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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。
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