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      想跟上未來的AI時代,可以從這件小事開始

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      圖片由 AI 生成

      本文編號 250522

      全文共有 4200 字

      如果覺得頁面很長

      那是因為留言很多

      我寫過這么一段話:

      不用太為 AI 的發(fā)展感到焦慮。現(xiàn)階段,AI 還遠(yuǎn)遠(yuǎn)沒有到能承載日常大多數(shù)工作的程度。而一旦它發(fā)展到足夠成熟了,那么自然會有很多人站出來,幫我們?nèi)λM(jìn)行「產(chǎn)品化」—— 我們只要用好這些產(chǎn)品就可以了。

      這本來就是一個健康的市場形態(tài):有人站在最前沿去探索技術(shù)的邊界和可能性,有人進(jìn)行推廣傳播,有人將其產(chǎn)品化降低門檻、方便更多的人使用……各司其職,最終使得一項新技術(shù)完善落地。

      我們要做的,就是去關(guān)注最新的產(chǎn)品動向,思考如何將它內(nèi)化到已有的工作流里面,補(bǔ)充和完善我們的工作方式。

      那么,作為一個普通人,如果我們只是想用AI來提高我們的工作效率,讓它為我們所用,可以提前做一些什么準(zhǔn)備呢?

      今天的推送,我想跟你分享我對此的一些思考和觀點。

      2023年,ChatGPT 剛出來的時候,我分享過一個觀點:

      對每個普通用戶來說,AI 最有價值的前景,一定不是用來生成一些通用而泛濫的文字,也不是用來對文章和書籍做信息濃縮,而是:基于每個人的信息資產(chǎn)和數(shù)據(jù),對我們自己進(jìn)行分析,成為我們每個人的「內(nèi)腦」。

      具體來說就是:通過微調(diào),創(chuàng)造出一個專屬于我們自己的人工智能 —— 只需要把我們所有的筆記,工作中產(chǎn)生的材料,平時的思考和日記……都喂給它,就可以了。

      在這個情況下,它就是你,甚至它比你自己還更接近你自己 —— 因為許許多多你可能已經(jīng)忘卻了的記憶,它都能夠忠實地保留著,并依據(jù)一套算法完善自己的預(yù)測模型,做出更符合你內(nèi)心和需求的選擇。

      這樣,當(dāng)我們有疑惑時,當(dāng)我們需要搜尋信息時,當(dāng)我們需要分析問題、做出判斷時,都可以參考它的意見。

      試考慮一個最簡單的應(yīng)用場景:你想找一部適合自己的電影。最傳統(tǒng)的做法,可能是通過你喜歡的演員、導(dǎo)演、流派去搜,查一查有哪些作品,然后看它們的簡介,看影評網(wǎng)站的評分,看別人的評論,挑出幾部試閱一下,看看能不能看下去……

      有了智能算法,它可能會向我們推薦「你可能喜歡的電影」,但它推薦的依據(jù),依然是簡單粗暴的「打標(biāo)簽」。把你按照行為打上標(biāo)簽,分析跟你同類型的人喜歡看什么內(nèi)容,再把這些內(nèi)容推給你。依然沒有辦法做到真正的「個性化」和「千人千面」。

      而一旦有了一個完善的「內(nèi)腦」,就可能會變成這樣:你閑來無事,向它提問:最近有沒有什么適合我看的電影?它會向你推薦一個清單。上面的內(nèi)容來自哪里呢?來自它對你打過分的電影、讀過的小說、有感而發(fā)的想法、平時搜索的內(nèi)容、甚至跟朋友聊天的信息……這些數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合分析之后,所推斷出的你的喜好。

      它可能會告訴你:這部電影用到了你三年前偶然想到的一個點子,處理得非常好,有沒有興趣看一下?這部電影探討了一個議題,正好是你前段時間一直感興趣的,不妨參考一下……

      再比如,你讀到一本書,做了一些筆記,AI 會自動告訴你:這個知識點跟你之前做過的這幾份筆記有內(nèi)在的關(guān)聯(lián)性,也許能碰撞出一些火花,然后幫你把它們整合起來,呈現(xiàn)給你,方便你去思考加工。

      又或者,你遇到一個問題,需要做出決策,詢問 AI 的建議。AI 會告訴你:根據(jù)你之前相似的經(jīng)歷,以及你的思考、行動和結(jié)果,每個選擇對你的適配度是百分之多少,可能帶來什么后果,等等。

      當(dāng)然,要達(dá)到這種效果,目前的 AI 還有比較遙遠(yuǎn)的距離,還有信息安全和隱私問題亟待解決。但我相信,這會是在不久的將來,AI 真正變得成熟之后,每個人能夠享受到的愿景。

      那么,要想讓 AI 成為你的內(nèi)腦,除了期待它進(jìn)一步發(fā)展之外,我們還需要做些什么呢?

      顯然,AI 也難為無米之炊:要讓 AI 能夠分析你,你必須有足夠的資料讓它分析。

      因此,要想跟上未來時代 AI 的發(fā)展,不妨先從「記錄」這件小事開始。

      你記錄下來的數(shù)據(jù)和信息越多,AI 能夠?qū)δ氵M(jìn)行的分析也就越全面、越有效。

      所以,我非常推薦大家日常養(yǎng)成隨時記錄的習(xí)慣,包括做筆記、記錄想法、寫日記、整理工作日志、項目復(fù)盤……這不僅僅能夠為自己留下更多的回憶,也是在不斷地積累自己的「信息資產(chǎn)」。

      或許在未來,這些信息資產(chǎn),就會成為你獨特的競爭優(yōu)勢,借助 AI 這個「放大器」,將你的技能、經(jīng)驗和思維放大,產(chǎn)生更多的效益和成果。

      如果你還沒有建立記錄的習(xí)慣,不妨參考下面這些建議和方法,把自己的信息資產(chǎn)積累起來。

      首先分享一個很重要的點:多凝聚自己的見解。

      許多人做筆記的習(xí)慣,可能就是把看到的文章和資料儲存起來,一股腦放進(jìn)自己的筆記軟件里,待需要的時候去搜索查詢。

      這個做法在以前可能有用,但在將來,用處會越來越小。

      為什么呢?很簡單,因為這正是 AI 的強(qiáng)項。AI 能夠接觸到互聯(lián)網(wǎng)上大量的信息,并且隨著發(fā)展,許多內(nèi)容源在未來一定會接入 AI,只要提供 API,AI 就能鏈接到對應(yīng)內(nèi)容,直接進(jìn)行 RAG 和檢索,比我們自己去儲存和檢索會高效得多。

      所以,更有價值的筆記是什么呢?是對獲取到的信息進(jìn)行咀嚼、消化和加工,形成屬于我們自己的觀點、思考和知識體系。

      用 INKP 的體系來說,就是盡量多積累和完善 K,而不是追求收集 N。

      這兩者的區(qū)別是什么呢?簡單來說,N 是我們收集起來的資料,而 K 是對這些資料進(jìn)行加工處理之后,所凝聚形成的「自己的見解」。

      打個比方:你可能會從許多書籍和課程里學(xué)到各種各樣的知識管理的方法,它們都是 N,是「外在的信息」;但當(dāng)你把它們讀懂、學(xué)會了,并結(jié)合自己的實際情況和需求,把不同的方法、技巧和步驟融合到自己的流程里,形成一套屬于自己的做法,那么它就是你「自己的見解」。

      再比如,關(guān)于一個有爭議的主題,你可能會看到許許多多不同的觀點、論據(jù)、說法……它們可能來自不同的角度,有自己的立場,也可能有所偏頗;而一旦你把它們整合起來,按照自己的理解和思路去篩選信息、對比吸收,最終自己得出一個觀點,這就是你自己的見解。

      這套你自己的見解,來自于許多不同的「外在的信息」,但又不完全一樣,而是融入了你自己的思考、實踐和經(jīng)驗,帶有濃厚的你的個人風(fēng)格和色彩,是獨屬于你個人的東西。

      單單只是積累「外在的信息」的話,AI 只能給你提供通用的內(nèi)容,無法做到個性化。只有給 AI 輸入「自己的見解」,AI 才能真正了解你,給出更貼合你需求和實際情況的幫助。

      那么,你就可以在「自己的見解」的基礎(chǔ)上,利用 AI 來進(jìn)行主題學(xué)習(xí),查漏補(bǔ)缺。就像一棵樹,從主干出發(fā),不斷向外延伸枝葉,去觸及更多的領(lǐng)域和可能性。

      如何凝聚「自己的見解」呢?一個最簡單的方法,就是寫幾百到一兩千字的小短文。

      比如,你對一個問題感興趣,想把它弄明白。那么,就可以利用每天的業(yè)余時間,查閱資料、精讀內(nèi)容、涂畫勾勒,記錄下重要的、有價值的信息。

      然后,找一個時間,把你得到的這些信息整合起來,形成一個對這個問題的初步回答,把它寫下來。

      這篇短文不是寫給別人看的,所以不用考慮可讀性和吸引力,而是要考慮能盡量高效、清晰地用自己的話,把自己對這個問題的看法和理解寫清楚,形成一個完整的觀點。

      并且,這篇文章不是寫完就算了,而是先放在那邊,一旦你后面接觸到了更新的知識,或者發(fā)現(xiàn)里面的內(nèi)容錯誤或過時,都可以不斷對其進(jìn)行修改和增刪,讓它能夠更全面地反映你的思考和看法。

      那么,這篇短文(以及你搜集到的資料和做下的記錄)結(jié)合在一起,就形成了一個 K,它就代表了你對于這個問題的「自己的見解」。

      等你積累了許多這樣的 K,它們就構(gòu)成了你對方方面面事物的看法,也就是你的知識體系。

      在它們的基礎(chǔ)上,你再利用 AI 去學(xué)習(xí)、探索,就會發(fā)現(xiàn):你不再會面對大量的內(nèi)容而不知所措,而是能夠清晰地判斷:哪些是可靠的,哪些是不可靠的;哪些是我需要的,哪些是我不需要的;哪些能夠跟我已有的知識聯(lián)系起來,幫助我形成更有效的結(jié)論和方法……

      換言之,你已經(jīng)對這些信息預(yù)先做了一次加工處理,那么當(dāng)你去篩選海量的信息時,就更容易做到心里有數(shù)。

      這才是有價值的信息資產(chǎn),它們塑造了你的品味、理念和思維。既讓 AI 能更好地了解你,也能讓你更好地使用 AI。

      除此之外,下面這些內(nèi)容,也是你可以考慮去記錄和積累的信息資產(chǎn)。

      1. 日常備忘錄

      每一天的日常生活和工作中,我們都會接觸到大量的信息,產(chǎn)生大量的想法,其中不少是可以為我們以后的生活和工作提供幫助的。但如果單單只是依靠大腦去記憶,那會相當(dāng)不現(xiàn)實,很可能會讓大量有價值的信息溜走。

      所以,不妨專門開一頁筆記,命名「備忘錄」,把它放在最容易接觸到的地方。無論你在做什么,只要覺得「這件事值得記下來」,就立刻用一句話或幾個關(guān)鍵詞,把它記下來。

      主要可以包含這幾類信息:

      • 腦海中突然閃過和涌起的念頭、想法、靈感;

      • 一些需要記下來以備將來查詢的信息和細(xì)節(jié);

      • 任何你感興趣,可能會進(jìn)一步研究的關(guān)鍵詞。

      隨著日積月累,這頁備忘錄可能會非常長,可能會到幾萬字、幾十萬字。我一般是需要的時候直接搜索。但隨著 AI 的發(fā)展,這已經(jīng)不再是問題了。相反,它的信息越多,能夠為你提供的幫助就越大。

      2. 決策的過程

      我們在生活中,一定會面臨大大小小的諸多決策。每當(dāng)做出選擇時,我們也會經(jīng)歷一系列的對比、權(quán)衡、判斷的過程,希望得到更好的結(jié)果。

      但很少有人意識到:這個思考和決策的過程,其實也是一種很有用的信息資產(chǎn)。

      一方面,我們的風(fēng)格和偏好是基本穩(wěn)定的。將決策的過程記錄、外化出來,有利于我們更好地了解自己,知道自己在決策時會更關(guān)注什么,同樣也更有利于 AI 了解我們,知道如何適配我們的風(fēng)格。

      另一方面,把決策的過程和結(jié)果放在一起對比,有利于從更長的視野去看待我們的決策,相當(dāng)于對它做了一個復(fù)盤,掃清自己的盲區(qū)。

      你可能會發(fā)現(xiàn):原來有些我關(guān)注的點,其實沒那么重要;有些我擔(dān)憂的想法,原來只是杞人憂天;而有些我完全沒想到的地方,原來才是影響結(jié)果的關(guān)鍵……

      這些,都可以作為給 AI 的輸入,讓它更好地理解我們的需求和情境,為我們新的決策提供建議。

      3. 評價和態(tài)度

      我有一個多年的習(xí)慣:對自己讀過的每一本書(包括小說),看過的每一部電影,做一個簡單的頁面,打一個評分,以及簡要地寫上我的評價,認(rèn)為它好在哪里、不好在哪里。

      在還沒有 AI 的時候,這個做法對我?guī)椭艽蟆K梢宰屛依砬宄约旱膶徝篮推茫涗浵挛以诋?dāng)時那一刻所關(guān)注的東西。同時,也可以讓我看到自己思維模式和關(guān)注點的轉(zhuǎn)變,比如選擇什么樣的內(nèi)容來看,重視哪些方面的因素,如何理解它們的價值,等等。

      它相當(dāng)于一份人生檔案,把你每個不同階段的人生串聯(lián)了起來,讓你感受到「我的生命是連續(xù)的」,用過去充盈的回憶,為現(xiàn)在提供力量。

      而等 AI 成熟了,它就能發(fā)揮出更大的作用。因為,它相當(dāng)于人為給 AI 輸入了一個個性化的算法偏好,人為調(diào)整了每一個參數(shù)的權(quán)重。

      那么,像我在前文提到的,讓 AI 真正為你量身定造,推薦符合你口味的電影、書籍、音樂……也許就不再是美好的期待,而能真正落地實現(xiàn)。

      —— 閑聊時刻 ——

      當(dāng)然,要想實現(xiàn)文章里講到的「內(nèi)腦」,目前的 AI 還力有未逮。可能需要再發(fā)生一次技術(shù)突破。

      并且,還有許多問題需要解決。比如:

      信息安全和隱私問題:如何確保當(dāng) AI 調(diào)用線上大模型或聯(lián)網(wǎng)時,不會將你的信息上傳出去。

      本地算力問題:如果使用本地大模型,如何將所需的算力降低到讓普通用戶也能使用。

      內(nèi)容墻問題:許多有價值內(nèi)容可能分散在不同的地方,存在技術(shù)上的障壁,如何讓 AI 能夠合規(guī)地接觸到它們。

      以及 AI 進(jìn)行內(nèi)容分析和輸出的合規(guī)問題、跟用戶溝通的倫理問題……這些,都有待進(jìn)一步規(guī)范。

      但無論如何,我們總是可以為未來做一些準(zhǔn)備,期待一切會更好。

      你好,我是李睿秋L(fēng)achel

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      每周四晚上 21:30 原創(chuàng)推送

      用心理學(xué)和神經(jīng)科學(xué)

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      THE END

      - 晚 安 -

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