都在说 ChatGPT 能做什么，不如聊聊人类还能做什么、有什么启发？

文化

2022-12-07 06:12

前言：作为半个文字工作者，随意聊聊这几天 ChatGPT 给我带来的启发。

🕹️ 导览 —— 下拉到达您感兴趣的部分

Part 1：AI 能写的三种类型内容

Part 2：启示一，从模糊到精确

Part 3：启示二，将感性理性化

Part 4：人类的赢面，在于五感和情感开发

Part 5：人类的优势也是人类的劣势

正文

首先给不明真相的同学科普一下最近很火的 AI 写作。

ChatGPT，一个计算机程序，它能够根据人类输入的文字内容，自动生成新的文本。它以对话的交互形式存在，结合对话过程上下语境来理解人类的意思，以输出更符合人类需求的文本。GPT 由人工智能研究机构 OpenAI（由 Elon Musk、Sam Altman 等人共同创立）开发，属于一种大型的机器学习模型，也就是说，人类每上去使（调）用（戏）它一次，它就更聪明一些。

以上这段话由我和 GPT 共同创作：）

🕹️ Part 1

AI 能写的三种内容类型

祂还能写出什么东西来呢？收集了一大波群众与 GPT 的对话截图后，我认为可以分为以下三类内容：

第一类，我称之为「理性理科写作」，例如代码、数据等，处理的是数学与技术问题——

第二类，我称之为「理性文科写作」，例如泛用型观点、格式化文书，各种知识科普等，给人类提供有限框架内的信息——

第三类，我称之为「感性文科写作」，例如写诗、模仿某某人风格产出一段话——

从对话截图可见，AI 的表现可圈可点。有人认为能达到九年义务教育毕业的水平，有人觉得比应届毕业生的产出还要好。于是这几天，GPT 引爆了国内外互联网，一众科技界大佬都在讨论。

GPT 究竟有什么样的品质和能力，让人类敬畏之余又有一点恐慌？作为一个写作的人，我是一直对自己大脑如何生成写作内容的这个过程保持好奇的，于是我尝试拆解了一下 AI 在这里面值得学习的东西。

📝 Part 2

启示一，从模糊到精确

程序员朋友西门对人机交互的趋势是这么描述的，「人机交互，快捷键效率最高，但为了方便小白，就搞出了鼠标，老人小孩连鼠标都用不好，又搞出了触屏。但还有人只想动动嘴皮，就发明了小爱同学。趋势是把模糊的输入精确化。」

从与GPT的对话中我们可以发现，每当人类提出一个问题，AI 都会将它拆解细化来回答，常见的句型是「首先……其次……此外……」，或者分点阐述一二三四五。AI 回答问题时还具有绝对的 "MECE" 思维，讨论问题都会表明是在特定范围内进行的，以致于有时候回答长得很像八股文四六级作文模版。

但这样的品质恰恰是人类可以学习的。例如我们学习一个新领域、新议题的时候，首先要做的就是通过搜索把关键词相关的内容都找出来，排列好一二三四五，将信息分层，再搜索，再分层……以对这个事物产生基础的认知。但可能有的人在知乎搜一个答案出来，就将之当作事物的全貌了。

从模糊到精确，也是成熟职业人的必备技能。往往客户/老板提出的问题，都是相对模糊的，他根据经验会感知到大概哪个地方有问题，但由于他不是执行的人，所以说不出具体的问题是什么。此时，职业人的职责，就是根据自己的认知尽可能将对方提出的问题拆解细化，通过多次反问沟通，将问题捋清晰后再去解决。而不是一接到问题，回答一句「好的」就跑出去瞎操作，操作的时候还嘟囔客户/领导没说清楚。

📝 Part 3

启示二，将感性理性化

虽然 AI 写诗写得不怎么样，但不少人还是会惊叹，毕竟这是人类和 AI 之间重要差异所在的领域——感性。但真正的文字工作者都应该懂得，感性写作也是有「套路」的。

最基本的中文语法，大家在小学就学过了——主谓宾定状补，六大修辞手法。特别是修辞手法，不同的修辞手法是能给人带来不同的感受的。还有写诗写 rap，古人都懂的押韵，看综艺也应该有学到了。

在豆瓣上流传着一套关于「周星驰式无厘头」的拆解思路，可以说是叹为观止，当然照着干不一定有同样的效果，但做到 60 分是完全没有问题的。

● 来自豆瓣 © 向简，https://www.douban.com/note/355969765/

可见，感性工作也是可以理性化的，学习永无止境。文字工作者学习这些套路，能提高工作水平（相信 AI 暂时还学不会无厘头）；普通人学习这些套路，对事物的鉴赏水平也就提高了，能品得出一个标题、一首诗、一个段子，究竟是真好还是套路，可以降低被社交媒体碎片信息劫持的几率。

虽然说了那么多，但其实人类还是有赢面的。

🔮 Part 4

人类的赢面，在于五感和情感开发

看了那么多 AI 产出的内容，过程中肯定出现了不在我认知范围内的事实/信息，然而阅读中我的情绪几乎是毫无波澜的。即使在一些感性文科写作里，也很难引发人的共鸣。

这时候，我们可以再看一下人类幼崽写的诗——

在这首人类幼崽写的诗里，很明显幼崽运用了比喻的修辞手法，这是AI可以学的，但幼崽的「感受」是 AI 暂时学不来的。例如在这首诗里「古诗」给幼崽带来的「年代感」，与太阳把东西晒黄之后的「古老感」，这是人类幼崽将两者进行连接的基础，并不是由事物单纯的物理关系带来的。

由此我联想到，目前 ChatGPT 的输入信息只有「语言信息」，库里已有的语言信息以及人类与祂不断交互而产生的语言信息；而人类一早醒来睁开眼，输入的信息就由「五感信息」组成，视听嗅味触，以及情绪情感，输入的信息类型（暂时）比 AI 丰富得多。所以，少待在电子屏幕生活里，多在真实空间里开发自己的五感，也是人类一种有效的对抗。

此外我还联想到，我在写作时的某一种状态。我的意识在放松的时候会进入一种状态，不追随逻辑回路去搜寻信息，而是自动进入情绪回路去搜寻。于是，就有了 AI 产出不了的事物联系。

人类可以以情绪感受为线索组织信息，而 AI 目前只能根据物理世界的相关性来组织信息，当然未来 AI 会学习到更多人类情绪的规则，但两个人类，即使拥有相同的情绪，由于经历背景性格不一样，由同样情绪组织起来的信息包也不尽相同，这就是我们所谓的「个性」，AI 的产出看上去没有个性也是因为这个原因。

🤔 Part 5

人类的优势也是人类的劣势

但反过来想，人类也会因为这个优势而在理性认知层面存在劣势。借用神秘学领域的一个词来说就是——AI 没有业力。可能祂的回答会由于库里的现存信息或理解能力，而不准确，但祂从来不会因为情绪记忆而发生错误，而人类会。

例如老板骂人。当他骂你的时候，你的大脑可能会自动泛起小时候被父母亲骂的情绪——委屈、羞耻、悲伤，全体聚在一起突袭过来，于是无法应对此刻老板骂人的状况。

实际上，老板骂人不因为你做错事，也不因为老板傻逼，只因为老板在那一刻有情绪，这是人类作为生物的基础设置，中性的物理属性存在。这时候，人类需要自我训练出一种「课题分离」的能力——既要分离「我」和「老板」，在大脑里主动取消老板骂人的因果关系，避免产生次生情绪；也要分离「现在的我」和「过去的我」，意识到随着老板骂人大脑随之而来的情绪可能来自从前，不一定要带到今天。

做好分离工作之后，人类就可以处于一个比较镇定的状态，就会懂得待老板骂完，气消了之后，再慢慢跟他了解，实际工作里发生的问题，以及解决的方案，然后快速改进执行。