智力被碾壓我們還能學什么？

秦建軍

誤區11AI只不過是做一些移花接木的雕蟲小技

可以生成新知識、新樣本的通用AI已破曉

AI通過計算機的手段來模擬、延伸或增強人類的智能，多數的AI技術很大程度依賴于人類給它的經驗，即有監督的學習。經過專門訓練的AI在執行特定任務時表現出色，比如AlphaGo 已經擊敗人類圍棋冠軍、AI識別物品和人臉的錯誤率要低于人類、AI取代了許多人工勞動等。

不過，以ChatGPT為代表的AI大模型卻另辟蹊徑，通過詞向量、Transformer等技術進行無監督學習和預訓練，生成數據中并不存在的知識和樣本，從而具備了處理通用任務的能力。以文本大模型為例，無論是數理化生還是文史哲法的問題，都可以通過輸入提示語給大模型從而得到答案，通用人工智能已初現曙光。計算機圖靈獎得主、深度學習提出者之一的杰弗里·辛頓在2024年2月的報告中認為，未來20年內有50%的可能性AI會比人類更聰明。

目前，ChatGPT的周活躍用戶已突破1億。這足以證明作為人類腦力加速器的AI大模型并非浪得虛名，它的確能幫我們迅速構思和完成那些需要大量腦力才能完成的內容。舉例來說，據說中國作家倪匡生前能在4天內寫完一本書，奧地利作曲家弗朗茨·舒伯特在短短31年的人生中創作了近1000件歌曲、歌劇等作品。但現在有了AI大模型的協助，在掌握一定的寫作和作曲基本功后，這些可能成為許多普通人就能完成的小目標。

誤區22既然有了AI，我們什么都不用學了，直接“躺平”

AI時代，我們更要重視從生活和親身實踐中學習。

雖然一些AI預訓練的數據來自人類的知識和經驗，但也導致了AI屢犯事實和常識性錯誤，比如搞混人物關系或出生地等信息。還有一些AI可以在仿真環境中強化學習，但仍然是真實世界的簡化模型。實踐經驗是AI難以教會的，比如過分依賴AI給出的提示而很少實踐，恐怕你學不會釣魚和游泳；AI創作的文字再優美，缺少生活體驗和故事背景的加持，也難成千古名篇。

我們還應該注重學習基本功的訓練，養成思維縝密、精益求精的好習慣。

雖然AI可以幫我們寫作文、回答問題、做數學題等，但其生成的內容往往真偽難辨。只有通過嚴格系統的學習和訓練，擁有扎實的知識基礎，培養能夠識別AI常見錯誤的敏銳洞察力，才能避免被AI輕易欺騙和誤導。

想象力、好奇心和批判性思維的培養也很重要。

AI的知識量遠超人類個體。我們善于觀察、思考、想象，不斷拓展認知邊界，能鍛煉出輕松駕馭AI的高階思維能力。

誤區33AI只是個工具，會用就行，沒必要了解太多

持續學習，避免產生新數字鴻溝。

我們不僅要學習不同場景中使用大模型的基本技巧，還要了解典型AI技術背后的基本工作原理和相關知識，避免通用人工智能發展所帶來的新數字鴻溝。比如，到底AI更喜歡怎樣的指令？有研究顯示，給大模型輸入短句效果更佳，講禮貌用語并不會改變生成結果的質量。

學會與人工智能合作，從人機合作、人機共創甚至發展到人機共融。

尤瓦爾·赫拉利在《人類簡史》中認為群體合作是人類能在自然界勝出的重要法寶。AI和人類之間既是競爭關系又是合作關系，但唯有合作才能更好地發揮各自優勢。這就需要人類利用智慧發展符合我們價值觀的AI，共同應對AI帶來的倫理、道德等一系列挑戰。

通用AI還有大量懸而未解的技術難題，有待我們去發現、研究和攻克。因此，在學生時代打下扎實的學習基本功仍然是必要的。

作者單位 北京建筑大學機器人工程系