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本文來自微信公眾號:一澤Eze,作者:一澤Eze,原文標(biāo)題:《愿你成為獨一無二的大模型》,題圖來自:AI生成

我們一直以來,都試圖從人腦的運作機制中汲取靈感,來研發(fā)比肩人類智能的 AI。

但或許也可以反過來啟發(fā)自己的思考、決策模式。

一、人腦亦是大模型

一、人腦亦是大模型

從表象上來看,人腦何嘗不是一種精妙復(fù)雜的“大模型”?

每個人就像是經(jīng)過不同信息訓(xùn)練的,擁有獨特模型參數(shù)的大模型。

面對外界輸入時,我們結(jié)合系統(tǒng)提示詞(人生信念、近期目標(biāo)、遠期追求),和多維度的上下文(瞬時情緒、環(huán)境場合、近期經(jīng)歷、長期知識經(jīng)驗),作出符合個人特性的概率響應(yīng)。

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這個“人類模型”并非一成不變。自降生之日起,我們便持續(xù)進行著“模型更新”:

  • 模型參數(shù)的積累與重構(gòu):通過持續(xù)接觸形形色色的人、事、物,我們不斷吸收外界信息,實踐內(nèi)化為自身的知識儲備、思維方法和行為模式,構(gòu)成了獨特的“模型參數(shù)”。

  • 系統(tǒng)提示詞的動態(tài)調(diào)整:人的信念與追求會隨著人生階段變化而更新。如同不斷進化的“系統(tǒng)提示詞”,實時引導(dǎo)著我們的注意力分配和決策方向。

  • 上下文的實時整合:環(huán)境刺激、瞬時情緒、近期經(jīng)歷和被選擇性召回的記憶,使得長期積累的知識與當(dāng)下情境動態(tài)融合,讓我們得以觸發(fā)獨特的思考和行為響應(yīng)。

這三重更新機制,賦予我們獨特且無限進化的智能基礎(chǔ)。

讓我們不斷更新自我、適應(yīng)世界變化,并基于個人特質(zhì),創(chuàng)造性地作出人生選擇與行動。

二、趨同的淺層輸入與思維鈍化

二、趨同的淺層輸入與思維鈍化

過量的淺層輸入,正在使我們失去自己的獨特創(chuàng)造力。

牛津大學(xué)出版社公布了2024 年度詞匯“brain rot”,直譯為“腦腐”,特指過量攝入低質(zhì)量信息,導(dǎo)致一個人的精神或智力狀態(tài)逐漸惡化。

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2024 年 10 月,國家統(tǒng)計局發(fā)布《第三次全國時間利用調(diào)查公報》顯示,中國居民每天平均上網(wǎng)時間已高達 5 小時 37 分鐘。

根據(jù)《中國網(wǎng)絡(luò)視聽發(fā)展研究報告 2024》,移動互聯(lián)網(wǎng)用戶人均單日使用時長為 435 分鐘,其中短視頻使用時長更是高達 151 分鐘。

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這看似是信息輸入劇增的時代,每個人都擁有了前所未有的信息獲取效率,實際上我們卻被趨同的、無關(guān)的外界信息所裹挾。

它們看似豐富,卻大多是經(jīng)過算法篩選、刻意迎合大眾消費需求的“短平快”消費品。

試想,推薦流中的“XXX 絕了”、“ 我要吹爆 XXX”,和你的短期目標(biāo)/人生追求的有多大關(guān)聯(lián)?  這些被快速消費的信息,又有多少被深入思考,轉(zhuǎn)化為探索世界的有效決策?

人的一天 24 小時,除去生理活動,剩余時間大多被重復(fù)性工作和推薦算法帶來的淺層輸入占據(jù)。

它們?nèi)鐪厮笄嗤芤话?,讓我們在不知不覺中習(xí)慣于被動接收信息,失去了主動思考和實踐內(nèi)化的能力。

甚至面對有價值的信息,我們往往也只是匆匆瀏覽,不做深入的思考轉(zhuǎn)化,過量輸入反而造成了信息負(fù)載。

長此以往,我們陷入在趨同的淺層輸入和信息負(fù)載的惡性循環(huán)中,逐漸被訓(xùn)練為一個個雷同的低效模型,失去自我獨特性和思考活力,退化為“地球 Online 的 NPC”。

三、人的局限性,正是人的獨特性

不用追求接收所有看似有用的信息,人的局限性正是人的獨特性所在。

貝葉斯思維的目標(biāo)在于,“在不完整信息的情況下,作出更好的決策”。

它承認(rèn)了我們大腦的局限性——人腦并非無所不能,不可能關(guān)注所有的輸入,也無法避免認(rèn)知偏差。

面對無限的外部信息,我們必須作出選擇,將有限的精力投入到真正與我相關(guān)的事情上。這不僅是選擇“不看什么”,更是選擇“要思考什么”和“要做什么”。

人非“白紙”,每個人都有自己獨特的“先驗信念”——即我們過往的知識、經(jīng)驗、價值觀和目標(biāo)追求。

它們是否正確并不重要,重要的是,這構(gòu)成了我們理解世界的基礎(chǔ),影響著我們對新信息的選擇和解讀。

基于當(dāng)下自我認(rèn)知的 “短期目標(biāo)” 和 “人生追求”,我們有意或無意地以先驗信念驅(qū)動決策,以自身行動收集信息反饋,不斷修正“系統(tǒng)提示”,更新我們的“模型參數(shù)”。

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我們正是在這種不斷地選擇、迭代、修正中,定義著自己的目標(biāo)和幸福追求,勾勒出獨特的人生軌跡。

“沒有大的追求,每天到點下班逗貓看劇”,也是一種個人選擇。是否正確和收入、社會價值無關(guān),而在于這個結(jié)論是否為自己有意識地驗證所得?!?同時,每個人的經(jīng)歷各不相同,我們也無法評價他人的選擇,只能提供些許視角供其自由參考。

而正是這無數(shù)個體的獨特選擇交織在一起,編織成了人類社會的多樣性圖景。

當(dāng)個體的選擇在社會中相互碰撞,那些最具社會價值的選擇便會被群體共識、放大,最終凝結(jié)為推動人類文明向前的力量。

四、以思考與實踐,訓(xùn)練自身獨特的參數(shù)

四、以思考與實踐,訓(xùn)練自身獨特的參數(shù)

獨特性需要通過深度思考與實踐,才能被真正地訓(xùn)練出來。

語言作為人類的符號系統(tǒng),讓我們得以傳遞知識和經(jīng)驗。

但正如老子所言:“道可道,非常道。名可名,非常名”。語言傳遞的始終是經(jīng)過壓縮的信息,是對原始體驗的簡化與抽象。

當(dāng)我們通過文章、播客、視頻獲取他人經(jīng)驗時,其實接收的只是經(jīng)過語言符號編碼的“知識片段”。要讓這些外部信息真正內(nèi)化為我們的一部分,需要經(jīng)歷兩個關(guān)鍵的轉(zhuǎn)化:深度思考和實踐內(nèi)化。

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深度思考,是將接收到的信息與先驗信念進行深度處理的過程,而非簡單的理解。 它包括:

  • 關(guān)聯(lián)已有認(rèn)知:思考它與我們已有認(rèn)知的關(guān)聯(lián)與沖突,找出差異與矛盾。

  • 評估信念影響:探索它對個人目標(biāo)和價值觀的影響,明確前進的方向。

  • 行動決策:將其轉(zhuǎn)化為具體可行的決策方向,指導(dǎo)我們未來的行動。

而實踐內(nèi)化,則能提供無損的上下文情境體驗,以“行”見“知”,它不僅僅是簡單的執(zhí)行,更在于:

  • 獲取原生體悟:不僅包含語言可表達的顯性知識,更包含難以言傳的潛性感知。

  • 即時的多維反饋:在行動中及時獲得的立體反饋,能夠讓我們細(xì)致地微調(diào)方向。

  • 更新自我信念:成功帶來自信、失敗產(chǎn)生謹(jǐn)慎,在真實體驗后方能樹立堅定的自我信念。

正所謂“不碰南墻不回頭”,“實踐出真知”。

正是在這種完整的體驗中,外界的信息才能真正地訓(xùn)練為我們的“模型參數(shù)”。

這不是簡單的知識累積,而是通過親身經(jīng)歷,將信息與個人特質(zhì)、情感、目標(biāo)相融合,最終完成獨特的自我更新。

這也解釋了為什么相同的信息輸入,會在不同個體中產(chǎn)生迥異的理解與成長。

五、新的一年,愿你成為獨一無二的大模型

五、新的一年,愿你成為獨一無二的大模型

我們并非要徹底擺脫內(nèi)容消費,也無需苛求自己時刻保持深度思考與實踐轉(zhuǎn)化。

每個人都有自己的生活節(jié)奏,只是希望在新的一年里,我們能夠有意識地選擇、修正、迭代自己。

不妨嘗試一些微小的改變:

  • 從選擇開始:有意識地根據(jù)當(dāng)下追求,篩選真正重要的信息輸入。

  • 從思考深入:在刷到感興趣的內(nèi)容時,停下來多想三分鐘。

  • 從行動出發(fā):遇到觸動內(nèi)心的想法,嘗試付諸一次行動。

愿你以先驗信念為基石,以深度思考與實踐內(nèi)化為路徑,在選擇、思考與行動中,定義屬于自己的幸福,探索出真正屬于自己的獨特人生軌跡。

愿你,在新的一年,成為那個獨一無二的、不斷進化的大模型。

補充信息:

迎合大眾消費口味的“短平快”消費品: 中國職業(yè)主播數(shù)量已超 1508 萬人,短視頻用戶賬號總數(shù)更是達到了 15.5 億個。歷史上從未有如此多的人能夠平等地利用媒介傳播自己的作品。這表面上呈現(xiàn)出前所未有的表達自由,但實際上,這種“自由”卻被流量和算法所裹挾?!?為了追逐流量,生產(chǎn)端(作者)和分發(fā)端(平臺算法)無不追尋著“流量密碼”,反復(fù)包裝短平快、迎合大眾消費口味的言論、新聞、視頻?!?而在互聯(lián)網(wǎng)尚不發(fā)達的年代,只有少數(shù)“精英”的見解才能被以“書、報”的形式記錄和傳播。而當(dāng)每個人都有權(quán)成為信息的生產(chǎn)者時,有著獨特個人視角的信息卻被淹沒在爭搶流量的同質(zhì)化內(nèi)容中。

本文來自微信公眾號:一澤Eze,作者:一澤Eze

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