3月15日凌晨,OpenAI 发布了多模态预训练大模型 GPT-4。网上的文章已经铺天盖地,更新要点可以总结为:


(资料图片)

GPT-4是多模态模型(multimodal model):也就是它现在可以接受图像作为输入并回答相关的问题。 能输入的文本更长:GPT-4现在可以处理超过2.5万个单词的输入,基本上你能把一个中篇小说直接灌给它。 逻辑能力提升很大:像GPT3.5在模拟律师考试中排名在倒数10%,而GPT-4的得分变成了正数前10%,其他学科的得分相应也有很大提升。

人工智能的发展给人的工作能力和孩子的教育,都提出了更高的要求。 我将其归结为:

1、信息越爆炸,思考越稀缺;

每天各种新闻、分析层出不穷,阅读、思考的时间反而减少了,真正的洞见,更加稀缺,尤为难得,AI更是无法提供深入的观点。

就我目前观察、评估的结果,生成式AI可以说是“效率的放大器”:对于高效率的人,有了它如虎添翼,大幅度提高产出能力;对于低效率的人,它不仅不会提高效率,甚至有可能降低,导致时间浪费。

2、机器越聪明,基础越重要;

随着工具的发达,人和人的差异,更多体现在对于基础知识的理解和掌握,思想的深度,而不是简单的应用甚至体力劳动。基础教育更加重要了,而不是相反。

就如同计算器算得比我们快得多,但是我们依然需要通过学习手动计算,来提高对于数学的理解和对于数字的“感觉”一样。对于一个学科最基础的知识,会让我们提出根本性的问题,进而找出优化的办法。否则,工具再有用,也只是让我们获得更高的效率,而难以再进一步。

3、知识越丰富,经验越宝贵;

知识变得触手可及、无所不在,但是从中提炼出的“智慧”,则依赖于经验和实践,有实践经验的人变得更加稀缺和重要。

投资人纳瓦尔 就此说过:

专长指的是无法通过培训获得的知识。如果社会可以培训你,那么社会也可以培训他人来取代你。要想有所专长,就要追求真正的兴趣和热爱,而不是盲目追逐热点。 累积专长的过程,对你而言就像玩耍,对他人来说则很吃力。 专长的传授需要通过师傅带徒弟的方式完成,而无法通过学校教育完成。专长往往具有高度的技术性或创造性,不能被外包或自动化。《纳瓦尔宝典》

对于我们每个人来说,人工智能的发展,既充满着机遇,也意味着挑战。不妨回头看看《孟子·离娄上》中的名言:“ 行有不得,反求诸己 。”

深入思考,打牢基础,积累经验。 这可能是我们增强自己竞争力的三个重要手段。

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