117. AI时代，文科生何去何从？
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你要能够像 AI 一样去思考问题 AI 一方面的共情人就老在学习人怎么思考但人也在不断共情我们会给他一个对他来说最舒服的一个提示词这样他才会得出我们想要的那个结果人也不断地在参与其中慢慢我觉得就是一个双向靠拢

AI 的想象力是一个概率事件因为它的算法本身是一个概率它可能会改变未来大家创作的模式现在人的创作它是一个精确百分之百附现我脑海中的想象但未来创作它可能是一个百分之八十的概率事件百分之四十是我原来构想的那个作品百分之四十是 AI 跟我的共同劳动需求它是促进技术发展最重要的一个动力技术突然降临的时候我们人类的需求就跟不上了这个需求到底是啥这个需求到底是啥

这个其实就是一个对技术的想象力的问题技术它还是受制于整个社会的文科我们所讨论的那些问题从文科到理科从理科最后还得回到文科因为任何技术的应用它一定是社会性的你像互联网也是最后找到了社交媒体或者短视频这种东西还是基于人的需求现在社会的需求到底是啥

大家好,欢迎收听问题青年,我是杨绍这期播客由国内领先的大模型应用同一 APP 联合策划

通译在大学生需要的 AI 搜索长文本阅读 音视频转写代码生成 PPT 生成等领域助力大学生实现高校学习跨专业探索和创造力的解放问题七年的听众可以在通译 APP 上发送专属暗号大学生如何 AI 即可领取高校生开学大礼包具体情况请参见我们的 show notes 今天我们聊的话题是文科危机越演越烈 AI 是文科生的威胁还是帮手

这本身是两个话题首先所谓的文科危机来源于近日再次被提及的文理之争我发现每隔一段时间就会有类似的争论而争论的开端往往都是有声音在质问文科有什么用另一方面随着 AI 大模型在各领域的广泛应用也有一种声音认为说文科生的饭碗就要被 AI 抢走了

比如说这样在新闻行业会有很多机构媒体采用 AI 编辑或者说 AI 记者而随着视觉大模型的落地和应用也让一些公司裁掉了原画师也加剧了文科生的这种 AI 焦虑

但这两种假设似乎并不成立或者说反映的是社会对于文科的误解也是对 AI 的误解因为我们可以设想一下就以大语言为模型的 AI 一方面它其实可以打破文理科生的技术壁垒的另外一方面 AI 它也能提供一些新的岗位特别是文科生可能更擅长的一些特质

比如说对于聊天室 AI 语料库的筛选就需要情感关怀和人为素养作为基底所以我就很好奇在一个即将到来的人工智能时代文科的有用会体现在哪里呢以及我们该如何从选专业就业到更广泛的知识生产的角度去理解人跟 AI 的关系所以这期节目我就很高兴邀请到了问题青年的老朋友刘海龙老师你一直非常关注 AI 和新闻传播学的交叉领域包括

包括新文学又是所有文科里面争议最大的我就想跟你聊聊这个话题海龙老师要不先跟我们听众们打声招呼吧杨少好然后各位听众好非常高兴又来到问题青年我经常听这个节目这个话题都挺有意思所以很荣幸今天

再来讨论这么一个最近好像大家还说的比较多的一个热门话题然后另外一位嘉宾呢是佩佩她是阿里同意的产品营销专家同时呢她也是北京大学新闻传播系的硕士佩佩来打声招呼好的杨绍好海龙老师好然后各位听众朋友们大家好

这基本上算是我自己的播客首秀吧因为之前从来没有参加过录制基本上都是在线上收听很荣幸我的播客首秀就能跟自己学生时代的偶像海龙老师然后还有这么优秀的杨绍进行搭档我觉得这个组合就还蛮有意思因为就是我是做传媒的然后两位都是新闻学背景同时佩佩又有在一个非常顶级的 AI 公司工作经理所以正好可以来谈这个话题那么我们就从第一个话题就聊起呗所以

虽然我知道海文老师可能也不太想回应但没有办法就是在我印象中可能在过去十年间十五年间每隔一段时间就有人会在聊文理之争而文理之争这开始一定是指向文科无用的然后这时候就会有很多人文学者来回应这事那回应已经也变成一个陈词弹调就啊

无用之大用听完后你也不知道为什么可能近两年的这个所谓文科无用论也好其实这个 trigger 就是张雪峰的那些言论比如他去年说孩子抱着新闻学家打断他腿啊包括今年他说文科都是服务业等等其实我还想看就是说两位怎么来看待这个事情包括就是说他这里面是否折射出一种真实的焦虑

这个问题其实我觉得也是一个大家都讨论的很多的话题就这件事来说我觉得其实确实我不太愿意回应或者回应的价值不大因为我觉得张宇峰还是一个营销手段就是他通过这样的一些惊人之语其实是希望能够更多的人关注他但是回应的人我是觉得有很多包括学术界大家还是很严肃在回应

但是面对回应的时候我们想如果是讨论问题的话他应该是一个有来有往互相摆出自己的观点但是你看学生界一回应的时候或者说他在背后有好多大众在参与最后就变成了一个网报一样的一个事件所以完了之后张学峰他自己说又道歉又不回应了所以我想这个问题可能就变成了一个营销事件我个人我觉得可以来讨论的问题就是说大家其实把这个问题给他简单化了

因为我觉得这个焦虑可能产生在主要是抱志愿的这些家长啊或者学生那个地方他们可能觉得好像就是我的一个志愿的选择可能会影响到我未来的发展方向就业等等这样的一些问题但是我个人觉得专业的选择学校的选择和你最后的就业其实是很不同的两个问题嗯

就这里面我觉得涉及到几个一个就是专业和学校的选择第二个呢就是你的大学期间的学习第三个呢是就业第四个呢是你个人的事业发展最后一个呢是你个人的这种幸福感或者是你个人觉得这个人生过得怎么样我觉得就是大家在讨论问题的时候就是把

后面的几个环节全部都搅和在一起了好像就是选专业就一定和你的就业是挂钩的然后就业挂钩呢就一定和你的那个事业挂钩然后就和你的人生家庭这个发展挂钩所以我觉得这个链条其实就太长了

包括你的专业选择和你在大学里面的个人的发展我觉得这个中间有很多很多的影响因素就专业选择在我看来其实从我观察大学学生的表现来说包括人大算还是不错的大学但是有很多学生进来之后你发现发展的也并不好或者是有些可能专业选择学校选择不是很成功的那最后出来也不错所以这两者之间我觉得因果关系就是在我们社会科学里面说建立因果关系

很难建立因为中间的链条太多影响因素太多另外一个呢就是把这个就业和专业选择联系起来我觉得这两者就更没有必然的联系因为就业在我看来它其实是一个非常偶然的一个选择标准的问题你比如说你去考公务员那公务员他有一套他的选择标准要考什么深论啊考一些那个

像智商问答一样的那如果你去考某一个企业那这个企业它有它的一套标准而且这个标准呢也随时在变化

实际上我们如果说就业的话那意味着说就是你是不是能通过那个考试仅此而已你通过了你就能找个好专业包括公务员也好专业的招考也好它基本上都是公开的所以它跟你的专业出身跟你的学校关系没有那么大尽管这中间可能有一些比如说我只招哪些专业其实选择面很大所以那个就业的选择我觉得就是一个很偶然的一个考试那个标准和你的大学的那个专业选择可以说就是隔太远了

另外就是你如果选择了一个自己不太喜欢的专业进了一个可能自己也不太喜欢的行业那么这个里面我们可以设想就是你事业可能也未必会做得很成功当然也未必幸福是吧所以我是觉得就是因为这个里面把这些事全联系在一起制造了一个虚假的一个联系那么让大家就产生那种焦虑然后这种焦虑呢就会觉得好像高考学校的选择专业的选择就变得无比重要

甚至有的人会觉得说那你高考这个重要那现在还有很多大城市像北京上海这样的中考变得更重要因为中考淘汰率很高高考淘汰率反而低很多人认为可能中考没准更重要是吧那你中考重要小学是不是重要啊幼儿园是不是重要啊对吧

所以我觉得这样的一个逻辑链条本身在我看来就是人生是一个特别漫长的过程就是你用中间的一个节点去决定后面的这些节点我觉得都不是一个特别科学的这么一个判断所以大家的焦虑我觉得可能主要是焦虑在就在那个时候我对大学也好对专业也好不了解这个时候我没法选择然后可能是需要一些信息

那么这样的话就产生了这个市场我个人觉得呢以张宇峰为代表的这种高考志愿填报本身我觉得到无可厚非因为这个在全世界各地都有美国也有他要申请学校也会有一些专门的机构公司来帮他来处理因为确实面对的这个学校专业很多但是呢我觉得不宜过多的去强调这个环节的重要性因为最后决策者还是家长甚至主要还是在学生身上

就这些机构其实只是给你提供一个参考就主人在这里面起核心作用的我觉得还是考证自己

这个专业是不是你喜欢的是不是你擅长的我觉得张宇峰的问题是在于他把喜欢这个位次呢排得比较低把实际功能的排得比较高他的言论我仔细看了一下也被曲解了其实也不是他想表达的我看了一下他的完整表达完整表达就是说如果你是一个比较高分的或者说你的家庭条件又不是特别好你需要去改变家庭环境的那么你必须要去做一个功利性的选择如果你家庭条件很好

那么你就可以去按照自己的喜好去选择我觉得这个判断呢我有一半同意但另一半呢我不同意的就是说如果家庭强健不好是不是就完全没有这种选择自己喜欢专业的权利我觉得这个可能是略有点不公平所以我在某一地方也说我实际上这种方式其实固化了某种我们认为的这样的一个孩子的选择然后也固化了大家对于可能家庭强健不好的这群人他的发展的可能性

对吧最后就他会沿着这条路一直走下去沿着他不喜欢的路走下去对就这种价值序列的排序其实我感觉时代也不一样那佩佩其实你是一个 00 后对吧你也才刚刚毕业然后你也选择了新闻这样的一个专业对其实你可以讲讲对你的价值排序是怎么样后悔不后悔对你怎么还看待这个事情

我觉得其实我就是刚刚海龙老师他说的那个例证就是你选择的专业可能和你未来从事的职业它会有比较大方向的不一样然后在这个过程当中其实跟你个人的亲身经历或者你自己的个人选择会发生各种各样的变系其实我高考的那一年大概在全省排名是 100 左右

那个时候其实没有像张雪峰这样的人来告诉我我应该选什么样的专业然后我加上我自己的喜欢我觉得我喜欢做新闻然后我就选了不过当时因为家里他没有从事新闻行业这个人嘛然后又相当于是有点类似于小镇做题家的出身我选这个可能就是我根据大众媒体上他对新闻或者是记者这样一个行业的报道来设定了自己初期的目标然后进入到大学之后发现

这个初期的目标它好像跟真实的记者好像有一点不太一样这个时候我身边其实有一些朋友开始出现了类似张雪峰这样的言论大家会纷纷地转向理工科或者商科这样一个看似职业发展会更好的地方

我后来想了想为什么其实我们从小就听说一个说法叫做学好数理化走遍天下都不怕就理工科它对于一个没有很多社会积累或者社会资本的个体来说它可能能够让你自己在专业知识上得到一个垂直的发展让你变成一个专家型的人才然后这个时候你在出卖自己的劳动力换取相等的社会报酬的情况下能够获得相对优越的资本

但是对于文科生来说可能这个职业你是需要去跟人与人之间建立各种各样的社会联系但如果说你家中本来就有一些关系的网络那它能够帮助你在这个职业上走得更好所以当时其实我是会被这样的言论有所打动的

我觉得这个问题其实可以拆分成两个第一个是文科是不是无用然后第二个就是文科为什么会被说成是服务业我的身份其实是在学生跟从业者之间大概现在是一个过渡的阶段文科都是服务业我其实想从自己在从业者的这个角度来看就我们会说你进入了职场之后你会发现这个世界它就是一个巨大的销售

因为你如果是在高校从事研究的话,你销售的是自己的 idea,或是你的 paper,如果当了技术人员,你销售的是自己的专业知识,然后你做的是像我现在的产品营销,那我们销售的是自己的产品,但是这个世界本身就是一个巨大的销售,所以这个说法它没有什么错,也没有什么对。我觉得说到选择,我是觉得人的选择其实也在不断地变化,就是我们要尊重每一刻自己的选择,

就是中国我觉得有一个特别不好的一个事情就是说大家总希望你把中间的过程跳过去就是你直接到达那个结果

但是有的时候其实那个过程是很重要的比如像佩薇这样的如果她当时在高考的时候就有人告诉你说你不要选择其实我觉得多少年前就有过那个记者跟那个采访的就是说他说要选新闻就说你就不要选新闻了对吧其实多少年前就有过这种那你说那个时候不让她选她肯定是一难平的对吧因为你没有尝试过你也不知道就像她说的家里也没有人从事过因为我当年选择也是一样的都是小生做提价嘛

家里也没有人做这个事情而且当时很多人就觉得这个选择很奇怪但是你没有尝试过你怎么知道对吧你周围人给你讲的那些事情

他们都是间接经验哪怕是直接经验他可是若干年前的直接经验你想我当年 90 年代报那个专业的时候新闻那个时候是最热的专业我们那个时候前节都是每个省的文科庄园去的那个时候是整个新闻行业 90 年代市场化改革影响力最大然后也是最受尊重收入也是最高的所以那个时候选新闻就是一个极其明智的选择

大家谁会想到说过了就大概 30 多年了一下这个行业可能就看上去就衰落了

对我觉得这个可能就是一个时代经验的变化如果换到一个就最新的经验来说我觉得 AI 技术局它肯定也会让大家就是对学生选择专业肯定会有一定影响但我就不确定就是说随着 CHATGBT 的这种到来等等文科世卫的这种言论它是会越来越多还会越来越少就是我刚才这个例子呢其实就是说这个世界充满着不确定性嗯

时代在变化你当时的选择看着就很明智现在不明智其实我们想想人工智能出现

大概在 22 年 23 年那个时候对 23 年初就二年就开始然后 23 年是正式 CHI GPT 问试就是给普通人使用其实你想想这个时间很短啊如果你 20 年或者是 21 年入校的你肯定不会想到说就有这么大的变化是吧那未来会怎么样我觉得未来可能还会有更大的变化因为其实我个人觉得 AI 现在对我们

社会的影响还没有正式的开始大家都是在想象其实有多少人真的用过或者说真的在每天的生活中间非常依赖他我觉得还不是特别的普遍所以其实他对这个社会的影响我觉得还没有开始我前两天看到那个施密特一个发言就他讲了一个很有意思的观点

他就说电对世界的影响其实要到那个工厂系统建立之后才真的对世界产生影响就是在没有那个资本主义工厂体系建立之前那个电虽然早就发明了石油电什么的但是它对这个世界改变没那么大所以我觉得今天我们的 AI 也处在这么一个状态就是这个东西出现了但是它怎么用还不知道

就像互联网也是我们互联网 90 年代就有了但是一直到社交媒体或者这样的一些技术出现之后我们才知道它能这么用就之前大家也就做过网页其实就跟过去传统的出版写本书一样只是你把那个纸换成了网页而已

所以就是说这个世界本身就充满着不确定性在这种情况下我觉得就不要试图用一个确定性的一个目光去预测所有的事情就是你的任何的预测都是有局限的所以我就觉得这种选择既然预测不清楚那你还不如跟着自己的爱好至少你干的这个事是你喜欢的是吧而且每件事情我觉得只要你干的好肯定都是有社会需求的或者说哪怕没有需求了你可以做一些微调它还是会被接受嗯

我其实就想我们配配近两年的这样的一种所谓文科生的 AI 焦虑其实从你的经验和你的观察来讲讲这个事情就我的观察是其实我身边有很多理科生他们也在焦虑举一些行业内的例子就因为我现在在一家科技公司然后我们有一款产品叫做通义灵马

它是能够帮你进行智能编码比如说我现在想要写一款飞机大战这个小游戏然后在那个 prompt 里面就写你帮我写一段关于飞机大战代码然后大概不出十秒钟通讯零码它就能帮你完成这段代码然后在现在有一家公司它正式接入零码然后他们公司 80%的代码是由零码帮写的所以我感觉这其实是 AI 它在这个时代当中应用的一个开始

在这个案例当中说的最多的其实 AN 帮助我们的是在做代码辅助生成然后还有就是代码生成测试这个领域比如说我之前只掌握了 C 语言这一门代码但是我问通一零码它能够帮我把它翻译成 Python

或者翻译成 Java 就其实它能够帮助我们的是在整个学习效率上的提效这个提效它不只是对文科生我觉得对理科生也是同样的就是我们在把一种知识转化成另一种知识的过程当中 AI 它能够提供一个结构性或者是架构性的输出

我也觉得就是也许是理工科有一些专业可能会受到冲击更大但文科也有些专业受到冲击大比如说外语专业冲击非常大像刚才佩佩提到的那个编程数学这些可能大家过去觉得很高深的东西其实反而在这个领域在 AI 介入之后

可能更容易就是说有一些其实你觉得就是我学了之后能够迅速的掌握然后迅速的跟别人不一样的这些领域反而这些领域我觉得更容易受影响因为什么呢就是像外语也是这样的你不学你就真的不知道嗯

但你学了之后呢马上就能掌握然后马上就能跟别人不一样这些领域我反而觉得 AI 是容易掌握的因为你想嘛大家高中生都是小白然后进去之后四年之后出来你就掌握了一个跟我完全不一样的东西在这么快的时间内你就能掌握和比如说掌握语文或者是你写小说那这种东西可能它不是说你真的能学到的东西

就是那种能够迅速学的东西我觉得机器会比人更强因为那种东西它相对来讲我觉得就是它规律性更强或者是那种程式的东西更多它就是另外一套语言你想比如说编程也好数学也好或者外语也好它是另外一套语言而这种东西呢

我觉得对现在的人工智能来说它掌握得更快因为它就是圆某型大圆某型但我想问海王上的问题就是说在你的观察从行业的角度来看从新闻业角度来看你觉得过去这一年半 AI 对新闻业造成哪些比较具体的影响

其实就像我刚才说的在行业内的应用它没有开始就是我了解的包括一些就是传统媒体尤其是那种专业机构媒体其实大家对 AI 还是比较谨慎的第二个就是 AI 它也没有办法去取代记者的实际的一些访问就它可以帮你去做一些背景资料的收集从这个意义上来讲其实很早在新闻领域就有叫计算机辅助新闻报道

就是你可能去用这些人去搜集一些资料或者帮你去处理一些资料当然今天我觉得 AI 时代会变得更方便但是也会带来更多的问题就是我们知道 AI 它会产生 AI 幻觉毕竟这个东西设计最早它不是为了求真它最早就是为了最大限度的性能

模拟人的这种回答所以他并不是说我要给你一个最正确的答案而是给你一个最像人的答案所以这就会导致 AI 很多的回答我们就看到一本正经的胡说八道这个我觉得对新闻业来讲其实是一个很危险的事情就是如果你要依赖他的话你不知道在什么地方突然出现了一个幻觉然后你可能就会出现巨大的错误

所以其实人在这个过程中间还是要起很大的作用的就 AI 它这是个辅助作用可能比如说在一些产品的设计或者是一些呈现比如说你可以让 AI 帮你改个稿检查假错误或者是就是说生成一些图表或者前期做一些资料的收集我觉得这是可以的但是有一些 AI 我觉得是永远没法替代的它没法去采访它只能对我们已有的知识进行二次加工

但是他没有办法去直接感知这个世界我觉得这是人和 AI 的一个最大的一个区别

所以对新闻这个非常特殊的行业来说我是觉得很重要的部分 AI 是没法替代的它可能有些部分比如现在有些做什么虚拟人就是我播报的时候就我稿都写好了或者什么我这片子弄好了你帮我剪一剪帮我配点音乐配点特效就这些部分我觉得 AI 应该是非常强就是它会提高我们的制作效率在过去的一些环节里面但是它最核心的东西

讲故事这个事我觉得 AI 还是至少在现在看来还是不能替代的我最近看一个新闻其实是那个崔娃就是美国那个拓修主持他最近跟一个科技大公司有进行一个合作其实他是想试图通过 AI 跟公共媒体的合作然后去为公共福祉做更多的事情比如说去推进气候议题包括做一些真假新闻的鉴别对吧就是说你输一个新闻然后这语道库里告诉你这是一个真新闻还是假新闻就我觉得这样的应用好像还比刚海龙老师说的好像

又往前进一步就实在发展太快这好像大概是一周前的新闻吧对然后正好配合你就是学新闻的然后你在 AI 公司工作我觉得你可以讲讲你在这方面体验包括对海龙老师刚刚话有没有什么回应对其实刚刚我们提到模型幻觉的这个问题也是所有大模型厂商他们最重视的这个问题

而且也是很难真正你从根本上来解决但是有很多时候他们会用一些其他的手法就现在在这个问题上大家都取得了各种各样大大小小的进步但是海龙老师刚刚说到一个点我其实觉得很有兴趣就是我们电视直播行业当中的数字人这种技术 AI 它不是一个二三年才开始兴起的概念它就是很早以前这样的技术就有了它能够做的其实能够帮我们的创意天专家吧就

就比如说在今年央视它有一个 AI 盛典那场盛典当中植入了非常多的 AI 技术就我们的通译其实也有比如说它能够把关于苏式的所有的材料整合到一起之后让这个苏式赛博的复生然后通过之前的古语或者是宋代的话它可能跟我们现在的发音不太一样但是通过大模型的语音生成的技术我们可以把它的语音生成出来对就可能是在呈现上

技术上我觉得会有很多的就是新的应用我倒是比较期待就是说它能在内容的生产就是核心的这个创作上能够有一些突破如果能突破未来我觉得那个才是颠覆性的现在其实看起来呢它其实还是在给人类打砸就是有点这种感觉就是我们做的一些就是这种

体力劳动啊这些东西交给他了就你刚才说的那个辨别呢 AI 怎么辨别还是说得人参与辨别那人参与辨别他有多大的精力来做这个所以我前一段我当然提出了一个我个人的那个异想天开了我觉得未来像新闻传播这个领域可能你需要培养的一批人是来做信息核查工作

就是一个事出来之后到底是真还是假这个事是深沉的还是真的有因为他需要对数据库去进行调查这个就很难很难所以我想这个可能没准是未来新传行业我觉得会制造一个新的工作因为很多就是大家说 AI 或者技术它是取消了一部分工作但是它又会创造出新的工作来

未来也许需要你去打电话找人去核实这个事可能未来还是一个很大的一个产业但我不知道它怎么产业化了我觉得这个未来肯定是一个特别大的社会问题那两位怎么看待现在一些高校也在大量引入 AI 相关的课程或者是跨学科与 AI 合作的项目这里面是否也存在着一种 AI 焦虑以及它会让我联想到年初的时候也引起过争议的 AI 知识付费

就现在社会上有一种说法叫做现在唯一用 AI 挣到钱的就是做 AI 知识付费的人对吧其实刚刚讲到那个李老师也是一个例证就大家现在对于 AI 的教育大多数在于我看到一个新技术产生我感觉它会引发新一轮的革命或者第四次浪潮我不想错过这个浪潮但我又不知道我应该做什么那这是焦虑的产生然后我现在看到的学校里面在做的事第一个基本上是

让学生们在原来的客人体系当中融入 AI 比如说广告经营管理可能教大家怎么样去用一些 AI 程序来辅助你的经营管理计算或者是你在做图像设计的时候怎么样用 AI 来辅助图像设计但是在这个过程当中其实老师有反应他们有遇到一个问题就是他们不知道业界的 AI 在做什么

老师可以从展望的部分来谈谈你作为一个高校的老师看这种 AI 教育层次不齐有没有一个比较好的方向大概是怎样我刚才也谈过这个观点其实现 AI 我个人觉得在它的发展阶段中间其实刚刚开始它对整个社会的影响包括应用真的还没有显现出来有点像 90 年代初互联网反正大家都知道这个东西肯定代表未来的方向好得不得了然后大家就所有钱往里砸

但是干啥呢你会发现第一批投资基本上都失败了最后都不知道干嘛了反正做了炮灰了我觉得 AI 今天就非常像因为任何新技术的发展刚出来的时候都会有这么一个迷茫的阶段它出了头角但是我们还不知道怎么用包括佩佩说双方都很迷茫说实话在新传领域

AI 能干啥现在可能主要是在设计领域还有一些但是你说真的在新传或者什么有特别明显的应用吗好像你讲一个学期好像也没什么东西可说对吧而且你会发现你讲的那个东西呢其实大家都在同一个起跑线上学生没准做的比你还好

是不是因为学生我觉得他们跟社会接触包括那个思路有时候更新所以我倒是觉得大家在现在其实有一种一呼而上或者说有一种焦虑这种焦虑我觉得怎么说呢先用起来再说吧因为很多东西其实是在用的过程中间大家慢慢地去产生一些新的思路

我知道有的说法就是比如说做那个绘画的现在有很多绘画师就失业了嘛然后呢绘画师后来做的工作什么呢就是给 AI 去打下手就 AI 生成了图之后呢你再去修改一下看这个图是不是多了一个指头啊或者是那个风格不是特别好就是更多的可能人类在辅助 AI 在干活啊而不是 AI 在辅助人类干活

那么我倒是鼓励大家尽量去多用尽管国外的一些好的 AI 吧可能还用不上但是国内呢也有很多替代型的产品大家多去使用然后在这个使用中间呢去找到自己的机会嗯

至于那些课程我倒是觉得因为我也没上过我不知道他们讲什么因为你要讲使用我觉得大家其实都是刚开始我现在也没看出什么有特别强大的应用然后开发呢我觉得大部分人可能也够不上那么专业的级别所以我还是觉得就大家先用起来用起来然后整个社会看我们能找到一些什么样的突破点我个人觉得这个突破点现在还大家都没找到

到某一天可能出现那个叫什么引爆点增长点的时候可能才是真正意义上 AI 对这个社会产生影响的时候或者说大家使用 AI 的方法的层次目前还比较单一对如果这层次去拉开就不同使用的方法它使用的多元多样性那么我们在这种不断的互动和生成过程中我们能够看到新的可能性是你看现在一般学生就用来什么做点作业啊认点图啊对吧嗯

但是我想就是说可能在企业啊我们运用可能会更多一些其实还是要跟人类的需求结合因为这个需求它是促进这个技术发展的一个最重要的一个动力嗯但是现在我们可能都有点懵这个需求到底是啥这个技术突然降临的时候呢我们人类的需求就跟不上了这个其实就是一个对技术的想象力的问题嗯

其实反过来也说明就是任何一个技术它还是受制于整个社会的文科我们所讨论的那些问题对你光有这个东西叫什么屠龙术你不知道该咋用就是我刚才说的

从文科到理科从理科最后还得回到文科因为任何技术的应用它一定是社会性的然后我们要找到一个你像互联网也是最后找到的是社交媒体或者短视频这种东西还是基于人的需求那现在这个社会的需求到底是啥我觉得这个其实是最重要的问题

有个很大的问题就是说现在很多学生写作业就是要运用到很多 AI 的成分包括我上次还听林三徒讲就是说他慢慢自己训练的方法能够知道哪些作业是 AI 写的哪些不是并且这边有种尴尬点就是说有的学生他其实自己写的他只让 AI 去润色一下也不会被老师误认为你是在作弊等等所以我觉得这些两位可以讨论讨论比如说佩佩可以先来自己使用 AI 体验是不是有用过那是怎么用的

其实 AI 使用这个确实问到底人的事我算是专家吧因为其实现在我们很多说社会处于一个焦虑的情况当中家里面也会说你能不能当一个八爪鱼一手抓学习一手抓实习然后一手抓考工一手抓投互联网一手抓各种各样的社会工作

这个时候你如果要变成一个多边形战士的话可能用 AI 的话是一个很好的解决方案在找工作的过程当中会比较焦虑一边是家里人催你去考工因为觉得它是一个铁饭碗另外一方面是自己又想去做一些自己喜欢的事情因为还是一个比较典型的好学生就是说你就需要去在面对公务员考试的时候它会有各种

行册 深论然后我怎么样能够更好的去学行册 深论或者更高效比如说把那些很资料化的教材电子版的视频我丢到同一他能够帮我很快地提炼出来各种章节然后让他帮我制定学习计划就这种表格式的日常任务相当于我有了一个个人的生活助手

能够让我变得高效很多嗯那我们可能一下子联想到就可能还是就是用 AI 写作业啊等等这些我不知道海龙老师怎么看待我是觉得 AI 它其实是一个辅助性的工具嘛嗯比如说我们也不会禁止学生去用搜索引擎啊也不会禁止学生去查资料用图书馆对吧所以我觉得它其实就是一个生产力嘛它是一个帮助我们来做事情的工具啊

从这个意义上来讲我觉得没有必要去禁止大家使用就是应该鼓励大家使用相对来讲我们没必要恐惧因为其实它没有办法真的替代好的回答所以从这个意义上来讲更多的还是你自己觉得有没有提高如果你所有的问题都是 AI 给你回答的但是你自己其实并没有在这个过程中间真的去理解这个内容

那有可能这个大学上和没上也没啥区别因为你到了大学来费劲巴拉的考进来对吧不就为了听课吗听课是不是就是总结几条结果若是总结几条结果那你看书就好了你何必来听课对吧因为听课我觉得更重要的其实还是在于老师的那个叙述他可能会渗透很多思维方法或者什么

就韩明哲讲他就是说这个叙事是一个消失的艺术我觉得一个事你道理很容易明白但是你怎么把它论证清楚然后怎么有条理的去思考它我觉得这个很难

第二个就是很多学生我们要做研究包成研究生以上他写论文或者写研究你要做实证的调查哪怕收集文件也好或者做访谈也好这些东西 AI 也没法替代他可能替代一些文献综述帮你去整理一下这个我觉得是可以使用的那么使用中间我们也会要求学生如果你要使用现在有一些好的做法就是你一定要把这个过程发给我

就是你从最早你的提示词是什么它给你生成了什么然后在这个技术上你又做了什么修改又提了什么新问题一步一步的这种共创的过程展示出来这样就能看出来说哪些是你的哪些是 AI 的那你在这个过程中间又做了些什么但是我觉得这样的方式其实还是比较机械更重要的还是看这个结果因为一个东西有没有创造性呢其实眼睛能看出来我个人有一个观点而且我自己使用中间也发现就 AI 其实原创性是没有那么强的

在学术上他真的要去做一个实证的研究或者做一个智化的研究访谈完了之后又在这个基础上要深深心的观点非常非常难 AI 我觉得至少在目前领域目前的这个状态其实很难做到另外一个就是我觉得大家可能要警惕的一点就是说 AI 它会影响我们的思维方式当然这种 AI 对人的思维方式的影响其实我觉得早在 AI 时代以前就开始了

基特勒有句话我最近特别喜欢引用就是他讲的说人类近五六百年的所谓的思考其实都不是真正意义上的思考都是数据库的操作和那个控制论

他说的什么意思呢就是说我们现在做学术呢很早家就用卡片然后呢你就开始把那些个知识碎片化把它变成一个数据库然后你在做研究的时候你就从那个数据库里面去提取他讲的黑格尔写精神现象学就这么干的然后他就说你这种操作和计算机干的事有啥区别今天人工智能部干的就这个事嘛你先把内容给它切分切分完了之后然后从中间去再取一些碎片化的东西再把它组合成一个论述一个字一个字的生成出来了嘛

这不就是一个电脑式的或者说 AI 式的思维方式吗如果这样的话就是还没讲了叙事就消失了我就观察我们家孩子他们讲故事两个孩子自己编故事因为他们不让他们玩电子游戏所以他们就自己编游戏然后自己编游戏呢我就发现就是他们的那个思维完全是网络游戏的那个套路了就到一个节点问你说你选择走这条路还是选择那条路然后你这个时候是选择打这个怪还是选择逃跑就是

他们的所有的叙事全部都是工作流程图的叙事这就是一个理工科的一个工程图所以他们的故事已经不再是韩敏哲讲的说叙事有什么开端发展高潮结局有人物塑造没有在他们这看来所有的一切全部就是工程图那这种工程图其实就是集成电路板就是一个个的雨飞门在某个节点做一个选择在某个节点做一个选择而已

所以我是觉得这代人可能在某种意义上来讲他们的思维早已经被人工智能化了就是人工智能还没出现的时候他们其实就已经这样了那最后呢就是说整个知识被碎片化了碎片化之后怎么样通过叙事的方式把它连接在一起我觉得这个是一个更难的事情

包括就是说你听老师讲课我们上课那会儿就喜欢听老师东拉西扯因为很简单一看书就能看明白反而更喜欢那个老师东拉西扯然后跟现实联系有的时候会触类旁通就是说这个东西这个书本上的知识它怎么和我们的经验结合起来我觉得这个是更重要的就老师在讲的那个过程中间可能有些东西在 AI 看来是废话因为它跟你整个的这个主线任务是不协调的其实恰好那个东西才最重要

这是一个就是人和人之间的这种谈话的过程就包括像播客也是一样就是说你只要讲那个知识量其实还不如看本书呢很快但是他的这种谈话的过程会让你很享受

或者说在这个过程里面你体验到了一个这种人所特有的一个叙事的这种艺术谈话的艺术就这样的东西我觉得可能在我们今天在慢慢消失对对对这边你提到点其实就是一个 AI 时代之生产当然这我们后面可以再接着聊是 AI 越来越像人还人越来越像 AI 的一个问题对它可能存在这样的一种风险或者我们需要去警惕的事情然后回到前面刚刚的问题的话其实我还有个问题就想问但可能在一种平均意义上来讲

我觉得它可能也涉及到两种认知事业方式可能一种是你可以说一种精英式的一种是大众式对于它可能在大众层面意义上来讲那 AI 它的存在可能确实是能够帮人快速进入一些领域我作为一个绝对意义上的文科生可能它其实是能够帮我去梳理一些东西我自己也尝试过以前用 ChatGPT 让他帮我来解释一些关于物理方面的东西就特别是去年就三体比较火的时候但是你看完之后你就是真的明白了是帮助你更明白了还是说看了觉得也挺困惑的

其实我觉得它是一种非常抽象意义上的明白我离真正的明白肯定还差很远但是我觉得它其实是一个路径但是它核心还是是不是会很快忘掉因为我看这种特别抽象的东西的时候看得很快你就觉得好像明白了但是你可能改天就忘了就反而是那种如果你听得很慢然后你讲了很多故事什么的

反而好像就这个东西它更容易跟你自己的那个思路结合在一起对它有个场景其实本亚明讲那个列夫科夫那个就写故事的人嘛对对对你呢但这就扯远了因为我对主持人我没有资格扯远对我还是得就 Q 这个议程虽然我很想对对那其实佩佩可以回应一下

就之所以大家所有大模型公司都想面对高校去做一些市场做一些推广就是因为年轻人他们可能会更开放地拥抱技术在这种时候就比如说一个核心的议题我可能只需要自己精读三篇文献然后把这三篇文献丢给同意然后说这三篇文献里面它可能引用了很多篇其他人的文献你帮我把这 50 篇文献列出来其中引用率最高的进行一个排序然后我再把它

给我总结出来的这一些文档 50 篇下载下来然后再丢给他针对一些特定的自己已经想好的研究问题因为我觉得研究问题肯定像海龙老师说的我们必须要自己从生活经验当中或者是你跟人你跟真正的社会交互当中才能发现有价值的问题

对我觉得就是刚才佩佩说的那个

其实还可以帮助我们替代很多程序性的工作有好多事情包括我知道有好多填表用的尤其那个写周报对写周报填表反正就那种东西其实你写了也没人看或者说都是空话套话那种假话那种东西

大家用的比较多还有就是说刚才他说的做一些那种 PPT 啊或者什么我可能有了一个好的架构了然后可能我需要一个好的模板然后好的一个动态的呈现或者是什么我加点图或者加点什么视频音频之类的这种东西呢我觉得它会帮我们省很多力气当然还包括

刚才特别说到编程文科生就是他要去学这个东西呢确实是很费劲但是如果能借助 AI 可以帮你去做一些小的程序啊或者做一些事情比如说像我们过去做那个大数据分析

你要从网上去爬虫啊去扒取一些东西然后扒取完东西呢大量的语料然后怎么去处理它你是一片片毒对吧那过去我们就是靠那个人工就那么毒但是现在呢可能借助 AI 呢我不知道效果怎么样啊它是不是能够很快的就是抓取他们的关键词啊或者说把它们做一些分类从中间去提取出一些共同的虚实的话语的这种结构那这样的话我觉得肯定是对研究是有帮助的它会提高我们的那个效率啊

我不知道现在就是可能还是用的有限因为我前几年用过可能我觉得怎么说呢还是一个手工活就是这种东西可能未来有一些内容我觉得是可以让他们去做我反正其实还挺期待的因为这个可以让我们的那个效率大大的增加包括去跨越一些纹理的这种差异像语言就是很容易现在大家比如说

读一篇不知道的比如说法语什么德语的东西那可能就甩给他很快就给你翻译出来至少大概意思是还比较接近过去我们就很麻烦一看这个非英语的就很费劲对吧或者是英语的那个文献长的那么让他给我们做一些总结

这样的话也会提高效率反正我觉得还是总体来讲是一个好的事情但是就是你怎么去使用它就是不能用代替人的那个思考在一些关键的地方我觉得反正该人介入的时候这种手工介入的时候还是需要手工介入对 其实我们刚才提到的这个点他就说人要主动的去参与支持生产的过程

而不是说因为这个东西非常顺手非常高效之后我就坐在上面然后就像海德格尔讲的那个座驾一样我就在上面就让它动了我就不管了就万事大节其实不是这样其实我觉得刚刚海龙老师提了点其实就是在您去年写的那篇论文就关于新常人的那个论述你认为就是说他可能是一个代表着一种知识渊博的认知平庸者我其实也把这个问题抛给了就是 AI 就比如说同意然后我问你你怎么看待就是刘海龙说

说你是一个知识渊博的认知平庸者他其实认可的但他的回答 of course 也是很平一之类他面面俱到他拆解了就是什么是知识渊博什么是认知平庸以及 AI 能做什么不能做什么等等我其实就想说然后你今年写这篇论文里面就是你提到新的概念其实叫做人工智能素养你引用了点就苏格拉底的话就是说一个聪明的提问者和一个平庸的回答者双方其实是可以迸发出激烈的火花的

他给推进这个议题然后也能够形成新的一个知识的机制你觉得在这个方向来讲的话我们是不是可以跳出这样的一个认知怪圈就是说人这样子他就不会跟着 AI 走而当他跟 AI 进行一个碰撞的时候双方可以走得更远其实这个问题我今年的那个看法呢和去年相比我觉得还是有一点点发展和进步去年呢当然写的比较简单是一个比较初步的一个看法我今天觉得那个看法呢可能稍微也有点点偏激

比如说你刚才你把这个问题抛给 AI 你会发现有一个很有意思的点就是 AI 基本上不会否定你就是它是一个不会否定的一个人这个我就在想这个会产生一个很有趣的一个事情就是它就是一个获悉理论啊

他永远不会说你错了我们人和人不一样你说啥都是错的拿你对的我同意的在这个立场之下我也会否定你当然这个就是人不理性的一面但另一方面你会发现这又是人的一个优点这个优点就在于说他是会把你这个东西推翻然后我重新来逼着我去想一个新的东西就是跟你不一样就标签利益要跟你不一样

但是 AI 呢它会觉得所有的人的观点都是对的然后我这个地方摘一点那个地方摘一点就它不会做一个绝对的否定就是法兰科学派阿多诺他们讲的马尔库塞他们讲的就是它不会否定就这否定这个东西我觉得是一个人的一个特点就是伯克在讲修子学也说人是一个否定的它是可以 say no 的动物或者说其他的它们不太会 say no 我发现这个 AI 也不会 say no 所以

所以这个是一个蛮有意思的一个东西那么这其实会产生一个什么问题呢就是说我去年讲的就是它会比较平庸平庸它来自于它本身的那个设计因为它就是对所有的一个知识取最大的概率那么我们知道最大概率就是一个通约数嘛这种通约数那肯定就是一个大家都认可的东西

刀刃科的东西呢一定就是很平庸的东西就海德格尔说的就是一个常人嘛常人的一个看法平庸的看法但是我最近又有一些新的看法就是我觉得其实平庸呢并不一定意味着它就没有创造性就我觉得这两个其实并不矛盾就我们会认为就是平庸的人就没有创造性

但是其实 AI 有的时候我们展现出它是很有创造性的但是这种创造性呢不是我们人类所理解的就是我对创造性有一个定义呢就是说它是超过我们的期待但是我们又可以理解的东西对

这是有创造性的东西比如说梵高我们说很有创造性但是当时的人理解不了大家也不会认为那个东西很有价值话也卖不出去那有的东西呢它落在了我们的期待之内就是我们一听啊这个东西我也能想我也能得出这样的结论就是不新鲜对吧那也不行所以它其实是人的一个特别主观的一个判断那么对

那么对 AI 来讲其实他啥都没干他回答的最平庸的那些我们最看不上的答案和他回答的这个让我们觉得就是眼前一亮的答案其实在 AI 看来他背后的机制是完全一样的就在于我们的接触者比如刚才你说的如果你一个文科生你到了理工科领域他说啥你都觉得金光闪闪觉得好有道理对吧或者是一个理科生来看我文科生

也很平衡他觉得这个超出我的想象所以有的时候我觉得创造这个东西他看你怎么理解我们其实一点一点的人也在进步因为你的期待在变化就为什么这么讲呢就是比如说你看围棋 2016 年那个 AlphaGo 刚出来的时候 AlphaGo 下了好多棋

人类就觉得哇这个就是天外飞行好多棋就充满了想象力但是呢你会发现这几年大家没有人在说 AI 有想象力了他只是说他下的很准确因为什么他那些想象力的那些棋啊你发现人类迅速的就学会了

然后迅速的被纳入到我们的经验之中我们的期待之中然后现在大家在看 AI 你不会觉得说它下的东西我们看不懂很惊艳了只是说哇它算路好深我们现在看法就不一样了而且人类你会发现骑手现在他和 AI 的这种吻合率高手可以达到 70%到 80%就是他最后的结果跟 AI 是一样的但是他思维方式跟 AI 是完全不同的因为 AI 是靠那个算法出来的人呢是靠那个

反向破解我们是靠我们能理解的这种意义起理去反向破解但是殊途同归我觉得这点上来讲呢就蛮有意思的可能就是我们在三脚下是分开出发到了三顶啊大家又会合了就到了可能最精确的那个部分大家又慢慢慢慢会走向一致就尽管思路不一样

所以从这个意义上来讲我对 AI 的创造性我觉得还是比较乐观的就是它会随着发展会慢慢地更具有创造性尤其是我们今天的 AI 其实人不是完全旁观的大家都会觉得说我给 AI 甩个什么东西 AI 就把事全给我做好了这是我们过去的想法我觉得

现在至少这个阶段看来是一点都不恰当的就是你必须要深入的介入你还得知道 AI 是怎么运作的比如说那个提示词怎么样提示词会达到你要的那个效果就是我说的那个 AI 素养你要能够像 AI 一样去思考问题站在他的角度去思考就是人的那种共情 AI 一方面的共情人就老在学习人怎么

思考但人呢也在不断地在共情我们也不断地站在的角度说哎呀呀他的后面运作是这样的那我们会给他一个对他来说最舒服的一个提示词这样他才会得出我们想要的那个结果对吧所以这个慢慢慢慢我觉得就是一个双向靠拢然后人也不断地在参与其中你的提问本身就刚才说的

苏格拉底的提问很精彩他问的那些人其实都不如他对吧但是最后你看到大家通过这样的一个创造创造出很辉煌的哲学到现在为止我想人类还没有真正全面的超越他们所以这个是蛮有意思的所以我倒是蛮期待的就是后面可能还会创造出新的东西来或者说 AI 还会有一些什么新的和人类社会结合的那些点

我觉得现在这种提问的方式我个人觉得还是比较初级的对吧还应该有更智能的方式

像我们之前业界可能会谈到 AGI 他们构想的就是一个能够真正跟你交互的像人类一样的人其实这个过程当中就大家越来越多研发人员觉得这是不可能实现的因为我们要训一个 AI 它大概会经过三个阶段就是你要收集海量的数据通过这个数据进行建模然后你来理解但是在收集网络上的数据的过程当中大家提问或者是去推理这个环节它是不会完整地显示在你的文字或者是你的创作当中的

所以它可能会存在一些信息的损耗这也让 AI 它变成了好像目前不是非常智能的阶段但如果说到了未来它可能进入到一个全息可感的整个世界就我们谈数字孪生的这个概念整个世界的信息能够被 AI 收纳的话说不定它可能会迈向 AGI

我觉得其实这个问题海龙老师刚刚提到 AI 创造力我之前也觉得其实生成式 AI 它有一个很大的东西就是不可控性我想让他的回答他有的时候出来的是意料之外的 AI 的想象力它是一个概率事件因为它的算法本身是一个概率比如说我输入出你给我生成一个紫色的风车它可能是四页的风车可能是五页的风车然后这个它可能会改变未来大家创作的模式我现在人的创作它是一个精确百分之百附现我脑海中的想象

但未来人家 AI 的创作它可能是一个 80%的概率事件 40%是我原来构想的那个作品 40%是 AI 跟我的共同劳动面向现在有一个说法就是很多小朋友他们从幼儿园开始接触 AI 所以我在使用工具的时候可能跟我们这一届成年人就我们没有从一开始就接触 AI 的思考世界的模式是不一样的

他们可能认知世界是从一个问题开始这也跟苏格拉点很相似就是说可能我们在哲学思辨上大家都是从一个提问开始然后慢慢地从提问当中了解世界所以可能对 AI 原生以来我们会有这样的想象他们未来是不是会变成那个更会提问的人然后更会提问他是不是也能变成我们人工智能素养的一环然后现在我们有一个跟高校结合的项目叫做创作人

创作人他就是能够想让 AI 它变得更具有人的性格能够更加拥有我们现在这批人拥有的知识比如说我去支教我去山区支教我可能带给小朋友的只是一个月我在这里给你的知识但如果说我创建了我自己的一个智能体它能够代替我永远留在这里你能问它的知识它是实时更新的它可能是改变了我们对社会和知识的一种传承方式嗯

这个很有意思就是说这种孪生人是不是可以实现因为如果要复制的话我觉得肯定不应该复制个配位应该复制一个特级教师不不不应该复制一个特级教师是吧就是最能那个的但是这个也会带来一个问题就是说如果每个教室都是一个全国特级教室教得最好的那又会是一个什么结果就大家最后接受的东西都是完全一样的嗯

或者说他真的能不能完全复制当然这个问题就涉及到我原来也挺感兴趣的就是比如说人去世之后你是不是能造一个你的亲人跟亲人完全一样而且他不断的进化我个人觉得还是有点问题因为这个问题是在于我们只能根据有限的他留下的一些数据但是其实人本身他获得的知识中间有大量的知识可能 99%99%的知识是他根本没有呈现出来的嗯

因为必须我要通过照相啊写字啊留言啊或者是视频啊这些东西才留下来但是我知道的可能 99.99%的东西就是知道而已它可能潜力潜藏在那那一部分东西好像就很难去从你的脑子里把它提取出来抠出来包括你的经验就是说我的人生经历那很多东西是可能你自己都不知道在潜意识里弗洛伊德讲的在潜意识里

所以如果他没有这一些东西的话我是觉得很难百分之百的去复制这么一个人他可能只是一个人的某一个侧面或者某一个维度的一个在线他是一个不完整的一个人这种不完整的人也许就是说他只会教学但是可能你体会不到就是说他关怀学生的一面对吧他没有人性的那一面这个问题反正是挺有意思的那但是未来会怎么样啊这个确实

我是持一种开放性的态度的因为就是刚才佩佩讲的一个特别关键的就是他可感知就现在的 AI 的一个问题至少这个阶段我觉得不完美的一个问题就是它都是二手资料的加工尤其是二手文字资料的加工我们知道人类的经验你以这种文字资料或者哪怕加上视频音频这些东西留下来的东西还是很少那么它其实没有直接对这个世界进行感知嗯

等于这种二次加工的东西呢就像一个被关在屋子里的孩子从出生他就没有接触过世界他就是看书然后看视频或者是听音频去了解这个世界也没有跟真人打过交道也没有摸过这个世界上的东西是吧也没有和水什么建立过联系这个时候他去想象水是什么红色是什么这样子

这个我觉得至少从现在很多哲学就过去大家的命题中文物啊什么包括红色红绿灯那个就是他们有很多经典哲学命题反正都认为这个东西不可靠但是我个人倒是觉得就是说未来如果人工智能它有一个身体它有一个像人一样的感知器官它是不是就能够跳过这一步就能够打破我们说的它就是一个二次加工就是一个对他人经验的加工它自己去感知这个世界

但是这个事儿将后推就觉得很可怕当他自己能感知这个世界的时候他感知的世界和我们人是不是会一样他的主体性对 他会感知的不一样然后他又会怎么来反馈他的知识呢比如说我们的语言我们的经济 政治对吧 社会伦理就这些规则是我们按照我们的生活经验生成的但如果说他完全是他的那套东西

那是不是就会觉得说你看人类的语言就很低级啊我们会发明一种更好的语言是吧现在大家知道人类自然语言就很不精确嘛有很多说不清楚的地方也不规则也不精确哎呀我是觉得这个事就往后想就很可怕就一旦他具有了这种感知性的话对这种其实就很多科幻小说会以此作为一个蓝本来去推演嘛对对这种身体性其实这东西确实挺微妙包括直觉的重要性因为其实当下的这个发展阶段其实他是跳过直觉这一环

但其实我之前去听陈嘉英老师讲过这事他也跟我们现在被塑造的这种认知方式有关他们说每个人就是说你知道这颜色是怎么来的这红色稍微受过点教员都会说其实没有颜色是光因为形成的这个颜色但对陈嘉英老师来说他觉得感知还挺重要

就他不认可这样的一条认知方式他认为这种方式是忽略掉了感知而直接就进入到了一个物质还原的层面我最近看一个讲颜色就是说红色这个事情本身其实就是一个现代印刷品的产物

在自然界是没有纯粹的红色就你看任何一个颜色它都是有杂色的包括一面墙什么的就是它是没有红的这个红这个东西其实是一个人工有印刷品之后我们形成了一个人工的概念这个本身就不是一个人天生的概念包括直觉直觉这个事情呢你说人的直觉是怎么产生的

它是一个身体反应但是身体反应说到底其实就是我们的脑细胞神经元之间的连接只是有些连接我们能够意识到有些连接它意识不到像潜意识就像研究人类决策的卡尼曼讲的快思维和慢思维那种快思维就是直觉就是启发式思维形成的但这种启发式思维是不是就神秘的或者说人类独有的呢我最近反正也在想这个事可能也未必那么玄乎

所以好多人类的所谓的直觉我个人觉得就是说有可能也是计算的产物只是它是在我们的大脑中间神经元中间就是长期形成的一种就是我们讲的非正式的知识其实你看像奥运会我们就是看那个运动员在那个摄像上你看那个打乒乓球的打什么网球的你就会发现他们的反应怎么那么快那个肯定是不过脑子的他为什么就是说你看这些运动员你最后到那个现场就看到谁练得多

谁就打得好就是实打实的那因为练得多的他就是那种直觉的反应特别快身体性身体反应对那种身体反应但是你说他不就是靠你平时那个神经元一个一个建立起来所以在那种情况下你看上去是好像很快但是其实又很精确你事后去分析你会发现他的那个反应是非常非常的精准他就像计算过一样

对吧但是这种计算不是我们的大脑的计算包括人工智能也是人工智能最早就是说我们就是要去计算去论证对吧但是新的人工智能大模型它不是这个思路它其实更像是什么更像是运动员就是训练通过不断的训练训练你建立这种联系但是你为什么建立这种联系我说不出来

早期的人工智能是说我要能说出为什么就像做数学推理题一步一步我是可以去追溯的现在的人工智能是不追溯的因为它就是个统计结果你也不知道它什么结果因为后面那个参数太多了

所以你只能看到一个结果这个结果是什么呢就像我们的大脑的直觉反应一样它后面是有那个路径的但是呢我们没法去推理它是个统计学所以这个很像是模拟人类的大脑的那样的一种神经元那种学习的这种模型从这个意义上来讲我倒是觉得直觉这个东西吧其实我们现在的人工智能就是大模型就是靠着直觉它已经把人类的直觉给破解了因为你想语言就是人类最直觉的东西你过去

在这个大模型出现之前的那个人工智能就是靠那个规则靠语法靠去标记所有的事情来做但你会发现他就是语言上就是过不了关就不像人人都是靠直觉你想一个孩子生到这个世界上一句话不会说到一岁的时候他就能说话了一般人这就是靠直觉嘛但是你看现在这个人工智能呢他也建立起来这种直觉了而且也很精确对吧包括你语言中间那种很微妙的那种意思情感他现在都能识别

所以我觉得直觉这个东西也不神秘啊嗯嗯其实海龙老师说到这个有点像认知心理学当中启发式加工和系统式加工就是那个就是那个启发式在过去就是可能人工智能还是符号主义时代的时候他可能依靠逻辑推理对他可能对应的就是这种系统式的对对

你再多讲讲那现在的大模型它可能更无限接近于我们的启发式加工它可能是从无数的训练它的数据当中推理出了或者就相当于模仿了我们当时说的那个灵光一线的启发式加工它可能更倾向于一种直觉的反应对 我想当然是用心理学的概念把海龙老师的话进行了一个串联就是卡尼曼他们说的那种快思维慢思维启发式和你形容什么

其实很有意思的就是说我们怎么来看这个事情机器它能做很多事情但是它没法给我们解释说不清楚然后说不清楚的东西我们又得相信这是不是很像过去老中医什么的人身经脉啊什么这些东西你在经验上你是无法给我解释清楚没法给我实证的但是呢我就告诉你就有效那中医在某些时候它确实

很有效我看那个胡适胡适原来就是说他在上海的时候他有个肾病怎么治都治不好最后就找了一个当时四大名医之一那个人就专门给他治几副药下去就好了但胡适这辈子就后来坚决不说这个事因为这个会违反他的认知他的认知就是科学认知他就觉得你用这几味药它的原理在哪说不清楚但是人家就给你治好了人家凭着经验就给你几副药下去就好了我

我觉得这个问题是胡适这辈子要一个跟他的世界观这个不相符的一个事情然后他后来就不愿意讲然后后来那个谁罗尔冈就在他的回忆录里面就专门讲把这个事拎出来我觉得这个事件对胡适来讲其实挺有意思的其实就是说我们不要去轻视这种非正式的知识或者说这种直觉式的知识

那过去其实在西方整个理性主义的背景下大家就觉得说任何东西你要给我推理清楚论证清楚对吧我私故我在就是从提卡尔开始你要给我推理包括那个苏加里也是你要把这个整个过程展示给我你给我讲清楚为什么这样我才接受你讲不清楚我不接受

但现在呢这个 AI 给我们的就是你看我就告诉你是这样你爱接受不接受所以这一点我觉得是跟人类的思维方式差别特别特别大的但是呢它有的时候很有效有的时候又没效所以这就把我们给搞糊涂了所以从人类的角度来讲我觉得这是一个特别难的地方

对就这个时候可能算法还是更接近于一个黑箱让我没有办法去理解它其实老师刚刚提到那个问题会让我想起我们自然辩证法课堂上的李月色之问就为什么中国它没有诞生像西方这样的就逻辑的更自然科学更接轨的东西我们过去都是依靠就老师刚刚提的中医

我们的经验来理解和认知这个世界其实我感觉大模型它现在的逻辑就是更接近于我们中式的这种通过你先理解世界然后再来认知世界我不在意你中间的逻辑推导的过程我更在意的是这个经验它 work 那我就会把它作为一个正确的东西推行下去对 但是这个事它又是一个科学的产物所以这个就一个科学的产物然后一个在整个科学的背景之下开发出来的这个东西最后

其实是采取了中国人的那个物孙悟空那个物领悟的物就是说他是用一种物的方式突然一下就通了但是怎么通的呢解释不了就是无法向人去表述这个我觉得就是挺玄妙的所以我们还要回到我们开始 callback 一下就是说你这个过于功利这种教育你说要 20 年前孩子去报人工智能赵永峰肯定不让他去对吧这个东西能就业吗又研究不出来对吧那肯定就没人搞

但是就是得研究一些无用的东西其实我们前面谈到很多我们说什么人文素养也好或者说谈到这种所谓文理执政也好其实不管是文科理科它最后指向的其实都是人的状况如果假如整个社会舆论由天开始在担心就所谓人文素养的消失可能由求真精神构筑的理科堤坝它可能也在摇摇欲坠所以它最后其实指向的是一个社会的环境也是社会的关系可能也是人与 AI 的关系

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