“废话”也许比你想得有用
大象按:在信息碎片井喷式爆发的当下,我们总是会下意识将一些信息进行分类,把当下用不到或觉得长久用不到的语言信息统称为“废话”,觉得这些都是“无用的知识”。但,面对AI的挑战,以及时代裹挟对自身成长的要求,这些“废话”,可能比你想得有用。
3月14,GPT-4发布,这是一个震荡互联网的大事件。在 OpenAI 的官网上,我们还可以看到,GPT-4 比 ChatGPT 具有更准确的推理能力。在GPT-4 中输入文本,它可以通过已有的文本,快速地推理出最终的结果。
除此以外,GPT-4 在例如美国律师职业资格考试、生物奥林匹克竞赛和SAT考试中表现也十分优异。
看到这里不禁想问,既然GPT-4这么厉害, 我们还需要学习和读书吗?
要吗?
01
学习,是摆脱“无意识无能”的方式
当然要,它厉害它的,你得厉害你的。
“无意识无能”的状态使我们容易受到邓宁-克鲁格效应的影响,通俗讲,就是那些能力越欠缺的人,就越容易拥有蜜汁自我优越感。
当然,“无意识无能”状态在学习的初始状态,会有一定的帮助。
打个比方,刚开始学习语言,知道最简单的词汇及其句子构成,往往使口语变得容易得多。至少,在一开始,没有意识到自己的错误会让你感到非常自信。但这种自信会阻碍你的学习行动,久而久之,你的能力会一直停留在初始阶段。
所以得学,学了才能见天地。
02
学习的本质是培养创造力
前段时间,网络上盛行一种说法“ ChatGPT 会导致大规模的失业”。这种说法非常片面,但是如果你一直以应试教育的方式去学习,大概率你是干不过AI的。
AI说到底是由海量数据训练出来的模型,它们不会创新,只能对现有的知识进行归纳总结。
比如,今天你和人工智能同时写一篇社会学论文,如果你们的论文都只是停留在收集社会学学科相关资料、总结前人观点的层面。那你写的论文一定没有人工智能优秀。因为人工智能可以快速生成一篇社会学相关,且观点很新的文献综述。
但如果你的论文里不仅包含社会学科的知识,还包括经济学和心理学等跨学科知识,再加上一些批判性分析和创新性观点,那对AI来说就有点难,因为在本无关联的事物间建立关联,它无法做到。
再比如,你和人工智能同时开一家甜品店,双方都严格按照食谱上的食材和配比去做提拉米苏,那你一定会输给人工智能,因为机器出错的概率比你小多了。
但如果你了解到,你的用户很多元,有素食主义者、低糖爱好者等。你开始针对不同的用户的偏好对提拉米苏进行创新。不仅可以在口味上更盛人工智能一筹,还可以让你和用户产生情绪连接 (emotional connection)。
AIGC来了,你不一定会失业。做成一件事情除了拥有80%的基础知识,还要有20%的创造力。而这个20%正是AIGC难以取代人类的地方。
03
看似“无用的知识”可能是创造力的来源
乔布斯在斯坦福大学的毕业典礼上讲了一个故事,他大一辍学后并没有离开学校,而是选择去听了自己感兴趣的课程。其中一门看似无用的美术字课程,十年之后,在他设计苹果电脑字体中发挥了重大的作用。
因此,并不能以当下的情景来评判知识是否有用,知识就是语境。当下,你学到的一个知识点可能有用;到了下一个语境可能毫无用处。
举个例子,很多人毕业之后找的工作,和大学时学的专业毫不相关;人们的预测能力有限,你不会预测到很多年后 GPT-4 会写会画,还能说一口流利的外语。
如何简单、快速、低价地扩充自己的知识库,阅读是不二之选。
这个观点太朴素了以至于很少有人会认真去实践,因为网上的干货太多,很多人把书帮你浓缩成一句句金句和一张思维导图。
但若这就是你认为的读书那就错了,这意味着你对阅读的认知错误,对自己的认知也错误。
读书太有意思了,在书本中你可以看到思维凝结的过程,思考不再只是意识里的事情,它被用文字固定了下来。本无关联的事情间建立联系的过程也被记录了下来,知识中最宝贵的不是事实性知识,而是思考方式。
读书,谁都会,但读好很难,并不是方法模板就能解决的事情,也不是一张纯干货导图就能解决的事情。要想不被AI取代,那么就必须要突破阅读这件看起来普通的小事儿。
在科技飞速发展的时代,没有“完全无用的知识”这一说法。不断的保持学习的状态。一些你知道的,可能被认为无用的知识,在未来的某一个时刻或许可以使用上。
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