这篇文章探讨了人工智能对人类思维能力的影响,指出过度依赖AI可能导致个人独立思考能力的下降。作者强调了在AI时代保持和提升批判性思维的重要性,并提出了三种方法:有意识地获取信息、建立多元心智模型以及通过“Steelmanning”来检验和强化自己的观点。
思考比以往任何时候都稀有
我带着这个想法已经几天了,我觉得值得把它写下来。
我认识的几乎每个人都开始将他们的工作外包给AI。说实话,这太不可思议了。你可以在几个小时内完成过去需要几周才能完成的事情。你可以以两年前听起来会很荒谬的速度写作、编程、研究和创造。
但在所有这些生产力之下,有些事情正在发生,却没有人谈论。
如今,大多数将思维外包给AI的人,在提高生产力的同时,能力却在下降。而他们无法分辨出差异,因为输出结果看起来是一样的。但它背后的思考,曾经是他们自己的吗?
上周,我时隔许久,为了好玩花了三天时间深入研究一个问题,这是一个设计更好的prop AMM的挑战。在此之前,我只从理论上了解过prop AMM,所以我自然而然地大量依赖AI。它给了我一个坚实的基础。但随后它碰壁了。而且不是那种你可以通过调整提示词再试一次的碰壁。它开始循环,提出相同的结构性方法,只是参数略有不同,用五种不同的方式重述着同一个死胡同解决方案,每次都自信地认为这个版本会奏效。它无法看到真正的问题所在。所以我不得不阅读研究论文,研究数学,并解决这些方案。在这个过程中,我感受到了和以前没有AI时解决问题一样的满足感,那种因为亲自努力解决而理解某件事的感觉。
我以前经常有这种感觉。我几乎忘了那是什么样子了。
这是我从那次经历中领悟到的。
你的思维过程塑造了你整个人生轨迹。你做出的每一个决定,你识别出的每一个机会,都取决于你的思维质量。幸运或不幸的是,思考是一项技能。它越用越敏锐,越不用越迟钝。
“思考是世上最艰苦的工作,这或许就是为什么很少有人从事这项工作的原因。” — 亨利·福特
我并不是要求任何人停止使用AI工具。我每天都在使用它们。它们是我们有史以来最好的工具。但一个工具的好坏取决于使用它的人,如果使用它的人已经停止为自己思考,那么是工具在操控你,而不是反过来。
如果你读到这里觉得被点名了,那很好。以下是你扭转局面的方法。
大多数人不仅仅是将思维外包给AI。他们将思维外包给他们打开的每一个信息流。他们滑动、观看、聆听,让一切不留痕迹地通过。当他们并未获得信息时,他们却感觉自己了解了很多。
而且这不只是短视频和社交媒体帖子。你们中的一些人现在正在无休止地刷提示词。这感觉很有效率,但这只是换了层皮的同一个陷阱。有意识的摄取意味着你在没有意图的情况下不会打开应用程序。在你阅读某物之前,你知道你为什么阅读它。在你阅读之后,你可以在不回顾的情况下解释你从中获得了什么。如果你不能,那不是你摄取了它,而是它摄取了你。
解决这个问题的方法很简单。连续一周,在你阅读每篇文章、观看每个视频或浏览每个帖子后,写下一句你学到的东西。就一句,你会惊讶于你经常写不出来。
大多数人在遇到难题时被卡住的原因并非缺乏智力。而是他们只有一个视角去观察问题。
当你一生都只在一个领域中度过时,每个问题看起来都一样,每个解决方案都来自同一个方向。但最有趣的突破几乎从不来自对同一领域的深入挖掘。它们来自从完全不相关的领域引入一个想法。这就是为什么我认为博学者在未来几年会胜出。那些对跨学科充满好奇的人将持续超越那些只深入一个领域的人。
查理·芒格将其整个投资生涯建立在他所谓的“心智模型格栅”之上,这些框架借鉴自物理学、生物学、心理学、经济学、博弈论,并全部应用于其原始背景之外。他的论点很简单:如果你只用一个学科思考问题,你就好比一个手里只有锤子的人。每个问题看起来都像钉子。
多年来我一直在无意识地这样做。但最近我开始有意识地这样做。阅读我领域之外的书籍,不是为了娱乐,而是为了收集不同的视角。物理学、博弈论、经济学。每个学科都给我提供了看待同一个问题的不同方式。你拥有的视角越多,你就越有可能看到其他人遗漏的东西。
大多数人争论是为了赢。很少有人争论是为了理解。
钢人论证是稻草人论证的反面。它不是削弱对方的论点来使自己的论点看起来更好,而是建立对自己立场最强有力的反驳。不是你轻易就能驳倒的版本。而是真正会让你自我怀疑的版本。
大多数人从不这样做。而AI让跳过这一点变得更容易,因为它是一个终极的应声虫。无论你向它提出什么方向的提示,它都会为那个方向建立一个令人信服的论证。它会确认而不是挑战。如果你只是一味地被确认,你就永远不知道自己的想法是坚实的还是仅仅未经挑战。
达尔文在发表他的理论之前花了数年时间试图推翻自己的理论。那不是不安全感。这也是他的工作能够幸存下来的原因,而数千个自信却未经检验的想法却消亡了。
在AI时代能够蓬勃发展的人,不是那些使用AI最多或最少的人。而是那些在不让自主思考能力悄然消失的情况下使用AI的人。
尤其是作为工程师。优势从来不是了解语法或背诵文档。优势始终是解决更困难问题的能力。优化系统,权衡取舍,围绕没有明确答案的限制进行设计。这些都不是你可以外包的东西。
有人曾问Naval Ravikant,他们可以做些什么才能成为一个更清晰、更独立的思考者。他的回答很简单:阅读数学、科学和哲学领域的杰作。忽略你的同辈和新闻。避免部落认同。将真理置于社会认可之上。
当周围所有人都停止思考时,你始终要有思考的意愿。
你的工具应该放大你的思考。而不是取代它。
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