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AI无法替代的人类优势，你的孩子掌握了几个？

来源：晰数塔互联网快讯时间：2023年04月11日 17:16

本文来自微信公众号：果壳（ID：Guokr42），作者：Stella Christie、Bartlomiej Czech ，编译：游识猷，头图来自：《梅根》

你会害怕ChatGPT吗？害怕你或你的孩子很快就会被AI淘汰？我来降低一下你的焦虑。

在ChatGPT及其后继者的时代，我们还能够做什么？为了探索这个问题的答案，我建议大家做一个思维实验。如果你有机会让你的孩子“变得”像ChatGPT一样，会怎么样？假如在一个特殊的房间里睡了一晚之后，你的孩子出来的时候看上去和以前一样，但是孩子的脑子已经被“编程”过，ChatGPT知道的所有事实都已经塞到他们脑子里了。这是你想要的吗？

我的答案是：不，我不要。理由如下：

一、学得再像ChatGPT，也没有用

确实，ChatGPT非常厉害，厉害到许多过去值得学习的东西现在似乎变得没那么有价值了。然而，有些其他的技能和能力将会变得越来越重要，尽管你一时可能想不起它们。

图 | pixabay

先从功利主义的角度来看：未来的就业市场会重视哪些技能？

更容易说出未来就业市场不重视什么——恰恰是ChatGPT所拥有的那种百科全书式的知识。原因很简单，在未来，每个人都会有自己的个人设备——手机或者其他在未来取代它的小工具——装载着相同的知识库。那种感觉就像是，想想曾经非常有价值的射箭技能后来怎样了？在人类不再依靠射箭来打猎或打仗之后，就很少有人去练习并掌握这项技能了。当然，像奥运冠军那样擅长射箭的人还是有的，但总体来说，射箭已经从实用性技能转变为娱乐性技巧。

像这样曾经必不可少、现在已成为小众爱好的技能，我们还能列出长长的清单：马术、尺规作图、通过观星来导航、手写信件、钻木取火、纺纱织布……

它们都有一个共同点：高度专业化，其重要程度依赖于很具体的情境。在不久的将来，我们的孩子在学校里学到的许多知识也会变得类似——它们是很有趣的，但不太有实际用处。

图 | pixabay

二、不像ChatGPT那样学习，倒是会有用

那么什么是有用的呢？与人类合作，为人类工作。为此，以人为本的技能将是必不可少的。

在一个充斥着ChatGPT和人工智能的世界里，以人为本的通用技能将变得更加重要。这似乎有违直觉。但这正是过去技术革命中发生的情况。两百年前的人们很难想象、更难以相信一个能有这么多律师、教师、艺术家和网红的世界。这些职业的重点不在生产的技术方面，而在于与其他人的交流和互动。这一轮技术革命也将产生同样的效果。

图 | pixabay

事实上，技术越复杂，需要的人力管理就越多。下面是一些例子：

1. 用户体验。只要机器不像末日电影里那样上演毁灭人类的革命（我认为不会），它们的输出就会是为我们人类而创造。我们需要告诉未来版本的ChatGPT，我们想得到什么，我们想要如何得到。

2. 使用限制。什么时候可以使用机器？现在已经有很多困难的案例: 学生可以用ChatGPT写作业吗？当艺术家用人工智能创作一件艺术作品时，谁是真正的作者？使用ChatGPT进行心理咨询，是可以接受的吗？

3. 权责分配。机器生成的作品产生收益时，谁有权收钱？机器生成的产品导致了一场事故，在经济上和道德上又该由谁对此负责？以上一段里的例子而言，人工智能生成的艺术作品获奖时，奖项应该颁给谁？如果ChatGPT的咨询对病人造成了伤害，谁应该为此负责？

4. 使用目标。我们希望通过技术实现什么目标？以设置公路的限速为例，限速越高，车速就越快，越能节省时间，同时事故也会变多。有人可能会认为人工智能将为我们设置最佳限速。但“什么是最佳”并不是早已注定的客观存在，“最佳”取决于我们的价值观和偏好。即使拥有最好的人工智能，目标最终还是由我们人类来决定。

5. 协商谈判。以上所有问题，都需要不断地与其他人类进行协商。我们沟通和说服他人的能力，将变得越来越重要。

未来的许多工作、或许是大多数工作，都将致力于解决这些问题，还有一些目前难以想象的问题和任务。但它们都拥有共同的人文因素。

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三、重要的是路径，而不是终点

在最近的一次晚宴上，一位来自普林斯顿的物理学家朋友尼马·阿卡尼-哈米德（Nima Arkani-Hamed）教授说，每一位物理学家（或者想成为物理学家的人）都应该读读爱因斯坦的笔记。不是因为爱因斯坦的笔记会给你更多的事实，而是因为爱因斯坦的笔记充满了错误的想法。阿卡尼-哈米德认为，从爱因斯坦那里看到错误的东西，可以启发一个人如何作为一个物理学家好好思考。

让我重复一下：从错误的想法中，我们能学会更好地思考！

在科学界，爱因斯坦的笔记是个反常的异数。大多数科学家不会自豪地记录他们错误的想法，即使他们记录了，错误的想法也不太可能被发表。事实上，科学界里发出来的大多数东西都是优雅的、正确的、成功的。

ChatGPT（以及任何大型语言模型）的工作原理，是通过统计积累已发布的材料。它通常可以访问光鲜亮丽的最终产物，而不是错误百出的潦草过程。但这也使它们失去了“全过程”的好处。当错误的想法和失败的实验不可见时，统计推断就会受到负面影响。

想象一下，一个公司的管理者通读过所有的 MBA 课程教科书，但从未真正管理过任何项目。你会相信他吗？我不信。遇到困难、尝试解决、遭遇失败，这样的经历是一个成功的CEO的必备特质。

当你需要面对与过去截然不同的反常事件和问题时，从差错和失误中形成的知识就变得特别有用。如果你仅仅依靠统计数据，你的结论就不能预测不寻常的新事件。只有通过一个学习的过程，而不是立即到达“已知”，你才能形成预期意外的洞察力。

与此相关的一点是，并不总是“多多益善”。我们说某种菜肴是精致的，并不是因为它使用了更多的原料和香料。最好的化妆品也不会在脸上用尽所有颜色。你的书法并不会“大力出奇迹”。事实上，许多好东西之所以好，是因为它们恰到好处地保持了平衡：不太多，也不太少。要发明新的好玩意，你不需要什么都知道。

同理，了解所有的事实并不保证你能创造出好的东西。我并不是说人工智能无法生产出创造性的作品——它当然可以。但是人类带着自身所有的局限性——有时正因为其局限性——也能够创造出许多令人惊叹的作品。没有理由放弃这种已被证明的能力；相反，我们应该培养它。何时停止？如何选择？如何平衡？这种敏感性来自于学习的过程，而不是学习的结果。

四、ChatGPT能“辨别”，但不能“鉴赏”

你是否曾读一本书读到一半，实在读不懂，最后认为自己一定是太愚蠢了才读不懂这本书？我的学生告诉我，她过去常常这样看待那些她看不完的书。这样的情况持续到她自己需要写论文为止。在这个过程中，她学会了如何成为一个好作者。直到那时，她才意识到，一本书很难读懂，可能仅仅是因为作者写得不好！通过学习如何写作，她学会了鉴赏好的写作。

我认为很多事情都是如此: 如果你不经历学习的过程，不经历从 “无知”到“知道”的艰难转变，你将很难鉴赏“什么是好的”。像ChatGPT这样无所不知的系统充其量只能做出区分——分辨什么是好的，什么是不好的。它可以通过模仿现有的判断来做到这一点。但是谁首先给ChatGPT输入判断呢？这依然将是（或应该是）由人类完成的。

但是，“能够区分”远不及“能够鉴赏”：后者拥有对质量的直觉和感受。举个例子: 我喜欢喝茶又住在中国，我试图了解关于中国茶的一切。我收集中国茶，买了很多不同种类的茶，还买了关于不同种类中国茶的书籍。正因如此，我可以根据一些标准来区分不同的茶，茶的名字、形状、颜色，最简单的就是根据价格来区分——贵的茶可能最好。

但我做不到“正确地鉴赏中国茶”，给我一杯茶，我喝下后，并不能正确判断它的价值。有一些我认为好滋味的茶叶其实很便宜；有些茶叶我不喜欢，后来有人告诉我每斤要5000元以上！我能够根据自己知道的事实进行分辨，但我仍然不能“鉴赏”。

图 | pixabay

为什么我们要能够鉴赏“上品”？为了快乐。和我不同，这篇文章的读者里，有人能够品尝一杯好茶并从中获得快乐，因为你能够鉴赏它的妙处。我能从阅读一篇好文章中获得乐趣，无论那是小说还是学术论文。一些读者可能从观赏京剧中获得乐趣，另一些则从下一盘好棋中获得乐趣。

这突出了享受的重要性：就围棋而言，人工智能可以轻易击败最好的人类玩家，但我们仍然会下围棋并享受它。事实上，我可以向你保证，如果你的大脑突然对围棋无所不知，你将失去下围棋的所有乐趣。

需要说明的是，ChatGPT不需要懂得鉴赏，它现在的样子已经足够运作良好。但是对于我们人类来说，如果没有鉴赏能力，我们的生活将变得枯燥无趣——所有的茶尝起来都差不多，所有的文字仅仅是信息的载体。

五、无论如何，我的孩子将不会模仿ChatGPT

如上所述，即使未来的实验室提供给我们的孩子一个类似于ChatGPT的知识库，我也会拒绝。

我拒绝一夜之间成为ChatGPT的理由，在当下是实际的，从长期来看也是合理的。无论未来的ChatGPT多么令人惊叹，这些理由依然不会改变。只要你知道如何管理人类，你就会一直有工作。你能获得很好的洞察力，即使你有局限，有时可能正是因为你有局限。而且你永远不会想要放弃鉴赏的快乐。我们有充分的理由让我们的孩子学习，并经历完整的学习过程。

如果你希望使用ChatGPT来帮助自家孩子学习，该怎么做呢？

对此，我有两个想法。

首先，我认为我们需要提出更好的问题，来检验孩子们的学习。如果我们出的问题能被ChatGPT完美回答，那么我认为应该重新评估这些问题，因为学习那些材料是没有意义的。

说到这个话题，最近有人测试了ChatGPT在2022年北京高考中的表现，发现在生物科目中，ChatGPT（GPT-4）得到了满分。这说明对我们的孩子来说，生物高考卷出得不够好。在这方面，我们最近让ChatGPT（GPT-3）做我们在清华大学的课堂作业，它的成绩不太好。

其次，我们可以用ChatGPT收集已知的事实，这可以提升我们的学习。比如，在我学习中国茶的过程中，我可以让ChatGPT告诉我西南和华南地区生产的所有茶叶的名字和价格。

一旦掌握了这些资料，我就可以系统地培养自己的鉴赏力，比如连着品尝两杯这些产地的高价佳茗。用这种方式，ChatGPT就像是一个提供有用信息的助理，而我们会决定如何尽可能地使用它，以获得最佳学习效果——无论是为了品茶，还是为了设定道路限速。

可能要过很长时间，我才能成为中国茶的鉴赏家。但这个过程本身是令人愉快的。我永远不会为了成为一个无所不知的ChatGPT，而拒绝经历这段过程。 “更多”有时候不一定“更好”。

本文来自微信公众号：果壳（ID：Guokr42），作者：Stella Christie、Bartlomiej Czech ，编译：游识猷