前段韶光,张雪峰一句“文科都是做事业”再次引起了舆论上的“文理之争”,从专业课的质量不一到就业前景的不明朗,文科生承受着普遍的焦虑。而随着天生式AI在各领域的运用,也有一种声音认为,AI将在不久子女替一些文科生的就业机会,比如一些机构媒体设立了 AI编辑、AI;一些企业也考试测验用AI取代原画师。
然而,以上两种假设反响了社会长久以来对文科的误解,也是近年来对AI的误解。AI在一定程度上冲破了文理科生的技能壁垒,而过去一些 AI产品被诟病太“生硬”,更须要文科生的人文素养与情绪关怀,比如对付谈天式AI语料库的筛选。纵不雅观人类历史,技能一贯在重塑我们对付学业和事情的理解, AI并非“大水猛兽”,或许更该当思考是:如何利用 AI、如何打磨那些无法被AI取代的能力。
从被热议的“文理之争”出发,这期播客试图谈论在人工智能时期,文科作甚?当一波技能浪潮袭来,如何应对AI焦虑并创造真实的需求?以及从知识生产的角度去来看,创造力将如何出身于人与AI的交互中?
本期问题青年
阳少,
青年志编辑,「问题青年」主播
01 如何看待张雪峰的辞吐?
青年志:谈及“文理之争”,张雪峰的辞吐总能引发舆论热议。去年他说“孩子报新闻系就把他打晕”,今年又认为“文科都是做事业”。两位对他的不雅观点有何回应?这里面表示了"大众年夜众的哪些焦虑?
刘海龙:张雪峰的辞吐,我个人以为回应代价不大。他的做法更像是一个营销手段,通过这样的惊人之语来吸引关注。虽然学术界严明回应的人还蛮多,但在回应之后随着大众的参与,事情就朝相互网暴的方向发展了。末了张雪峰又迫于舆论压力道歉,不再回应。而真正的谈论理应是双方各自陈述不雅观点,有来有往地进行对话。
大家彷佛把这个问题大略化了。焦虑可能紧张产生于那些在意志愿选择的家长和学生,他们担心志愿的选择会直接影响到未来的就业机会和发展方向。然而,我个人认为,专业和学校的选择与终极的就业是两个完备不同的问题。除此之外,这里面还包括几个环节:大学期间的学习,个人奇迹的发展,以及个人的幸福感和对人生的满意度。大家如今在谈论的时候每每把这几个环节混为一谈,彷佛选专业就一定决定了就业,而就业又一定会影响奇迹发展,终极影响到人生和家庭的发展。但这一过程中存在许多变量,不应大略地将它们视为一环扣一环的因果关系。
昔时夜家把这些事情“虚假”地联系到一起,就会产生这样的焦虑,学校和专业的选择变得无比主要。并且这种焦虑还有提前的趋势,比如像在北京、上海这样的城市,中考淘汰率很高,于是中考的主要性乃至变得比高考还主要。这么类推下去,从中学、小学再到幼儿园,每个阶段的容错率都在降落。但人生是一个特殊漫长的过程,你用个中一个节点决定后面的节点,本身是不科学的。
这种焦虑自然也催生了以张雪峰为代表的高考志愿填报咨询市场,这本无可厚非。你在美国申请学校,也会有一些专业机构可以供应类似的做事,由于信息确实很繁杂。但我以为不应过分强调“选专业”的主要性,末了的决策者还该当是学生本人——这个专业是不是Ta喜好和善于的?
张雪峰的问题在于把“喜好”排在代价序列的后端。实在他的一些辞吐也被曲解了,他的完全表达是,如果你考了高分但家庭条件不太好,那么就该当做出一个更加功利的选择;如果家庭条件好,那么可以选自己喜好的专业。这个判断我只能赞许一半。难道家庭条件不好,就没有权利选择自己喜好的专业吗?其余这种代价不雅观也固化了我们对孩子选择的意见,限定了家庭条件不好的人群的发展可能性。末了孩子有可能就沿着自己不喜好的路一贯走下去。可以设想,一个人选择了自己不太喜好的专业,进了一个自己也不太喜好的行业,奇迹未必能够做得很好,人生也未必能够幸福。
沛沛:就像海龙老师说的,你选择的专业和你未来从事的职业在方向上可能并不会重合。从我的个人经历来看,选择也在不断变革。我有点像范例的“小镇做题家”,高考成绩在全省排名是100旁边,但当时并没有像张雪峰这样的人辅导我该选什么专业,我以为我喜好做新闻,然后就选了新闻传播学。由于家里没有从事新闻行业的人,我是通过大众媒体对这份事情的描述,外加兴趣来设立目标的。后来进入大学后创造这个目标彷佛跟真实的天下有些不一样,这时身边的朋友开始受到类似张雪峰辞吐的影响,纷纭转向理工科或商科,认为这些领域的职业发展前景更好。
后来我想了想为什么大家会有这样的选择?实在跟我们从小常听的一句话有关——学好数理化,走遍天下都不怕。对付那些缺少社会成本的人来说,理工科可能供应了一条相对稳定的路径。它能让人在专业知识上实现垂直发展,成为专家型人才,这样当你用自己的劳动换取相应的报酬时,能得到相对优胜的财富积累。而文科生的职业每每须要建立并掩护许多社会关系,如果你家里本来就有一定的社会网络,这些关系可以帮助你在职业上走得更远。当时我确实也被类似的辞吐有所影响。
至于张雪峰说“文科都是做事业”,我以为倒谈不上对或错。进入职场后你会创造全体社会便是一个巨大的发卖场景。如果你在高校从事研究,你发卖的是自己的想法或论文;如果你是技能职员,你发卖的是专业知识;而像我现在做的产品营销,发卖的是产品。实质上,这个天下的运作逻辑都可以被视为一种发卖。
电影《野梨树》02 大学生该若何应对AI焦虑?
青年志:随着以大措辞模型为主的天生式AI在各领域的运用,也有一些声音认为AI会对文科生的就业产生冲击。沛沛身边的新传学子会有类似的焦虑吗?
沛沛:反而我身边的理科生会有些焦虑。举一些行业内的例子,我们有一款产品叫“通义灵码”,它能帮你进行智能编码。比如我现在想要写一款《飞机大战》小游戏的代码,在 prompt输入指令,不出10秒钟AI就会帮你完成这段代码。然后现在也有一些公司接入了“通义灵码”,他们公司 80%的代码都是由AI帮写的。我觉得这是AI在这个时期运用的一个开始。
在这个案例中,AI 最能供应帮助的是代码赞助天生。例如,我以前只节制了 C 措辞,但AI 能帮助我将代码翻译成 Python 或 Java,这极大地提高了学习效率。在将一种知识转化为另一种知识的过程中,AI 能供应构造性或架构性的输出,帮助我们更高效地学习和运用新知识。
刘海龙:我也以为理工科的一些专业受到的冲击可能会更大,像沛沛刚才提到的编程这样在过去大家以为非常博识的东西,反而会由于AI的参与被快速节制。包括外语可能也是这样,你不学是真不懂,但学完后立马就会跟别人不一样。现在的AI都是基于大措辞模型,而外语和编实质上都是另一套措辞,具备明确的规则和构造,这些知识对付AI来说是更加随意马虎被被节制和运用的。但其余一些专业和技能,比如文学或是写小说,没有那么明确的规则,也更加主不雅观,那可能还真不是迅速通过AI可以学习的。
其余我想说的是,这个天下充满了不愿定性,一些当时看上去很明智的选择在未来大概并不适用。ChatGPT从2023年初被开放给普通用户,韶光非常短。如果你是在 2020 年或 2021 年进入高校,可能无法预见到如此巨大的变革。我以为AI对付全体社会的影响还没有正式开始。前两天看到施密特的一个发言,他讲了一个很故意思的不雅观点,大意是直到成本主义工厂体系建立后,电才开始真正对天下产生影响,虽然直流电很早就被发明出来了,但当时对天下的改变没那么大。互联网也同样如此,90年代就涌现互联网了,但大家最初也只是用来做网页,无法预见移动互联网和社交媒体涌现后对天下的影响。
以是我以为AI现在也处于这个阶段。在这种未知的情形下,就不要试图用一个确定性的目光去预测所有事情,由于任何的预测都是有局限的。既然预测不清楚,你还不如随着爱好走,至少你做的事情是自己喜好的。而且我以为不管什么专业,只要做好了肯定都是有社会需求的。哪怕没有需求了,你做一些微调也可以被接管。
青年志:就海龙老师的不雅观察,过去一年半的韶光,AI对付新闻行业产生了哪些详细的影响或改变?
刘海龙:就我理解,包括一些传统媒体和专业的媒体机构,大家对付AI的利用还是比较谨慎的。实在很早在新闻领域就有打算机赞助新闻宣布,而随着AI的运用,这些功能会变得更加方便利用,它可以帮助做一些背景资料的网络、天生一些图表和改稿。当然这也涉及到另一个问题,便是AI会产生“AI幻觉”,由于它在设计早期是为了最大限度仿照人类的回答,也便是说它可能会涌现不苟言笑的胡说八道。以是人在这个过程中还是要起主导浸染,AI只能是一个赞助工具。
其余便是AI没有办法取代去现场采访,由于它没有办法去直接感知这个天下。现在有些媒体会做一些虚拟主播,或者让AI帮忙进行配乐和殊效的筛选,这也是AI非常善于的,它会提高我们的制作效率。而在全体新闻内容的制作过程中,最核心的还是讲故事的能力,这也是AI暂时无法替代人的一环。
青年志:我最近看了个新闻,美国著名主持人崔娃(Trevor Noah)就在跟一些科技公司的AI产品互助,试图让AI更多地去推动环保议题、辨别真假新闻等等,这彷佛也预示着一种AI跟新闻媒体在未来互助的可能。然后我也想问问沛沛,你对付AI技能在新闻业的运用有什么不雅观察或体会?
沛沛:海龙老师刚刚说到一个点,便是电视直播行业当中的数字人技能,实在这样的技能很早就有了,而AI的涌现能够帮我们的创意添砖加瓦。比如今年央视有一个 AI 盛典,当中利用了非常多的AI技能,通义也有参与个中。当时有一个场景是让苏轼“赛博复活”,我们知道宋代的古汉语发音和现在是很不一样的,然后AI可以把关于苏轼的所有材料整合到一起,再通过大模型的语音天生的技能,让苏轼用宋代的口音念出诗词。
刘海龙:AI在呈现技能上的确实会有很多新的运用,我倒是比较期待它之后在核心内容生产上的打破。至于阳少前面提到的AI对付真假新闻的甄别,我前段韶光还提出了一个异想天开的设想,便是未来在新闻传播领域,可能须要专门培养一批人材来做信息核查事情,比如这个事情究竟是真实的还是天生的?这在未来可能会是一个家当。以是AI虽然可能替代一部分事情,但它也会创造出新的岗位需求。
电影《玩乐韶光》
03 不断利用AI,才能创造真实的需求青年志:现在一些高校也引入了AI干系的课程或是与AI互助的跨学科项目,以及社会上也有很多所谓的AI知识付费,在年初也引发了许多谈论,两位如何看待这种征象?
沛沛:之前有一种说法是,唯一用 AI 挣到钱的便是做 AI 知识付费的人。我以为这里面的焦虑在于,大家看到一个可能会引发新一轮信息革命的新技能的产生,既不想错过浪潮,又不知道自己该做什么。我现在看到学校在做的,基本上是在原来的课程体系中融入AI,比如广告经营管理专业,可能教大家去用一些 AI 程序来赞助你的经营管理打算;或者是你在做图像设计的时候,怎么用 AI 来赞助图像设计?但是在这个过程中,也有老师反响他们实在并不知道业界的 AI 在做什么。
刘海龙:我前面也提到了类似不雅观点,便是AI对社会的整体影响还没有显现出来。就像90年代初的互联网,大家都知道它代表未来,但第一批往里面砸钱的人很多都失落败了,由于大家并不知道自己的需求是什么,跟本日的AI非常相似。就像沛沛说的,大家都很迷茫。
比较于老师,学生对付AI的利用没准会更好,由于他们对付AI打仗得更多,思路也是更新的。我还是要鼓励大家多多去利用,国外的AI用不上,海内也有很多替代型产品。在这个利用的过程中,你逐步就会产生一些新的思路,并创造一些真实的需求。比如之前说一些绘画师由于AI失落业了,但后来他们的事情就变成了去赞助AI做一些调度,然后互助产生出更精准的作品。
技能的发展必须与人类的需求相结合,由于需求是推动技能进步最主要的动力。然而当新技能溘然降临时,我们每每会对详细的需求感到迷茫,这反响出我们对“技能的想象力”还不足,也解释技能的发展还是受制于社会构造,也便是我们前面提到的文科须要处理的问题,你仅有技能却不知道如何运用,就像节制了“屠龙术”却看不见龙。任何技能的运用都是社会性的,比如互联网终极被广泛运用于社交媒体和短视频平台,正是由于这些知足了人的需求。那么,当前社会的需求到底是什么?这或许是我们现在最须要深入思考的问题。
青年志:现在很多大学生会在写作业的时候利用AI,沛沛对此体验如何?以及海龙老师如何看待这一问题?
沛沛:我以为AI确实能让我的学习和事情高效很多,特殊是像我这种“多边形战士”,在毕业的时候多线作战,学习、演习、考公、投互联网公司,每每这几件事是同步进行的。比如面对公务员考试的时候,会有申论与行测,我就会把教材、资料和视频丢给通义,它就能很快帮我提炼出各种章节,制订一个学习操持。相称于在生活里多了一个助手。
还有便是用更高效的办法来阅读文献。我可能只须要精读三篇文献,这些文献每每又会引用其他的文献。我将这三篇文献丢给通义,让它帮你从中按照引用率进行排序。我根据排序结果进行下载,再把这些文献都输入给AI,让它帮助你总结出核心内容。这样,你就能更高效地节制大量干系的研究成果,而不必逐篇通读所有文献。
当然,以上条件都在于你要想清楚自己想要研究的问题,而问题只能从生活履历和与社会的交互中提炼。理论也同样如此,AI能够给予你的只是大略的理解,真正的深度理解还是只能通过看书、人与人的互换来得到。
刘海龙:AI可以替代我们进行很多程序性的事情,比如填表格、写周报等等。包括像我们过去做的大数据剖析,你可以借助AI帮忙抓取关键词,或者进行一些分类,从中提取出一些共同的话语构造。还有针对非英语语种文献的翻译,过去我们碰着非英语文献就非常头疼,那么现在你丢给AI,它很快就给你翻译出来,至少大概意思是还比较靠近的。
从这意义上来讲,我是不会禁止学生去利用AI的,反而会鼓励大家去利用。而且我们也没必要恐怖,由于AI目前没有办法替代人的思考,也没办法替代学生去做访谈、调查和网络问卷。如果你所有的答案都是 AI 回答的,那么你自己实在并没有在思考的过程中形成理解。一个道理是很随意马虎明白的,但你怎么有条理地去思考它?怎么通过叙事将它论证清楚?这是更难的。
我会哀求学生在利用AI的时候把利用的过程也发给我,比如你的提示词是什么,AI又给你天生了什么,在这个根本上你做了哪些修正?又提了什么新问题?如果能把这种共创的过程展示出来,那么就能看出哪些是学生的,哪些是AI的。但我以为这样的办法还是比较机器,更主要的还是当作果,一个东西有没有创造性实在一眼就能看出来。我有一个不雅观点,而且我在利用AI的过程中也创造,你让AI在学术上去做一个实证或质性的研究,在访谈完后的根本上天生新的不雅观点,目前是很难做到的。
英剧《正凡人》
此外,上大学的意义并不在于总结出几条结果,如果是那样的话,大家也没必要费劲来考大学了。我以为教室上最主要的还是在于老师的叙事,这里面会渗透很多思维的方法。我们过去上课很喜好听老师东拉西扯,这让书本上的知识跟现实发生呼应,举一反三。就像录播客也是一样,人和人之间的对话有时能延伸到很远的地方,如果你要真讲知识量,对话可能比不上一本书。而这些东拉西扯的支线对付AI来说可能是废话,由于它跟主线任务是不折衷的。
这种思维办法实在早在AI之前就对人类社会产生影响了,就像韩炳哲讲的,叙事在当下成了一个逐步消逝的艺术。我特殊喜好媒介理论家基特勒(Friedrich Kittler)的一段论述,大意是人类近五六百年的思考都不是真正意义上的思考,而是数据库的操作或者说掌握论(Cybernetics)的结果。什么意思呢?便是早期学者在做研究的时候,会把知识用一张张小卡片分门别类归纳网络好,然后须要的时候就从数据库中提取,黑格尔在写《精神征象学》时便是这么干的,这实在也造成了知识的碎片化。
基特勒认为这和打算机的操作逻辑实在没有太大差异,由于它先把内容切分,切分完后再组合成一个论述,一字字天生出来,这实在便是一种AI的思维办法。我最近在不雅观察自己家两个孩子编故事,就创造他们的思维完备是网络游戏的套路,比如走到一个节点,选择打怪还是逃跑?全体模式非常像一个事情流程图,而不再有传统叙事的开端、发展、高潮、结局和人物塑造。以是从某种意义上讲,这代人的思维在人工智能到来之前实在就已经被“人工智能化”了。以是我们或许须要思考的是,如何通过叙事将碎片化后的知识重新连接在一起。
04 创造力出身于人类与AI的双向奔赴中青年志:海龙老师前面提到的不雅观察非常故意思,问题可能不在于AI 越来越像人,而是人越来越像AI。这也让我想到你在去年的论文《新凡人统治的来临:ChatGPT 与传播研究》里提到过一个不雅观点,AI代表着一种知识渊博的认知平庸者。我也把这个不雅观点抛给了通义——问它是否赞许你的判断,通义表示赞许,并且它的回答面面俱到,比如会剖析自己为什么是“知识渊博”和“认知平庸”的。
而在今年的论文《天生式人工智能与知识生产》中,你对这个不雅观点进行了更新——引用苏格拉底的例子解释,聪明的提问者和平庸的回答者之间实在可以产生创造力,并且你还提到了一个词叫“AI素养”。这种思考上的转变是如何发生的?
刘海龙:实在我去年写的是比较初步的意见,转头看可能轻微也有点过分,今年还是有一些发展和进步的(笑)。
你刚才举的例子就非常故意思,你会创造AI基本上不会否定你,而人是会否定他人的不雅观点和想法的。这当然蕴含着人类不理性的那一壁,但同时又是人的优点,人会把原有的想法推翻,然后逼自己去想一个新的、不一样的东西。
AI不会否定会带来一个什么问题呢?便是我去年讲的“知识渊博的认知平庸者”,由于它便是不断抓取各种知识末了形成一个最大公约数,也便是大家都认可的东西,那它自然也是平庸的。
通义对付“AI是知识渊博的认知平庸者”的回答
但我今年的意见在于,平庸并不一定意味着它就没有创造性,二者并不抵牾。AI 有时会展现出很有创造性的一壁,而这种创造性不是我们所理解的那种创造性,比如像梵高的作品,它当然很有创造性,但当时的人们并不能理解。我对这里的创造性有一个定义:它是超过我们的期待,同时又可以被我们所理解的东西。并且对付AI来说,无论它给你的答案是期待以内的旧调重弹,还是面前一亮的内容,背后的天生机制是完备一样的。
而人类的期待也会随着进步而发生变革。2016年Alphago刚刚涌现时,在围棋比赛中展现了许多充满想象力的棋路,经由这些年的发展,人们逐渐不再认为AI拥有“想象力”,而因此为它下得非常精准。为什么会有这样的转变呢?由于那些最初被认为充满想象力的棋路很快就被人类学会了,并将其纳入到自身的履历和预期之中。以是现在我们看AI下棋,已经不会以为它的棋路难以理解,而是感叹它惊人的打算深度。如今围棋高手的棋路和AI的吻合率可以达到70%-80%。但关键在于,人类的思维办法与AI是完备不同的。AI依赖算法来推导出最佳棋路;而人类则是通过反向推理和自身的理解来做出选择,只管路径不同,但结果却殊途同归。这实在非常故意思,有点像人类和AI在山脚下分开出发,末了到了山顶又重新汇合。
以是我对AI的创造性还是很乐不雅观的,并且这里还有人的深度参与。过去我们一度以为只需给AI供应初始材料,它便能独立完成任务,现阶段证明这种想法并不准确。你要充分利用好AI,就必须理解其运作事理,例如如何设计提示词以实现预期效果,也便是我所说的“AI素养”。
“AI素养”意味着你要像AI一样去思考问题,或者说共情AI。这很故意思,AI一方面在不断共情人类,学习如何像人类一样思考,而人类也在不断学习AI的运作机制,以便给它投喂最准确的提示词,这便是一个双向靠拢的过程。以是回到苏格拉底的例子,便是他所提问的工具实在都不如他聪明,但大家在互动的过程中生产出了非常伟大的哲学,以是我也很期待看到AI在未来和人类更多的互动,现在这种提问的办法还是比较低级的。
电影《机器姬》
沛沛:业界曾设想AGI(通用人工智能)能够像人类一样与我们交互。然而,越来越多的研发职员认为这不可能实现。演习AI常日分为三个阶段:网络海量数据、进行建模和理解。然而,在数据网络和推理过程中,信息常常会丢失,也不会完全地显示在你的创作中,这使得当前的AI看起来并不完备智能。
未来,如果AI能够进入一个全息可感知的天下——类似数字孪生的观点,或许有可能迈向AGI。海龙老师刚刚提到了AI的创造力,我以为天生式AI的创造力很大程度来源于它的不可控性。我们可以把AI的想象力理解成一种概率事宜。比如,当你哀求天生一个紫色的风车时,AI可能会天生四叶或五叶的风车。过去人类的创造实在是100%复现脑海中的想象,未来,AI可能会改变人类的创作模式,它可能是一个 80% 的概率事宜, 40% 是我原来构想的作品, 其余40%是 AI 跟我共同创作的结果。
刘海龙:感知确实是AI须要面对的一个关键问题,现阶段的AI之以是不完美,问题就在于它紧张是基于二手笔墨资料的加工,而人类的履历要远远丰富于笔墨、视频和音频这些留下来的资料。这就像一个被关在屋子里的孩子,Ta从出生起就没有触碰过真实的天下,不知道水的纹理,也不知道颜色的形态,而是通过不断阅读、看电影和听音频去理解这个天下。
如果未来我们可以授予AI一具身体,有像人一样的感知器官,那AI或容许以跳过对他人履历二次加工的环节,从而直接去感知这个天下。当AI可以感知天下的时候,它对天下的感知或许跟人类是不一样的,它又会如何利用这种感知去反馈已经习得的这些知识呢?大概有一天AI会认为人类的措辞是很低级的,人类的自然措辞确实有很多禁绝确的地方,那它是否会发明一种新的措辞?再今后推演,这个事情就会有些不敢设想了。
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