发布于:2023-04-21 21:22 阅读次数:363 作者:云码素材 分类:技术分享 关键词:ChatGPT Prompt
昨天聊到OpenAI的报告中,指出「数学家」将大幅受到chatGPT影响。但影响并非总是负面的「被取代」,也可能是如同从骑马变成开车那样,透过工具加速发展。
对此,陶哲轩做了最好的示范。
▩谁是陶哲轩
陶哲轩(Terence Tao)被誉为是当今数学界的摇滚巨星,24岁成为UCLA教授,31岁获得数学界最高荣誉菲尔茨奖。他是美国总统科学技术顾问委员会的成员,日前才在白宫开会,负责提出AI相关的政策建议。
不同于刻板印象里的数学家总是孤独、与世隔绝,陶哲轩大量与人合作研究,乐于在网路上发表想法。
前几天,他发表了一篇文章,内容如下:
我开始觉得AI工具是Cunningham's law的一种变体:「在网上得到正确答案的最好方法不是提问,而是张贴错误的答案。」
到目前为止已经有好几次,我问GPT一些问题时,我不满意它输出的结果。但是,这些结果却能诱发我找出更接近正确的答案。
最终,我只从GPT产生的文本中借用一两个句子。然而,如果没有GPT产生的文本作为提示(prompt),我想我的灵感就不会被启发,也无从产生我的答案。」
▩人脑与电脑互下prompt
在这个例子中,陶哲轩认为不仅是他对GPT下prompt,GPT产生的文字,也反过来可以看成是AI对人类下的prompt。然后,陶哲轩会受到这个错误但有趣的提示启发,进而想出正确答案。符合Cunningham's law,错的答案引出对的答案。
「尽信书不如无书」
如同我们不能完全相信网路上的论点,自然也不该对GPT的内容全盘接受。我们不能将所有的思考责任转移到GPT上,应该将他的回复视为一个建议,一个灵感的来源。
这也是所谓的「批判性思考」。
当我们抱持着这样的心态,就能更加发挥GPT的价值。因为它的回答是基于大量资料,加上一定随机性的回复。因此可以跳脱我们独自思考时的框架,提供不一定正确,但有一定逻辑性的答案。这跟在「发散模式」时寻求的灵光一现,有某种程度的相似。
《大脑喜欢这样学》提过,大脑有专注模式与发散模式。
前者是聚精会神,专心投入的状态,后者则常发生在散步、放松时。专注模式可以提升解决问题的能力,但也见树不见林。发散模式则让思绪自然漫游,容易产生灵感。
或许你有过这样的经验,读书时算数学卡住想不出来。离开房间走一走,喝口水回来,忽然就想到解法。发散模式大概就是这种感觉,能让我们跳脱框架,更灵活的思考。
但就算是在发散模式,等待灵感降临也有点像玩彩票那样,有点碰运气的成分在内。
▩让GPT成为你的常驻「发散模式」
可在陶哲轩手中,GPT就是他的常驻发散模式。
早在一个月前,陶哲轩就发表了数则他使用GPT的心得:问它数学题目,请它证明,给提示请它找出相关文献。GPT不一定都能做到完全正确,可它的回应,都能激发陶哲轩更多的灵感。它就像是一位正在散步的博学友人,边走边随意打字,带点不负责任的心态,想到什么就回复你什么。
AI这项新工具到底该怎么使用,有各式各样的说法。陶哲轩的用法让我们看到不仅是要问个好问题,本身还要具备足够的判断力,以及举一反三的联想力。在人脑的引导下,人类与AI互下提示,宛如一场双人舞一样,或许是一种非常理想的未来人机协作模式。
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