推平“常识顶峰”，AI将若何影响我们的进修？

过往5个多月时间里，生成式AI的热潮愈演愈烈。

在新一轮的手艺革命面前，有人不安，担忧本身会被AI替代；有人兴奋，认为新的时机窗口已经翻开。不但是个别的躁动，几乎所有行业城市被问到如许一个问题：怎么应对充满创造力和不确定性的新世界？

此中必需要做答的可能就有常识办事赛道。ChatGPT代表的新型人工智能，正在改动常识的获取体例，在“无所不克不及”的预操练大模子面前，传统的常识消费、分发和进修逻辑能否还有保存空间？

恰好是在如许的布景下，常识办事平台得到APP在4月份掀起了一场活动密集的“AI高文战”，包罗吴军、王小川、周鸿祎在内的业内大佬均呈现在“主讲嘉宾”的名单里。

不外，那里想要讨论的并不是是嘉宾们给出了什么看点，而是想要透过得到APP的行为和看点，切磋下常识办事市场的新潮向。

01 走进“常识大平原”

时间回到3月14日，OpenAI在未停止太多预热的情状下发布了GPT-4。比拟于被很多人验证过的GPT-3.5，GPT-4在日常对话层面并没有太大的改革，但在推理才能上，GPT-4给出了令人咋舌的表示。

根据OpenAI官方的说法，在模仿美国律师从业资格测验中，GPT-3.5的功效在全体考生中只能排到末尾10%，而GPT-4能排进前10%；在难度更高的国际生物学奥赛中，GPT-4可以吊打99%的人类选手；在“美国高考”SAT测验中，GPT-4在数学和阅读部门也能战胜近90%的考生。

当GPT-4轻松超越了大部门人类“做题家”，对常识系统的倾覆性不问可知。上一次的“倾覆”可能仍是搜刮引擎的呈现，但搜刮引擎的价值在于检索，供给的只是一本书的目次，想要获取里面的常识，还需要按章节阅读。而GPT-4代表的语言模子，供给的是一整本书，常识的广度和厚度均远超搜刮引擎。

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得到APP开创人罗振宇在4月10号的曲播中说了一个有趣的看点：过往的进修者面临的，是一座座孤峰屹立的常识高地。那些顶峰是由无数概念、逻辑、先例堆起来的，它剥离了人的感性体验和事物开展的详细过程……而在人工智能的搀扶帮助下，那些顶峰有可能被推平，酿成在进修者面前一目了然的平原田野。

借用类似的逻辑，跟着GPT-4以及更多大模子的呈现，人类社会正在进进到“常识大平原”时代。

过往人们想要进修某类常识，就像是一个攀登高山的过程，或许会有人提早用石阶展一条上山的路，想要抵达山顶，仍是需要一步一步往上攀登，期间不成制止地要消耗相当大的体力和精神。

大模子正在不竭消弭所谓的“常识高地”，常识散落在阡陌纵横的平原上，一眼就可以看到想要往的点在哪里，然后找准本身的进修目标，选一条效率更大化的途径，以最小的代价抵达常识的彼岸。

“勾股定理”就是一个间接的例子。固然周朝期间的商高就提出了“勾三股四弦五”，后世想要进修如许的常识，仍需相当复杂的论证。而如今随意一个中学生都晓得a²+b²=c²的表达式，寥寥数笔就能推理出谜底。成果就是，现代通俗中学生的数学常识储蓄，早不是一本《九章算术》所能包容的。

高尔基说：“册本是人类朝上进步的阶梯。”进进到“常识大平原”时代，类似的哲理照旧适用，然而人们与常识的毗连体例势必会发作潜移默化的改动，需要从头根究常识进修的内在逻辑。在新一轮的范式转移中，必定会有良多行业被重构，得到APP如许的常识办事平台可能率是最早被影响的赛道。

02 得到们的新角色

得到APP 4月10号的曲播中，以“AI时代的得到新战术”为主题，罗振宇、脱不花、快刀青衣三位开创人时隔4年再次同台。固然曲播中并未谈到得到APP应对生成式AI的法例，却不难从罗振宇的料想中揣测一二。

让人印象深入的是人工智能做为多类型进修助手的比方：有的饰演书童，负责答复问题；有的饰演顾问，负责提出下一个问题；有的饰演将军，负责施行；有的饰演探马，负责供给案例和楷模……

弦外之音，GPT-4等大模子的衍生利用，不会局限于对话机器人，将不竭分化出更多的角色。好比用户想要读一本书的时候，只须提出一个初始问题：“那本书重点讲了什么？”差别的助手会给出差别的谜底：“书童”负责列出要点，“顾问”负责提出问题，“将军”的职责是摘录精华，“探马”的感化是横向比力。

至于罗振宇的料想能否合理，无妨先试着理清三个底层逻辑：

一是人类进修形态的演进。罗振宇的看点是将进进“轴心时代”，因为在多模态大模子的主导下，常识的载体再无区隔，学科间的边界加速化解，学界不断等待的“常识大融通”将酿成现实，个别常识会在对话的过程中不竭扩展。

二是求知体例向问题倾斜。之所以会呈现“常识大平原”的说法，原因是大模子就像是人类的大脑，常识被存储在神经元毗连中，需要通过Prompt来唤醒AI的才能。关于一个求知者来说，谜底已不再稀缺，发问比答复更重要。

三是进修者势必成为进修的中心。在常识的“孤峰”时代，我们想要掌握任何一个常识点，起首要学的就是其推导过程。大模子改写了常识的获取体例，进修者的目标将是整个常识收集的核心，常识的价值是从命于人、办事于人。

把视角再放大一些的话，罗振宇的料想绝非一家之言。对应现象的就是Prompt Engineering（提醒语工程学）的风行，怎么准确地给AI投喂Prompt，怎么释放AI的消费力，已然成为一门深邃的学问。差别的是，理工科占大大都的工程师们，抉择用Prompt激发大模子里存储的“常识”，而新闻身世的罗振宇想要显示潜在的法例。

回到常识办事的话题上，罗振宇有关“多类型进修助手”的比方，恐怕不但是给人工智能的定位，可能也是常识办事平台即将饰演的角色，既是常识的办事商，也是用户的进修助手，根据用户的差别进修需求，饰演书童、顾问、将军、探马等差别角色。

也许如今还仅仅处于初始阶段，得到APP的几位开创人抉择公开论述本身的根究和洞察，显然已经为人工智能海潮带来的新时机做足了预备。

03 我们都是此中人

以往讨论某个行业话题时，我们习惯于站在“看察者”的位置，期看可以得出一些客看的结论。可在切磋常识进修的话题时，很难把本身从中离开出往，事实我们都是“常识大平原”时代的此中人。

一个现实的例子，现阶段AI已经被用于写诗、写邮件、写新闻报导，假使大模子的才能再一次进化，我们破费几个小时、掉了满地头发写出来的阐发文章，也许是AI不到一分钟就能完成的工做。怎么适应人工智能时代的“末身进修”，不但是得到APP们的战术抉择，每一小我都身在此中。

目前有很多开发者试图发掘GPT-4的“隐躲才能”，国外一位法式员小哥的做法很有启迪性：他挪用OpenAI的API开发了一个语音转文字的东西，然后将本身经常听的上百期播客做为语料库停止进修，最末将过往需要花数百个小时消化的常识，酿成了几十组“对话”，进修效率提拔了近百倍。

参考手艺普及的一般法例，目出息序员掌握的技能不会是少数人的专属，很快会成为人人可用的东西，同时也映托了罗振宇的另一个揣度：假设人工智能展设的进修根底设备足够兴旺，进修者面临的现实挑战，才是进修行为的起点。我要做什么，决定了我的进修内容、途径和需要的资本。

可能会有人因而而恐慌，担忧本身的合作力被人工智能冲击。诸如斯类的心态无可厚非，人们在新事物呈现时老是会贫乏平安感，就像汽车的降生彻底裁减掉了马车夫。其实还有另一个视角：汽车影响了马车夫的生计，却也催生了“司机”那一新岗位。我们需要做的不是过度恐慌，而是学会利用新东西。

由此再来看得到APP的AI高文战，罗振宇、吴军、王小川、周鸿祎等人的观点并非独一的焦点。譬如在罗振宇讲述AI时代“末身进修”的9条料想的同时，得到APP结合开创人快刀青衣发布了《给职场人的AI写做课》，涉及商务邮件写做、报告请示框架搭建、创意批量产出等8大高频写做场景，想要搀扶帮助职场人掌握AI写做的关键技能。

假设把那一轮的AI海潮和汽车工业比照，当下不外是卡尔·本茨造出第一辆单缸策动机三轮汽车的时间，没人晓得在人工智能的“慕尼黑展览会”上，还会有哪些新事物呈现，会产生什么样的颤动效应。

但能够笃定的是，被替代的岗位越多的处所，降生的新岗位也越多，而进修恰是我们逃逐新时机的独一途径。做为“常识大平原”时代的此中人，留给我们的抉择不是躺平或遁藏，而是学会把握新东西，和常识成立起高效的毗连。

04 写在最初

OpenAI CEO Sam Altman曾在博客中写道：AI 大模子开展的最末目标是通用人工智能，当那一目标实现的时候，人类经济社会将实现“万物的摩尔定律”，即万物的智能成本无限降低，人类的消费力与创造力得到解放。

至少就目前生成式AI的演变来看，如许的预言正在不竭“变现”，每一个需要人类原创力的行业都将有可能会被倾覆。也许某些岗位会被AI代替，但大部门岗位将以人与AI协做的体例往完成。

再往返答文初提到的问题，潮向不但单是常识办事的标的目的，还关乎每小我在AI时代的保存体例。