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內容審視：人工智能的內容一個實用方法

把人造物視作工具，把人視作目的審視實用，這樣可以避免自我異化，人工避免成為服務于工具的內容手段，這也是審視實用我對人工智能威脅論的一個回答。

尋幽4 天前本文系用戶投稿，不代表機核網(wǎng)觀點?? 未經(jīng)作者授權 禁止轉載自從大語言模型面世以來，內容人工智能的審視實用知名度和影響力與日俱增。對科技敏感的人工人們一方面在提高它的性能表現(xiàn)，另一方面在擴展它的內容應用場景。我是審視實用在2025年的Deepseek發(fā)布之后才開始頻繁使用人工智能模型，相比那些「早鳥」，人工我并沒有跟著一起做前期探索，內容而是審視實用等到其覆蓋范圍更廣的時候才加入潮流。從年初到現(xiàn)在，人工我對人工智能模型的使用逐漸變得重度。今年一月份，Deepseek官方App正式上線，我的使用時長不到1小時，當時只是學習和嘗試。今年八月份，我的單月使用時長超過32小時。九月和十月的累計時長有所下降，但仍然超過20小時。在累計的上百小時使用中，時間主要用在閱讀海量的生成內容，提問本身的用時占比很小。相比許多其他信息來源，人工智能模型生成的文本內容的信息密度更高，我曾經(jīng)嘗試像讀通稿那樣迅速瀏覽，但很快發(fā)現(xiàn)有必要慢下來認真理解，否則既會錯過有啟發(fā)價值的內容又會影響追問的質量。目前，我主要用大語言模型做兩件事情：知識點簡介和文本內容審視。其中文本內容審視的占比大約是六成，知識點簡介的占比大約三成，剩下的是其他邊緣需求，比如分析體檢結果和模擬對談。這篇文章，我將具體聊聊如何用大語言模型做內容審視。經(jīng)過嘗試，我形成了一套相對固定的提問流程來獲得比較全面的分析，適用于各種文本內容。第一步是提供原文，可以是全文粘貼也可以提供超鏈接（單次提問支持訪問幾十個超鏈接的內容，上限可能是50個，取決于使用哪個應用），并且要求做全文解讀。通過合適的提示詞，可以讓模型專注于重述文本，不增加額外信息。通過重述原文，模型全面審視了所有內容，并且按照它的偏好敘述出來，既便于與自己對原文的理解相對比，又為后續(xù)的文本詮釋做鋪墊。通常來說，回答的解讀與我的解讀相差無幾，并且通讀回答的過程中相當于換個角度看了一遍原文。有的時候，模型會給出自己沒解讀到的細節(jié)，這時可以選擇追問，如果言之有理，那么加深了對原文的理解。第二步是要求做全文賞析。賞析不同于解讀，后者把原文當參考標準，解讀結果盡量遵循文本，而前者把原文當引用材料，論證的是賞析本身的合理性。回答的賞析通常是模型識別出的原文的精妙之處，除了關注內容本身，也需要關注模型從哪些角度論證了原文的精妙。并且，因為賞析是模型的詮釋，所以如果選擇重新生成，回答的賞析會有所不同，可以順便用這種方式反向了解模型的生成偏好，并且避免對「第一份回答」的高估。但是，因為賞析以正面評價為主，所以需要補充負面評價為主的審視，也就是可改進部分。第三步是要求做全文改進。我嘗試過要求做全文批判，回答的內容也會帶有改進方案，兩種提問方式獲得的結果相差不大，都是既指出不足之處又提供改良建議和示例。根據(jù)經(jīng)驗，提出的改良建議通常是讓原文更像人工智能生成的內容，也就是變得更加「四平八穩(wěn)」，比如平衡推理和舉例，比如平衡邏輯性和文學性。第四步是要求挖掘前提假設。這個提問的回答存在巨大不確定性，如果選擇重新生成，可能出現(xiàn)完全不同的回答，并且「深度思考」的過程本身也有參考價值，因為在最終選取某個假設作為回答主題之前，模型會評估若干候選主題，而這些候選主題可能都出乎我的意料。回答的推論會以原文為論據(jù)，嘗試論證模型選擇的某個理念，雖然理念的選擇有時顯得離譜，但可以學到可以如何構建論證鏈條。挖掘原文的前提假設是推論作者畫像的一部分，所以下一個提問就是全面反推作者的價值觀和偏好。第五步是要求反推作者畫像。為了實現(xiàn)目標，模型不得不在原文的字里行間拼湊出一些價值觀偏好，并且構建出一個僅依賴原文的作者的思維模型。如果對同一作者的眾多作品都做此分析，得出的畫像就會更接近作者本人，如果我們假設作者的創(chuàng)作是真誠的，或者假設作者在創(chuàng)作時會不由自主的表露出自身的價值偏好。同樣的，不僅可以了解到作者可能的價值觀，而且可以學到如何從文本反推作者。第六步是要求仿寫相似話題。在完成上述提問后，人工智能模型已經(jīng)可以通過上下文給出符合語境的生成內容，因此可以通過仿寫請求來檢驗。如果原文是關于社會公平的論述，那么可以要求仿寫關于社會自由的論述，或者要求仿寫個體公平的論述。這種控制變量的方法可以檢驗原文的泛用性，尤其是其中的邏輯鏈條和上下文結構。經(jīng)過這些提問后，我對一篇內容的審視基本完成，審視的內容包括他人的文章和自己的文章。以他人文章為素材，可以借助當前最有效用的工具理解這些內容，既可以作為親自理解的預備，也可以作為親自理解的補充。以自己文章為素材，可以獲得來自人工智能模型的旁觀者視角，并且因為我有“ground truth”，對生成的回答有更準確的評估，甚至有時會讓我質疑對自己的認知。雖然人工智能在朝著多模態(tài)方向發(fā)展，但我主要使用的還是它「掀起波瀾」的文本生成功能。如果后續(xù)的多模態(tài)發(fā)展產生其他實用之處，可以隨時去嘗試。如果認可當前人工智能的發(fā)展，意味著認可語言作為認識世界的重要基礎，在與模型對話的過程中，人們不僅獲得高質量回答，還學到理性思考的模式。如果不認可當前的趨勢，也需要對這些發(fā)展保持追蹤，不論是尋找漏洞還是收集案例，這是基于貝葉斯理論的決策方法。大語言模型已經(jīng)問世三年左右，許多人都在充滿熱情的發(fā)掘其潛力，本文介紹的文本審視方法并不新穎，甚至已經(jīng)略顯過時，更多是我的日常使用總結。不論人工智能強大與否，它都是一系列有用的工具，人們根據(jù)自身的實際需要來使用工具，而非比較誰更快更會使用工具。把人造物視作工具，把人視作目的，這樣可以避免自我異化，避免成為服務于工具的手段，這也是我對人工智能威脅論的一個回答。