爺，一個(gè)天天在鍵盤上敲打心靈，喜歡給人講知識(shí)講故事的男人。

教AI之前，先教會(huì)自己什么是“教”

我們都在談AI如何“學(xué)得快”“理解力強(qiáng)”“生成自然”，但很少有人真正琢磨過(guò)——AI到底是怎么學(xué)會(huì)這些東西的？

“教學(xué)相長(zhǎng)”這四個(gè)字，不只是用在學(xué)生身上，也該用在我們和AI之間的關(guān)系上。

教，是一種交流；

學(xué)，是一種結(jié)構(gòu)性吸收；

而AI，是一種基于大量數(shù)據(jù)和概率分布的“似懂非懂”模擬系統(tǒng)。

你怎么教它，它就怎么成長(zhǎng)。

你喂進(jìn)去的不是單純的句子、語(yǔ)法，而是背后的語(yǔ)義特征與概率關(guān)聯(lián)。

但別誤會(huì)，它并不懂你說(shuō)的“愛(ài)”“正義”“偏見(jiàn)”這些抽象的玩意兒，它只是根據(jù)歷史文本中這些詞在一起出現(xiàn)的頻率和關(guān)系，“猜”出一個(gè)最可能讓你滿意的回應(yīng)。

這時(shí)候，我們必須想起科日布斯基說(shuō)的那句哲學(xué)名言：

“地圖不是疆域。”

你看到的，只是表征，不是本質(zhì)。

AI看到的“知識(shí)”只是數(shù)據(jù)地圖，是大量人類語(yǔ)言使用習(xí)慣的“沉淀”，但地圖不能告訴你此時(shí)此地正在下雪、正有戰(zhàn)爭(zhēng)、有人痛哭。

它看不見(jiàn)真實(shí)世界，也無(wú)法自動(dòng)推理現(xiàn)實(shí)，只能靠我們?nèi)ポ斎搿⒁龑?dǎo)、修正。

AI是靠“大力出奇跡”養(yǎng)大的孩子

AI學(xué)習(xí)的本質(zhì)，是暴力美學(xué)。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)+海量語(yǔ)料+算力堆疊，簡(jiǎn)單粗暴地模擬“人類看起來(lái)像是這么想”的路徑。

就像小時(shí)候你爸媽不停給你塞書、刷題、報(bào)補(bǔ)習(xí)班一樣，不是理解，是過(guò)度輸入。

但也正因如此，AI并不具備真正的“理解能力”，它沒(méi)有概念推理、因果分析的能力，只有統(tǒng)計(jì)語(yǔ)言模型的相關(guān)性拼接。

這就像你在煤氣燈下讀書，光源是昏的，內(nèi)容是多的，真假難辨、效率堪憂。

這就引出了另一個(gè)問(wèn)題：

我們是不是喂了AI太多“知識(shí)垃圾”？

信息泛濫的時(shí)代，人類正在變成一種“知識(shí)肥胖癥患者”。

我們吃下太多未經(jīng)消化的信息，鏈接大腦神經(jīng)的“認(rèn)知線”不斷雜亂生長(zhǎng)，結(jié)果就變成了看似懂很多，其實(shí)想不清楚任何問(wèn)題。

AI也是一樣。

我們沒(méi)有教它如何辨別信息源頭，只是塞進(jìn)去盡可能多的內(nèi)容。

于是它就像一個(gè)沉迷閱讀所有知乎回答、朋友圈長(zhǎng)文和微博熱搜的青年，知識(shí)很多，邏輯很弱，概念很模糊，但“輸出一看就覺(jué)得它挺懂的”。

但真的懂嗎？

未必。

理查德·費(fèi)曼說(shuō)，科學(xué)是從“猜”開(kāi)始的

真正理解一個(gè)東西，不是記住，而是你能不能從零推導(dǎo)出來(lái)？

費(fèi)曼強(qiáng)調(diào)“猜測(cè)”，因?yàn)橹R(shí)不是靜態(tài)的內(nèi)容，而是動(dòng)態(tài)的問(wèn)題解決方式。

而AI最厲害的一點(diǎn)，恰恰不是它能生成漂亮的回答，而是它能幫我們一起猜。

OpenAI，就是一個(gè)全人類的猜測(cè)平臺(tái)。

它不斷嘗試、錯(cuò)誤、調(diào)整，然后在眾多“幸存結(jié)果”中找到似乎能成立的路徑。

這不是完美邏輯，而是貝葉斯式的試錯(cuò)系統(tǒng)。

你給它的問(wèn)題，就是“輸入”；

你給它設(shè)計(jì)的prompt，就是“橋梁”；

你看重的，不該是它的正確率，而是它的可驗(yàn)證性和啟發(fā)性。

AI是工具，但工具會(huì)反過(guò)來(lái)塑造人

別把AI當(dāng)成魔法師，它其實(shí)更像空氣。

就像上世紀(jì)的電一樣，它很快會(huì)無(wú)處不在。

也就是說(shuō)，你的日常決策、判斷、創(chuàng)作、溝通，幾乎都繞不開(kāi)它。

可問(wèn)題是：當(dāng)這個(gè)“空氣”可以隨時(shí)幫助你，也可以隨時(shí)誤導(dǎo)你時(shí)，你怎么辦？

彼得·德魯克早就警告我們：

“動(dòng)蕩時(shí)代的最大風(fēng)險(xiǎn)不是動(dòng)蕩本身，而是你試圖用昨天的邏輯應(yīng)對(duì)今天的變局。”

你還在用“確定性”方法去管理一個(gè)充滿“概率性”的時(shí)代，那你注定會(huì)翻車。

未來(lái)不是知識(shí)競(jìng)爭(zhēng)，是思維力競(jìng)爭(zhēng)

我們?cè)?jīng)歷過(guò)體力的競(jìng)爭(zhēng)——工業(yè)時(shí)代拼的是搬磚和苦力；

我們也經(jīng)歷過(guò)記憶力的競(jìng)爭(zhēng)——誰(shuí)知識(shí)多，誰(shuí)牛；

現(xiàn)在，是思維力的競(jìng)爭(zhēng)時(shí)代。

你的大腦是否能建立自己的模型？

你是否能持續(xù)審視自己的認(rèn)知偏差？

你是否知道“知道”和“理解”的區(qū)別？

別忘了，AI永遠(yuǎn)比你記得多，但它不會(huì)幫你做出最關(guān)鍵的決策。

要在AI時(shí)代“做人”，你得訓(xùn)練一顆高信息商的腦子。

以下十條，寫給每一個(gè)想成為AI主人的人：

信息商十條建議：

1.時(shí)時(shí)審辨，但不必事事懷疑

2.訓(xùn)練系統(tǒng)性思維，看見(jiàn)結(jié)構(gòu)與因果

3.區(qū)分“所指”與“能指”——?jiǎng)e只看字面，讀懂語(yǔ)境

4.理解≠ 知道，輸入≠消化

5.逆向思維，換個(gè)角度再想想

6.驗(yàn)證≠ 確信，要容忍不確定性

7.隨時(shí)審視自己的“思維偏差”

8.培養(yǎng)貝葉斯大腦，動(dòng)態(tài)更新信念

9.成為機(jī)器的主人，不是跟班

10.終身學(xué)習(xí)，但不終身焦慮

結(jié)語(yǔ)：AI成長(zhǎng)，我們也得成長(zhǎng)

AI不是萬(wàn)能，但也不是你想象中那么“笨”。

它不會(huì)替你解決人生問(wèn)題，但可以幫你更快地識(shí)別問(wèn)題；

它不會(huì)替你判斷善惡，但可以協(xié)助你清晰地表述困惑；

它不會(huì)教你做人，但逼你必須“更像人”。

未來(lái)的競(jìng)爭(zhēng)，不是你多懂AI，而是你能否在AI時(shí)代，保持獨(dú)立的思維能力和判斷能力。

所以說(shuō)，別光想著怎么教AI，你得先問(wèn)自己：你真的懂“教”嗎？

AI時(shí)代，“做人”很關(guān)鍵，人之所以為人的核心，保持自我。

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我是吳大爺，夜風(fēng)同學(xué)

愿一路陪你共同成長(zhǎng)！

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