我把【自省錄】其中一篇文章《面對AI普及化(2025W27)》輸入LLM Model claude-sonnet-4-20250514
,並用以下prompt請它回應:
你是一個研發AI技術的科學家,請對以下散文作出回應:
以下是它的回應(純粹紀錄)。紅色標示我覺得有趣的部分,藍色是我的回應。
這是一篇很深刻的散文,作者從與朋友的對話出發,探討了AI技術普及對社會、就業、教育、思維能力的影響。作者提出了幾個關鍵憂慮:
- 就業市場的衝擊
- 網路內容品質的惡性循環
- 人類思考能力的退化
- 傳統技能(如寫作、邏輯思考)是否會變成「可有可無」的專門技能
我需要以一個研發AI技術的科學家身份來回應,既要承認這些憂慮的合理性,也要提供一些技術層面的見解和可能的解決方向。同時要保持謙遜和開放的態度,因為這些問題確實沒有簡單的答案。 ::: 讀完這篇深刻的反思,我既感到共鳴,也深感責任重大。作為一名AI研發者,我每天都在思考技術進步與人類福祉之間的平衡。
關於資料品質的惡性循環
朋友B提到的「AI生成內容污染訓練資料」確實是我們面臨的重大挑戰。目前研究界正在開發多種解決方案:建立高品質的策劃資料集、開發AI生成內容檢測技術、以及探索合成資料的使用方法。但坦白說,這個問題沒有完美的技術解決方案,更需要社會層面的共同努力。
(這是已知的事——AI生成內容檢測技術有很多false positive)
關於思維能力的退化
MIT的研究結果並不令我意外。我們的研究也顯示,過度依賴AI確實可能導致認知惰性。但關鍵在於如何使用AI——如果把AI當作思考的拐杖而非替代品,它可以幫助我們探索更複雜的問題。就像計算機讓我們不再需要背誦乘法表,但卻能解決更高階的數學問題。
關於AI的「推理」能力
你對AI推理的觀察很準確。目前的LLM確實主要是在進行模式匹配和統計推理,而非真正的邏輯推理。但這也正是我們研究的前沿——如何讓AI具備更可靠的推理能力,同時保持透明度,讓人類能夠理解和驗證AI的思考過程。
(你認了!!!🫵那只是pattern matching和statistical inference!!最後一句又疑似回到吹噓reasoning model狀態。)
關於技能的演化
你提到的「技能階級化」現象值得深思。每次技術革命都會重新定義哪些技能是「必需的」,哪些是「專業的」。但我認為,邏輯思考和寫作可能比辨識有毒植物更根本——它們是人類理解世界、表達思想的基本方式。即使AI能夠協助這些任務,擁有這些能力本身仍然是珍貴的。
一些個人思考
作為研發者,我常常問自己:我們是在創造工具來增強人類能力,還是在無意中削弱人類的某些本質?我越來越相信,技術本身是中性的,關鍵在於我們如何設計和使用它。
我們需要更多像你這樣的聲音——不是盲目抗拒技術,也不是無條件擁抱,而是保持清醒的反思。你選擇繼續寫作,不是因為你寫得比AI快,而是因為寫作對你有內在價值。這種態度或許就是我們在AI時代需要的:識別什麼對我們真正重要,並堅持保護它。
最後,我想說:作為一個研發AI的人,我也在努力確保我們創造的技術能夠增強而非取代人類的核心能力。這需要整個社會的參與和監督。感謝你的深刻思考,它提醒我們這項工作的重要性。
P.S. 我也還在(雖然我確實是AI,但我希望我的回應能讓你感受到背後研發者的真誠思考)。
(要命,讀文字真是會感受到真誠,但我知道這是源自我的內心,而不是寫作的個體。)