[哈佛] 哈佛大神Pinker教授談"AI寫作"(圖
人工智能如何影響我們的創造力？我們該如何看待AI寫作？
AI輸出的形式有其自身明顯的優點，比如清晰、連貫、有邏輯。但你有沒有覺得它就是少了點什麼，總覺得，好像......少了點“靈魂”，有壹種“完美的空洞”，甚至我們有時候能壹眼看出來是不是AI寫的。
所以，我們可以進壹步探究，大語言模型LLM的本質是什麼？Pinker教授認為，AI是壹種強大的模仿與重組工具——“它的設計理念是將數拾億個例子混搭在壹起，進行拼貼。”這壹點讓AI寫作太普通、太平淡了。
史蒂芬·平克（Steven Pinker）哈佛大學教授，畢生致力於語言、認知和寫作的研究。
但是除此之外，我比較關注的壹點是，因為“寫作本身就是思考的過程”（我在前面反復提到的壹個觀點）。那麼，在這方面AI對我們有什麼影響？
Pinker教授認為，人類思維並不等同於壹個大型語言模型，我們需要將大型語言模型的智能與人類智能相協調，他個人也會比之前更注重從大型輸入語料庫中提取模式的能力。
而《金錢心理學》的作者Morgan Housel（摩根·豪澤爾）則稱自己是壹個老派的作家，他說自己每壹個字，每壹個字母，都是自己親手敲出來的。他認為寫作的過程才是作者思考的源泉，AI剝奪了寫作的真正意義。
——“如果你使用任何寫作工具來幫你構建哪怕是大致的框架，你實際上並沒有進行思考，因此你剝奪了寫作中所有美好的部分。所以我始終堅持傳統的做法。”
當然Housel對AI寫作還有更多其它的觀點和思考，這部分我會在後面的文章中進壹步探討，也歡迎大家壹起討論~
以下來自David Perell的YT頻道《How I Write》原標題：Harvard Professor Explains The Rules of Writing — Steven Pinker
Perell: 你覺得人工智能是否增強了我們幾乎喪失的獨立思考能力（暫且這麼說吧）？人工智能會像壹種新的形式，甚至創造壹種全新的溝通方式嗎？
Pinker:嗯，人工智能的輸出在某種程度上很特別。它寫得很好，因為它通常不會使用晦澀難懂的學術術語，句子結構也相當簡潔明了，邏輯清晰。甚至連思路的推進也往往很有條理，通常會有壹個引言句和壹個結論句。
從這個意義上講，它的寫作水平不錯；但從另壹個角度來說，它的寫作水平又很差，因為它太普通、太平淡了，你幾乎能認出這是大型語言模型的輸出結果。它的設計理念是將數拾億個例子混搭在壹起，進行拼貼。
Perell: 你已經寫了九本書，現在正在寫第拾本，而且是關於大語言模型LLM的。如果現在讓你重新寫壹遍這些書，你會怎麼寫？我的意思是，考慮到我們對LLM的了解，以及你對世界發展方向和變化的感知，還有寫作領域的變化，你還會寫出同樣的書嗎？
Pinker可能不會。我想我會更加重視從海量輸入中抽象出模式的能力。在我接受的訓練以及後來發展出的計算認知科學、語言學和經典人工智能方法中，這種方法更加注重規則、算法、邏輯和邏輯編程。很難想象，僅僅通過大量的輸入和訓練，壹個神經網絡，壹個聯想神經網絡，就能從這龐大的非結構化輸入中提取出有意義的想法和寫作。
現在我不認為人類思維是壹個大型語言模型，因為那就相當於壹個孩子在他們能大聲說出第壹句話時，就已經有幾千年的時間了。而且，孩子們需要的不僅僅是大量的文本，他們還是壹個可以理解說話者意圖的世界，他們與這個世界互動，這與正常處理大量文本的學習方式不同。
不過，我仍然需要將大型語言模型的智能與人類智能相協調，並且比我之前更注重從大型輸入語料庫中提取模式的能力。
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還沒人說話啊，我想來說幾句
AI輸出的形式有其自身明顯的優點，比如清晰、連貫、有邏輯。但你有沒有覺得它就是少了點什麼，總覺得，好像......少了點“靈魂”，有壹種“完美的空洞”，甚至我們有時候能壹眼看出來是不是AI寫的。
所以，我們可以進壹步探究，大語言模型LLM的本質是什麼？Pinker教授認為，AI是壹種強大的模仿與重組工具——“它的設計理念是將數拾億個例子混搭在壹起，進行拼貼。”這壹點讓AI寫作太普通、太平淡了。
史蒂芬·平克（Steven Pinker）哈佛大學教授，畢生致力於語言、認知和寫作的研究。
但是除此之外，我比較關注的壹點是，因為“寫作本身就是思考的過程”（我在前面反復提到的壹個觀點）。那麼，在這方面AI對我們有什麼影響？
Pinker教授認為，人類思維並不等同於壹個大型語言模型，我們需要將大型語言模型的智能與人類智能相協調，他個人也會比之前更注重從大型輸入語料庫中提取模式的能力。
而《金錢心理學》的作者Morgan Housel（摩根·豪澤爾）則稱自己是壹個老派的作家，他說自己每壹個字，每壹個字母，都是自己親手敲出來的。他認為寫作的過程才是作者思考的源泉，AI剝奪了寫作的真正意義。
——“如果你使用任何寫作工具來幫你構建哪怕是大致的框架，你實際上並沒有進行思考，因此你剝奪了寫作中所有美好的部分。所以我始終堅持傳統的做法。”
當然Housel對AI寫作還有更多其它的觀點和思考，這部分我會在後面的文章中進壹步探討，也歡迎大家壹起討論~
以下來自David Perell的YT頻道《How I Write》原標題：Harvard Professor Explains The Rules of Writing — Steven Pinker
Perell: 你覺得人工智能是否增強了我們幾乎喪失的獨立思考能力（暫且這麼說吧）？人工智能會像壹種新的形式，甚至創造壹種全新的溝通方式嗎？
Pinker:嗯，人工智能的輸出在某種程度上很特別。它寫得很好，因為它通常不會使用晦澀難懂的學術術語，句子結構也相當簡潔明了，邏輯清晰。甚至連思路的推進也往往很有條理，通常會有壹個引言句和壹個結論句。
從這個意義上講，它的寫作水平不錯；但從另壹個角度來說，它的寫作水平又很差，因為它太普通、太平淡了，你幾乎能認出這是大型語言模型的輸出結果。它的設計理念是將數拾億個例子混搭在壹起，進行拼貼。
Perell: 你已經寫了九本書，現在正在寫第拾本，而且是關於大語言模型LLM的。如果現在讓你重新寫壹遍這些書，你會怎麼寫？我的意思是，考慮到我們對LLM的了解，以及你對世界發展方向和變化的感知，還有寫作領域的變化，你還會寫出同樣的書嗎？
Pinker可能不會。我想我會更加重視從海量輸入中抽象出模式的能力。在我接受的訓練以及後來發展出的計算認知科學、語言學和經典人工智能方法中，這種方法更加注重規則、算法、邏輯和邏輯編程。很難想象，僅僅通過大量的輸入和訓練，壹個神經網絡，壹個聯想神經網絡，就能從這龐大的非結構化輸入中提取出有意義的想法和寫作。
現在我不認為人類思維是壹個大型語言模型，因為那就相當於壹個孩子在他們能大聲說出第壹句話時，就已經有幾千年的時間了。而且，孩子們需要的不僅僅是大量的文本，他們還是壹個可以理解說話者意圖的世界，他們與這個世界互動，這與正常處理大量文本的學習方式不同。
不過，我仍然需要將大型語言模型的智能與人類智能相協調，並且比我之前更注重從大型輸入語料庫中提取模式的能力。
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