我最反主流的人工智能观点

我创建全新AI培训项目的主要动机之一，是看到网络上泛滥令人震惊的炒作、错误信息和彻头彻尾的谎言。

我理解——社交媒体激励的是谁能提出最具争议的观点、最热门的噱头，或是算法当天决定推广的任何分散注意力的新奇事物。

但我经历的时间足够长，见证过几次重大技术浪潮，观察到人们往往如何应对，以及那些导致他们未能充分利用新能力的可预见陷阱。

以下是我的逆向观点，与你在网上可能听到的主流说法背道而驰。如果它们引起你的共鸣，或者你至少愿意考虑它们，那么我可能就是值得你学习的人。

1. 有效使用AI真的很难

难以置信的是，社交媒体上的每个AI教程都声称“这太简单了”或“这只需5分钟”。我泡杯咖啡都不止5分钟！

现实是，将AI作为实用工具来采用，是人类有史以来面临的最大挑战之一，无论是集体还是个人层面。它要求我们在存在的每个层面都发生巨大变革——不仅仅是习惯和工具，还有概念和心智模型、战略和世界观，甚至身份和信念。

AI是一种本体论冲击，颠覆了认知、存在、思考、学习的根本基础。它需要的精细度、设置和维护远超社交媒体影响者所暗示的。这正是你在这里的原因，对吧？

我知道这不是令人振奋的消息，但理解这一点至关重要，这样你才能为艰巨的挑战做好准备。这样当它并非轻而易举时，你不会自责。这样你能留出足够的时间、精力和资源进行必要投入，并克服最初的障碍。

2. 笔记的价值比以往任何时候都高

现在有一种普遍观点认为笔记已经过时或无关紧要了。认为你可以让AI机器人在会议中做笔记、总结书籍、替你观看视频、提炼你在工作中学到的经验教训等等。

这种观点大错特错，而且危害极大。AI缺乏辨别力——它能记录和总结，但无法判断哪些要点重要，哪些解读与你的观点一致，哪种视角能让你豁然开朗，哪个想法令人意外。

而这正是笔记的核心所在。

机械性的记录从来都是价值最低的部分，这部分现在可以自动化了。但如果说有什么变化，那就是我们能够也应该把释放出来的注意力集中在更高价值的信息上，我称之为“阿尔法”。

3. 智能体在编程之外并不实用

我认为人们对自主性和自动化的强调过头了。智能体能够长时间独立工作的想法才刚刚在软件开发领域开始实现，但在这个狭窄领域之外，它往往行不通。

AI真正擅长的是支持、增强和放大人类的创造力和决策能力。我的意思是：为某个行动方案提供证据支持，整理数据以帮助形成解读，将信息从一种格式转换为另一种格式，更全面且并行地探索可能的路径。

我看到很多人投入大量时间和精力去构建复杂的系统，只为完成待办清单上的简单事项，比如填写表格或发送邮件。但这些投入根本没有回报。

回报来自于将AI的杠杆作用应用于你作为人类已经知道如何创造的价值，并做得更好、更快。

4. 真正的边界在于内在修炼

网络上流传着另一种微妙却普遍的观念，即人类发展的传统方面已不再重要。

我们被告知，无需深入学习某个主题——只需交给AI处理即可。无需培养沟通技巧——只需让AI以你的口吻起草信息。无需理解他人的思维与视角——反正人类已不重要，很快将被全面取代。

个人成长与自我认知向来艰难，如今我们却被灌输一种谎言，以为可以跳过这一过程。这与事实相去甚远。一旦有人信以为真，试图忽视内心世界，必将导致无尽的痛苦、创伤，以及人类潜能的巨大浪费。

你的自我意识、情绪流动性和神经系统调节能力，将比任何工具或提示词更能决定你在AI时代的成功程度。

5. 你拥有充足的时间

AI行业最深层的假设之一是时间线紧迫——近乎普遍地确信奇点即将来临，人类社会即将彻底变革。

我阅读大量历史，发现这种观点在数个世纪中屡见不鲜。14世纪的黑死病时期、20世纪80年代的冷战、1999年的千年虫危机、2012年的玛雅历法预言，皆是如此。

这类末日思维往往并非集中在最糟糕的事件上，而是围绕最令人困惑的事件出现。它具有一定的心理功能——若世界即将终结，你无法掌控自身处境便不再是个人失败，而成了宇宙的必然。

对社会或经济的真正冲击极不均衡，对不同人群和行业的影响千差万别，有些甚至毫无影响。而且这些冲击缓慢，往往需要数十年乃至数百年才能完全显现。

你现在最不该做的就是惊慌失措，因为恐慌往往会扼杀学习和探索，转而只顾短期生存。人工智能对社会的影响需要数十年才能全面显现。这是一场持久战，它要求你更加深思熟虑、更加专注当下，而非相反。

6. 对每一波新浪潮，晚一步反而更好

我在科技领域摸爬滚打了13年，发现不急于成为每波科技浪潮最前沿的早期采用者，其实好处多多。

买iPhone，等到第4代或第5代再入手，远比买第一代要明智。最早几代的电动车确实糟糕，如今却已超越燃油车。智能家居技术发展了20年，至今仍未成熟。

每一项新技术创新都试图让你相信，你必须立刻放下一切，全身心投入其中。它们需要用户、反馈和资金。但作为早期测试者中的一员，对你从来都没有好处。

相反，我建议你稳坐钓鱼台，等到人工智能的某个方面变得成熟、可靠，且回报率无可争议时，再投入时间去将其纳入你的核心工作流程。

7. 学习仅发生在人与人之间

最后，有一种假设认为我们不再需要人类教师，因为AI可以自行教导我们。

在某些有限的领域确实如此，但涉及最深层次的学习——那些能改变你的学习——我认为它只发生在一个人心向另一个人心的传递中。

当你学习时，你是在搭建一座从他人心智出发的桥梁——他们运作的背景、看待世界的方式、构建问题和思考解决方案的方法——通向自己的心智。双方都必须努力构建这座桥梁，而成功远非必然。

学习伴随着风险与不确定性。你踏上一段英雄之旅，离开熟悉想法的世界，启程前往未知领域的史诗探险。

在他们开创性的论文中，安迪·克拉克和大卫·查尔默斯提出了支撑第二大脑运动的“扩展心智”假说，他们认为心智并不止于颅骨。它延伸至环境之中，包括环境中的人。

当你在对话中思考时，对方作为产生思想的认知系统的一部分在运作，而非处于系统之外的共鸣板。AI也是这个更广泛认知系统的一部分，但更多是作为补充，而非替代。