#寫作
百度搜尋要“忘掉”傳統搜尋
百度搜尋進行了近10年以來的最大改版,從搜尋框、搜尋結果頁到搜尋生態都進行了變革。其中,最直觀的變化就是百度搜尋框變大,原本只支援幾十個字的搜尋框,現在能放得下超千字的長文字,還可以上傳檔案,整合了AI寫作、AI畫圖等功能。在此次改版之前,百度搜尋框的形態已經穩定保持了20多年。圖片來源:介面新聞最近幾年,隨著抖音、小紅書等新型內容社區的崛起以及各類AI助手類產品的出現,傳統搜尋引擎面臨著一些使用者被分流的壓力。7月2日,在接受介面新聞等媒體採訪時,百度搜尋總經理趙世奇也談及於此。在他看來,環境的變化是多方面的,既包括使用者需求的變化,也包括競爭環境的變化。百度也不僅僅是和其他搜尋引擎進行競爭,也在和其他的資訊供給產品競爭。20多年前,百度剛剛創辦的時候,搜尋引擎還是個新鮮事物,而百度創始人李彥宏本人是掌握了“超鏈分析”技術的發明人,這讓百度搶佔了市場先機並且持續積累技術。但如今,這種先發的技術優勢已經不復存在,百度搜尋需要找到新的核心競爭力。可以說,百度搜尋改版既是主動尋求變革,又是必須進行的變革。新時代,百度搜尋的競爭優勢在那?從趙世奇和介面新聞等媒體的交流來看,此次搜尋產品的改版,也是百度重新思考自身核心競爭力的過程。在趙世奇看來,最關鍵的一個是產品必須要變革,一定不能再用原來的搜尋引擎的產品定義去看待它。“我們內部一直在講要忘掉老的搜尋形態。”同時,百度在思考的另一個重要問題是AI技術給搜尋帶來的變革在那裡。趙世奇表示,現在很多AI搜尋產品本質上只是用AI接了一下搜尋,但AI搜尋不應該只是這樣的。“真正的AI搜尋,應該是AI模型和搜尋的模型更深度融合。”*接的使用者搜尋行為不再僅限於關鍵詞,一個長句或者一段模糊的描述都可以作為需求,對結果的定義也不再是內容和資訊,而是包含了生成式結果、應用和服務等更加多元的結果。比如,介面新聞記者在傳統搜尋框中輸入“我想去美國旅遊”,得到的搜尋基本都是網友分享的美國旅遊攻略,而在改版後的搜尋框中輸入同樣的需求,不僅可以獲得重要景點的推薦,還可以得到一份完整的旅遊路線規劃。在這種思路下,百度搜尋接入的不僅僅是網站、App等內容平台,還包括MCP(模型上下文協議)、智能體以及真人服務。加入這些新的應用和服務之後,搜尋結果不再侷限於現成的資訊。比如,MCP可根據即時資料為使用者提供旅遊目的地的天氣、酒店價格等即時資訊,幫助使用者更好地進行決策。使用者想要訂酒店,搜尋引擎不再跳轉到OTA平台,而是直接幫使用者完成心儀酒店的預訂。但趙世奇也表示,這些只是一個階段性的思考,到底什麼是AI搜尋,仍然是一個正在進行中、沒有答案的問題,也許三個月之後就會有一些新的思考和變化。事實上,目前各家網際網路公司對AI搜尋的形態也沒有形成統一的認知。單從使用者互動來看,一些產品仍然做成搜尋框的形式,只不過把搜尋結果從連結變為更加直接的內容,還有一些產品把產品形態做成了問答互動式。在一個還沒有共識的階段,百度想要通過持續的探索找到最順應使用者需求的產品形態,重新建構起自己的競爭優勢。“再過三個月,我們也許變成了一本‘雜誌’,但別人還是答案,這是不一樣的東西,也是我們追求的。”趙世奇表示。但不可否認的是,作為一個上線20多年、擁有超7億月活使用者的產品,百度搜尋在還沒有完全想好產品終極形態的情況下,反覆進行改版,會面臨老使用者是否能接受的問題。在此次改版中,百度也考慮到了老使用者使用習慣的問題。雖然新版本已經上線,但其並沒有強制所有使用者都切換至新版本,而是需要使用者自己主動切換,從接受能力強的使用者開始一點點擴大覆蓋範圍,並結合使用者反饋改進細節。百度還要補齊生態短板在移動網際網路時代,百度搜尋不再強勢的一個重要原因就是在內容生態上遭遇挑戰。PC網際網路時代,百度可以搜尋到網際網路最全面的資訊。但移動網際網路時代,各個App都想做超級入口,相互之間不再開放,這讓搜尋引擎能夠獲取的資訊豐富程度受到了非常大的影響。目前,搜尋產品進入新一輪變革期,百度雖然還不能完全確定未來的產品形態,但卻非常肯定,開放的生態對搜尋引擎是更有利的。百度也希望藉機建立一個更多元的新開放生態。這個新的開放生態不再僅限於以網頁、App為代表的內容生態。趙世奇對介面新聞表示,MCP、AI應用、Agent都是重要組成部分。在他看來,MCP可以呼叫更多外部應用,為使用者提供即時動態的資訊和資料;在AI時代,將會湧現越來越多小而美的公司,他們針對小垂類場景開發的AI應用將是對搜尋生態非常好的補充;百度把Agent聚焦在面向真人的數字分身,律師、醫生等掌握專業知識的群體可利用數字分身經營自己,為使用者提供專業內容和資訊,這也是對搜尋生態的一種補充。除此之外,百度還考慮引入更多內容表達者。這些內容表達者並不同於移動網際網路時代的內容創作者,後者大多依靠內容創作賺錢,往往把主要精力放在能夠為他們帶來更多商業收益的平台,平台的頭部效應非常明顯,而百度定義的內容表達者,僅僅就是想表達。趙世奇判斷未來會出現越來越多內容表達者。他的依據是,AI降低創作門檻之後,越來越多人都可以低成本地表達,僅僅把表達當成參與的一種方式,而不寄希望於通過表達賺錢謀生。“這個群體會持續對未來的內容和服務的生態產生很大價值,也是目前百度正在積極去做的事情。”在今年4月的Create2025百度AI開發者大會上,百度創始人李彥宏正式發佈了百度搜尋開放平台,提供了AI時代的生態解決方案。根據官方公佈的資料,截至目前,百度搜尋開放平台已接入1.8萬+優質MCP,其中有很多已經直接可被百度搜尋呼叫。比如,近期熱度很高的拉布布,使用者只需拍照檢索,就能直接喚醒  “千島MCP server”,不僅能查到相關物品的詳細資訊,還能直接獲取購買連結,實現一鍵下單。要是使用者想瞭解  “那些股票基金費率較低”,百度搜尋會呼叫“盈米MCP”,借助其金融資料,給出系統且可信的建議。在搜尋產品進行大幅度改版之後,百度依然保持著想要做超級入口的野心。趙世奇表示,希望百度搜尋未來能夠成為AI時代的超級入口,給新的AI應用、MCP和Agent流量,讓使用者找得到,也讓百度發揮出更大的價值。 (介面新聞)
紐約客:AI摧毀美國大學寫作的全景報告
科裡·羅賓是一位作家,也是布魯克林學院的政治學教授。他最初對有關 ChatGPT能力的報導持懷疑態度。後來,他當時上高二的女兒用它寫出了一篇論文,水平堪比他教的本科生花一個學期寫出的文章。他決定不再佈置帶回家的論文作業。在他三十年的教學生涯中,他第一次採用了課堂閉卷考試。自1865年開始,倫敦的計程車司機必須學習和通過世界聞名的"知識考試" 。該考試要求司機掌握查令十字車站六英里半徑範圍內、數千條街道和地標的詳細知識。研究發現,經過知識考試訓練的倫敦計程車司機,其大腦後海馬體(對長期記憶和空間感知至關重要)異常發達。這項考試至今依然存在。而顯然,自從有了GPS導航,人們也不再記憶地圖了。如今,有了AI,很多人已經不再記憶知識,甚至也不再思考了。這會讓我們失去什麼呢,除了發達的大腦後海馬體?人工智慧讓我們重新回到了那個問題:高等教育的意義究竟是什麼?十八歲之前,我們上學是因為必須如此,在學習第二次世界大戰和約分的同時,經歷著社會化的過程。我們基本上是在學習如何遵守規則。然而,大學是一種選擇,它一直包含著一個默契的協議:學生完成一系列任務,其中一些可能涉及他們認為毫無意義或不切實際的科目,然後獲得某種文憑。但即使對最功利的學生來說,追求分數或文憑也帶來了附帶的好處。你被教導如何做一件困難的事,或許在這個過程中,你開始欣賞學習的過程。但人工智慧的到來意味著,你現在可以完全繞開這個過程和其中的困難。紐約客剛剛發佈了一份長篇的報告文學,全景式地描述了美國大學生使用人工智慧的情景,以及由此引發的種種討論和思考。絕對值得細細讀完。What Happens After A.I. Destroys College Writing?The demise of the English paper will end a long intellectual tradition, but it’s also an opportunity to reëxamine the purpose of higher education.By Hua Hsu人工智慧摧毀大學寫作之後,將發生什麼?英語論文的消亡將終結一項悠久的學術傳統,但它也提供了一個重新審視高等教育目標的機會。關於究竟有多少學生在使用人工智慧,目前沒有可靠的資料,但各種故事都表明,人人都在用。一個風大的春日周四,期中考試剛過,我約了紐約大學的兩位本科生亞歷克斯和尤金一起吃麵,聊他們如何在學業中使用人工智慧。我去年第一次見到亞歷克斯時,他對藝術事業很感興趣,把大量業餘時間都花在和朋友們進行攝影創作上。但最近,他決定選擇一條更實際的道路:成為一名註冊會計師(C.P.A.)。他的周四總是很忙,四十五分鐘後還要參加一個會計課的學習小組。他把滑板收在餐廳的長凳下,從包裡拿出筆記型電腦,在我們坐下之前就連上了網。亞歷克斯留著一頭捲髮,說話帶著一種在灣區待久了的人特有的、輕鬆而富有韻律的腔調。他和尤金看著菜單,亞歷克斯建議點清湯而不是辣湯,“這樣我們都能好好護膚。”幾周前我給亞歷克斯發資訊時,他說他認識的每個人都在以某種方式使用 ChatGPT,但他自己只用它來整理筆記。可見面後,他承認這種說法根本不精準。“我生活中任何類型的寫作都會用人工智慧,”他說。他用 Claude 來做研究,用 DeepSeek 進行推理和解釋,用 Gemini 生成圖片。ChatGPT 則用來滿足更寬泛的需求。“我需要人工智慧來給女孩發簡訊,”他開玩笑說,想像著一個由人工智慧強化的 Hinge [譯註:一款約會軟體]。我問他我們約見面前,他是否也用了人工智慧。他笑了,然後回答說:“老實說,用了。我懶得打那麼多字。你看出來了沒?”OpenAI 於2022年11月30日發佈了 ChatGPT。六天後,其首席執行官山姆·阿爾特曼宣佈使用者數已達一百萬。像 ChatGPT 這樣的大語言模型並不會像人類那樣“思考”——當你向 ChatGPT 提問時,它會從訓練它的資料集中提取資訊,並根據可預測的詞語模式建構答案。多年來,許多公司都嘗試過由人工智慧驅動的聊天機器人,但大多在發佈後就失敗了;微軟在2016年嘗試推出的機器人 Tay,上線僅16小時就因開始發表種族主義言論和否認大屠殺而被關閉。但 ChatGPT 似乎不同。它能進行對話,並將複雜的概念分解成易於理解的步驟。不到一個月,Google的管理層就宣佈進入“紅色警報(code red)”狀態,他們擔心人工智慧會衝擊其搜尋引擎業務。教育工作者中則爆發了更大的恐慌。這個“作業殺手”的出現,讓學校在學期中途來不及制定出連貫的應對政策:ChatGPT 能在幾秒鐘內收集和總結研究資料,並起草一篇完整的論文。許多大型高校試圖監管 ChatGPT 及其後來的競爭對手,但大多徒勞無功。我請亞歷克斯給我看一篇由人工智慧生成的論文。尤金也想看。他用另一款人工智慧應用來幫助他完成商科課程的計算,但一直沒掌握用它來寫作的竅門。“沒問題,”亞歷克斯對他說。(文中所有學生的姓名均為化名。)他在筆記型電腦上打開了 Claude。我注意到一個聊天記錄裡提到了“廢奴運動(abolition)”。“我們有門課要讀羅伯特·韋德伯恩(Robert Wedderburn)的著作,”他解釋道,指的是十九世紀牙買加的廢奴主義者。“但很明顯,我才不想讀那個。”他讓 Claude 生成一份摘要,但摘要太長,他沒法在課前十分鐘內讀完。“我就對它說,‘把它變成簡潔的要點。’”然後他把 Claude 的要點抄在筆記本上,因為他的教授不允許在課堂上使用電子裝置。亞歷克斯找了一會兒,找到一篇藝術史課的論文,內容是關於一個博物館展覽。他去看過那個展覽,拍下了展品和附帶的牆上文字,然後上傳到 Claude,讓它按照教授的要求生成一篇論文。“我想儘可能少花力氣,因為這門課我實在不怎麼上心,”他說。他粗略讀了一遍論文,覺得人工智慧沒有充分回答教授的問題,於是他最佳化了提示語,讓它重寫一遍。最終,亞歷克斯提交的論文得到了相當於 A- 的成績。他說自己對論文的論點有個大概的瞭解,但如果教授問他具體細節,他肯定“就死定了。”我越過亞歷克斯的肩膀讀了那篇論文;它很好地模仿了一名本科生描述一組圖像的口吻。如果這是在2007年,我不會太在意它那平庸的語氣,或是那種精準地、按部就班完成任務式的評論。尤金嚴肅而略顯莊重,一直帶著一絲困惑在聽。“我可不敢像他那樣直接複製貼上,因為我疑心重得多,”他說。他比亞歷克斯小幾歲,ChatGPT 發佈時他還在上高中。那時,他曾嘗試用人工智慧寫論文,但發現它會犯一些容易被察覺的錯誤。“這篇論文通過了人工智慧檢測器嗎?”他問亞歷克斯。ChatGPT 剛推出時,教師們採取了各種措施來確保學生的作業是自己完成的。這些措施包括要求學生分享帶有時間戳的Google文件版本歷史,以及設計必須在課堂上分多次完成的書面作業。但大部分的“偵查”工作都在提交後進行。像 GPTZero、Copyleaks 和 Originality.ai 這樣的服務,會分析一篇文章的結構和句法,並評估其由機器生成的可能性。亞歷克斯說他的藝術史教授“年紀特別大”,所以可能不知道有這些程序。我們把這篇論文輸入到幾個不同的人工智慧檢測網站。一個網站說論文由人工智慧生成的可能性為28%;另一個則認為是61%。“比我預想的好,”尤金說。我問他是否認為他朋友的做法是作弊,亞歷克斯打斷道:“當然是了。你他媽開玩笑呢?”看著亞歷克斯的筆記型電腦,我注意到他最近還問過 ChatGPT 能否穿著耐克(Nike)的 Dunk 系列球鞋跑步。他得出的結論是,ChatGPT 是最好的知己。他像諮詢治療師一樣諮詢它,詢問約會技巧,以及如何在低谷期保持動力。他的 ChatGPT 側邊欄記錄了一個年輕人的喜怒哀樂。他向我和尤金承認,他申請紐約大學的文書就是用 ChatGPT 起草的——如果沒有人工智慧,我們今天的午餐可能根本不會發生。“我猜這確實很不誠實,但管他呢,反正我人已經在這兒了,”他說。“這算是作弊,但我覺得又不算那種意義上的作弊,”尤金說。他認為亞歷克斯的藝術史論文是一種沒有受害者的犯罪。他只是在滿足課程要求,又不是要成為一名文學學者。亞歷克斯得趕去參加學習小組了。我告訴尤金,我們的對話讓我開始反思自己作為一名教授的職能。他問我是不是教英語的,我點了點頭。“嗯,好吧,”他笑著說。“那你可真是受影響最大的了。”我在一所小型的文理學院(liberal-arts college)任教,我常開玩笑說,學生更有可能把一篇大論文拖欠一年再交(最近就發生了這樣的事),而不是走不光彩的捷徑。我的班級規模小而親密,教學由各種過程和教學模式驅動,比如刻意讓尷尬的沉默持續一會兒,這些都難以大規模複製。因此,我總隱約感覺我的學生學到了東西,即便這些收穫難以量化。過去,如果我擔心一篇論文有抄襲嫌疑,我會在搜尋引擎裡輸入幾句話,就算盡職調查了。但最近我開始注意到,一些學生的書面表達和他們在課堂上的口頭表達似乎不太同步。有一篇論文感覺像是兩個大腦拼湊出來的——一半行文流暢但刻板,另一半則親切自然、毫無修飾。由於從未明確過關於人工智慧的規定,我選擇了簡單的處理方式。那個學生至少還有羞恥心,自己寫了一半,我就把反饋集中在改進那一半上。我們很容易糾結於學術不端的個例。去年年底,一項針對學院和大學領導的調查顯示,59% 的人報告作弊現像有所增加,而如果你和學生們聊聊,會覺得這個數字還算保守。人工智慧讓我們重新回到了那個問題:高等教育的意義究竟是什麼?十八歲之前,我們上學是因為必須如此,在學習第二次世界大戰和約分的同時,經歷著社會化的過程。我們基本上是在學習如何遵守規則。然而,大學是一種選擇,它一直包含著一個默契的協議:學生完成一系列任務,其中一些可能涉及他們認為毫無意義或不切實際的科目,然後獲得某種文憑。但即使對最功利的學生來說,追求分數或文憑也帶來了附帶的好處。你被教導如何做一件困難的事,或許在這個過程中,你開始欣賞學習的過程。但人工智慧的到來意味著,你現在可以完全繞開這個過程和其中的困難。關於究竟有多少美國學生在使用人工智慧,目前沒有可靠的資料,但各種故事都表明,人人都在用。2024年皮尤研究中心(Pew Research Center)對13至17歲學生的一項調查顯示,目前有四分之一的青少年使用 ChatGPT 來完成學業,這個數字是2023年的兩倍。OpenAI 最近發佈的一份報告聲稱,有三分之一的大學生在使用其產品。我們有充分的理由相信,這些都是低估的數字。如果你是Google著一切長大,或用 Grammarly 來潤色文章,那麼將人工智慧視為又一個生產力工具也就不那麼離譜了。“我覺得它和Google沒什麼區別,”尤金說。“我用它的目的也差不多。”當學生就是要試探邊界,比規則快一步。當管理者和教育者們在為作弊爭論新定義、討論監控機制時,學生們早已在擁抱人工智慧的可能性。ChatGPT 發佈幾個月後,哈佛大學(Harvard)一名本科生獲准進行一項實驗,讓他用人工智慧完成了七門課程的論文。人工智慧輕鬆拿下了 3.57 的平均學分績點(G.P.A.),只比學校的平均水平略低一點。初創公司推出了專門將人工智慧生成的文字“人性化”的產品,TikTok 上的網紅也開始教導他們的粉絲如何避免被檢測出來。由於跟不上節奏,學術管理部門基本上放棄了控制學生使用人工智慧的努力,轉而採取一種充滿希望的無奈態度,鼓勵教師探索人工智慧在教學上的實際應用。在某些領域,這並不算什麼大的跨越。研究表明,人工智慧在幫助非英語母語者適應大學水平的英語寫作方面尤其有效。在一些 STEM [譯註:科學、技術、工程和數學] 課程中,使用生成式人工智慧作為工具是可以接受的。亞歷克斯和尤金告訴我,他們的會計學教授鼓勵他們利用各大公司為爭奪學生忠誠度而在春季推出的、僅限本科生享受的新人工智慧產品的免費優惠。今年五月,OpenAI 宣佈推出專為教育用途行銷的產品 ChatGPT Edu,此前牛津大學、亞利桑那州立大學和賓夕法尼亞大學沃頓商學院等學校已嘗試將人工智慧納入其課程。本月,該公司詳細介紹了將 ChatGPT 融入校園生活方方面面的計畫,學生們將獲得“個性化”的人工智慧帳戶,伴隨他們整個大學生涯。但對於英語系以及整個大學寫作而言,人工智慧的到來則更為棘手。現在還有什麼必要教寫作呢?與人工智慧帶來的更大問題,如其對環境的影響或工作自動化相比,期中論文的未來或許只是一個不值一提的煩惱。然而,在人類歷史上,寫作對普通人來說,何曾像今天這樣重要?電子郵件、簡訊、社交媒體帖子、評論區的憤怒長文、客戶服務聊天——更不用說我們實際的工作了。我們寫作的方式塑造了我們的思維。我們每天幾十次地通過組織文字來處理世界,這正是文學學者黛博拉·布蘭特(Deborah Brandt)所稱的我們的“大眾寫作”時代。在未來,當每個人都能使用相同的人工智慧助手時,寫出原創且有趣的句子的能力,或許只會變得更加重要。科裡·羅賓(Corey Robin)是一位作家,也是布魯克林學院的政治學教授。他最初對有關 ChatGPT 的報導持懷疑態度。後來,他當時上高二的女兒用它寫出了一篇論文,水平堪比他教的本科生花一個學期寫出的文章。他決定不再佈置帶回家的論文作業。在他三十年的教學生涯中,他第一次採用了課堂閉卷考試。羅賓告訴我,他覺得大學為應對人工智慧論文改採取的許多措施都是“毫無意義的保姆式做法”。他轉而信奉段落識別的藍皮書考試[譯註:藍皮書考試是一種傳統的紙筆閉卷考試,學生在藍色封面的考卷冊上作答。],即讓學生指出並分析課堂所讀文字的節選。“讀懂文字,並就此進行明智的書寫,”他說。“這是一種在不扮演警察角色的前提下,尊重他們自主性的方式。”他的女兒現在是高三學生,她抱怨說老師們很少佈置整本書的閱讀任務。羅賓也注意到,大學生們對節選比對整篇文章更適應,更喜歡短篇小說而非長篇小說。“我感覺他們不再具備那種我們過去佈置論文時所默認的文學或文化素養了,”他說。去年發表的一項研究發現,兩所中西部大學58%的學生在解讀查爾斯·狄更斯(Charles Dickens)的《荒涼山莊》(Bleak House)的開頭幾段時遇到了極大的困難,以至於“他們無法獨立閱讀這本小說”。而這些學生還是英語專業的。回歸紙筆是教授們應對人工智慧的普遍做法,過去兩年,某些大學的藍皮書銷量大幅上升。弗吉尼亞大學的媒體研究教授西瓦·維迪亞那坦在一些學生提交了他懷疑是人工智慧生成的作業後感到心灰意冷,而作業題目恰恰是關於學校的榮譽準則應如何看待人工智慧生成的作品。他也決定回歸藍皮書,並正在思考口試的可行性。“也許我們得一口氣退回到公元前450年,”他告訴我。但其他教授則重新強調讓學生看到過程的價值。加州大學戴維斯分校大一寫作項目主任丹·梅爾澤(Dan Melzer)回憶說,ChatGPT 剛問世時,“所有人都陷入了恐慌”。梅爾澤的工作是思考寫作如何在整個課程體系中發揮作用,以便所有學生,從未來的科學家到未來的律師,都有機會錘煉他們的文筆。因此,他對交流規範的變化,尤其是在網際網路時代的變化,持有一種包容的態度。他對那些認為某些作業枯燥機械而求助於 ChatGPT 以加快處理程序的孩子表示同情。他稱那種由引言、三個支撐段落和結論組成的經典“漢堡包結構”的五段式論文是“過時的”,源於精英主義傳統。梅爾澤認為,一些學生之所以厭惡寫作,是因為它的教學方式,尤其是在過去二十五年裡。《不讓一個孩子掉隊法案》(The No Child Left Behind Act)自2002年起在所有公立學校推行基於標準的改革,導致幾代學生被教導按照僵化的考試評分標準來寫作。正如一位教師在2013年《華盛頓郵報》上所寫,學生們在掌握了一種“糟糕寫作”形式後反而取得了優異成績。梅爾澤設計了一些工作坊,將寫作視為一個包含起草、反饋(來自同伴,也來自 ChatGPT)和修訂的審慎、迭代的過程。“如果你佈置一個泛泛的論文題目,不參與任何過程,一個月後直接收上來,那幾乎就像你在創造一個為犯罪量身定做的環境,”他說。“你這是在你的社區裡鼓勵犯罪!”我發現梅爾澤的教學方法很鼓舞人心;我立刻為自己經常把班級分成小組讓他們“研討”論文而感到內疚,彷彿這個動詞的意思是直觀明了的。但是,如果我是學生,我會覺得梅爾澤對過程的關注很乏味——這需要一定的信念,相信所有的努力最終都會有回報。寫作是困難的,無論它是一篇五段式論文還是一首俳句,而想要避免艱苦的工作是很自然的,尤其當你是一名大學生時——這就是為什麼像梅爾zer這樣的課程是必修的。“你可以想像學生們是多麼‘樂意’來上課,”他開玩笑說。上大學充滿了機會成本。看待人工智慧的一種方式是,它干預了人們選擇如何度過時間的方式。在二十世紀六十年代初,大學生估計每周花二十四小時在學業上。如今,這個數字大約是十五小時,這對當代高等教育的批評者來說,是年輕人受益於分數膨脹的標誌——在《哈佛深紅報》的一項調查中,近80%的2024屆畢業生報告其平均學分績點(G.P.A.)達到或超過3.7——並且他們缺乏前輩的勤奮。我不知道我在九十年代末上大學時花了多少小時在學業上,但我記得當時總感覺時間不夠用。我懷疑,即使今天的學生花在學習上的時間更少,他們感到的壓力也未必減輕多少。校園生活的本質就是每個人都融入一種忙碌文化,而很多焦慮已經轉移到了課外活動或職業預備追求上。哈佛大學的一位院長評論說,學生們感到必須在課堂外尋求卓越,因為他們在課堂內的表現大同小異。埃迪(Eddie)是長灘州立大學的一名社會學專業學生,比他大多數同學年齡都大。他2010年高中畢業,一邊全職工作,一邊上社區大學。“我為了上學經歷了很多,”他告訴我。“我想儘可能多地學習。”ChatGPT 是他的治療師推薦給他的,在長灘州立大學所屬的加州州立大學系統宣佈與 OpenAI 合作,為其四十六萬名學生提供 ChatGPT Edu 之前,它在長灘就已經無處不在了。“我當時對它的便利性有點懷疑,”埃迪說。“它似乎知道很多東西,那種方式看起來很像人。”他告訴我,他用人工智慧“作為頭腦風暴”,但從不直接用它來寫作。“我肯定會限制自己。”埃迪在洛杉磯縣工作,他是在休息時間和我交談的。他承認,當時間緊迫時,他有時會用 ChatGPT 來做測驗。“我不知道這是不是在自欺欺人,”他說。“我給了自己機會去做合乎道德的事,但如果我趕著去上班,我不會因此感到內疚,”特別是對於非專業的課程。我理解埃迪的矛盾。我用過幾次 ChatGPT,有一次它如此迅速地完成了一項日程安排任務,以至於我開始理解那種超高效率帶來的陶醉感。我感到需要阻止自己沉迷於漫無目的的提問。我過去幾個月採訪過的幾乎所有學生都描述了同樣的發展軌跡:從使用人工智慧輔助整理思路,到完全外包自己的思考。對一些人來說,它變得類似於社交媒體,總是在螢幕一角開著,一個分心的入口。這不像花錢請人代寫論文——沒有社交摩擦(social friction),沒有非法活動的光環。也不像分享筆記,或者把你在克里夫筆記(CliffsNotes)或 SparkNotes [譯註:均為文學作品學習輔導資料]上讀到的東西當作自己的分析。學生幾乎沒有時間去反思原創性或誠實性的問題——他們基本上成了一個項目經理(project manager)。而對於像埃迪那樣,把它當作一種交流和檢驗想法的工具的學生來說,並沒有一個清晰的界限來區分作品何時不再是原創思想。今年四月,Claude 背後的公司 Anthropic 發佈了一份報告,該報告基於一百萬份匿名的學生與其聊天機器人的對話。報告表明,超過一半的使用者互動可以被歸類為“協作式”,涉及學生與人工智慧之間的對話。(據推測,其餘的互動則更具“搾取性”。)梅是喬治城大學的一名大二學生,她最初對使用 ChatGPT 持牴觸態度。“我不知道這是否是出於道德考慮,”她說。“我只是覺得我能把作業做得更好,不值得為了節省那點時間。”但她開始用它來校對論文,然後生成求職信,現在她“幾乎所有”的課程都用它。“我不認為它讓我的寫作變差了,”她說。“也許它讓我成了一個更沒耐心的作者。我過去常常花好幾個小時寫論文,斟酌用詞,認真思考如何措辭。”大學讓她反思了自己在競爭極其激烈的高中時的經歷,在那裡她取得了頂尖的成績,但幾乎沒記住什麼知識。結果,她成了那種少有的覺得大學有點輕鬆的學生。ChatGPT 幫助她輕鬆完成繁瑣的作業,並加深了她對那些她真正充滿熱情的課程的投入。“我當時就在想,這些時間都去那兒了?”她說。直到她告訴我答案,我才第一次羨慕起一個大學生來:“我現在睡得更多了。”哈里·斯特科普洛斯負責愛荷華大學的英語系,該系有八百多名主修學生。在他的入門課程的第一天,他要求學生手寫一篇二百字的文章,分析拉爾夫·埃裡森(Ralph Ellison)的《看不見的人》(Invisible Man)的開篇段落。總會有一些抱怨聲,偶爾還會有學生走出教室。“我喜歡這個練習,因為它能定下基調,強調他們的寫作,”他告訴我。藍皮書考試的回歸可能會讓那些從小被鼓勵掌握打字的學生處於不利地位。一旦你習慣了打字的流暢節奏,再回到紙筆會感到束手束腳。但神經科學家發現,手寫的“具身體驗”能啟動大腦中打字無法觸及的部分。能夠用一種方式寫作——即使它更高效——並不會讓另一種方式過時。斯特科普洛斯的開學第一課練習帶有某種崇高的意味。但它還有另一個原因:手寫的段落也開啟了一條紙質記錄,證明了學生的語態和風格,助教在遇到可疑論文時可以查閱。凱文(Kevin)是雪城大學的一名大三學生,他回憶說,在一門課的第一天,教授讓每個人手寫一些想法。“那讓我會心一笑,”凱文說。“其他孩子都在抓耳撓腮,滿頭大汗,而我卻覺得,這挺不錯的。”凱文曾為一門大一新生適應校園生活的必修課擔任助教。他說,寫作作業涉及一些關於學生背景的基本問題,但他們常常還是用人工智慧。“我感到非常不安,”他說。他偶爾會用人工智慧來幫助他的高級阿拉伯語課程進行翻譯,但他現在看不起那些嚴重依賴它的人。“他們幾乎忘了自己有思考的能力,”他說。和許多曾經的抵制者一樣,凱文覺得他自己對人工智慧的審慎使用比同齡人的使用更具正當性。隨著 ChatGPT 的聲音越來越像人,我們是否會重新思考“聽起來像我們自己”意味著什麼?凱文和他的一些朋友以能聽出人工智慧生成的文字而自豪。他說,其標誌包括大量使用破折號和一種平淡客觀的語調。他的一位熟人把自己寫的論文輸入檢測器,因為她擔心自己的措辭開始像 ChatGPT 了。他讀了她的論文:“我意識到,是的,聽起來確實有點像 ChatGPT。這讓我有點害怕。”ChatGPT 一個特別讓人卸下防備的方面是,如果你指出一個錯誤,它會用一種懊悔學生般的、退縮的語氣進行交流。(“為之前的混淆表示歉意……”)它的錯誤常被稱為“幻覺(hallucinations)”,這個描述似乎將人工智慧擬人化,讓人聯想到一個睡眠不足的助手。一些教授告訴我,他們讓學生去核查 ChatGPT 的工作,以此來討論原創研究的重要性,並展示機器的不可靠性。大多數人工智慧的幻覺率都在惡化,且沒有單一的原因可以解釋這種增長。正如一位研究員告訴《紐約時報》:“我們仍然不清楚這些模型到底是如何工作的。”但許多學生聲稱對人工智慧的錯誤並不在意。他們對成就問題顯得漠不關心,甚至與自己的作品脫節,因為它只是名義上屬於他們。約瑟夫(Joseph)是十大聯盟(Big Ten)學校的一名一級聯賽運動員,他告訴我,他認為在課程中使用 ChatGPT 沒問題,但他有一個例外:他想“真實地”體驗他的非洲文學課程,因為它涉及他的文化遺產。紐約大學的學生亞歷克斯說,如果他的一篇人工智慧論文得了不好的成績,他的失望會集中在他為訂閱服務花了二十美元這個事實上。奧古斯特是哥倫比亞大學電腦科學專業的大二學生,她告訴我有一門課要求她就自選主題寫一篇簡短的講稿。“那是一門每個人都保證能得 A 的課,所以我就把它放進去了,可能就改了兩三個詞就交了,”她說。她的教授將她的文章評為優秀作品,並要求她在一堂二百人的課上朗讀。“我有點緊張,”她說。但她隨即意識到,“如果他們不喜歡,反正也不是我寫的,你懂嗎?”相比之下,凱文渴望的是一種更普遍的道德優越感。我問他,如果他的一篇論文得分比用了 ChatGPT 的同學低,他是否會感到困擾。“一方面,我能夠進行區隔,不為此生氣,”他說。“我作為一個‘人’得到了成長。我可以對此有一種優越感。我學到了更多。”他笑了笑。但他接著說,“另一方面,我也會覺得,這太不公平了。我本可以多和朋友們出去玩的。我得到了什麼?我只是讓自己的生活在那段時間裡更艱難了。”在我的交談中,正如大學生們無一例外地將 ChatGPT 僅僅視為又一個工具一樣,四十歲以上的人則專注於它的影響,將其與 GPS 導致我們與空間關係退化相提並論。那些經過嚴格“知識(the knowledge)”[譯註:“The Knowledge” 指倫敦計程車司機必須通過的嚴格考試,要求他們熟記城市中數千條街道和地標。]訓練的倫敦計程車司機,其大腦後海馬體(對長期記憶和空間感知至關重要)異常發達是出了名的。然而,最終,大多數人可能寧願選擇更快捷的出行,而不是更敏銳的記憶。什麼是值得保留的,我們又願意為了效率而外包什麼?如果我們認真對待人工智慧輔助可以加速學習這個想法呢?——即今天的學生能更快地到達目的地。2023年,哈佛大學的研究人員在一門熱門物理課程中,引入了一位自定進度的(self-paced)人工智慧導師。使用人工智慧導師的學生報告了更高的參與度和積極性,並且在一項測試中的表現優於那些由教授授課的學生。喬治城大學的學生梅告訴我,她在為考試複習時,經常讓 ChatGPT 生成額外的練習題。人工智慧的出現,難道不是為了摧毀教育,而是為了革新它?巴裡·林(Barry Lam)在加州大學河濱分校的哲學系任教,並主持一個熱門播客《Hi-Phi Nation》,該播客將哲學探究模式應用於日常話題。他開始思考,如果人工智慧真的成為一種生產力工具,那意味著什麼。他在自家小屋裡搭建的播客錄音室裡和我交談。“現在學生們能在三十秒內生成我過去需要一周才能完成的東西,”他說。他將教育比作木工,這是他的眾多愛好之一。你能在沒學會手鋸的情況下,直接跳到使用電動工具嗎?如果學生們學得更快了,那麼林就有理由給他們佈置“一些非常難的”作業。他想檢驗這個理論,於是在期末考試中,他給了本科生一個博士等級的問題,涉及指稱語言德國邏輯學家戈特洛布·弗雷格(Gottlob Frege),坦白說,這已經超出了我的理解範圍。“他們考得一塌糊塗,”他說。他相應地調整了評分曲線。林並不覺得使用人工智慧在道德上站不住腳。“它不是複製貼上意義上的抄襲,”他爭辯說,因為嚴格來說沒有原始版本。相反,他覺得這可能是對大家時間的浪費。在學期初,他告訴學生:“如果你們只想交一篇 ChatGPT 生成的論文,那我就用 ChatGPT 來給你們所有的作業打分,然後我們都可以去海灘了。”沒有人是因為喜歡批改論文才去當老師的。我與一位教授交談,他熱情洋溢地談到,自從他用簡短的考試取代了論文後,他的學生學到了更多東西。我問他是否懷念批改論文的日子。他笑了笑說:“無可奉告。”東北大學的一名本科生最近指控一位教授使用人工智慧來建立課程材料;她向學校提出了正式投訴,要求退還部分學費。這場風波暴露了許多人上大學的原因與教授教學的原因之間的緊張關係。學生們從小被教導將成就理解為具體可衡量的事物,但當他們進入大學,卻遇到像我這樣的人,懇求他們與困難和抽象搏鬥。更糟糕的是,他們被告知,分數不像他們努力考大學時那麼重要了——只是到這個時候,學生們的思維模式已經被設定為尋找通往好成績的最有效路徑。隨著寫作這門手藝被人工智慧所貶低,原創寫作已成為訓練語言模型的寶貴資源。今年早些時候,一家名為“催化劑研究聯盟”(Catalyst Research Alliance)的公司刊登廣告,尋求上世紀九十年代末和本世紀頭十年中期在密歇根大學進行的兩項研究中的“學術演講資料和學生論文”。學校要求該公司停止其工作——這些資料本就免費提供給學者——一位大學發言人表示,學生資料“過去不是,也從未被出售過”。但這種情況確實讓許多人開始思考,教育機構是否會開始將原創學生作品視為潛在的收入來源。根據經濟合作與發展組織最近的一項研究,自2012年以來,人類的智力水平有所下降。一項針對近三十個國家數萬名成年人的評估顯示,在數學和閱讀理解方面的測試分數出現了長達十年的全面下降。經合組織教育與技能司司長安德烈亞斯·施萊歇爾(Andreas Schleicher)推測,我們今天消費資訊的方式——通常是通過簡短的社交媒體帖子——與識字能力的下降有關。(在該評估中,歐洲表現最好的國家之一是愛沙尼亞,該國最近宣佈將在未來幾年內向一些高中生推廣人工智慧,將書面論文和死記硬背的家庭作業邊緣化,轉而支援自主學習和口試。)哲學教授林曾是我的同事,我們還曾短暫地做過鄰居。我偶爾會從窗外看到他在修籬笆或打理花園。他是一位狂熱的業餘廚師、吉他手和木匠,並且他堅信,學習用那種煩人、老派、且如他所說的“匠人式(artisanal)”的方式做事是有價值的。他告訴我,他的妻子珊娜·安德拉維斯(Shanna Andrawis)——自2008年以來一直是一名高中教師——經常不同意他對付大型語言模型的輕率方法。安德拉維斯認為,不誠實一直是個問題。“我們正在嘗試進行大規模教育,”她說,這意味著沒有太多空間去講究教學過程的精細。“我不會和學生討論‘匠人式’寫作。但我會和他們討論我們之間的關係。尊重我,給我你真實的聲音,即使你覺得它不那麼好。沒關係。我想在你所在的地方與你相遇。”歸根結底,與 ChatGPT 相比,安德拉維斯更擔心的是當今年輕人所處的更廣泛的環境。她的學生變得越來越內向,盯著手機,沒什麼意願去“練習克服那種”定義了青少年生活的“尷尬”,如她所說。人工智慧可能會加劇這種惡化,但它並非罪魁禍首。它只是“在一份已經很難吃的冰淇淋聖代上,又加了一顆小櫻桃,”她說。學年開始時,我對 ChatGPT 的感覺介於失望和鄙夷之間,主要針對學生。但隨著時間的推移,我對應該怎麼做以及誰是罪魁禍首的看法變得越來越模糊。取消核心必修課、反思平均學分績點(G.P.A.)、教授對人工智慧的批判性思維,這些潛在的解決方案都無法逆轉美國年輕一代成長的先決條件。教授們可以重新構想課堂,但我們能控制的只有這麼多。我缺乏信心,不相信教育機構會把新技術僅僅看作是不可避免的事物之外的任何東西。學院和大學,其中許多就在幾個學期前還試圖限制人工智慧的使用,現在卻爭相與 OpenAI 和 Anthropic 這樣的公司合作,將一個四年前還不存在的產品視為學校未來的必需品。除了在家鄉閒逛了一年,我基本上過去三十年都在校園裡度過。如今的學生以消費者的眼光看待大學,其方式是我在他們這個年紀時從未想過的。他們成長於一個重視高速觀點而非批判性思維的緩慢審思的時代。儘管我同情學生們的各種小煩惱,但我很少將自己投射到他們的生活中。我注意到他們在互相觀察,然後任由他們生活的謎團隨風而去。他們承受的壓力與我作為學生時感受到的截然不同。儘管我羨慕他們的新陳代謝,但我絕不希望擁有他們那種對未來的視野。教育,尤其是在人文學科,建立在一種信念之上:除了學生可能記住的實用知識外,某個不經意間提到的晦澀想法可能會在他們心中紮根,並在未來幾年後開花結果。人工智慧能讓任何人感覺自己像個專家,但正是風險、懷疑和失敗讓我們成為人類。我常告訴我的學生,這是他們人生中最後一次有人必須閱讀他們所寫的東西,所以他們不妨告訴我他們真實的想法。儘管當前對學生作弊的恐慌沸沸揚揚,但他們並不是該被指責的人。他們沒有在小學時遊說引入筆記型電腦,疫情期間不得不在 Zoom 上課也不是他們的錯。他們沒有創造人工智慧工具,也不是吹捧技術創新的急先鋒。他們只是早期使用者,試圖在一個從未如此容易的時代裡,智勝這個系統。而且他們和我們其他人一樣,無法控制這一切。也許他們比我更敏銳地感覺到這種無力感。前一刻,他們被告知要去學程式設計;下一刻,事實證明僱主在尋找的是那種可能從英語或哲學專業學到的“軟技能”。今年二月,紐約聯準會的一份勞工報告指出,電腦科學專業的失業率高於民族研究專業的——一些人認為,這是人工智慧將入門級程式設計工作自動化的結果。我交談過的學生中,沒有一個看起來是懶惰或被動的。紐約大學的學生亞歷克斯和尤金很努力——但他們的一部分努力花在了剔除大學經歷中任何他們覺得多餘的東西上。他們極度善於利用資源。課程結束,學生們搬進暑期宿舍時,我和在東村安頓下來的亞歷克斯通了郵件。他剛考完期末,估計他花在寫兩篇人文學科論文上的時間在三十分鐘到一小時之間。如果沒有 Claude 的幫助,這可能要花上他八到九個小時。 (不懂經)
OpenAI奧特曼最後一次不靠AI寫作:技藝已死,洞見為王
一、一次溫柔的告別,一個時代的落幕當“寫作”這項技能本身被AI以近乎零的邊際成本無限供給時,我們靠什麼來換取財富和地位?昨天,2025年6月11日,OpenAI的CEO山姆·奧特曼他的個人部落格上,發表了一篇題為《溫和的奇點》(The Gentle Singularity)的重磅文章,這篇文章已經傳遍了全球。不過,很少人留意,發佈這篇文章時,奧特曼在推特上寫下了一句意味深長的話:“突然意識到,這可能是我最後一次,沒有AI輔助來完成這樣一篇文章了。”這句話,不是一個普通的告別,而是一個時代的分水嶺。它不是技術演示,不是產品發佈,而是一個時代的締造者,親手為所有人熟悉的那個時代,寫下的一紙溫和的墓誌銘。奧特曼,這位將通用人工智慧的幽靈從瓶中釋放出來的人,正以一種近乎儀式感的方式告訴我們:我們已經越過了某個“事件視界”。從此岸望向彼岸,人類獨享“創作”榮光的時代,其背影正迅速模糊,直至消失。這不僅僅是奧特曼個人的選擇,它是一個像征,一個預言。它宣告了一個我們早已預感,卻始終不願直面的事實:作為一種身份,一種權威象徵的“人類作家”,已經死了。而作為一種職業,一種謀生的技能,人類作家必須砸碎重生。二、作者之死,幽靈誕生早在1967年,法國哲學家羅蘭·巴特就提出了“作者之死”的概念,在今天,被人工智慧賦予了前所未有的、字面意義上的實現。在過去短短幾年裡,我們見證了大語言模型(LLM)的光速進化:從被嘲諷為只會模仿、沒有理解的“隨機鸚鵡”,到能夠以假亂真的“寫作機器”。從ChatGPT到Claude,以及讓人驚豔的DeepSeek,AI生成的內容正無限逼近,甚至在某些維度上超越了人類的平均創作水平,開始接近頂級作者。AI能模仿你指定的任何風格,從海明威的冷峻到普魯斯特的綿長;從李白的浪漫到魯迅的犀利;它們能在幾秒鐘內生成一篇邏輯嚴謹的商業分析報告,或是一首情感細膩的十四行詩。你給它一篇學術論文,它能為你提煉核心論點;你給它一個模糊的概念,它能為你建構一個完整的故事世界。這是一場“文字的圖靈測試”,正在網路上無時無刻地悄然上演,而很多時候,我們已經敗了,只是尚不自知。一位大學教授曾無奈地在社交媒體上分享,他花了一個下午,試圖分辨一篇提交上來的論文究竟是學生嘔心瀝瀝之作,還是AI的“一鍵生成”,最終卻不得不放棄。因為文字本身無懈可擊,所有的“人性證據”——那些微妙的筆誤、個人化的表達、乃至於思想的閃光點,AI都可以惟妙惟肖地模仿。這種無力分辨的恐慌,侵蝕著我們對文字信任的根基。我們下意識地追問:“這篇文章是誰寫的?”我們試圖通過作者的履歷、聲望、身份來判斷其價值與可信度。然而,正如美國北伊利諾伊大學傳播學教授大衛·岡克爾(David J. Gunkel)所指出的,這恰恰是AI時代最大的陷阱。因為任何用於證明“我是人類”的元資訊——署名、個人簡介、甚至是一份“100%人類創作”的聲明,AI都可以完美偽造。我們陷入了一個信任的死循環。當機器能夠模仿所有人類的寫作特徵時,“人類作者”這個身份,便失去了可供驗證的物理基礎。它成了一個幽靈,一個可以被隨時召喚和扮演的空洞能指。於是,宣告“人類作家已死”,並非危言聳聽。死的不是寫作這個行為本身,而是“作者”作為文字意義最終來源和權威賦予者的神聖地位。三、解放的鐐銬——“作者之死,就是批判性讀者的誕生這聽起來像是一場災難,一場文化的浩劫。我們似乎正在失去思考、表達、甚至作為“萬物之靈”的獨特憑證。一位記者哀嘆,這項技術將“令我們失語、失思、失我”。但是,也許,這並不完全是一件壞事。讓我們跳出當下的焦慮,回到更深遠的歷史長河中審視“作者”這個概念。我們今天所理解的“作者”,也就是擁有原創作品、並對其內容和思想全權負責的獨立個體,並非自古就有,它其實是一個相當晚近的“發明”。正如巴特和另一位法國大哲學家米歇爾·福柯所揭示的,“作者”的誕生,是歐洲現代性一系列歷史處理程序的交匯產物:1. 思想的個人化:16世紀的新教改革強調“個人信仰”,挑戰了教會的集體權威;17世紀,笛卡爾用“我思故我在”將知識的基礎錨定在個體意識之上。2. 產權的法律化:18世紀,為了應對印刷術帶來的大規模複製和商業利益,英美等國建立了版權法。“作者”因此成為一種新型財產制度中的責任主體和所有者。正如美國文學批評家斯文·伯克茨在《谷登堡的輓歌》中所言:“個體創作並擁有原創作品的觀念,直到印刷術取代口述傳統,才真正深入人心。”換言之,我們頂禮膜拜的“作者權威”,其根基並非純粹的藝術或思想理想,而更多是特定技術(印刷術)和法律-經濟制度(版權)的衍生物。它是一種被建構出來的“作者功能”,其作用是組織、歸類和限制文字的意義流通。這種“作者中心論”的寫作觀,將讀者置於一個被動、謙卑的位置。讀者的任務被定義為“還原作者的本意”,彷彿閱讀是一場虔誠的降神會,旨在與那些“最卓越的人”(笛卡爾語)進行跨時空的對話。文字的意義,被牢牢地鎖在作者那個“活生生的聲音”裡。而AI的出現,正是對這套體系最徹底的解構。大模型生成的文字,沒有“作者”,沒有那個可供追溯的“活生生的聲音”。它們是“未經授權的內容”,是純粹的文字,其意義完全向讀者敞開。美國上訴法裁決,AI不能擁有“作者權”。在法律上為這一事實蓋了章。這恰恰呼應了巴特的預言:“作者之死,就是批判性讀者的誕生。”當文字的意義不再由其“血統”(作者是誰)決定,讀者便從“還原意圖”的奴役中解放出來。我們不再需要仰望一個虛構的權威,而是可以成為意義的主動創造者。我們讀《哈姆雷特》,並非為了挖掘莎士比亞唯一的“正確”意圖,而是在閱讀的行為中,與文字碰撞,生成屬於我們自己時代的、獨一無二的理解。從這個角度看,AI不僅沒有殺死寫作,反而讓寫作的本質暴露無遺。那些對AI的批評,說“它只是在操縱詞語,而非理解意義”、“它沒有現實世界的經驗做支撐”。這固然正確,但這些批評者忽略了一個關鍵:這在很大程度上,是所有寫作的共同特徵。法國哲學家德里達有一句名言,“Il n’y a pas de hors-texte”(沒有文字之外的東西),在此刻顯得尤為貼切。他認為,語言的意義並非來自詞語與外部現實的對應,而是來自語言系統內部詞語之間的差異關係。一個詞的意義,是由它與其他詞的關係網路所定義的。大語言模型,正是這一理論的終極體現。它的“世界”就是文字,它在龐大的資料庫中學習詞與詞之間的關聯,它所做的,正是在一個純粹的“文字之內”生成意義。批評它“無法通達真實世界”,或許根本不是一種指責,而僅僅是對其運作機制的客觀描述。因此,AI的降臨,帶來的不是末日,而是一場偉大的哲學祛魅。它終結的,不是寫作,而是一個特定歷史時期所建構的、以作者為中心的、根植於西方形而上學傳統的寫作觀。它解放了讀者,也解放了文字本身。四、人類作者未來的生存之道——“洞見佔位”定律如果“作者”的身份及其附帶的權威光環已經消亡,那麼未來的文字工作者、內容創作者,乃至所有依賴創意和表達的人,將如何生存?當“寫作”這項技能本身被AI以近乎零的邊際成本無限供給時,我們靠什麼來換取財富和地位?答案,不在於寫得“更好”或“更快”,而在於轉向一個全新的價值維度。我想提出一個新概念:“洞見佔位定律”:在任何價值網路中,稀缺且可驗證的洞見的擁有者,天然掌握議程設定權、資源配置權與超額收益分配權;即使他/她不具備一線執行技能,仍可穩居“甲方”位置。要理解這個定律,我們可以對比一個甲方客戶,和服務他的乙方創意人員。隨著AI能力的增強,甲方可以很容易獲得能夠代替乙方的創意智能,並且他會很願意把整個業務鏈都用AI替換掉。我們要問,作為甲方的客戶,和作為乙方的創意工作者,他們的本質區別是什麼?為什麼看上去,在AI的時代,甲方更有優勢,而乙方則岌岌可危?根本而言,一個人之所以能成為發號施令的“甲方”,不是因為他更有創意,也不是因為他更有錢,而是因為他掌握了三樣東西:1.產權控制權:他對要解決的商業問題擁有最終定義權和處置權。2.結果風險歸屬權:他為項目的成敗兜底,承擔真金白銀的損失風險。3.稀缺資訊/機會窗口:他擁有別人無法輕易獲取的市場洞察、資料或資源。在AI時代,這三點的重要性被提升到了前所未有的高度。傳統的“寫作技藝”屬於執行層面,而AI的出現,正在引發一場劇烈的“技能通縮”,也就是說,執行技能的價值被大幅壓縮,趨向於一種廉價的公共資源。過去,一個作家賴以生存的,可能是他獨特的文筆、高超的敘事技巧。但現在,這些都可以被AI輕易模仿。真正變得稀缺的,是驅動這些技巧的那個原點:那個“為什麼寫”和“寫什麼”的決定。這個決定,就源於“洞見”。為什麼洞見如此珍貴?·從熵增原理看:AI製造了資訊的汪洋大海,這是一個高熵(混亂)系統。而一個獨特的洞見,就像是在這片混沌中發現了一個低熵(有序)的模式,它本身就是稀缺和寶貴的。·從資訊不對稱看:洞見持有者,掌握了市場“黑箱”之外的關鍵變數。他可能發現了一個未被滿足的使用者需求,洞察到了一種新興的文化趨勢,或者預判了一個即將到來的技術拐點。這種認知上的領先,構成了巨大的價值護城河。·從交易成本看:一個好的洞見,能夠極大地降低試錯成本。它能讓資源(金錢、人力、流量)從一開始就投入到最有可能成功的方向上,避免了在錯誤路徑上的大量耗散。因此,未來文字工作者的生存之道,將不再是成為一個“手藝人”,而必須進化為我們所稱的“洞見架構師”或“敘事資本家”。這個新角色的工作流是這樣的:1. 搶佔洞見:通過跨學科學習、深度行業研究、一手資料分析,或者僅僅是天賦異稟的直覺,形成一個關於“什麼東西值得被創造出來”的獨特判斷。2. 定義問題:將這個洞見轉化為一個清晰、可執行的“問題”。例如,不再是“寫一篇關於環保的文章”,而是“為Z世代年輕人創造一個能引爆社交媒體的‘數字環保徽章’概念,並撰寫配套的品牌故事和傳播文案”。3. 驅動AI執行:利用AI作為強大、高效且不知疲倦的“執行軍團”,快速生成所需的大量文字、圖像、甚至程式碼。你不再是那個一磚一瓦砌牆的工匠,而是那個手握圖紙、指揮工程隊的建築師。4. 整合與交付:將AI生成的多模態內容進行策略性整合,形成一個完整的商業項目或文化產品,並對其最終的市場結果負責。在這個模型裡,你的核心競爭力不再是遣詞造句的能力,而是你“定義問題”和“驗證洞見”的能力。你通過承擔風險和持有稀缺資訊,坐穩了價值鏈的頂端。你用你的洞見去“僱傭”AI,而不是被AI“取代”。正如矽谷的風投家,他們不必會寫程式碼,但憑藉對技術趨勢的洞見,就能在早期項目中佔據股權,獲得最高的回報。未來的“文字企業家”,也將如此。五、在奇點之後,成為問題的提出者和擁有者山姆·奧特曼的告別,不是一個結束,而是一個發令槍。它宣告了“作者”作為偶像的黃昏,也開啟了“讀者”與“創作者”界限消融的黎明。這場由AI掀起的革命,其深刻之處,遠不止於效率的提升或職業的替代。它正在對我們文明的基石——語言、意義、真理、智能、自我——進行一場根本性的追問和重塑。我們正經歷一場從“技藝崇拜”到“洞見為王”的巨大範式轉移。執行力,這項在工業時代和資訊時代早期被奉為圭臬的能力,正在經歷一場前所未有的“奇點”——我稱之為“執行力奇點”。當完美的執行變得唾手可得,它的價值便無限趨近於零。而人類的尊嚴與價值,恰恰在這一刻,被逼退到了一個更核心、更本質的位置。當機器能回答所有問題時,“提出正確的問題”便成為人類智慧最後的、也是最堅固的堡壘。AI奪走了我們作為“書寫者”的特權,卻也可能因此將我們從“工匠”的勞役中解放出來,迫使我們去成為更純粹的“思想者”、更勇敢的“探索者”、更富遠見的“架構師”。未來,文字換錢,靠的不是筆,而是那雙能穿越資訊迷霧、看到未來的眼睛。或許,這正是奧特曼所說的“溫柔的奇點”的真正含義。它溫柔地剝奪了我們舊有的身份,也溫柔地將一個更廣闊、更需要智慧與品味的世界,呈現在我們面前。在這無盡的文字宇宙中,我們終將直面那個終極問題:你有什麼真正值得一說?【懂】 (不懂經)
【DeepSeek】DeepSeek的深度推理能力,太適合高效完成文獻檢索了!
當今學術研究和論文寫作的過程中,文獻檢索是基礎性工作之一,重要性不可忽視。文獻的廣泛性與深度直接決定了研究的質量與深度。傳統的文獻檢索方法,如圖書館的紙質資源查詢,或通過網路搜尋引擎尋找相關文章,在一定程度上有效,但在面對日益龐大的資訊量時,往往顯得力不從心。隨著人工智慧技術的不斷進步,許多學術搜尋引擎應運而生,為研究人員提供了更高效、更精準的檢索工具。DeepSeek 正是其中的佼佼者,它以智能化的檢索方式和強大的文獻資源,為研究人員提供了更加便捷、高效的文獻尋找體驗。 一、DeepSeek 的基本概述 DeepSeek 是一款基於深度學習技術的學術搜尋引擎,主要面向科研人員、學者以及學生,旨在幫助使用者更快、更精準地檢索到相關領域的高品質學術文獻。與傳統的學術搜尋工具不同,它採用自然語言處理和機器學習演算法,能夠根據使用者的查詢意圖智能推理,給出更加相關和精準的檢索結果。它不僅支援傳統的關鍵詞檢索,還能夠分析和理解複雜的查詢語句,使得搜尋結果更符合使用者需求。 除了基本的文獻檢索,還提供了多種高級功能,如智能文獻推薦、全文下載、引用格式生成等,極大地方便了文獻獲取和管理。因此,DeepSeek 成為學術研究人員在文獻檢索中不可或缺的工具。