要想一切保持不變，就必須改變一切 – 知玄創(chuàng)始人張迪關(guān)于中文語言模型應(yīng)用的思考

　　“本質(zhì)上，互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容和生命一樣，受進化論支配。其存在標準只有一條：那就是以盡可能低的成本爭取盡可能多的注意力?！?– 選自被和諧網(wǎng)文《中國互聯(lián)網(wǎng)正在加速崩塌》

　　當我寫這篇關(guān)于模型應(yīng)用的文章時，剛好讀到了上面這段文字。作者的核心觀點是，由于經(jīng)濟規(guī)律與自我審查，導(dǎo)致國內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容已經(jīng)出現(xiàn)系統(tǒng)性與大規(guī)模消失。文章結(jié)論是否正確先放一邊，但語言和文字作為內(nèi)心想法的外化，卻是傳遞一個社會運行狀態(tài)的信號。不準確的表述會導(dǎo)致信號嚴重失真，造成人們對環(huán)境的誤判。加之當下的國內(nèi)語言模型存在大量被污染的中文語料，又極易觸發(fā)敏感詞……
　　這一切都讓我對作者的觀點深以為然。
　　敗也中文，成也中文–利用AIGC創(chuàng)造價值
　　斯坦福大學歷史系教授墨磊寧在《中文打字機 – 一個世紀的漢字突圍史》中說，從19世紀初開始，中文就被卷入了一個新的全球信息秩序。世界上主要語言發(fā)音都是黏著語或屈折語，唯有漢語是單音節(jié)發(fā)音，每個漢字都是獨特的表意文字，她“自成一體，極難拉攏“。
　　黑格爾在《歷史哲學》（The Philosophy of History）中認為，中文書寫的本質(zhì)“從一開始就是對科學發(fā)展的一大阻礙”。他認為中文語法結(jié)構(gòu)難以表達現(xiàn)代思想，用中文思考和交流的人受這門語言限制，始終無法登上進步的歷史舞臺。中國人被一種與現(xiàn)代思想格格不入的語言掌控，在慢動作中運轉(zhuǎn)……
　　語言兼心理學家布盧姆也稱，由于中文語言沒有虛擬語氣，所以使用中文的思想家無法進行“反事實性的構(gòu)思“，繼而限制了他們構(gòu)思和提出假說的能力，而這種能力對科學和創(chuàng)新發(fā)展來說至關(guān)重要……

　　總之，中文這種語言引起的思想孤立，讓“中國人變得自負和自我依賴，凍結(jié)在時間里，抑制了中國的進步?！?br />　　雖然這些說法極端且短視，但這足以證明中文在表達和輸出上的復(fù)雜。
　　隨著人工智能技術(shù)的普及，將深刻影響人們對文字、技術(shù)和現(xiàn)代性的文化想象。AI大語言模型作為革命性人機交互的新模式，要求創(chuàng)作者比任何人都更需要順應(yīng)時代。其實文字傳達給人的信息量是視頻的千百倍，視頻特效和技術(shù)越發(fā)達，人們就越容易產(chǎn)生視覺疲勞，人們就越會意識到：文字才是這個世界上最大的虛擬現(xiàn)實。
　　生活中很多東西都和文學有關(guān)，文字并未“死去”。既然中文在歷史上從未彎道超車，那就努力在終點超越。新的人機交互方式在人、人工智能和語言之間建立一種全新關(guān)系，讓“隨機應(yīng)變”也被賦予了新的涵義。不知不覺間，創(chuàng)作者在大時代來臨時已經(jīng)慢慢參與到某一段內(nèi)容的秩序里，成為一段歷史性對話的參與者。
　　數(shù)往者順，知來者逆- 在AIGC時代回歸文字
　　一個自稱新聞學教授的網(wǎng)友在知乎留言：“傳播學的基本理論就是幾個廢話一樣的模型，從18世紀到今天沒有任何進步。所謂品牌規(guī)劃、傳播矩陣不過是老調(diào)重彈……”
　　聽上去有些冒犯，但也不是全無道理。
　　我們從2020年開始招聘，溝通了成百上千個與創(chuàng)作崗位有關(guān)的人，其中以新聞傳播和漢語言文學專業(yè)占比居多。很多人自詡寫過大量內(nèi)容，從自媒體、公眾號到小紅書；從頭條、豆瓣到論文……嘗試合作后發(fā)現(xiàn)，真正具有創(chuàng)作能力，讓一篇文章做到邏輯自洽、前后呼應(yīng)且文通字順，能夠商用的寥寥無幾。一篇條理清晰、不足千字的普通新聞類內(nèi)容，往往可讀性不高，生澀感十足。
　　一邊是AI能力飛速迭代，一邊是高等教育原地踏步，這就是當下我們面對的現(xiàn)實。
　　曾任美國國家工程學院院士、電腦協(xié)會主席，參與過曼哈頓計劃，圖靈獎獲得者兼數(shù)學家理查德.漢明，在1997年出版的《科學與工程的藝術(shù)》（The Art of Doing Science and Engineering）書中提到，從牛頓時代開始，人類知識平均每隔17年左右就會翻倍，每15年就會有一半知識過時。除了知識，他還預(yù)測我們的媒體和信息獲取量也將指數(shù)級增加。漢明認為三十年后，當一名大學生的事業(yè)頂峰來臨時，技術(shù)知識已經(jīng)翻了四倍，他的子女將面臨無窮的媒體內(nèi)容與勢不可當?shù)男畔⒘俊@本書完成于上世紀90年代，如今30年過去，現(xiàn)實不僅印證了他的預(yù)測，還有了幾乎具有碾壓一切力量的生成式人工智能。

　　再看一組數(shù)字。2023年全國有1，158萬應(yīng)屆畢業(yè)生，文科生占比約40%。有數(shù)據(jù)統(tǒng)計，人文社會學科畢業(yè)生就業(yè)比例低至12%。也就是說，在近460萬文科生中，僅有不到60萬人有工作，超過400萬文科生面臨“畢業(yè)即失業(yè)“的嚴峻現(xiàn)實。
　　Open AI推出了最新的ChatGPT 4o，微軟也緊隨其后宣布最強AI電腦Copilot PC，阿里巴巴的通義千問降價97%、科大訊飛宣布訊飛星火 Lite API 永久免費開放……人工智能一日千里，很多人除了欣喜還有焦慮。以前辛辛苦苦絞盡腦汁學到的東西被AI完爆。
　　在這個AI進化比人快得多的時代，用腦工作的人正逐步被邊緣化并慢慢淘汰，今天的工作更需要用心，每個人必須比AI跑得快才可以。
　　所以我們總要做點什么。
　　在我們對未來一片迷茫的時候，回頭在中國古老的智慧結(jié)晶中尋求答案總會沒有錯?！兑捉?jīng)》里說：“數(shù)往者順，知來者逆“。你如果想知道未來怎么辦就得逆著來，往前走的同時要回頭看。只要人類還需要自我申辯、彼此溝通、澄清事實和對外傳播，文字這種古老的表達方式就不會過時，也永遠不會被淘汰。
　　有句話叫“大象無形”，AIGC打通了很多東西。人和AI都是遇強則強，遇弱則弱，需要反復(fù)“挑戰(zhàn)”。
　　如果理科生是大語言模型的發(fā)明者，那文科生就是這個應(yīng)用的布道者。
　　被動積累，主動執(zhí)行–用AI撬動Big Ideas
　　今天，很多企業(yè)和個人都身陷“AI焦慮”，在人工智能面前無所適從，想做些什么又不知從何下手。
　　你可以把AI視為一個能為業(yè)務(wù)賦能的“杠桿”，而這個杠桿的支點并不是那些所謂的最新工具或技術(shù)。因為這些技術(shù)除了自己更新迭代，終歸會被其它AI消滅，從技術(shù)角度出發(fā)的AI產(chǎn)品被更高階的技術(shù)替代是它本身的宿命。所以杠桿的支點往往來自那些最基礎(chǔ)、最核心的知識和底層邏輯。只有最基礎(chǔ)的東西才最具有杠桿力，因為它們是經(jīng)過長時間篩選被驗證過的。
　　查理.芒格把核心知識叫做Big Ideas，今天我們要做的就是找到并學習這些Big Ideas. 雖然它們是基礎(chǔ)知識，但本質(zhì)上它們是更難被理解的高階知識，是那些基于一個事物或行業(yè)最基礎(chǔ)、最本質(zhì)理解產(chǎn)生的想法?！暗揽傻?#xff0c;非常道”，要真正理解需要內(nèi)化的經(jīng)驗和深入思考。
　　AI同時模糊了專業(yè)界限，它也在加速減少工具和行業(yè)數(shù)量。每個人都面臨一個從領(lǐng)域里的執(zhí)行者到跨領(lǐng)域的決策和創(chuàng)作者的身份轉(zhuǎn)變，完成不了這個轉(zhuǎn)變就會被淘汰。所以不管愿不愿意，未來很多人都必須要跨專業(yè)才能生存。
　　從理解語言到寫代碼，AI的能力幾乎在所有方面都超越了人類基準。這個世界已經(jīng)悄然從“答案舉足輕重”變成了“問題至關(guān)重要”。在這個人工智能被普遍應(yīng)用的當下，它們有時候是我們的同事，有時又成了競爭對手，有時是員工，有時甚至還是老板……但無論它們是什么，AI都會持續(xù)把自己嵌入一切，最終無處不在。
　　“知道正確的問題比擁有答案難得多”。學會更聰明地提問，將可能成為在今天這個AI掌權(quán)的世界里，新的個人生存法則。從現(xiàn)在開始，無論你的內(nèi)心是否真正完全接納人工智能，她都會慢慢浸透到你工作和生活中間。所以現(xiàn)在就用AI開始積累，用她幫助你提升效率和生產(chǎn)力，最終用團隊的執(zhí)行力讓她發(fā)揮最大價值，這才是企業(yè)當下最該努力的方向。

　　意大利作家蘭佩.杜薩在小說《豹》里有一段對白，一個貴族對另一個貴族說：“我們要想一切保持不變，就必須改變一切”。這段發(fā)生在19世紀中葉西西里島的對話，對于我們今天所處的這個AI時代，依然沒有過時。
　　也永遠不會過時。