【紀錄】LLM對《面對AI普及化（2025W27）》的回應

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：

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。）

再試另一個prompt：

你是月刊編輯。請校對並列出以下稿件的所有錯別字和不當用語：

Claude Sonnet回應：

:::thinking 我需要仔細檢查這篇文章的錯別字和不當用語。讓我逐段檢查：

其他需要注意的：

錯別字：

不當用語/格式問題：

其他建議：