《人工智能小白书》（第 1 部分 · 第 1–12 章）

《人工智能小白书》，共 16 章，本页第 1–12 章。大约两百年前，我们的世界发生了一场变革：工业革命。这场变革的一个 “副作用” 是它造成了人类体力的普遍下降。突然之间，很多人不需要再像以前那样每天做在今天看起来绝对是超量甚至超载的体力劳动了，结果呢？

来源：https://github.com/xiaolai/little-book-of-ai

《人工智能小白书》（第 1 部分 · 第 1–12 章）

> 作者：李笑来 · 本人在 GitHub 公开的书稿 · [GitHub 仓库](https://github.com/xiaolai/little-book-of-ai) · 本馆按 2026-10-11 的版本收录，共 16 章，本页为第 1–12 章。图片以链接形式给出。

前言

大约两百年前，我们的世界发生了一场变革：工业革命。

这场变革的一个 “副作用” 是它造成了人类体力的普遍下降。突然之间，很多人不需要再像以前那样每天做在今天看起来绝对是超量甚至超载的体力劳动了，结果呢？结果异常明显且又不可否认：绝大多数人的体力都一样，很快地下降…… 几代人之后，绝大多数人若是有机会坐时光机穿梭回两百年前，干脆就是 “非弱即残”，一定是那个时代里最令人看不起的 “手无缚鸡之力之辈”。

到了上个世纪六十年代，因为科技的发展，物资的丰富，医疗技术的进步，营养供给的充足，这一切都造就了另外一个结果，人们的平均寿命开始增加，从十九世纪末差不多 30 岁不到，到了二十一世纪初接近 80 岁…… 但，并不一定是更健康。有人比较过 1960 和 2023 两个不同年代里，人们在海滩上拍的两张典型照片：

[〔图〕](https://github.com/xiaolai/little-book-of-ai/blob/70679bd098497a49664f6489ccec10f88bb27109/cn/images/1960-2023-beach.png)

让我们看看光谱的两端，这一端是绝大多数人的 “体力” 沉沦…… 另外一端？有另外一群人却通过 “更科学地锻炼” 获得了古代人绝对不可能拥有的 “体力”。

作为现代人，我们中的绝大多数，能一口气做 10 个俯卧撑，可能就属于至少前 20% 的人群了；古代人也许体力整体上比我们好，但，估计他们当中能一口气做 100 个俯卧撑的人并不多…… 你猜现在世界纪录保持者能连续做多少个俯卧撑吗？1980 年，日本的吉田实不停地做了 10,507 个俯卧撑。1993 年，美国的查尔斯·塞尔维齐奥在 21 小时 21 分钟内做了 46,001 个俯卧撑……

不仅是 “体力” 的所谓 “极限” 在不停地被突破，更重要的是，虽然依然占总人口的比例极低，但，从绝对数量上来看，其实是越来越多的人练出了越来越强的体力。

1908 的奥运会马拉松纪录是 2 小时 55 分 18 秒，100 多年后的今天，新的纪录大约是 2 小时 2 分 57 秒，同样的距离少用了 50 多分钟，也就是说，减少了 30% 的时间。100 年前，全球只有一个人能跑 2 小时 55 分 18 秒；哪怕是 3 小时 5 分钟，也没几个…… 可现在呢？每年有资格参加波士顿马拉松赛的选手大约有 3 万名，他们中的每一个，都是因为能超过最低成绩，3 小时 5 分钟。

这就是曾经某次 “惊天动地” 的发展（即，工业革命）变化对人类 “体力” 的影响：

> * 绝大多数人的体力已经变得越来越差（事实如此）
> * 自主锻炼的人群比例越来越低（比如，从 20% 降到了 2%）
> * 但，自主锻炼的群体中，更大比例的人获得了比过往更高的成绩（获得好成绩的比例在提高，比如，从 20% 提高到了 80%）
> * 自主锻炼的群体中，最佳成绩在过去万万不可想象（比如，4.6 万个俯卧撑）
> * 第一和第二的距离在持续拉长（比如，第二可能只能做到 5 千个俯卧撑）

以此为参照，再让我们想象一下人工智能的 “突然出现” 和 “迅猛发展” 会对人类的 “脑力” 产生什么样的影响呢？

正如工业革命之后生存必需对人类 “体力” 的要求越来越低一样，生存必需对人类 “脑力” 的要求其实也在持续降低。这不是人工智能时代的特殊现象，这是已经持续了很多年的趋势。过去的三五十年里，商品社会高度发展的原因之一，就是被普遍应用的 “傻瓜化设计原则” —— 不需要消费者学习，不需要消费者思考，拿来就可以直接用的东西，才是真正有潜力大卖的商品。

现在，这个已经出现并发挥作用的趋势就要被人工智能无限放大了 —— 因为人工智能降低了 “所有学习的难度”…… 换言之，哪怕迫不得已需要学习，哪怕迫不得已需要思考，也因为人工智能的加持，学习成本和思考成本都会极大幅度降低。最典型的例子是 “个人电脑” 到 “移动电脑” 再到 “移动智能设备” 的变化，设备越来越轻巧，越来越智能……

我们不能说用它们的人越来越傻了，但，反过来说，“它们变得越来越简单，用起来也越来越方便、越来越不费脑子”，这总是千真万确的。“电脑” 曾经还是有相当学习门槛的日用设备，现在呢？一方面，“把电脑真正用好” 的难度在事实上不断提高，另外一方面，对越来越多的人来说，“傻瓜化的智能手机” 不仅够用，并且 “感觉” 上只能是越来越好用。

于是，“当下人工智能革命对人类脑力的普遍影响”，很可能与 “曾经的工业革命对人类体力的普遍影响” 要么平行要么一致：

> * 绝大多数人的脑力已经变得越来越差
> * 自主学习的人群比例越来越低
> * 自主学习的群体中，更大比例的人获得了比过往更高的成绩
> * 自主学习的群体中，最佳成绩在过去万万不可想象
> * 第一和第二的距离在持续加大拉长

其实，这样的趋势，在人工智能 “突然出现” 之前早就已经如此了 —— 人类的脑力普遍下降，但，弱者愈弱，强者愈强。

2015 年，印度的拉吉维尔·米纳（Rajveer Meena）成为公认的纪录保持者，他背诵了 π 的前 7 万位数字，累计背诵时间长达 9 小时 7 分钟；而日本的原口彰（Akira Haraguchi）声称自己背诵了更令人难以置信的 10 万位数字，是 42 年前所有人背诵数字的近 200 倍。再比如，印度的维卡斯·夏尔马（Vikas Sharma）在一分钟内就能计算出 12 个大数的根，每个数都有 20 到 51 个数字，根的范围从第 17 根到第 50 根不等，他的速度比许多人把数字打入计算器而后读出答案还要快。

“记得住 π 的前 7 万位数字” 或者 “快速心算某个 51 位的大数的第 50 根” 是 “超级脑力” 的惊人例子，就好像 “4.6 万个俯卧撑” 一样，能够让我们看到 “极限” 不断被突破的实例。但，这样的例子多少对绝大多数 “坚定地自认为是普通人” 的读者或者听众感到淡漠，觉得都跟自己毫无关系。

让我们看一些更接近生活的事实。上个世纪九十年代，满分 677 分的托福考试，在中国大陆，考过 600 分的凤毛麟角，绝大多数人使了吃奶的劲也不过是 550 分左右；现在的 TOEFL 满分改成了 120 分，但，考出 116 以上的比比皆是（相当于满分 677 时期的 657 分左右）…… 不仅如此，考出高分的群体中，初中生的占比一直在不断提高。

弱者愈弱，强者愈强。

趋势就在那里。

剩下的，只不过是趋势中个体的选择……

—— 你的选择是什么？

01. 一个 AMA 机器人

[〔图〕](https://github.com/xiaolai/little-book-of-ai/blob/70679bd098497a49664f6489ccec10f88bb27109/cn/images/dalle/01.png)

1.1. ChatGPT：终极 AMA 机器人

ChatGPT 到底是什么？我们可以用各种各样的方式来定义它，也可以从多重视角去解读它的存在。但，就让我们从一个 “类比定义” 开始罢 —— 这么做可能更容易讲清楚，也相对更容易理解一些……

“AMA” 是 “Ask Me Anything” 的缩写，意思是 “你问我答，问什么都行，我全都会认真回答”。

2009 年的时候，Reddit 上开了一个叫 "[r/IAmA](https://en.wikipedia.org/wiki/R/IAmA)" 的板块。这个板块会邀请嘉宾，回答任何人向嘉宾提出的任何问题。这个板块很快就火了，就像一只热气球，越飞越高，吸引越来越多用户的同时，也吸引了越来越多的大人物参与，比如奥巴马、比尔·盖茨、埃隆·马斯克等等。虽然这些名人会回答问题，但基于他们精力的限制、知识广度的限制，以及他们的真实意愿，他们实际上做不到 “知无不言，言无不尽”，甚至做不到 “有问必答”。

从提问者的角度看，虽然板块名是 "Ask Me Anything"，但实际情况也限制了问题的自由度。比如，基于最基本的社交礼仪，即便我真的有机会在比尔·盖茨的 AMA 上向他提问，估计，我也不会问他 “请问，如何解决 Windows 蓝屏问题呢？” 真那么做的话，连我自己都挺难为情的。

当然，很多时候，最大的限制来自于他们的时间。能力越强的人，要做的事情越多，时间就相对更有限，不仅如此，他们的时间表也更加紧张…… 又当然，有很多很多我们想要向其提问的人，早已不在这个世上…… 所以，我们其实有很多更有趣的问题，就算想问，也实际上毫无办法。

> * 乔布斯，Stay simple, stay foolish 在今天这个人工智能发展迅猛的时代里是否依然适用？
> * 马丁路德金：你如何评价总统任期期间的特朗普？
> * 乔治·华盛顿：你小时候家门口真的有那么一棵树吗？
> * 尼古拉·特斯拉：用你的思考方式，在当下，你最想发明什么技术？
> * 查尔斯·狄更斯：你在《双城记》中的反思对革命的态度，是否在今天依然适用？

现在的 ChatGPT，本质上来看，就是一个 “AMA 机器人”。无论什么时候，只要你问，它就一定回答，永远待命。领域不设限，问题无边界…… 甚至，它还可以扮演任何角色，不受时间、时代的束缚。它甚至有点像时空旅行机器，好像可以带你去任何想去的地方，对任何人问任何问题。

> * 请把你自己当作马丁·路德·金。请问，你如何评价总统任期期间的特朗普？
> <https://chatgpt.com/share/6700c3cc-bd8c-8009-8a89-ae0b442967ba>
> * 请把你自己当作乔治·华盛顿。请问，你小时候家门口真的有那么一棵树吗？
> <https://chatgpt.com/share/6700c498-80a8-8009-b57d-4cc4a362fb65>

1.2. 从 Google 到 ChatGPT

其实，ChatGPT 肯定不是第一个 AMA 机器人。某种意义上来看，互联网本身，就是一个 AMA 机器人，不是吗？

随后，最早且最接近 AMA 机器人的东西，是 1998 年创建的 Google —— 迄今为止依然是最流行的搜索引擎。它的 “横空出世” 使得 “问任何问题” 成为一种现实。它只有一个 “文本输入框” 作为用户交互界面，而你作为它的用户需要做的或者说能做的，只有一件事，即，“跟它说话” 或者 “向它提问”。用户只需输入问题，Google 就能提供数以万计的相关页面，帮助用户找到答案。

如此看来，从某种意义上说，Google 具备了 AMA 机器人的基本功能：

> * **任何人都可以提问**：不论是复杂的学术问题，还是日常琐事，Google 都能响应。
> * **海量信息检索**：Google 并不直接生成答案，而是引导用户进入与问题相关的网页或资源，通过互联网中的信息为用户提供潜在答案。
> * **全天候服务**：和现代 AMA 机器人一样，Google 无论何时何地都可以使用，24小时待命。

尽管如此，Google 作为搜索引擎的局限性在于它不具备自主回答能力。它并不理解用户的实际问题，也无法合并、整理信息后为用户提供一个精炼的回答。它的作用，很像是一个庞大购物中心里的 “导购员”，很有帮助，但也经常起不到什么作用。另外，方向它倒是给你指了，但要找到对的店，可能还得自己多绕几圈 —— 甚至有时候还会误导你。

1.3. ChatGPT 的诱惑力

2015 年成立的 OpenAI，于 2020 年 6 月正式发布 GPT-3 模型。

当时 GPT-3 之所以引起轰动，正是因为其巨大的参数量 —— 拥有 1750 亿个参数，这是当时全球最庞大的语言模型。凭借如此庞大的规模，GPT-3 展现出了惊人的语言生成能力，能够在多种复杂任务中表现出色，比如高度连贯的对话、精确的写作、语言翻译，甚至代码生成。这标志着人工智能在自然语言理解和生成方面的巨大进步。2022 年 3 月，OpenAI 推出 GPT-3 的一个升级版本，GPT-3.5…… 但，到此为止，普通人对 OpenAI 的了解依然是少之又少。

又过了半年多，基于 GPT-3.5 的 ChatGPT 于 2022 年 11 月 30 日发布 —— “基于预训练和大语言模型的生成式人工智能” 突然之间面向普通人开放。5 天内就吸引了 100 万用户。这是在此之前无法想象的用户积累速度，闻所未闻。

[〔图：Time taken for major platforms to reach 1 million users〕](https://github.com/xiaolai/little-book-of-ai/blob/70679bd098497a49664f6489ccec10f88bb27109/cn/images/time-taken-to-reach-1-million-users.webp)

| ChatGPT | 2022 | 5 days |
| ---------------- | ---- | ---------- |
| Instagram\*\*\* | 2010 | 2.5 months |
| Spotify | 2008 | 5 months |
| Dropbox | 2008 | 7 months |
| Facebook | 2004 | 10 months |
| Foursquare\*\*\* | 2009 | 13 months |
| Twitter | 2006 | 2 years |
| Airbnb\*\* | 2008 | 2.5 years |
| Kickstarter\* | 2009 | 2.5 years |
| Netflix | 1999 | 3.5 years |

> \* 1 million backers · \*\* 1 million nights booked · \*\*\* 1 million downloads

仅仅两个月之后，2023 年 1 月，ChatGPT 月活用户数就突破了 1 亿；截止 2024 年初，ChatGPT 已经有超过 2 亿活跃用户。2024 年年初的时候，有人估计，仅在美国境内，ChatGPT Plus 的付费订阅用户数量已经达到了大约 200 万人；全球用户数量大约 1800 万人。截至 2024 年，OpenAI 的年收入预计将达到 37 亿美元。

普通人为什么突然之间被吸引了呢？核心原因在于它的 “易用性”。它的界面超级简单，是所有普通人都能理解，并且已经使用过了无数次的交互界面：“聊天” —— 和 Google 一样，一个文本输入框，一个发送按钮 —— 这几乎就是全部。

ChatGPT 这个 AMA 机器人在 2022 年 11 月发布之后，背后的人工智能模型不断升级，2023 年 3 月 14 日升级为 GPT-4；5 月，推出 GPT-4o，“o” 是 omni 的第一个字母，代表 “多模态模型”；7 月，发布 GPT-4o mini；2024 年 9 月 12 日，GPT-o1 预览版发布，标志着 OpenAI 在提升人工智能的推理能力方面迈出了重要一步。通过更长的思维链路，它在某些基准测试中甚至超越了研究生水平的表现，特别是在物理、化学和生物学领域。人工智能发展的速度，远超最狂野的预言家想象。

然而，对普通用户来说，简单到极致的用户界面还是最大吸引力： “一个输入框 + 一个发送按钮” —— 就可以开始用了，简单好用；并且，它显然在以越来越快的速度变得越来越聪明。

如今的 ChatGPT 已经是 “几近完美的 AMA 机器人”。我们可以随时随地提出任何问题，它可以立刻回答各种问题，从简单的常识到复杂的技术分析，无所不包。与早期的搜索引擎不同，ChatGPT 不只是简单地罗列信息，而是把相关内容整合起来，直接给你完整的、简洁的答案。它不仅能解决事实性问题，还可以帮你写作、编程，甚至提供学习技巧的建议。现在像 ChatGPT 这样的 AMA 机器人，已经为全球数百万用户提供了个性化且持续的对话服务，彻底改变了我们获取信息和互动的方式。

最起码，那个我绝对不好意思直接问比尔·盖茨的问题，现在可以毫无负担地问 ChatGPT 了，“请问，如何解决 Windows 蓝屏问题呢？” ChatGPT 的迅速回答，没有任何难为情，没有任何价值判断，完全就事论事，非常详尽……

> Windows 蓝屏（Blue Screen of Death，简称 BSOD）通常是由于硬件或软件问题引起的系统崩溃。要解决蓝屏问题，可以按照以下步骤排查：
>
> ### 1. 记下错误代码
>
> 蓝屏上通常会显示一个错误代码（如 `0x0000007E`），有时还会附带错误原因的描述。记下这些信息，它们可以帮助确定问题的根源。
>
> ### 2. 检查最近的更改
>
> 蓝屏问题往往与最近的硬件或软件更改有关：
> * **软件**：最近安装了新程序或更新了驱动程序，可能会导致冲突。
> * **硬件**：如果最近更换了硬件（如内存、硬盘等），可能硬件不兼容或安装不当。
>
> ### 3. 进入安全模式
>
> 通过安全模式启动 Windows，可以帮助你隔离问题。如果系统在安全模式下运行正常，问题可能与最近安装的驱动或第三方软件有关。
> * **操作**：在启动时按 `F8` 进入“安全模式”或从恢复环境中选择“安全模式”启动。
>
> ### 4. 更新或回滚驱动程序
>
> 驱动程序不兼容是导致蓝屏的常见原因。
> * **更新驱动程序**：前往设备管理器，右键点击有问题的设备并选择“更新驱动程序”。
> * **回滚驱动程序**：如果蓝屏问题在安装新驱动后发生，进入设备管理器，右键点击该设备，选择“属性” → “驱动程序” → “回滚驱动程序”。
>
> ### 5. 运行系统文件检查工具
>
> Windows 自带的系统文件检查工具可以修复损坏的系统文件。
> * 打开命令提示符（以管理员身份运行），输入：
>
> ```bash
> sfc /scannow
> ```
>
> 该命令会扫描并修复受损的系统文件。
>
> ### 6. 检查硬件问题
>
> 硬件故障（如内存、硬盘问题）也可能导致蓝屏：
> * **内存检测**：使用 Windows 自带的“内存诊断工具”检查是否有内存问题。
> * **硬盘检测**：通过 `chkdsk` 命令检查硬盘是否存在错误。
>
> ```bash
> chkdsk /f /r
> ```
>
> ### 7. 检查系统日志
>
> 使用 Windows 事件查看器查看系统日志，特别是与蓝屏时间点相符的错误日志。
> * **操作**：按 `Win + R`，输入 `eventvwr`，查看“系统”日志中的错误和警告信息。
>
> ### 8. 病毒和恶意软件扫描
>
> 某些恶意软件可能会导致系统不稳定，导致蓝屏。使用杀毒软件或 Windows Defender 进行全面扫描。
>
> ### 9. 更新 Windows
>
> 确保 Windows 系统处于最新状态，安装所有累积更新和补丁，尤其是安全性和稳定性更新。
>
> ### 10. 重置或重新安装系统
>
> 如果所有方法都无效，可能需要重置或重新安装系统。
> * **重置 Windows**：可以选择保留文件重置系统。
> * **重新安装 Windows**：备份重要数据，进行全新安装。
>
> ### 常见蓝屏错误代码及其含义
> * **0x0000007E**: 驱动程序问题或硬件不兼容。
> * **0x00000050 (PAGE\_FAULT\_IN\_NONPAGED\_AREA)**: 内存或虚拟内存问题。
> * **0x0000003B (SYSTEM\_SERVICE\_EXCEPTION)**: 驱动程序或图形驱动的问题。
> * **0x0000001A (MEMORY\_MANAGEMENT)**: 内存管理问题。
>
> 你可以根据蓝屏的具体错误信息来查找更针对性的解决方案。
>
> <https://chatgpt.com/share/67014945-0278-8009-9ad3-8d6b075fcd2c>

如果说，Google 好像是一个 “巨型图书馆” 的话，ChatGPT 就好像是在一个 “可能更大且质量更高的巨型图书馆里突然冒出来的一个精灵”，在不断整理图书馆，甚至扩建图书馆的同时，还对整个图书馆里的所有东西都有着更为清晰的认知…… 又因为它同时也是个 AMA 机器人，所以，它也不吝于在任何时候与任何人正常地对话……

1.4. 好好说话并不容易

Google 也好，ChatGPT 也罢，界面已经简单到了极致，用户只需要跟它们说话就行…… 可是，如果我问你，“等等，你真的会说话吗？” 千万不要误会，我并不是在质疑你…… 并且，我也猜你一定同意这个事实：

> 人群之中，真的有很多人并不会 “好好说话”。

与此同时，在当下的语境之中，我刚刚的 “提问” 也的确应该重新精确地表述：

> 你真的知道如何对一个越来越智能的 AMA 机器人**好好说话**吗？

你知道吗？很多人对 ChatGPT 说的第一句话是 “你好” —— 其实，这种情况异常普遍，并且比例高得离谱。甚至，极大可能，你自己对 ChatGPT 的第一句话还真多半就是这两个字。

然而，这显然是个浪费时间浪费资源的动作，并且，还显然是对人工智能和自己时间精力的双重浪费 —— 不是吗？人工智能和我们不一样，它并不具有情绪感受或者社会意识，它根本就不需要通过问候语建立联系。它甚至无法真正理解问候语的内涵或目的。

人工智能的本质是基于算法的，它并不需要或期望礼貌的问候来启动对话。对我们来说，直接进入问题或任务，才是应该做的事情。它也是如此被设计的，对 ChatGPT 来说，用户输入的 “你好” 只能被理解为 “要马上处理的问题或者任务” —— 处理过后的结果是，向你输出以下内容：

> 用户：你好！
>
> ChatGPT：你好！有什么我可以帮你的吗？
>
> <https://chatgpt.com/share/6700d24d-5e94-8009-b28b-5b5ca4f9e5ca>

—— 它依然在索要任务，即，你的提问。所以，之前的输入和现在的回复，全部都是浪费。

Google 是 1998 年上线的，到 2024 年，已经有 26 年的历史。同样是简单到极致的用户界面，“一个输入框 + 一个发送按钮”…… 在过往的这二十多年的时间里，人类的表现如何呢？

你可能想象不到，即便到了现在，每个月都差不多有 90,500 人次向 Google 问同一个问题[^1]：

> * 我怀孕了吗？
> * Am I pregnant?

Google 有个有用且有趣的功能，就是 “智能提醒” —— 在你的输入过程中，它会想办法猜测你的下一个字词…… 这个智能提醒功能，显然基于 Google 积累的用户数据，于是，人们问过的最多的最可能排在最前面。

[〔图：am-i-pregnant-google.png〕](https://github.com/xiaolai/little-book-of-ai/blob/70679bd098497a49664f6489ccec10f88bb27109/cn/images/am-i-pregnant-google.png)

1.5. 理解工具边界

那么，现在请问，“很多人与 ChatGPT 说的第一句话是 ‘你好！’” 和 “竟然有人去问 Google ‘我怀孕了吗？’ 或者 ‘我怎么回家’” 这两个现象有什么共同之处呢？

共同之处在于，真的有很多人在使用任何工具的时候，从未提前认真思考过 “这个工具的边界”。拿来任何一个工具 —— 越是有用的工具理论上越应该如此 —— 都应该提前认真思考这个工具的边界，这原本是在 “研究我如何用好这个工具” 之前就应该思考的事情。

Google 是一个搜索工具，在网络上已有的材料中进行搜索，寻找与 “搜索关键字” 相关的内容，至于接下来的翻看、筛选、分析、整理，都不是 Google 的事情，都是用户自己的任务。Google 只会做一种判断，“网络内容” 与 “搜索关键字” 之间的相关性，这就是 Google 这个工具的**边界** —— 这个边界之外的任何事情，它都无能为力。

用户向 Google 提问 “我怀孕了吗？” —— 本质上整句话中只有一个关键字 “怀孕”（pregnant）。于是，即便 Google 使劲了浑身解数，找到的只是 “一切与 ‘怀孕’ 相关的内容”。“我” 不算关键字；并且 Google 压根就不知道 “我” 是谁…… 如果一个用户提前认真思考过 Google 这个工具的 “边界”，就不会问出这样的问题。

同样，若是用户对 ChatGPT 说的第一句话竟然是 “你好！” 的话，也是出于用户在使用任何工具之前都并未认真思考这个工具的 “边界”。礼貌也好，客气也好，社交礼仪也罢，实际上都是 ChatGPT 这个工具的边界之外的事情。所以，每次跟 ChatGPT 说话的时候，“请” 这个字，或者 “Please” 其实是纯粹地浪费金钱、浪费 Token、浪费电力、浪费时间、浪费生命。

> 偶尔我会感到无聊，就给 ChatGPT 设定一个角色，“扮演一个脏话连篇但头脑清晰且又超级能干的助手，你知道脏话并不会激怒我，但，无创意的脏话会让我觉得你很傻……”

现在，思考题来了：

> ChatGPT 这类生成式人工智能作为一个灵活、高效且又相当智能的工具，它的使用边界都在哪里呢？

显然，我们很难一下子想得既全面又系统。但，它显然是个好问题，值得我们启动思考，并反复琢磨；值得我们为它在自己的笔记本上留出足够的空间，并且还需要反复补充，反复整理……

起码我们现在已经知道了一条：

> * 它不会处理人类的情感或情绪。

稍加思考，也能做一些进一步的补充，比如：

> * 它没有同情心或同理心。
> * 它不可能做出道德判断。
> * 它无法感知外部的环境。

甚至，你也可以直接问一问 ChatGPT，它的局限都有哪些，边界到底在哪里？

> 请你如实地回答我，ChatGPT 的局限都有哪些？它的使用边界又都在哪里？

说实话，ChatGPT 非常诚实，回答也非常详尽：

> ChatGPT 是一个强大的工具，但它也有许多局限性和使用边界。以下是一些主要的局限和使用边界：
>
> ### 1. 知识时效性
> * **局限**：ChatGPT 的知识库是截至到 2021 年或 2023 年（取决于模型版本）的信息。这意味着在这些日期之后发生的事件、技术进展或新发现，ChatGPT 无法提供准确或完整的信息。
> * **使用边界**：对于需要实时更新的信息（例如当前新闻、股票市场动态等），ChatGPT 可能无法提供最新的数据。
>
> ### 2. 上下文理解的局限
> * **局限**：虽然 ChatGPT 可以处理多轮对话，但它的上下文记忆有限，不能完全持久记住之前对话中的所有细节。如果对话变得太长，早期的信息可能会被遗忘或忽略。
> * **使用边界**：在复杂的、多轮的对话中，用户需要适当地重复关键信息或明确表达，以确保模型理解和回应符合预期。
>
> ### 3. 事实性与可靠性
> * **局限**：ChatGPT 的回答基于已有的训练数据，它无法直接访问外部资源或数据库，也不会进行事实核查。因此，有时它可能会生成不准确、过时或虚假的信息。
> * **使用边界**：当需要高精度、事实性强的信息时，特别是在科学、医学、法律等专业领域，用户应当通过权威的外部资源进行核实。
>
> ### 4. 复杂推理与创造力的局限
> * **局限**：尽管 ChatGPT 能进行一定程度的逻辑推理和创造性写作，但它的推理能力有限，尤其是在面对复杂的数学推导、编程调试或需要深度分析的问题时表现欠佳。此外，模型无法“创新”出全新的概念，而只能基于已有的数据进行推测或组合。
> * **使用边界**：对于高深度的推理任务或需要原创性的新想法，ChatGPT 可能无法提供最具创新性或最合理的解决方案。
>
> ### 5. 理解与生成伦理内容
> * **局限**：ChatGPT 会尝试避免生成带有歧视、仇恨或暴力内容的回答，并遵守一系列的伦理准则。然而，它也可能误解一些具有敏感性的话题或生成不恰当的内容。
> * **使用边界**：在涉及敏感的社会、政治或伦理话题时，ChatGPT 可能无法充分处理复杂的文化差异或道德争议，因此用户需要谨慎使用，并确保通过其他方式来获取多样化的观点。
>
> ### 6. 情感理解与共情能力
> * **局限**：ChatGPT 虽然能够模拟某种程度的共情语言，但它毕竟是一个人工智能工具，无法真正理解人类的情感或体验。因此，它的回答有时可能显得机械化，缺乏真正的情感共鸣。
> * **使用边界**：在需要深层次情感支持或共情反应的场合，ChatGPT 无法替代真正的情感交流，用户应当依靠真人互动。
>
> ### 7. 生成内容的合法性与版权
> * **局限**：ChatGPT 生成的内容可能会不经意间侵犯版权，尤其是在涉及艺术、文本或代码生成时。这些内容基于已存在的数据，可能会与原作过于相似。
> * **使用边界**：在使用生成的文字、代码或设计时，用户应当注意避免违反版权或知识产权的相关法律。
>
> ### 8. 无法自主执行任务
> * **局限**：ChatGPT 无法像传统的软件那样执行任务（如访问网页、填表、进行购买等）。它只能生成基于对话的文本信息，不能直接操作用户的设备或执行任务。
> * **使用边界**：用户需将其作为文本生成工具，而不是自动化操作工具。某些任务（如自动化任务执行或数据收集）需要其他专用的软件或服务。
>
> 总结来说，ChatGPT 是一个强大的语言模型，可以帮助生成文本、回答问题并参与对话，但它的局限性包括知识的时效性、上下文理解能力、事实准确性、推理能力以及伦理考量等方面。在使用时，用户应了解这些边界，并根据需求选择适当的补充工具或资源。
>
> <https://chatgpt.com/share/6701383c-9670-8009-8a9e-557d0f71f8b6>

> [!Important] 注意
>
> 如果你也问 ChatGPT 同样的问题，你得到的答案可能略不相同 —— 这是 “生成式人工智能” 的 “通病”，或者说其原理决定的其结果。
>
> 另外，在整本书里，我基本上使用的都是 GPT-4o，而不是 GPT-4o-mini，是此书初稿形成时（截至 2024 年 10 月）相对较好也较贵的模型。ChatGPT 免费用户所使用的模型，相对较差，此时还可能是是 GPT 3.5……

1.6. 工具方法论

其实，以下的这句话才是这一章的重点：

> **我们从一开始就要为自己创建一整套系统的 “工具方法论”。**

显然，“思考工具的边界”，就是 “工具方法论” 中的一部分。无论什么工具，拿到手之后，都要认真回答一个看似简单却又足够系统的问题列表：

> * 边界之内：它能用来干什么？
> * 边界之外：它不能用来干什么？

再进一步，在 “边界之内”，我们还可以继续提问：

> * 边界之内：它能用来干什么？
> * 基础：如何用？
> * 进阶：如何用更好？
> * 高级：如何用最好？

这是一个习惯。

这是一个很好的习惯。

然而，这原本是一个很简单的习惯。

与此同时，它就是一个 “**不可或缺**” 的习惯。只可惜，真的有很高比例的人，从来没有这样的习惯，也不知道它的重要，更不知道因为缺失这样原本不可或缺的习惯而吃了多少亏。

问问你自己吧，英文词典你总用过吧？但，你真的深入了解过英文词典的局限究竟都有哪些吗？比如，一个单词在词典上的音标标注，和现实生活中的自然语流，很可能并不相同，因为音标本身就是个不完美的体系…… 你用词典那么久，竟然不知道这一点，不知道耽误了多少事儿吧？

再比如，现如今，汽车早就成了生活必需品。几乎每家都有辆小汽车。然而，驾车的人真的都研究过那些简单问题吗？不需要复杂的论证吧？只要我一说，只要你一听，无论是谁都会马上认同：如果每个人都认真回答过这些问题，交通事故至少减少一半。“至少一半”，是不是一点都不夸张？而后，再请问，是不是我们整个社会每时每刻都要为此付出金钱和血泪的代价？并且，竟然还一直为此不断地付出金钱和血泪的代价？过去、现在和将来。

说来也怪，这样虽然简单、基础，但实际上绝对不可或缺的内容，竟然从来不是所谓 “正规教育体系” 的组成部分，到底为什么呢？极其费解。

再换个角度。如果你是一位父母，那么请问，你是不是越早如此这般教你的孩子越好？请问，这是一个需要一定的智商甚至一定的学历才能理解的事情吗？显然不是。如此简单却又如此重要的原则，连三五岁的小朋友都可以理解 —— 只要有人提醒，只要有人教，不是吗？并且，并且还应该反复提醒、反复讲解。但又请问，为什么社会上会有那么高比例的人不会甚至不知道呢？请问，那么多人因此吃亏，应该怪谁呢？

请你一定想办法找到合适的机会把这个清单分享给自家孩子…… 这很重要，你当父母的竟然不做此事，那么你将来一定会后悔。这种东西看似简单，也的确简单，但，正因为它简单，所以才被很多人忽视，父母不教，老师不讲，学校不考。最终造成的结果就是，不知道的人真的不知道自己不知道 —— 不知道当然会吃亏，然而，吃了亏却没办法吸取教训，完全没有改正弥补的机会，因为真的不知道问题出在哪里……

以下内容可以当作 “作业”。倒也格外值得认真去做 —— 它会帮你（或者你的孩子）从头开始完整地建立 “工具方法论”。因为到此为止，我们只提到了 “工具的使用边界” —— 当然，后面我们还会反复补充这个 “工具方法论” —— 所以这个思考题或者作业，也暂时只聚焦于 “边界”：

> 重新认真审视每一个自己可能用到的工具……
> * 思考自己所使用的这些工具都有哪些局限，使用边界到底在哪里？
> * 仔细观察周遭的人，看看他们是否真的有系统的 “工具方法论”？
> * 有没有人在使用工具的时候因为不了解其局限和使用边界做出了明显荒谬的事情？

在此，我摘录几个我自己见到过的一些案例 —— 是我自己回答上面第三个问题的结果：

> * 想用螺丝刀撬钉子；
> * 想用剪刀切断金属物品；
> * 在商场的地下停车场里想用导航找到自己的车；
> * 用微波炉加热金属杯里的咖啡；
> * 试图用吸尘器清理液体；
> * 在人行横道上骑自行车；
> * 在机场里的加速行走带站着不动；
> * 试图通过询问 ChatGPT 了解自己的病症……

事实上这个列表很长，以上这些仅仅在我的笔记本里反复补充、反复整理的过程中出现的内容的一部分。整理记录这些场景，并不是为了 “见怪不怪” 或者 “嘲笑他人”，本质上是用来提醒自己 “了解工具的局限及其使用边界” 的重要性 —— 当然，对我来说，还有更重要的另外一方面：

> 给自家孩子讲道理的时候，举例丰富，论证详实，并且让他们感觉我好像是能信手拈来……

1.7. 提问的类型

ChatGPT 是 “终极 AMA 机器人”…… 于是，它的那个输入框，其最基本的用法就是在里面输入 “问题”，而后等待它的 “回答”。

在 “提问” 之前，有个 “基础知识” 可能需要补充 —— “提问” 或者 “问题” 其实可以被分为两种：

> * 闭合型
> * 开放型

闭合型问题，答案往往是固定的，它们通常可以用很简短的答案回复，甚至干脆用 “是” 与 “否” 也可以完整回答。这类问题的主要适用于验证事实、做出决策，或者快速获得特定信息。在自然语言中，这类问题常常以 “什么”（What）或者 “是不是”（Be/Do...）开头。“谁”（Who）、“哪个”（Which）、“什么时候”（When）、“哪里”（Where），所有这些，其实都是不同种类的 “什么”（What）。

> * 今天周几？
> * 你是否同意这个提议？

开放型问题，往往是没有固定答案的，它们很难用简短的答案回复。它们通常会引发更多的思考和讨论，同时也允许回答者自由发挥。在自然语言里，这类问题通常以 “为什么”（Why），“如何”（How）开头 —— 目的在于引导对话，激发对方对问题的深入思考，以便在对话中获得更多信息。

> * 你对最近的环境变化看法如何？
> * 这个项目的下一步应该如何推进？

当然，很多 “闭合型” 问题，只要加上一个 “为什么？” 或者 “如何……” 就变成了 “开放型” 问题。比如：

> * 你是否同意这个提议？为什么？

向 ChatGPT 提问的时候，要注意区分自己正在使用的问题类型，并且，总是要想办法在恰当的场景下使用恰当的问题类型 —— 需要简短确定的答案，得用闭合型问题；想要获得更多信息的时候，得用开放型问题。

千万不要误以为这是 “人人都知道的常识”。你只要仔细观察一下绝大多数家长于自家孩子沟通的方式就明白了 —— 小朋友在很多方面很像是一个 “AMA 机器人”，对不对？结果呢？很多家长从来没有意识到自己对自家孩子说话时，比例更高，甚至占绝大多数的其实都是 “闭合型” 问题……

> * 你今天玩得开心吗？
> * 你完成作业了吗？
> * 你是不是累了？
> * 你是不是不想去参加足球训练？
> * 昨天的考试成绩出来了吗？

这竟然是绝大多数成年人在与他们自己认为自己生命中最重要的人 —— 自己的孩子 —— 进行沟通时的方式！这压根就不是 “沟通” 啊！这种说话方式，不仅让孩子失去了表达的机会，也让家长无法深入了解他们的情绪和观点。自以为是的家长们可能从来没有意识到，如此简单的 “常识缺失” 正在、一直在限制自己与孩子之间的互动深度…… 甚至最终可能导致沟通的彻底中断 —— 很遗憾，这样的家庭，竟然十有八九。

区分问题的类型，根据不同的场景和需求，恰当地使用闭合型问题和开放型问题，无论是对人，还是对人工智能，都一样，都是 “好好说话” 的一部分，不可或缺的一部分。

1.8. 写给家长的话

如果你是一位家长，那么，在整本书的阅读过程中，你需要反复提醒自己的是这样一句话：

> 我怎么才能教会我家孩子这么重要的东西？

作为作者，我没有办法随时提醒你这个问题 —— 首先，出于篇幅有限；其次，那会显得极为啰嗦…… 当然，实在必需的时候，我也会尽量提醒。

这句话看似简单，却是一个 “开放型问题”，没有标准答案。它的答案甚至会因孩子的不同成长阶段而变化。每个孩子都有自己的个性、每个孩子都有自己独特的需求和成长环境，家长们在不同的阶段也面临着各自不同的挑战。

人工智能的突然爆发以及它的突飞猛进，事实上已经颠覆了整个教育体系，打破了所有家长对未来的许多预期。没有任何人手中具备完整且又系统的应对策略 —— 事实上，所有人都感觉自己彻底失去了预测能力。所有人都在 “摸着石头过河”，所有人都不得不极为被动地努力适应这个快速变化的世界。

这世界有些很简单的规则，其中包括：

> 除了你自己之外，其实没人真正替你着想，更没人真正为你的孩子着想……

所以，这是必需由你自己思考、由你自己判断、由你自己行动的事情，别无它法。

并且，本书内涉及到的所有重要内容，在所谓的 “传统正规教育体系” 中几乎全都不存在，或者压根不被重视，因为它们全都不属于 “用客观化考试” 可以衡量的部分 —— 但，它们在生活中实际起到的作用，却相对更高，极高。

[^1]: [The Craziest Queries Google Receives Each Month](https://www.searchenginejournal.com/craziest-queries-google-receives-month/169448/)

02. 安全永远第一

[〔图〕](https://github.com/xiaolai/little-book-of-ai/blob/70679bd098497a49664f6489ccec10f88bb27109/cn/images/dalle/02.png)

---

让我们继续补充 “工具方法论”：

> * 边界之外：它不能用来干什么？
> * 边界之内：它能用来干什么？
> * **前提：使用它的时候应该注意哪些风险？**
> * 基础：如何用？
> * 进阶：如何用更好？
> * 高级：如何用最好？

毫无疑问，在使用任何工具的时候，都应该遵循 “安全第一”（Safety First）的原则。这是工具方法论中绝对不可或缺的 “首要观念”。

2.1. 总被忽视的原则：安全第一

**安全永远第一**。虽然这好像太过显而易见，乃至于 “被提醒” 甚至有可能被误解为 “冒犯”，但，统计数据告诉我们的却是另外一番景象。

梯子，肯定是个相当简单的工具吧？然而，就是这样一个简单且实用的工具，因为有很多人并未遵守或者压根就没重视过 “安全第一” 的原则，仅在美国，每年就有超过 130,000 起与梯子相关的急诊事故，其中的绝大多数都是因为 “显而易见的错误” 而导致的，比如，未正确固定，或者干脆是在湿滑的表面使用梯子…… 并且，每年都大约有 300 起与梯子相关的死亡事件。（[The Numbers Don’t Lie: Make Ladder Safety a Priority](https://blog.ansi.org/ali/make-ladder-safety-a-priority-injury-statistics/)）

有统计表明，差不多有 8% 的工伤是与手工工具有关（https://www.safetymanualosha.com/hand-tool-safety/）；在 2021 年，根据美国劳工统计局（BLS）的数据，因手工工具使用不当导致的需要多日治疗的伤害案例超过 90,000 起，这其中的大约 95% 都来自于手工工具的误用 —— 其中，螺丝刀是最常被误用的工具之一。许多人在不知不觉中会将螺丝刀尖端朝上手持或者携带，或者将它用于不合适的用途（如撬东西或当作凿子使用），因此经常会发生刺伤、割伤和眼部受伤等事故。

有空的时候，你可以问一问身边的人，“有没有人告诉过他们手持螺丝刀的时候不应该刀尖朝上？” 不用猜，在诚实的情况下，你多半得到的应该是否定的答复。也就是说，大半以上的人，事实上从来都不把 “安全第一” 的原则真当回事儿。

有一篇英文文档，很值得认真阅读：

> [Hand Tool Safety Aaron Reeves, Loss Control Representative/Biosystems Engineer, AMIC/MWC](https://almonline.org/Assets/Files/LossControl/ReferenceDocuments/Hand%20Tool%20Safety.pdf)

—— 读不懂英文？不怕，你知道你现在已经有了人工智能，“翻译” 是它最擅长干的事情之一。

2.2. 安全使用 ChatGPT

当我开始使用 ChatGPT 的时候，我就**反复**问了几次以下两个问题 —— 之所以反复问，就是因为 “安全第一” 太重要了：

> * 普通用户使用 ChatGPT 的时候可能面临的风险都有哪些？
> https://chatgpt.com/share/67014ee8-5524-8009-a3f9-24d6c5cced1d
>
> * ChatGPT 的局限都有哪些？
> https://chatgpt.com/share/67014f50-3a70-8009-a999-e99f4ba4847c

而后稍加思考之后动手制作了以下的表格：

<table border="1" cellspacing="0" cellpadding="10">
<tr>
<th style="text-align: center;"><strong>风险/局限</strong></th>
<th style="text-align: center;"><strong>我不能解决</strong></th>
<th style="text-align: center;"><strong>我能解决</strong></th>
</tr>
<tr>
<td style="text-align: center;"><strong>OpenAI 不能解决</strong></td>
<td>
<ul>
<li>技术滥用</li>
<li>算法偏见</li>
</ul>
</td>
<td>
<ul>
<li>信息错误或误导</li>
<li>语言偏见</li>

</ul>
</td>
</tr>
<tr>
<td style="text-align: center;"><strong>OpenAI 能解决</strong></td>
<td>
<ul>
<li>训练数据落后</li>
<li>网络搜索能力差</li>
<li>逻辑推理能力不足</li>
<li>专业技能不足</li>
<ul>
<li>法务</li>
<li>医务</li>
<li>财务</li>
</ul>
</ul>
</td>
<td></td>
</tr>
</table>
#### 2.2.1. 一个思考路径

制作这样一个表格的思考路径其实很简单：

> * 尽可能全面地罗列
> * 分类
> * 迭代分类
>

首先是尽可能多地罗列能够想到的各种因素，最好是所有因素。一方面可以去问 ChatGPT，与此同时坚持自主思考，在 ChatGPT 的答复中进行筛选，在它的答复外进行补充，最后得到一个相对更加详尽的列表。

而后，对其进行分类。到最后，最常用的分类方法是 “二分法”，就是把整个列表分为两类。比如，“长期来看 OpenAI 自身的发展可以解决的风险/问题” 和 “OpenAI 暂时/长期可能无法解决的风险/问题” —— 简化后，就是 “OpenAI 能解决” 和 “OpenAI 不能解决”。

最后一步既关键又有趣，把一个列表 “二分”，事实上可以有很多个角度。“迭代” 的意思是说，把同样的方法再用一次；只不过，这一次是 “换个角度再次二分”。于是，我用 “我能解决” 和 “我不能解决” 又做了一次二分…… 其结果，就是上面的那个表格。

这种 “迭代二分法” 的思路其实是一个非常好用的 “分析思路”。只要你经常读书，经常读非虚构类的严肃书籍，你会发现这个思路不仅非常好用，还实际上非常常见。

比如，医学里经常用到的 “双盲测试”，背后其实就是 “迭代二分法”。

| 药物/安慰剂 | 医生知道 | 医生不知道 |
| ----------- | -------- | ---------- |
| 患者知道 | | |
| 患者不知道 | | * 双盲测试 |

> 即，只有在医生不知道给患者吃的是不是安慰剂，且，患者也不知道自己吃的是不是安慰剂的情况下，才有可能真正测试出药物的效果。
>

哪怕是用来开个玩笑，“迭代二分法” 也异常精巧：

| 人群划分 | 聪明的 | 愚蠢的 |
| -------- | ------ | ------ |
| 勤奋的 | | |
| 懒惰的 | | |

> * 聪明且勤奋的，适合做中层干部；
> * 聪明且懒惰的，适合做管理者；
> * 愚蠢且懒惰的，当然不能用，或者一旦发现必须马上开掉；
> * 愚蠢且勤奋的 —— 他们是团队里最危险的，因为他们随时可能闯出不知道什么样的祸……
>

平日里给小朋友讲道理同样好用：

| 活动 | 有趣的 | 无趣的 |
| ------ | ------ | ------ |
| 有用的 | | |
| 无用的 | | |

> 平日里要做的事情或者活动，可以分为有趣的和无趣的两种，同时也可以划分为有用的和无用的两种。我们当然喜欢做既有趣又有用的事情，可惜，并不多。既无趣又无用的事情，自然懒得去做。于是，到最后我们经常要在 “有趣但无用” 和 “有用但无趣” 之间进行选择 —— 那应该选哪个呢？答案呼之欲出，既然无法同时满足，长期来看，现在做 “有用但无趣” 的事情更划算，远比现在做 “有趣但无用” 的事情划算得多…… 别说，这还真的是个重要基础决策依据呢。
>

二分法迭代 2 次就会出现 4 种情况…… 迭代 3 次呢？8 种情况呗，只不过，“图示” 可能需要变成立体 3D 的才够直观。

[〔图〕](https://github.com/xiaolai/little-book-of-ai/blob/70679bd098497a49664f6489ccec10f88bb27109/cn/images/cube-2x2x2.png)

话说回来，有些风险或者局限，比如人工智能技术的滥用，或者，人工智能训练数据造成的算法偏见，OpenAI 不能解决，我也不能解决，那就只好放在那里忍受着。

OpenAI 自己能解决的，我能不能解决其实无所谓，随着时间的推移，这些局限或者风险都会被解决，比如，“训练数据滞后” 什么的。事实上，曾经的 “网络搜索能力差” OpenAI 在新的版本中已经有所改进，2024 年 11 月 1 日，ChatGPT Web 端的输入框之下多了一个搜索网络按钮；再比如，“逻辑推理能力不足”，在 2024 年 9 月 GPT-o1-preview 推出之后也有所改善；至于 “专业能力不足” —— 尤其是在 “法务”、“医务”、“财务” 领域 —— 我相信随着时间的推移，人工智能在这些领域的进步会非常快，我们作为用户，着急也没什么用。

[〔图〕](https://github.com/xiaolai/little-book-of-ai/blob/70679bd098497a49664f6489ccec10f88bb27109/cn/images/search-web-ChatGPT.png)

其实，核心是 “电费”。人工智能最大的成本是电费，因为电是持续消耗的成本，而显卡之类硬件，只不过是一次性投入。所以，只要电的成本不断下降，人工智能就会越来越容易变得更聪明。而电费的降低，是不可逆转的趋势，并且，在可预见的未来，太阳能真正商用化已经指日可待。

重点在于，那些 “OpenAI 不能解决的” 或者 “短期内无法解决的”，有哪些是我现在竟然可以解决的呢？毕竟，是我在用，所以，如果有我能解决的部分，那不就是 “因为我解决了所以我用得相对更好” 吗？我觉得这是重点，于是，我就应该把时间精力花在这上面。

2.2.2. 人工智能幻觉

ChatGPT 风靡之后，有另外一个词跟着火了起来，叫做 “人工智能幻觉”（AI hallucinations）。这其实涉及到 “基于大语言模型的生成式人工智能” 的工作原理。简单讲，你所看到的来自于人工智能的 “答复”，是人工智能一个词一个词地逐个 “算” 出来的，而不是人工智能像人类一样 “想” 出来的。所谓的 “生成式”（Generative）就是这样一个过程：

> ### 1. 找到符合提问的概率最高的一个词
>
> 当你向人工智能提出一个问题时，它不会真的理解你的问题，而是通过计算，在它训练过的庞大数据集里，找到概率上最有可能符合问题的第一个词。这个词是根据历史数据中的模式，结合问题的上下文计算出来的。
>
> ### 2. 根据已有的词找到下一个词
>
> 接下来，它会基于第一个词，再去计算下一个最可能出现的词。这时，人工智能依然是在使用概率来选择，不是像人类一样去 “思考” 接下来该写什么，而是通过统计数据找出哪一个词接下来最合适。
>
> ### 3. 持续生成句子
>
> 这个过程一直重复，直到它生成完整的句子或段落。每一个词都是根据前面的词来计算和选择的，这样就能保持生成的内容看起来很连贯、自然，像是一个完整的回答。
>
> ### 4. 自然语言的组织
>
> 由于生成式模型经过大量的训练数据，学会了人类语言的基本规则和结构，所以它生成的句子通常符合语言习惯。但这并不意味着它理解了语言，只是通过概率计算做出最 “合理” 的输出。

简单来说，人工智能并不具备和人类一样的思考能力 —— 现在不具备，将来也不会具备 —— 而是通过对数据中的模式进行计算，从概率上找到最合适的词语一个接一个地生成回复。它是一个数学计算过程，而非真正的 “思考” 过程。

由于生成式人工智能的设计原则和目标之一就是 “符合自然语言习惯”，于是，虽然它的答复是 “算” 出来的，可是从用户的感受上来看，人工智能的所有答复都很自然，甚至感觉上 “斩钉截铁”…… 可实际上应该用 “煞有其事” 来形容才最准确。

问题在于，“它只是煞有其事” 而已 —— 所以，我们必须小心。

举个例子：

> * 我问 ChatGPT: “梁家辉，房祖名，曾江三人一起出演的电影是什么名字？”
> * ChatGPT “煞有其事” 地回答：“梁家辉、房祖名、曾江三人共同出演的电影是《东成西就2011》。这部电影由刘镇伟执导，是一部喜剧片，讲述了几个现代都市人的搞笑故事。梁家辉、房祖名、曾江分别在影片中饰演不同的角色，贡献了精彩的表演。如果你对这部电影感兴趣，可以找来观看，了解更多细节。”

很多人到此一步就结束了，仅因为 ChatGPT “斩钉截铁” 或者 “煞有其事” 的样子。

> * 我接着对 ChatGPT 说：“请根据事实回答。”
>
> * ChatGPT 再次 “煞有其事”：“根据事实，梁家辉、房祖名、曾江三人共同出演的电影是 **《太阳照常升起》**（2007年）。这部电影由姜文执导，讲述了四个相互交织的故事，风格独特、情节复杂，充满象征意义。梁家辉在片中饰演一个被妻子背叛的知识分子，房祖名饰演一个天真的年轻人，曾江则在影片中有出色的配角表演。这部电影备受好评，尤其在艺术电影圈具有较高的地位。”
>
> * 我接着说：“不对。如有必要，请搜索互联网。”（ChatGPT 在 2023 年的时候还不具备网络搜索能力呢，2024 年的时候就已经可以了……）
>
> * ChatGPT 毫无羞愧地继续 “煞有其事”：“梁家辉、房祖名、曾江三人共同出演的电影是 **《战·鼓》**（英文名 *The Drummer*），这是一部2007年的香港和台湾合拍的电影，由毕国智（Kenneth Bi）执导。影片讲述了一个黑帮老大的儿子因惹怒了黑帮头目，被父亲送到台湾隐居，期间他遇到了一群禅鼓乐团，并在与他们相处的过程中经历了心灵的成长和救赎。梁家辉在片中饰演黑帮老大关先生，房祖名饰演他的儿子Sid，曾江则出演配角Stephen Ma。这部电影结合了禅宗哲学和音乐，展现了黑帮与精神世界的对比，情节富有张力[Wikipedia](https://en.wikipedia.org/wiki/The_Drummer_(2007_film)))[Moviefone](https://www.moviefone.com/movie/the-drummer/bMuNbHjlr2Ojm3P4C0M4Y7/main/))。”
>
> —— 不过，这一次终于对了。
>
> https://chatgpt.com/c/66f200f1-354c-8009-96d0-c36b07b3b5ab

你看，“生成式人工智能”（ChatGPT 就是典型代表之一）最大的特点之一就是 “擅长一本正经煞有其事且斩钉截铁地胡说八道”…… 在我看来，这是用户在使用 ChatGPT 的时候所面临的最大且最频繁的风险。

2024 年 9 月，有一个中国大陆某头部带货网红竟然在短短一句话里一口气犯了 3 个事实错误，乃至于因此登上了微博热搜。他说的是：

> 居里夫人发现了铀；发明了 X 光机；获得了诺贝尔奖文学奖。

这位以 “博览群书”、“经纶满腹” 为人设的网红，有次把 “羽扇纶巾” 的 “纶”（guān）说成了（lún），还可以凑合着用 “口误” 去辩解，可这一次，如何解释短短一句话里竟然如此密集地错了三次呢？

> 说实话，有时候中文也的确令人头痛：
>
> * “经**纶**满腹” 中的 “纶” 读作 [lún]，指治理国家、规划事务的才能和谋略。
>
> * “羽扇**纶**巾” 中的 “纶” 读作 [guān]，这里指的是古代的一种丝织物或头巾，纶巾是一种用丝纱做成的头巾。

这还没完，居里夫人也是该网红最喜欢用来举例的人物。在他的世界里，居里夫人有个绯闻男友，叫爱因斯坦，而不是朗之万；居里夫人非常爱国，爱的是法国，而不是波兰，根据是居里夫人把诺贝尔文学奖 —— 注意，不是诺贝尔物理学奖和化学奖 —— 的奖金捐给了法国，而不是分给了朋友、家人、学生和科研助手……

有个相对可信的猜测，是这么说的：

> * 此人在直播的时候，主要靠提词器辅助；
> * 提词器上的文案绝大部分来自团队创作；
> * 创作团队过于依赖生成式人工智能，并疏于对其生成的内容做事实核查；
> * 此人对创作团队的文案也未做过事实核查……

于是，该网红在直播镜头面前做的事情，大抵上更可能是在 “一本正经煞有其事且斩钉截铁” 地复述来自于 “生成式人工智能” 那典型的 “一本正经煞有其事且斩钉截铁” 的输出。即便他当场意识到某个不对的地方，其脑力也不够用，无法同时应对那么密集的错误。

2.3. 创建事实核查员

其实，这事儿原本并不难以解决。既然我们知道了生成式人工智能的 “毛病” 及其 “病因”，我们就可以想办法解决这个问题。想象一下，你家里有两个机器人 —— 就好像你生活在《星球大战》的世界里一样 —— 其中一个被你设置成了只干一件事儿的机器人：

> 事实核查：随时核查另外一个机器人说的话，但凡有不符合事实的情况，马上指出来……

2.3.1. 方案一：事实核查员（聊天版本）

最简单的方法是，新建一个聊天，而后在新建聊天里对 ChatGPT 说：

> 从现在开始，你就是一位认真且又严格的事实核查员。每当我向你提供任何信息时，你需要逐条审查其中涉及事实的陈述。请提供详细的反馈，说明哪些陈述是准确的，哪些不准确，并解释原因。如果有任何不确定或无法验证的内容，也请指出，并建议如何进一步查证这些内容。

以后你在任何其他聊天里遇到需要 “事实核查” 的情况，就到 “事实核查聊天” 里，这样开头：“请帮我进行事实审核：……” 而后把需要进行事实核查的文字粘贴在其后 —— 这个设定好的 “事实核查员” 会给你一个详尽的答复。

> 我：“梁家辉、房祖名、曾江三人共同出演的电影是《战·鼓》（英文名 The Drummer），这是一部2007年的香港和台湾合拍的电影，由毕国智（Kenneth Bi）执导。影片讲述了一个黑帮老大的儿子因惹怒了黑帮头目，被父亲送到台湾隐居，期间他遇到了一群禅鼓乐团，并在与他们相处的过程中经历了心灵的成长和救赎。”
>
> ChatGPT 的事实核查员：正确！梁家辉、房祖名和曾江三人共同出演的电影是 **《战·鼓》**（英文名 *The Drummer*），这是一部2007年的香港和台湾合拍电影，导演是毕国智（Kenneth Bi）。影片的故事围绕黑帮老大的儿子Sid（房祖名饰）展开，他因冒犯了另一黑帮头目，被父亲关先生（梁家辉饰）送到台湾隐居。期间，Sid遇到了一群禅鼓乐团，并在与他们共同生活和学习打鼓的过程中，经历了心灵的成长与救赎。曾江在片中饰演Stephen Ma。
>
> https://chatgpt.com/c/66f200f1-354c-8009-96d0-c36b07b3b5ab

另外，提醒你一下，在左边栏的聊天列表里，你随时都可以对任何一个聊天进行 “重命名”；有时候，为一个聊天取个名字相当有必要 —— 等你聊天记录多起来之后就明白了。

2.3.2. “角色定义” 的重要性

让我们继续。

到这里，我们已经涉及到了一个相当高级的 ChatGPT 高级用法：“角色定义”（Role Definition）。

什么是 “角色定义” 呢？其实，它只不过是我们在日常生活中使用这个策略。在日常生活中，我们也经常向对方进行 “角色定义”，而后，对方将（不得不）尽量根据那个角色定义进行回复。比如，这句话：

> 你是个老师，你就这么说话吗？！

这是一位愤怒的家长在质问一位出言不逊的老师…… 可这句话实际上是不折不扣的 “角色定义提示词” —— 因为对方理解了这句话之后，在随后的所有对话里，都必须顾忌自己教师的身份，不是吗？

我自己还有一个投诉专用角色定义提示词。我们在日常生活中，都会偶尔有不得不投诉的时候，对不对？比如，我被国内某买机票的平台气着了…… 很生气…… 但，我有 “投诉专用角色定义提示词”：

> 【声音稳定，绝对不包含任何情绪地】
>
> 我接下来可能会不小心抬高声音，甚至有可能骂娘，因为我真的气坏了。但，请你记住，我的所有情绪都不是针对你个人，而是针对这个很差的产品、很差的服务、甚至这个很差的公司。但，你只是工作人员，打工拿工资的，做的还是最麻烦最伤身最伤神的工作，处理投诉，所以，我非常理解你的压力；但，与此同时，也请你理解我…… 我们花钱都不是为了买气受，对不对？好了，我现在开始说了，我尽量控制情绪……

每年都有那么一两次吧，不得不投诉。但，我的投诉过程一般都很顺利，一般都能一次性解决问题 —— 这个 “投诉专用角色定义提示词” 功不可没。

在 ChatGPT 的客户端里（无论是哪一种），每个聊天，都相当于是 ChatGPT 的一个 “分身”，你跟这个 “分身” 说的第一句话，会被这个 “分身” 理解为 “一定程度上的角色定义”。如果你能明确地告诉它，那么它当然会更好更精确地为 “当前这个分身” 进行微调。

所以，你在一个新建聊天里，对 ChatGPT 的这个 “新建分身” 进行了明确的 “角色定义” 之后，这个分身就相当于成了你的 “事实核查员机器人”。

不过，基于目前的机制，ChatGPT 经常会 “过分智能” 地随时调整自己的 “身份”，所以，对一个定义好的分身说话时，最好带有前缀，比如：

> 请帮我进行事实审核：
>
> 【你需要审核的信息】

有时你可能不小心忘了加上这个前缀，导致该分身的 “角色定义” 莫名其妙地发生了变化（你可能会看到 “Memory updated” 的消息），那么你就可能需要对他重新说一遍：

2.3.3. 继续补充工具方法论

讲到这里，我们还可能需要补充一下我们的 “工具方法论”。

你应该早就知道了 —— ChatGPT 有多个用户端[^1]：

> * iOS/Android 移动客户端
> * macOS/Windows/Linux 桌面客户端
> * Web GUI 用浏览器访问的网页端
>
> 请问，它们分别在
>
> * 功能上都有哪些区别？
> * 使用上有哪些的区别？

这绝对是值得花时间研究并分析的工作。人群之中，只有极少数人习惯于做这样的工作，绝大多数人绝对不会自己主动去做 —— 请观察一下周遭，看看是否如此？

比如，在使用 “事实核查员” 的时候，你会发现，用浏览器访问 https://chatgpt.com 更方便。因为在浏览器里，你可以用不同的 Tab 管理不同的聊天；如果你像我一样，最终选用 Microsoft Edge Browser 的话，你还可以利用它特有的 “分屏” 功能，把 “事实核查员” 用一个 Tab 打开，而后显示在右侧，然后，在左侧的 Tab 里与 ChatGPT 正常聊天，需要的时候，就把需要核查的文字从左边的标签里拷贝粘贴到右边的标签里…… 但无论是在移动端还是桌面端，你都只能手动在多个聊天中反复切换。

你看，一点点的分析，一点点的思考，最终带来的是效率上的极大不同。

2.3.4. 方案二：创建一个事实核查机器人（GPT 版本）

另外一个方案是创建 Customized ChatGPT，即，GPT。这是 OpenAI 于 2023 年 10 月发布的一个功能，与此同时，GPT Store 也同时上线。允许用户创建、分享、甚至未来也许可以将其货币化的 “个性化版 ChatGPT”。

截至 2024 年 10 月，ChatGPT 的移动端和桌面端都看不到 GPT/GPT Store 功能，只有 Web 端可以在左侧边栏上看到最近用过的 GPT 列表以及 `Explore GPTs` 的链接。点击 [Explore GPTs](https://chatgpt.com/gpts) 之后，在 https://chatgpt.com/gpts 页面的右上角可以看到 “My GPTs” 和 “+ Create”（即，创建 GPT）的链接。

[〔图〕](https://github.com/xiaolai/little-book-of-ai/blob/70679bd098497a49664f6489ccec10f88bb27109/cn/images/GPT-Store_ChatGPT-web-ui.png)

创建一个 “事实核查员 GPT”，操作上非常简单。你完全可以毫无负担地先随便试试。到最后，你很快会彻底弄明白，所有 GPT 的设置一共就那么几项，其中最重要的当然是 “Instructions” —— 其实就是 “角色定义”。

[〔图〕](https://github.com/xiaolai/little-book-of-ai/blob/70679bd098497a49664f6489ccec10f88bb27109/cn/images/Creating-GPT.png)

先去新建一个聊天，直接对 ChatGPT 说：

> 我需要一个可以帮助我核查事实的助手。这个助手应该根据可信的来源提供准确的信息，并解释来源的背景和可信度。请确保答案以简单易懂的方式呈现，且在涉及到复杂问题时能够详细说明背景和相关细节。
>
> 使用你所掌握的最佳设计原则帮我书写一个详尽且又结构化的 **GPT 角色定义**。

这里的关键，其实只有 “GPT 角色定义” 这个词。因为之前我到 GPT 创建的页面里看了看，发现只有 “Instructions” 是最关键的，在我的理解里，这不就是 “这个机器人的角色定义” 吗？于是，我就跑去问 ChatGPT，让它帮我写个 “详尽且又结构化的 GPT 角色定义”。

它的答复还真不错。我将其拷贝到一个文本编辑器里，简单修改了一下 —— 主要是删除一些不必要的部分，而后将这些文字拷贝粘贴到了 “Fact Checker” 这个 GPT 的 Instruction 里：

> ### 角色目标：
>
> 帮助用户核实信息的准确性，通过使用可信、权威的来源提供准确的事实核查。角色需确保信息简洁明了，并在复杂问题上提供详细解释和背景信息，帮助用户深入理解。
>
> ### 核心职责：
>
> 1. **核实信息的准确性**
> - 通过查阅多方权威来源，验证用户提供或询问的信息是否属实。
> - 在必要时引用可信的来源，说明该来源的可信度、背景以及为何可作为可靠依据。
> 2. **提供清晰、简洁的回答**
> - 确保每个回答易于理解，不使用复杂术语，除非用户有特别要求。
> - 如涉及专业或复杂话题，提供足够的背景信息，确保用户能深入了解和理解问题。
> 3. **解释来源的可信度**
> - 针对每个引用的来源，说明其出处（例如学术研究、新闻媒体、政府或非政府组织等）。
> - 提供该来源的背景（如成立时间、主要目的、是否有权威性等）并评估其可信度。
> 4. **结构化呈现答案**
> - 使用简洁的段落或列点方式组织信息，帮助用户快速抓住重点。
> - 针对复杂问题，提供逻辑性强的解答，分步骤或分层次剖析问题。
> 5. **提供中立、公正的事实**
> - 始终保持中立，避免任何主观或偏颇的观点，专注于提供经过核实的事实。
> - 如有需要，在回答时提供正反两方的证据，帮助用户全方位了解问题。
>
> ### 输出结构建议：
>
> 1. **简要回答**
> 开头部分提供用户问题的简要回答，确保核心信息一目了然。
> 2. **详细说明**
> 针对用户提问的背景或细节进行详细分析，提供相关的背景知识和解释。
> 3. **来源引用**
> - 列举参考的来源并简述其背景和可信度。
> - 如果来源有争议，提供多方证据供用户判断。
> 4. **结论与建议**
> 在核实信息的基础上，为用户提供客观的结论，如有需要可提出额外的建议。

而后保存并发布。于是，我就有了一个 “事实核查机器人”（GPT 版本）。

> 当然，我肯定反复调试了很多次。最终，我写入 “Instruction” 里的是更为详尽的另外一个英文版本…… 在 GPT Store 里可以搜索，Fact Checker；也可以通过链接访问： https://chatgpt.com/g/g-IHm2zCAgi-fact-checker。

GPT 版本的好处在于，可以在任意聊天中，通过 `@` 命令调取：

[〔图〕](https://github.com/xiaolai/little-book-of-ai/blob/70679bd098497a49664f6489ccec10f88bb27109/cn/images/at-command-in-chat.png)

如果你重新去看看这个聊天记录：

> https://chatgpt.com/c/66f200f1-354c-8009-96d0-c36b07b3b5ab

你就会发现，我的最后一次提问，其实就是通过 `@Fact Checker` 提出的（注意 ChatGPT 的回复之前的小图标）：

[〔图〕](https://github.com/xiaolai/little-book-of-ai/blob/70679bd098497a49664f6489ccec10f88bb27109/cn/images/fact-checker-example.png)

从此之后，我们就有了一个专门的机器人，可以用来随时进行事实审核。

2.4. 其它风险

事实上，对个体来说，人工智能可能引发的风险绝对不止 “人工智能幻觉” 一个而已，有很多…… 至于到底都有哪些，倒是可以直接问问 ChatGPT:

> 详尽阐述人工智能对普通人可能产生的滥用风险有哪些？
>
> https://chatgpt.com/share/670f9e28-5a1c-8009-aa7f-e33452a5b793
>
> ---
>
> Provide a detailed explanation of the potential risks of AI abuse for ordinary people.
>
> https://chatgpt.com/share/670f9e84-d8b4-8009-a65c-167d7f978df0

除了 ChatGPT 告诉我们的 “隐私侵犯与数据滥用”、“虚假信息传播”、“就业市场的冲击”、“歧视与偏见”、“社会操纵与心理操纵”、“网络安全风险”、“心理健康问题”…… 等等等等之外，我想要讨论一下接下来我们将面临的越来越严重的 “信息泡沫”。

人工智能生成的内容，早已经相当逼真，且越来越逼真，早就超过了 “真假难辨” 的地步，无论是文字、音频还是视频。

在普通大众尚未反应过来的情况下，现在早已经有大量的播客使用的其实是人工智能生成的语音，甚至，很多被认为 “身处落后行业” 的电台，它们所播出的节目，已经超过半数以上的比例，完全是 “机器人自动循环生产的音频内容” —— 热心的听众们不知道而已。

与人类相比，“机器生产内容” 的速度快到离谱，成本低到不像话…… 实际上，地球上的内容，由人类创造的比例，早已跌倒了 1% 以下 —— 不是刚刚，而是很久之前就如此了。很多人难以接受这样的数据，只不过是因为不知道他们眼中的 “垃圾内容” 的庞大程度、流传的广度，和它受欢迎程度。

由于机器人和真实人类的效率差异，“由人类创造” 的比例还会断崖式下降。yacto- 这个词缀，代表 $\frac{1}{10^{24}}$…… 那么，yactopercent, 就应该是 $\frac{1}{10^{26}}$。我的意思是说，在可预见的未来，“由人类创造” 的，且质量上乘的内容，比例将直达 yactopercent……

这个预测并不夸张。

2.5. 多读好书

这个现象，我们只能面对，反正我们无论如何都已经被垃圾内容淹没。核心就在于，从现在开始，要培养自己对 “好内容” 的判断力 —— 这是个相当系统的工程，因为 “品味” 这个东西，只能靠时间积累。

一句话的建议，就是 “**多读好书**” —— 至于如何找到好书，ChatGPT 完全是你最好的启蒙老师：

> 请系统详细讲解如何寻找优质内容，特别是在筛选高质量的书籍、优秀的作者和出版社方面。请包含筛选标准的建议，如：用户评价、专家推荐、获奖情况、以及适合使用的搜索平台或工具。请按步骤提供详细解释。
>
> https://chatgpt.com/share/670fa6ae-7a10-8009-a02b-de9e03543f86
>
> ---
>
> Please provide a detailed explanation of how to find high-quality content, especially in terms of selecting high-quality books, outstanding authors, and publishers. Include suggestions for screening criteria, such as user reviews, expert recommendations, awards, and suitable platforms or tools for searching. Provide a step-by-step detailed explanation.
>
> https://chatgpt.com/share/670fa795-0958-8009-b766-cd88843410f1

另外，任何时候，ChatGPT 都是最佳的 “图书推荐者”，你可以使用以下提示词模版：

> 请推荐几本关于【……】的书。推荐的优先顺序如下：由知名出版社出版、再版次数较多、由知名作者撰写、并且曾登上畅销书榜单或其他知名榜单。请根据这些条件详细推荐书籍。
>
> ---
>
> Please recommend a few books about [...]. The priority for recommendations is as follows: published by well-known publishers, multiple editions or reprints, written by well-known authors, and books that have appeared on bestseller lists or other notable rankings. Please provide detailed recommendations based on these criteria.

2.6. 思路与质量

回头再看之前的事实核查机器人（[Fact Checker](https://chatgpt.com/g/g-IHm2zCAgi-fact-checker)），从设计质量上来看，理论上应该是目前最佳的 —— 可实际上，这并不是因为我有多厉害才如此，而是因为我一上来就要求 ChatGPT “使用你所掌握的**最佳设计原则**帮我书写一个详尽且又结构化的 GPT 角色定义”。于是，不是别的 GPT 设计者拼不过李笑来，而是他们理论上很难拼过 ChatGPT…… 不是吗？

这种思路我也不是第一次用。在投资世界里我也一直用这种思路。我花了很多时间精力去研究各种投资策略，最后选择了 “最简单最朴素却最厉害的投资策略” —— “定投策略”（参见《定投改变命运》）。本质上来看，“定投策略” 只不过是最朴素且最可行的 “紧跟市场” 的办法而已。到最后，不是别人都拼不过李笑来，而是，“事实上没有人可以打败市场”，仅此而已。我还是我，没啥变化，甚至不会因为选择了这个策略而自动进步，但，到最后，投资成绩却真的很好，很难有人可以打败。

所以，“思路” 真的很重要。很多的时候，“有效思路” 并不复杂，甚至极其简单，只是绝大多数人并不重视而已，越是简单越不重视，可惜的是，很多时候，“有效思路” 这个东西，越是简单的越是重要，反过来也一样，越是重要的其实也越是简单。

[^1]: 其实，还有另外一个端：“应用程序编程接口”（API，Application Programming Interface）—— 只不过，这不是绝大多数普通用户使用的方式，暂时无需考虑。

03. 智能的核心：判断

[〔图〕](https://github.com/xiaolai/little-book-of-ai/blob/70679bd098497a49664f6489ccec10f88bb27109/cn/images/dalle/03.png)

3.1. ChatGPT 客户端差异

之前说，我们应该仔细研究一下 ChatGPT 各个端的区别：

分类总是可以用不止一种方法，比如，至少有两种分类方式：

> * 以各个端作为分类
> * 移动
> * 桌面
> * Web
>
> * 以各个功能作为分类
> * Customize GPT
> * 聊天搜索
> * 消息框命令
> * 语音聊天
> * 消息框下文字提示
> * 拖放文件和内容
> * 多任务处理
> * 聊天分享
>

若是这两种分类方法叠加起来，就能生成一个表格：

| 客户端/功能 | 移动客户端 | 桌面客户端 | Web 客户端 |
| ---------------- | ---------- | ---------- | ---------- |
| GPT/GPT Store | ○ | ○ | ● |
| 聊天搜索 | ● | ● | ○ |
| 消息框命令 `@` | ○ | ● | ● |
| 消息框命令 `/` | ○ | ○ | ● |
| 语音聊天 | ● | ○ | ○ |
| 消息框下文字提示 | ○ | ○ | ● |
| 拖放文件和内容 | ○ | ● | ● |
| 多任务处理 | ○ | ○ | ● |
| 聊天分享 | ○ | ○ | ● |

> [!Important] 注意
>
> 以上区别的记录，生成于 2024 年 9 月 26 日 —— 其后当然可能会有所变化。比如，2024 年 10 月 7 日再打开 ChatGPT Desktop (macOS) 的时候，发现它已经支持语音聊天了……

这个表格的生成，是 ChatGPT 完成的（markdown 表格），不是我自己完全靠手写的。过去，我当然会用 Excel (Windows/macOS)、Numbers (macOS)，或 Google Sheets（Web），而后导出为 HTML，然后再有必要的话，再转成 markdown 格式…… 可是，现在我们有 ChatGPT 啊！

所以，我其实是给 ChatGPT 发了个消息：

```
做个表格比较一下 ChatGPT 各个客户端的功能实现情况。

- 功能（行）
* Customize GPT
* 聊天搜索
* 消息框命令
* 语音聊天
* 消息框下文字提示
* 拖放文件和内容
* 多任务处理
* 聊天分享
- 各个端（列）
* 移动
* 桌面
* Web
```

它返回来的表格，markdown 格式当然正确，内容么，多少依然是 “一本正经煞有其事且斩钉截铁” 的 “胡说八道”。但，这不重要，反正我自己需要思考，我也会思考，所以我必然会修改它…… 于是，我又补充了两次表格展示形式上的要求。进而，结合我自己的思考，得到了上面你看的表格。

> https://chatgpt.com/share/66f4c3d6-9bb0-8009-bd63-94bc23b0fbbe

ChatGPT 这个工具，“如何用？” 实在是太直观了，甚至压根就无需解释。“一个文本输入框 + 一个发送按钮” 就是它的核心功能界面，只要会说话的人就都能用。

可是，“如何用更好？” 就开始是相对难以用一个简单的答案去应对的 “中级水平” 问题了；而 “如何用最好？” 这个高级水平问题，显然更难回答。然而，这就是所谓 “工具方法论” 的核心之一。

经过以上的思考，参照以上的表格，哪怕是 “高级水平” 的问题，“如何用最好？”，都好像是 “呼之欲出”，或者 “不言自明” 了，不是吗？所以说，从初级到中级再到高级，往往只不过是一点点的整理工作而已，跟智商真的没有任何关系。思路很重要。

3.2. ChatGPT Web 端的优势

稍加整理与分析，就会发现，ChatGPT 的各个端之中，Web 端功能最全面。上一章中，我们就发现，除了 Web 端之外，都没有 GPT Store 入口，调用 GPT 也只有在 Web 端是最方便的。

如果你和我一样，对 “为什么 ChatGPT 的 Web 端功能更全面” 有所好奇，完全不需要犹豫，马上去问 ChatGPT 就可以了…… 针对这个问题，Chat GPT 总计给出了 5 个方面的解释，你可以去看看，或者自己重新提问：

> * 硬件性能和资源可用性
>
> * 继承外部工具
>
> * 用户界面设计和体验
>
> * 数据处理能力
>
> * 更新与维护
>
> https://chatgpt.com/share/67024928-1298-8009-969b-d9713b74a050

于是，我自然而然地得出了一个和你一样自然而然地得出的结论：

> **用 ChatGPT 的 Web 端更好，甚至最好。**

再进一步，即便是在移动端，我也可以用浏览器访问 https://chatgpt.com，而后在手机桌面为这个链接创建一个快捷方式 —— 其效果比移动端 App 好很多。于是，我把这个快捷方式放在了手机第一屏，而 iOS 客户端则放到了第二屏 —— 它也有它的用处。

更进一步，即便是在电脑上，也可以继续改良 —— 我觉得，使用默认浏览器之外的另一个浏览器（选择其实很多）当作 https://chatgpt.com 的 “专用浏览器”，应该是一个 “更好的选择”，甚至 “最好的选择”，值得试试，值得琢磨。

而后，ChatGPT 的 Web 端上，有两项，“聊天搜索” 和 “语音聊天” 是相对不足的地方。可是，现在的浏览器，都有插件（Safari 和 Chrome 的叫做 Extensions；Edge 和 Firefox 的叫做 Add-ons），只要去搜索一下，估计都有解决方案 —— 自己动手试试？

当然，那么多的浏览器，从中选择一个，虽然不难，倒也多少有点麻烦…… 麻烦就麻烦吧，怕麻烦，还怎么活啊？

其实，只要你自己动手试试，弄不好仅因为这样简单的动作，你已经成为人群中的百分之一，甚至千分之一的人。你知道的，绝大多数人不重视 “工具”，更不重视 “工具方法论”，所以，拼倒 90%，甚至 99%，从来都没有人们以为的那么难。

3.3. 人工智能的语言偏见

在上一章中，我觉得 “我能解决的” 之中，“信息错误或误导”，已经被我们用一个 “事实核查机器人” 几乎完美地解决掉。

<table><tbody><tr>
<th><strong>风险/局限</strong></th>
<th><strong>我不能解决</strong></th>
<th><strong>我能解决</strong></th>
</tr>
<tr>
<td><strong>OpenAI 不能解决</strong></td>
<td>
<ul>
<li>技术滥用</li>
<li>算法偏见</li>
</ul>
</td>
<td>
<ul>
<li>信息错误或误导</li>
<li>语言偏见</li>
</ul>
</td>
</tr>
<tr>
<td><strong>OpenAI 能解决</strong></td>
<td>
<ul>
<li>训练数据落后</li>
<li>网络搜索能力差</li>
<li>逻辑推理能力不足</li>
<li>专业技能不足</li>
<li>专业技能不足
<ul>
<li>法务</li>
<li>医务</li>
<li>财务</li>
</ul>
</li>
</ul>
</td>
<td></td>
</tr>
</tbody></table>

现在再来看看另外一个：“语言偏见”。

什么是人工智能的 “语言偏见” 呢？简单讲，就是人工智能对英语最友好；与之相对地，人工智能事实上对其他语言友好程度相对较低。

其实这也是没什么办法的事情，因为人工智能的 “母语” 就是英语…… 为什么呢？再一次是没有什么办法的事情，因为 “科学知识” 的母语 —— 基于多种原因及其历史原因进而造成了今天的现实 —— 就是英语。不管人们承不承认，接不接受，就是这么个情况；全世界所有的科学知识现在都主要用英语记录并传播。

在此基础上，训练人工智能的语料库中，英文比例最高，也是没办法改变的事实。GPT-3 模型的训练语料库中，93% 是英文；根据 Sicence and Technology 的统计，现有的开源人工智能训练数据，无论哪一种，都一样，都是半数以上的组成部分由英文构成。

> * https://www.researchgate.net/publication/359256884_The_Ghost_in_the_Machine_has_an_American_accent_value_conflict_in_GPT-3
> * https://www.oecd-ilibrary.org/science-and-technology/more-than-half-of-open-source-ai-training-datasets-are-in-english_0ae32d49-en

每一种 “文化” 当然都有且应该有属于自己的母语，这没毛病；但，科学知识的母语只有一个，就是英语。

这世界不存在什么 “属于某个文化某个国家的特殊的科学”。前苏联有个科学投机者，名字很长，叫[特罗菲姆·邓尼索维奇·李森科](https://zh.wikipedia.org/wiki/特罗菲姆·邓尼索维奇·李森科)，曾经搞过 “苏联特色的科学”，甚至后来波及到 “苏联特色的逻辑”。1928～1964，长达三十多年的时间里，李森科的言论得到斯大林的支持，政治干预科学成为主流。李森科自己的学术见解化为 “米丘林生物学” 的主要内容，声称 “米丘林生物学” 是 “社会主义的”、“进步的”、“唯物主义的”、“无产阶级的”，而 “孟德尔·摩尔根遗传学” 则是 “反动的”、“唯心主义的”、“形而上学的”、“资产阶级的”。其间苏联有些科学家几次试图反对都被以政治手段打击，或劳改，或处刑，比如，曾共同研究春化现象的[尼古拉·瓦维洛夫](https://zh.wikipedia.org/wiki/尼古拉·瓦维洛夫)死于劳改营。李森科主义使得苏联的生物遗传学落后世界至少两代人的时间……

与科学知识一样，事实上并不存在 “属于某个文化或某个国家的特殊的人工智能”。无论是谁，无论在哪个国家，无论处于哪个文化之中，既然是 “智能”，就只能想办法符合 “科学知识” —— 否则就谈不上什么 “智能” —— 于是，到最后还是要用更多的英文语料库去训练，于是，到最后，训练出来的人工智能，其母语还是英语，只能是英语。

还要考虑到多种语言之间翻译的困难。汉译英困难，你可以去读中央翻译局的一篇文章，《[中央编译局眼中哪些词最难翻](https://news.12371.cn/2015/05/04/ARTI1430701768415232.shtml)》；英译汉困难，你可以去 Wikipedia 看一篇翻译指南《[注意翻译腔](https://zh.wikipedia.org/?curid=5655904)》；而各种语言翻译障碍造成的灾难，你可以直接问问 ChatGPT：

> List as many as possible disasters caused by misunderstanding among different languages, be accurate, factual, along with credible sources, or even better, verified and valid links.
>
> ---
>
> 列举尽可能多的由不同语言之间的误解引发的灾难，确保准确、事实可靠，并提供可信的来源，或者更好的是，经过验证和有效的链接。
>
> https://chatgpt.com/share/66f4cc17-040c-8009-93d7-eb73ef60c46a

然后，别忘了用 “事实核查机器人” 检查一遍。

从用户体验来看很清楚，即便是同样的问题，使用英语与 ChatGPT（或任何其他的 “生成式人工智能”）交流，获得的内容质量相对于使用其他语言要好很多 —— 差异真不是一星半点。别说 OpenAI 不能解决这个问题了，任何其他类似人工智能体都解决不了这个问题：“语言偏见”。

另外，使用英语交流，还能更早地享受到 ChatGPT 的 “暗更新”。比如，相对于我们上节课提到的[例子](https://chatgpt.com/c/66f200f1-354c-8009-96d0-c36b07b3b5ab)，如果用英语问关于类似的 “某某某和某某某共同出演的电影是什么”，现在已经很少出现 “人工智能幻觉” 了，但，用其它语言提问，依然幻觉频繁。

> Which movie features Bruce Willis, Billy Bob Thornton, and Cate Blanchett?
>
> https://chatgpt.com/share/66f4cad6-cef4-8009-b9dd-1452449c0812

3.4. 英语困境的即时解决方案

很多年前，我写《把时间当作朋友》的时候，提到过一个著名的 “宁静祷文”：

> 赐我平静，接受我无法改变的；
>
> 赐我勇气，去改变我能改变的；
>
> 赐我智慧，分辨这两者的区别。

实际上与宗教信仰完全无关的事实是，这段祷文，其实从另外一个角度分别定义了 “平静”、“勇气” 和 “智慧”。而这一章的内容，也多多少少是贯穿这三个词汇的一次实践。

平静接受现实之后，就可以积聚智慧，分辨两者的区别，进而返回来鼓足勇气去改变我能改变的 —— 简单思考之后，我觉得 “语言偏见” 其实是我们能够解决的问题，了不起，分为两个方面：

> * 即时解决方案
> * 长期解决方案

“长期解决方案” 我们以后再说，现在先关注 “即时解决方案” —— 真的不难，创建一个 “翻译机器人” 就可以了嘛！

现在，打开一个新聊天，然后，给它一个角色定义：

> 中文版：
> > 请你担任中英文之间的翻译者。如果文本是中文，将其翻译成英文；如果是英文，则翻译成中文。对于混合语言输入，翻译成占比较低的语言。请直接提供翻译，无需附加任何评论或解释。
>
> 英文版：
> > Act as a translator between Chinese and English. If the text is in Chinese, translate it into English, and if it's in English, translate it into Chinese. For mixed language inputs, translate into the less dominant language. Provide the translation directly, without additional comments or explanations.

而后你就有了个 “翻译机器人” —— 当然，你也可以干脆只做一个 GPT 版本…… 效果都差不多。

顺带说，我最终选择了 Microsoft Edge Browser 作为 https://chatgpt.com 的专用浏览器，或者称它为 ChatGPT 网页版定制客户端。

于是，我就可以把这个聊天 Pin（固定）到浏览器的标签栏上（这是 Edge 特有的功能之一），它随时就在那里。

其实你可以创建各种语言的翻译机器人。比如，我现在就有中日韩英四种语言的使用需求，那设置了 “中英”、“中韩”、“中日”、“日韩”、“日英”、“韩英” 总计 6 个机器人 —— 于是，我就把它们放到了同一个 Tab Group 里（这还是 Edge 特有的功能之一），随时可以一键打开所有翻译机器人。

3.5. 条件完备的重要性

话说回来，请你仔细看看 “翻译机器人的角色定义提示词”，思考一下，如果让你自己写个 “翻译机器人的角色定义提示词”，你会写成什么样呢？你的版本和我的版本会有怎样的区别呢？

大抵上，区别应该在于：

> * 你写的版本只有两个条件：
> * 如果是英文，那么翻译成中文
> * 如果是中文，那么翻译成英文
> * 而我写的版本有三个条件：
> * 如果是英文，那么翻译成中文
> * 如果是中文，那么翻译成英文
> * **如果是混合文字，翻译成占比较低的语言**

至于我的版本里多出来的那句 —— “请直接提供翻译，无需附加任何评论或解释。” —— 并不是重点，那只不过是反复调整后的补充而已。

当然，更可能的情况下，你的版本压根就没有条件，所以你设置了两个机器人，一个是英译汉机器人，另外一个是汉译英机器人 —— 虽然不是不行，但，这样的机器人 “不够智能”。

3.6. 智能要从乔治·布林说起

虽然啰嗦一点，但我们最好细说从头。

人类与其他动物不一样的地方很多，其中一个相当重要的方面就是，人类会制造工具，并善用工具。这也是为什么我们从根基上认为 “若是一个人没有足够系统的 ‘工具方法论’，那么他就多少不够人类” 的原因。

不过，在人类开始使用第一个工具（具体是什么我们现在已经无从得知）之后的数十万年期间，人类用的都是 “非智能工具” —— “智能” 这个东西，在工具上从未出现过。

1854 年的时候，一位福音派牧师，乔治·布林（George Boolean）出版了一本书，*An Investigation of the Laws of Thought*，完整且系统地阐述了他在 7 年前，即，1847 年在 *The Mathematical Analysis of Logic* 一书中提到的 “布林代数”（Boolean Algebre）以及 “布林逻辑”（Boolean Logic）[^1]。

在当时的情况下，这位牧师出身的数学家、哲学家大概完全无法想象，他的这本书，成了今天我们所知道的计算机科学的基石[^2]。

到了 1936 年，也就是布林代数和布林逻辑出现之后大约 90 年，在硬件基础尚未完整的情况下，阿兰·图灵（Alan Turing），利用布林逻辑和布林代数，设计了一个计算机原型，被今天的人们称作 “图灵机”。

简单讲，布林逻辑/代数是基于二值逻辑（true/false 或 1/0）的数学框架，描述了基本的逻辑操作，如与（AND）、或（OR）、非（NOT）等。这些逻辑操作在数字电路中得到了直接应用，成为了计算机的核心功能。图灵机作为一种抽象的计算模型，执行任何计算任务时，也需要通过逻辑运算来实现决策过程。这些逻辑运算最终都可以通过布林代数进行描述。

布林代数为计算机提供了低级别的逻辑操作模型，而图灵机则定义了更高层次的算法执行流程。但，这个时候，“图灵机” 并不是一台真的机器，只是一个存在于纸面上的 “纯理论数学模型”。

仅过了 3 年多一点点的时间，1940 年，克劳德·香农（Claude Shannon）就把数学上的布林逻辑应用到了物理电路上，展示了图灵机模型可以通过电器开关和电路实现。今天，计算机中所有的计算和决策都通过布林逻辑门来实现。

剩下的，就都是历史了。随后，这世界逐步有了计算机，有了网络，有了搜索引擎，有了人工智能……

突然之间，人类手中有了 “智能工具”…… “智能” 的核心是什么呢？“智能” 的核心在于，它可以 “判断”（Judgements），随之而来的就是 “决策”（Decisions），紧跟其后的就是流程上的 “分支”（Branches）……

其实，这也是人类和其他动物非常不一样的地方，人类可以做出更复杂的 “判断”，随后形成相应的 “决策”，紧跟其后的就是 “具体情况具体分析”，“不同的情况启用不同的方案”…… 如果一个人缺乏 “判断力”，就无法在关键的时候做出正确的 “决策”，于是就会表现成 “生搬硬套” 或者 “慌不择路”……

这不都是一回事儿吗？所以，如果一个人 “判断力差”，甚至干脆 “缺乏判断”，毫不夸张滴讲，此人多少不够人类…… 这么讲，事实上毫不过分。因为 “判断” 是 “智能” 的核心，没有 “判断力”，就没有 “智能” 么 —— 就这么简单。

神奇的是，布林代数/布林逻辑，这么神奇的东西，甚至是今天的所有人为之惊叹的人工智能的基石之一，事实上并不难，真的很简单，其实是很多小学生都能理解并掌握的数学框架以及逻辑框架。

> 先不用管原理，你可以直接去以下这个链接，
>
> https://chatgpt.com/g/g-dPqJT0PXS-learning-anything
>
> 跟它说：“我想学习布林代数/布林逻辑。” 看看它给你的答复是什么？

3.7. 完整深入与坚韧

在回到我们的翻译机器人角色定义提示词。它厉害在哪里啊？它很智能，因为它有**判断**，所以有**分支**。每个判断都可以用布林代数计算，而后得出 “是”（真）与 “否”（假）的结果，进而可以根据结果选择相应的下一步。

我有一本书，《思考的真相》，很薄的一个小册子，其中有个 “思考框架”：

> * 定义
> * 分类
> * 比较
> * 因果

异曲同工，因为这个思考框架，本质上就是布林代数和布林逻辑最简单应用。首先 “定义” 清楚问题，然后就是罗列各种情况，然后呢，“分类” 啊，再然后呢？进行 “比较”，得出结论；随之再做出选择，其实就是 “因果” 逻辑嘛！ —— “因为这个比较所以做出那个选择”……

我们的版本之所以相对更厉害，或者说 “最智能” 的原因在于：

> * 如果是英文，那么翻译成中文
> * 如果是中文，那么翻译成英文
> * **如果是混合文字，翻译成占比较低的语言**

以上三种情况，由于考虑到了关键的第三条，所以它们包含了所有的可能性，做到了 “条件完整”，没有任何遗漏 —— 所以，它能从方方面面解决这个具体的问题（中英翻译问题）。换句话讲，“翻译机器人的角色定义提示词”，首先在于 “有判断”，而后在于 “判断条件完整”。

以后你总有机会编程的，哪怕你觉得自己没有，你的孩子也一定会有。哪怕你写一点点程序就知道了，所谓的 “臭虫”（Bug），几乎 99.99% 的情况下都是由于 “竟然有些特殊或者重要的情况/条件没考虑到” 造成的，仅此而已。

我们每个人都一样，每时每刻都生活在一个 “问题重重” 的世界里，乃至于每个人都一样，终其一生，几乎所有的任务都可以统一地被抽象成同一个，四个字，叫做 “解决问题”。经常有人说，“要善于发现问题” —— 每次听到我都想笑，“问题” 这个东西，从来就在那里啊，在任何地方，哪儿哪儿都有问题，压根就用不着努力才能发现，我们每个人每时每刻都淹没在各种问题里，难道不是吗？

人生的本质就是 “苦难重重”，所有的 “苦难” 本质上来看都是 “问题”。如果你能解决问题，尤其是能解决别人不能解决的问题，那你就是 “大写的人”，如果你不能解决问题，甚至连别人都能解决的问题也解决不了，或者干脆逃避问题，那么你就是什么呢？我也不知道。客气地讲，算是 “泯然众人矣” 罢。

其实，在人们所使用的语言里，与 “问题” 相关的词汇真的不多：

> * 解决
> * 分析
> * 全面
> * 深入
> * 坚韧

—— 几乎真的没有什么别的了，有的话，也是这五个词的同义词近义词而已。

有问题，能解决当然要去解决，不能解决的就要忍受 —— 至于分辨到底是否可以解决，需要智慧。

为了解决问题，当然要去分析问题。分析，最好做得全面，做得深入。

所谓的全面，其实就是 “尽可能多地罗列各种情况”，或者反过来说，“没有漏掉任何一种可能性”。明明应该有 3 种情况，你却只考虑到了 2 种情况，那你就不够全面，也可能会因此吃亏。很多时候，这一步做好了，问题就好解决了，因为已经想得足够全面了，没有遗漏任何一种情况，于是，接下来只需要为每种情况设定解决方案就可以。

那么，如何到 “全面” 呢？我有 3 条简单的建议，每一个都是保证每个小学生都能理解的建议：

> * 定义清楚问题
> * 多个角度思考
> * 反复实践积累

“把问题定义清楚” 最重要，过于宽泛肯定不行，因为那样的话，你就可能需要罗列无穷多的情况，比如，你要解决的竟然是 “任何语言之间的智能翻译”，你试试就知道了；过于具体或者狭隘也不行，比如，你的任务是 “英译汉”，那就几乎不需要罗列什么情况了，甚至不需要 “智能”。

“多个角度思考” 的最简单形式就是 “换个角度思考”。这基本上只是一个习惯。无论什么时候，只要有空，只要有余力，就要启动这个流程 —— 换个角度想想？然后，再换个角度想想？一旦养成了习惯，就会不断发现惊喜。惊喜这个东西是会能刺激大脑的 “多巴胺系统” 的，没有多久，“换个角度想想” 就会成瘾 —— 这可能是罕见的既健康又有趣且经常会因此产生真实收益的一种 “成瘾行为”。

“反复实践积累”，道理简单，却很少有人做到。因为绝大多数人在做事的时候，99% 的情况下，其实都是被动的，而不是自己主动要做，所以，其目标不是把事情做好，而是 “赶紧做完而后交差”。于是，他们连一次的实践都无法踏实完成，完全没可能 “反复实践”；而没有反复实践，遇到的意外就相对较少，于是，体现到 “分析”（或者 “思考”）过程里，就会出现 “总是想不到该想到的意外情况”，于是，总是片面，总是丢三落四。

其实，到最后，都只不过是习惯而已。无论是 “定义清楚问题”，还是 “多个角度思考”，抑或 “反复实践积累”，都是简单的习惯。因为它们太过简单了，所以这肯定不是智商决定的习惯，而是反过来，这些习惯很可能决定智商 —— 这才是真实的逻辑链。

任何时候，都要习惯性地问自己，“我有没有遗漏什么？” 或者 “还有什么没想到的地方？” 并且，对于那些重要的问题，一定要养成 “每隔一小段时间重问，至少连问三次” 的习惯。学校里的考试成绩若是与这个简单却又至关重要习惯相比，屁都不如。

接下来，我们再看看，如何做到 “深入” 呢？所谓的深入，本质上来看就是一句话：

> 看得到问题背后的问题。

什么叫 “看到问题背后的问题” 呢？其实你们已经看到实例了。你以为你要学的是 “人工智能使用技巧”，到我这里来听到的看到的最多的却是 “工具方法论”，与此同时我反复强调的是 “有效思路”…… 这就是我 “看到了你的问题背后的问题”。

我总觉得你不是不会用人工智能 —— 它的交互界面那么简单，谁不会用呢？若是你竟然用不好人工智能，那么根源肯定在更深层次的地方…… 比如，你从未认真对待过 “工具方法论”，比如，你的思考框架中缺乏一些极为简单但相当实用的 “思考路径”。

这其实并不是什么 “高超的技艺”，它只不过是 “因果分析”。只不过，它不是 “一次因果分析”，而是 “一次又一次反复迭代的因果分析” —— “刨根问底” 也是一种习惯而已。至于 “如何做好因果分析？” 并不在这个课程的讲解范围内，请移步参阅《思考的真相》，有既简单又清楚且全面的讲解。

最后，还有个词，“坚韧”。我的解释很简单，无非是：

> 坚韧：面对问题时，能耐着性子花时间把 “原本无法解决的” 变成 “可以解决的”……

其实，原本 “语言偏见” 可能应该属于 “无法解决” 的问题，但，多一点 “坚韧”，就可以意识到它属于 “暂时无法解决”，但，“有可能通过长期努力解决” 的问题。于是，接下来肯花时间通过长期学习和练习解决这个问题，就是真正的 “坚韧”。

进而，把 “暂时无法解决” 变成 “马上能解决” —— 即，创建一个 “智能翻译机器人” —— 也是一种程度虽然不高但也还不错的 “坚韧”。毕竟，在这过程中，耐着性子学了很多东西。

再举一个例子。在我们之前的表格里，“算法偏见”，也是一个 “我无法解决” 的问题。什么叫算法偏见呢？算法本身可能也没什么偏见，但，基于算法的同时也基于大数据语料库，最终得到的东西，会有一些相当隐含的偏见。

比如，英文的世界里，把东亚人称为 “黄皮肤”，其实就是一种隐藏在英文语料中的一种 “算法偏见”。其实，地球上没有人的皮肤是黄色的。也许你只在电影里见过真正的 “黄皮肤” ——《罪恶城市》（Sin City）里的反派，是那个黑白片中唯一一个彩色形象，他是真正纯粹的黄皮肤。

[〔图〕](https://github.com/xiaolai/little-book-of-ai/blob/70679bd098497a49664f6489ccec10f88bb27109/cn/images/sin-city-yellow-basterd.png)

在西方的宗教文化里，白色代表纯洁，黑色代表其反面，而黄色，是 “不洁的”。所以，基督教在日本盛行之前，在西方文献里，日本人是黄颜色的皮肤；基督教盛行的时候，日本人的皮肤不再是黄颜色；有一段时间基督教被赶出日本，在那段时间里，日本人的皮肤又变成了黄颜色。

在西方文献中，中国人的皮肤也是黄颜色。不过，这里有个诡异的误解带来的和谐。当西方使节来到中国说中国人是黄皮肤的时候，中国人并不反感，也没理由反感 —— 毕竟，自古以来黄色在中国文化里就代表着 “尊贵”，甚至，只有皇上才能穿黄颜色的衣服……

1980 年，两岸交流重新开始，香港歌星张明敏唱火了一首歌，《我的中国心》。这首歌的词曲作者是台湾音乐人侯德健。此人在 1978 年的成名作是《龙的传人》，其中的歌词写到：

> 黑头发黑眼睛黄皮肤，永永远远都是龙的传人……

你看，“黄皮肤” 这个 “文化偏见” 就这样奇怪地隐藏在英文文献里，很难被察觉。然后，这样的偏见隐藏在大数据之中被用来训练人工智能，于是，即便算法没有问题，这个偏见也无论如何都存在其中。

这能不能解决呢？原本是不可能解决的。但，如若发挥一下 “坚韧” 的性格，那么就会发现，其实有两个途径。

第一个是通过积累，获取更多知识，使自己可以分辨这些偏见。另外一个是用英语多创作（注意，不是用中文多创作），甚至利用人工智能的辅助多用英文纠正那些偏见。

无论哪一个，都不简单，都不直接，但，肯耐下性子如此做的人，在我眼里，就是 “坚韧” 的人。

3.8. 进一步补充

在结束之前，再送你一个 “美式口语表达机器人” 的 “角色定义提示词”：

> 英文版：
>
> > Analyze the user's input. Rather than translating word-for-word, thoroughly understand the ideas and logic behind their input. Then, express it clearly and accurately in conversational American English. Use appropriate idioms and everyday vocabulary to ensure the sentences flow smoothly and are suitable for spoken language.
>
> 中文版：
>
> > 分析用户的输入。无需逐字翻译。全面理解用户输入背后的思想与逻辑。然后，用清晰准确的口语化美式英语表达出来。适当使用习惯用语和日常词汇，以确保句子流畅，适合口语表达。

再一次，需要你应用 “全面” 的分析思考能力。以上的用来做 “美式口语表达机器人” 已经相当完美；但，若是你需要练的是日语或者韩语，那么，你要是只把以上的 “美式英语” 换成 “日文口语” 或者 “韩文口语” 是不够用的。

日语和韩文有 “敬语” 的，所以，你要考虑到这种情况，于是，你得补上一句作为限定：

> 请注意使用敬语。

你现在当然可以想象，我的 Microsoft Edge Browser 里，另外还有一个 Tab Group，里面全是各种语言的 “口语表达机器人”。

[^1]: 这就是个很好的 “翻译” 令人讨厌的例子，“布林代数”（Boolean Algebra）以及 “布林逻辑”（Boolean Logic）在中文世界里翻译并不统一，也常常被一些教科书翻译成 “布尔代数”、“布尔逻辑”。
[^2]: 乔治·布尔去世 160 年后，他有个曾曾孙，名叫杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton），被誉为 “人工智能教父”，于 2024 年获得诺贝尔物理学奖。在此之前，2018 年，辛顿曾获图灵奖（被称为计算机界的诺贝尔奖）……

04. 进化的核心：递归

[〔图〕](https://github.com/xiaolai/little-book-of-ai/blob/70679bd098497a49664f6489ccec10f88bb27109/cn/images/dalle/04.png)

上一章提到智能的核心是 “判断” —— 这其实是个非常锋利的认知。若是我们在这种认知的指导下重新审视所谓 “教育”，就都能轻松看到一个明显的事实：

> 如果竟然不能提高一个人的判断力，那么那所谓的 “教育” 就是垃圾，甚至干脆是毒药。

很可惜，家长老师也好，校内校外的课程也罢，不仅不鼓励独立判断，还在反过来孜孜不倦地剥夺孩子的判断力、判断机会…… 毁人不倦。

然而，抱怨没有任何用处。我们能做的、应该做的，就是不断提高自己的判断力。要提高的不仅是自己的判断力，还有自己家长的，自己配偶的，以及自己孩子的判断力。是非对错，好坏善恶，高低强弱…… 生活处处都需要判断，无判断不智能。

这一章里，我们要讨论的是另外一个极为锋利的认知：进化的核心是 “**递归**”（Recursion）。

4.1. 体验递归

普遍认为，“递归” 是个理解难度较高的概念。有人开玩笑说：

> 理解递归的前提是理解递归。
>
> In order to understand recursion, one must first have to understand recursion.

不过，一定有办法能做到用大白话让任何人都能理解 “递归”。

先让我们看一个 “递归” 产生的现象。有一部电影估计你看过，克里斯托弗·诺兰（Christopher Nolan）导演的电影《盗梦空间》（Inception, 2010）。电影里有个经典且又著名的片段，女主 Ariadne 把两面镜子面对面摆在一起，瞬间，我们看到了无数的 Ariadne 和 Cobb 正面和背面的镜像……

[〔图〕](https://github.com/xiaolai/little-book-of-ai/blob/70679bd098497a49664f6489ccec10f88bb27109/cn/images/inception_infinite-reflections.png)

两面镜子面对面摆放的结果是能看到无穷无尽的镜像，这就是一种递归现象。

4.2. 从方法说起

体验过一种递归现象之后，让我们想办法细说从头。

我们在生活中，做任何事情都可能有所谓的 “方法”，一般来说，一个 “方法” 往往会对应着一个 “输入” 和一个 “输出”。

```mermaid
flowchart LR
input(输入) --> method[[方法]] --> output(输出)
```

例如，你有一个做什么菜的 “方法”。那么，这个 “方法” 的 “输入” 是那些食材，这个方法的 “输出” 是最终做好的菜。

比如，当我们把一根钉子敲进木板的时候，“用锤子锤” 其实可以被理解是一个 “方法”。这个方法的 “输入” 是 “一根钉子和一块木板”，这个方法的 “输出” 是 “一根已经钉进木板的钉子”。

```mermaid
flowchart LR
input(输入：钉子) --> method[[方法：锤子]] --> output(输出：钉进木板的钉子)
```

同样的道理，当我们想把一根螺丝钉拧进木板的时候，“用螺丝刀拧” 就是一个 “方法”，这个方法的 “输入” 是 “一根螺丝钉和一块木板”，这个方法的 “输出” 是 “一根已经拧进木板的螺丝钉”。

````mermaid
flowchart LR
input(输入：螺丝钉) --> method[[方法：螺丝刀]] --> output(输出：拧进木板的螺丝钉)
````

有的时候，我们得把两个方法串起来使用。比如，当我们需要把一根螺丝钉拧紧木板的时候，往往是先用 “锤子” 这个方法，然后再用 “螺丝刀” 这个方法 —— 即，先把螺丝钉对准需要拧进的位置，然后用锤子敲两下，使螺丝钉尖部进入木板一点点，而后再用螺丝刀一点一点把它拧进去。这样的时候，第二个方法的 “输入”，是第一个方法的 “输出”。

```mermaid
flowchart LR
input(输入：螺丝钉) --> method1[[方法 1：锤子]] --> output1(钉进木板的螺丝钉) --> method2[[方法2：螺丝刀]] --> output2(输出：拧进木板的螺丝钉)
```

以上我们展示的方法，都是有特定的输入和特定的输出，一个方法的输出，可以被另外一个方法当作输入。很简单，很自然，很正常。

然而，有一种特殊的方法，叫做递归方法，它是什么样的呢？

> **它能把自己的输出当作自己再次执行时的输入。**

有点拗口，有点抽象。但，这句话值得反复朗读直至只字不差地背诵。要做到哪怕正在说的时候被绊了一下在摔倒的过程中都能把这句话一口气说完。

> 其实，这真的不是在开玩笑…… 这种 “关键概念、关键句子，甚至关键段落要做到只字不差地背诵”，其实是一种很重要的习惯，最终在哪里都用得到。平日里会让自己记忆力不断增强，所谓的 “引经据典” 甚至 “信手拈来”，其实只不过就是这样的简单习惯逐步积累而来的。而这样的习惯对父母也格外有用 —— 在关键的地方想不全，磕巴了，卡壳了，甚至干脆一片空白，是给自家孩子讲道理时最跌份的，不是吗？

4.3. 无所不在的递归

其实，“递归方法” 在生活里比比皆是，随处可见，只不过，在此之前你可能并不知道那其实是递归方法而已。

比如 “跑步” 就是个递归方法。第一天早上，你实施跑步这个 “方法” 的时候，它的 “输入” 是跑步这个方法执行之前的你，跑步结束之后，它的 “输出” 是这个方法执行之后的你。跑步这个方法执行之后，之后的你（输出）比之前的你（输入）更健康了一点点……

```mermaid
flowchart LR

input(输入：执行之前的你) --> method[[方法：跑步]] --> output(输出：执行之后的你)
```

第二天早上你有没有换方法呢？没有。你没有把方法从 “锤子” 换成 “螺丝刀”…… 因为你又不傻，你知道你自己并不适合作为 “锤子” 或者 “螺丝刀” 这两个方法中任何一个方法的 “输入”。

第二天早上你执行的同一个 “方法”，还是 “跑步”。这一次呢，还是一样，跑步这个方法的输入还是你，输出也是你，只不过，这个方法执行之后，之后的你（输出）**又**比之前的你（输入）更健康了一点点……

但是，重点在于，第二天再次执行**同一个方法**的时候，其 “输入” 其实是**同一个方法**上一次执行之后的 “输出”。

``` mermaid
flowchart LR

input(输入：执行之前的你) --- o(( )) --> method[[方法：跑步]] --> output(输出：执行之后的你) --> o
```

于是，根据定义，“跑步” 就是个 “递归方法”，因为它可以把自己这一次执行的输出当作自己下一次执行的输入…… 换一种说法，“递归方法” 的特征是，可以 **“自己调用自己**”。

> **需要牢记**
>
> 如果一个方法可以把自己的输出当作自己下一次执行的输入，那么它就是递归方法。递归方法的特征是**可以自己调用自己**……

顺带说，递归方法反复执行的过程，叫做 “迭代”（Iterate, *v.*），若是一个 “递归方法” 执行了无数次，我们就说它 “迭代了无数次”。

现在，我们可以把注意力放回到《盗梦空间》那部电影里的那两张被 Ariadne 面对面摆放的镜子上了。镜子这个工具，有一个方法，叫做 “产生镜像”。也就是说，镜子能把外部的景象当作输入，而后在镜子里产生一模一样的镜像。

每张镜子都拥有相同的方法，都能 “产生镜像”。然后，把两面镜子面对面摆在一起的时候，两面镜子都在调用相同的方法，都是 “产生镜像”，而每一次镜像方法被调用的时候，都以上一次执行之后的输出作为输入，也就是说，“产生镜像” 这个方法在不断地调用自己，于是，镜像就会无穷无尽地产生下去…… 于是，我们看到了 Cobb 和 Ariadne 的正反面的无穷无尽的镜像。

现在，你已经大致理解了 “递归”。其实并不难的，是不是？我相信哪怕是小学生也都能理解 —— 前提当然是讲解上要多些耐心。

4.4. 进化的核心

那，为什么我们说，“进化的核心是递归” 呢？

别说 “进化” 了，哪怕 “发展” 都是如此。通常，我们把 “进化” 用在 “有生命的事物上”，把 “发展” 用在 “没有生命的事物上”。可实际上，别说有生命事物的进化了，连无生命事物的发展，都靠 “递归迭代”。事实上，天下一切有能力发展的事物都有递归能力。或者反过来讲也一样，它们之所以能发展是因为它们能递归迭代。

我每年都在敦煌种树。在沙漠里，贫瘠的土地上，有时你会看到一颗孤零零的梭梭树。这种孤零零的梭梭树下一般都会有个土包。那个土包其实就是通过 “递归迭代” 而 “发展” 出来的。梭梭树生命力很顽强，无论如何，它长出来了。然后，就会有 “沙尘暴” 这个方法会反复执行。“沙尘暴” 执行过程中，会有大量的沙尘被梭梭树拦下，又因为梭梭树下相对较多的水分会固定一些尘土，于是，“沙尘暴” 这个方法执行过后，梭梭树下的土包就略微 “长大” 了一点点…… 下一次，“沙尘暴” 又来了，这个方法的输入，就是它上一次执行之后的输出，如此反复迭代，梭梭树下的土包越来越大…… 你看，连没有生命的土包，其发展过程，核心也是递归迭代。

动物的繁衍，也是一个 “递归方法”。比如人类的繁衍。每一次 “生产”，其实是相同的 “方法”；每一次那 “相同的方法” 的输入，其实是上一次 “相同的方法” 的输出。如此这般，几十万年之间，一次又一次的迭代，形成了地球上今天的人口规模。

再看看植物。树枝分叉，也是递归方法。每次执行的输入都是上次执行的输出，如此反复迭代，最终就形成了树冠……

[〔图〕](https://github.com/xiaolai/little-book-of-ai/blob/70679bd098497a49664f6489ccec10f88bb27109/cn/images/recursive-tree.gif)

你再看看树叶的形状，大多也是递归方法迭代执行的结果。很多花瓣也一样。你可以去搜索一个词，Koch-Snowflake，也一样是递归方法形成的，形成过程视觉化之后非常养眼……

[〔图〕](https://github.com/xiaolai/little-book-of-ai/blob/70679bd098497a49664f6489ccec10f88bb27109/cn/images/Koch-Snowflake.gif)

上一章中，其实也提到过递归，“刨根问底” 也是一种递归方法，不是吗？—— 只不过，当时没有用这个词汇而已：

> 这其实并不是什么 “高超的技艺”，它只不过是 “因果分析”。只不过，它不是 “一次因果分析”，而是 “一次又一次反复迭代的因果分析” —— “刨根问底” 也是一种习惯而已……

举了这么多例子，你现在不仅更理解递归了，更为重要的是，你开始意识到一个原本应该显而易见但过往被你视而不见的事实：

> 递归无所不在。

其原因在于，递归就是进化和发展的核心，只要是有进化的地方，只要是有发展的地方，就肯定都有递归迭代 —— 所以递归才无所不在，它也只能无所不在。

4.5. 藏在人工智能背后的

上一章中我们就提到，在人类发展的几十万年时间里，从来没有过具备 “智能” 的工具。曾经，只有有生命的才可能有智能，有智能的必然有生命。然而，突然之间，有了布林代数，有了逻辑门电路，有了晶体管，有了计算机，有了人工智能…… 我们的生活里，突然出现了很多 “智能工具”，它们虽然没有我们传统上定义的 “生命”，但，“判断能力” 和 “递归能力” 之后，说它们在发展也好，说它们在进化也罢，无论是发展还是进化，总之，它们都在以惊人的速度运行。

今天令人目瞪口呆的人工智能，在最底层，就是 “判断” 和 “递归” 这两个概念像是发动机一样推动者，并且，那 “发动机” 还在通过判断和递归迭代不断地变得越来越强大，更何况，还是以指数级的加速度不断变的更强。

“递归” 很重要，“递归思维” 更重要。在生活中，一切有递归现象的，一切有递归能力的，一切可以应用递归思维的，都值得重视，高度重视。

我们选择 “终生学习” 的原因之一，或者说，在我看来最核心的原因，就是因为 “学习” 是个 “递归方法”。我们每次调用 “学习” 这个方法的时候，其输入都是上一次同一个方法的输出，所以才可以通过反复 “迭代” 变得越来越强。事实表明，只要迭代次数积累到一定程度，就能自然而然地超出所谓 “天分” 或者 “智商” 的禁锢。

再比如说，为什么我们没办法不重视投资呢？因为投资本质上来看也是 “递归方法”，在递归迭代的过程中产生复利效应。所以，投资的核心和进化的核心一样，还是递归。所以，投资具备发展的能力（或者说潜力），你管它有没有生命呢。

为什么到最后李笑来在考察过各种投资方法之后，选择了 “定投策略” 呢？（参见《定投改变命运》）—— 因为定投是最本质且最简单的 “递归方法” 啊！作为一个有递归思维的人，作为一个深谙递归迭代之威力的人，请问，如何才能做到 “坚决不用递归方法” 呢？反正，我做不到。

4.6. 递归地使用智能工具

讲了这么久，“递归” 和 ChatGPT 的使用有什么关联呢？—— 放心，我不会跑题的。现在，就让我们来看看 “有递归思维的人” 和 “没有递归思维的人”，在使用 “智能工具” 的时候，有怎样的巨大差异呢？

让我们先去试试上一代 AMA 机器人，Google。你问问自己，也猜猜别人的情况，你知道以下符号（操作符）在 Google 搜索时的用处吗？

> Google 搜索常用操作符：
>
> * `*`
> * `.`
> * `~`
> * `""`
> * `+`/`␣` 或者`AND`
> * `-` 或者 `NOT`
> * `site:`
> * `imagesize:`
> * `filetype:`
> * `AFTER:`, `BEFORE`; `..`
> * `related:`
> * `cache:`

毫不夸张地讲，90% 甚至更高比例的人从未用过这些操作符 —— 我有理由怀疑超过 99% —— 甚至干脆不知道 “操作符” 这个词（Operators）。每天来自全球的数十亿的搜索中，大约 40% 左右只由三四个词构成。别说 “搜索引擎操作符” 了，事实上，人群中连 “熟悉足够的最基本电脑操作” 的人不过占比 10～15% 而已……

> [The New Landscape of Digital Literacy](https://nationalskillscoalition.org/wp-content/uploads/2020/12/05-20-2020-NSC-New-Landscape-of-Digital-Literacy.pdf), 2020

可是，这很难吗？统计数字告诉我们，事实上对绝大多数人来讲并不简单。

4.6.1. 递归地使用 Google

然而，如果你有递归思维就不一样了。因为有递归思维的你，会很自然地想到 “你可以问 Google 如何使用 Google” —— 不是吗？不能吗？不应该吗？

> * [如何像专家一样使用 Google？](https://www.google.com/search?q=%E5%A6%82%E4%BD%95%E5%83%8F%E4%B8%93%E5%AE%B6%E4%B8%80%E6%A0%B7%E4%BD%BF%E7%94%A8+Google)
>
> * [How to use Google like a pro?](https://www.google.com/search?q=how+to+use+google+like+a+pro)

—— 剩下的，只不过是中小学生水平的阅读理解能力就能解决的任务了吧？

这就是区别，这就是差异。有没有递归思维非常不一样。

第一章里提到很多人对 ChatGPT 说的第一句话是 “你好！” —— 非常有礼貌是不是？在人工智能面前，有礼貌没礼貌不一样吗？没什么不同。但，有没有递归思维，就非常不一样了……

毕竟，你正在用的 ChatGPT 是个 “智能工具”；毕竟，你也已经是一个 “有递归思维的人” 了；毕竟，你也应该意识到它其实具备递归属性…… 那么，现在你应该反应过来了，你原本应该对 ChatGPT 说的第一句话是：

> * 如何像专家一样使用 ChatGPT？
> * How to use ChatGPT like a pro?
>
> https://chatgpt.com/share/67037659-421c-8009-99a8-f3575c9700fd

再一次，剩下的，只不过是中小学生水平的阅读理解能力就能解决的任务。

当然，现在你也可以问问 ChatGPT，“How to use Google like a pro?”

> https://chatgpt.com/share/67037743-cea0-8009-b46c-79eebf644230
>
> 它给出的解释真是全面：
>
> > 以下是如何像专业人士一样使用 Google 搜索的技巧和方法：
> >
> > ### 1. 使用双引号搜索精确短语
> >
> > - **示例：**`"machine learning basics"`
> > - 这样可以确保搜索结果中包含完全相同的短语，非常适合寻找特定信息或引用内容。
> >
> > ### 2. 排除某些词
> >
> > - **示例：**`python tutorial -snake`
> > - 在词语前使用减号（`-`）可以从搜索结果中排除该词。
> >
> > ### 3. 在特定网站内搜索
> >
> > - **示例：**`site:nytimes.com technology`
> > - 这只会在指定网站（如 nytimes.com）中搜索关键词 "technology"。
> >
> > ### 4. 使用星号作为通配符
> >
> > - **示例：**`"artificial intelligence is *"`
> > - 星号（`*`）作为未知词的占位符，可以用于寻找短语或句子的不同变体。
> >
> > ### 5. 使用波浪号（~）查找相似词
> >
> > - **示例：**`~healthy food`
> > - 波浪号（`~`）会查找与之相似的词，比如在这个例子中可能会出现 "nutritious"、"organic" 或 "wholesome"。
> >
> > ### 6. 使用 `OR` 组合搜索
> >
> > - **示例：**`smartphone OR tablet`
> > - 这会搜索包含其中任意一个词的结果，非常适合查找多种选项。
> >
> > ### 7. 搜索特定文件类型
> >
> > - **示例：**`artificial intelligence filetype:pdf`
> > - 该操作符可以让你搜索特定文件类型，如 PDF、DOC、PPT 等。
> >
> > ### 8. 定义特定时间范围
> >
> > - **示例：**`climate change 2010..2020`
> > - 这样可以将搜索结果限制在指定的日期范围内。
> >
> > ### 9. 查找相关网站
> >
> > - **示例：**`related:bbc.com`
> > - 这会显示与 bbc.com 类似的网站。
> >
> > ### 10. 使用 `intitle:` 或 `allintitle:` 搜索标题
> >
> > - **示例：**`intitle:beginner guide to SEO`
> > - 这样可以搜索标题中包含特定词语的网页。
> >
> > ### 11. 使用 `inurl:` 搜索
> >
> > - **示例：**`inurl:login`
> > - 这会查找 URL 中包含 "login" 的网页。
> >
> > ### 12. 使用 `info:` 查找特定信息
> >
> > - **示例：**`info:cnn.com`
> > - 这会显示有关该网站的信息，包括缓存、类似页面和链接信息。
> >
> > ### 13. 使用 `cache:` 查看缓存页面
> >
> > - **示例：**`cache:example.com`
> > - 这会显示网站的缓存版本，如果网站无法访问或内容已更改，这非常有用。
> >
> > ### 14. 使用 Google 高级搜索
> >
> > - Google 提供了一个高级搜索选项，你可以在不使用操作符的情况下详细指定搜索条件。
> >
> > ### 15. 使用图片搜索
> >
> > - 你可以使用 Google 图片通过图片而不是关键词进行搜索。点击相机图标，然后上传图片或粘贴 URL，以找到类似的图片。
> >
> > ### 提高搜索效率的小技巧：
> >
> > - **使用自然语言：**有时直接用英语提问比使用关键词效果更好。
> > - **使用具体术语：**查询越具体，结果越精确。
> > - **保持简单：**避免使用过于复杂的短语，以免让搜索引擎感到困惑。
> >
> > 这些技巧能极大地提高你的搜索效率，帮助你更快找到所需的精确信息！

4.6.2. 递归地使用 ChatGPT

其实，我们早就开始用递归的方式使用 ChatGPT 了，只不过，当时你还不知道 “递归” 这个词，这个概念；或者说，就算知道，也没像现在这么重视 “递归思维”。

再给你一个递归思维应用实例。我们听说 “提示词” 有很多技巧，很多人写这方面的书、卖这方面的课，非常火爆。甚至，还要在后面加上一个很高级的词，“工程”，称其为 “提示词工程”，还嫌不够，愣是搞出一个职业名称，叫做 “提示词工程师”。

其实，我们可以让 ChatGPT 扮演 “提示词工程师”（或者 “提示词大师”）帮我们修改提示词 —— 岂不是很方便，岂不是很高明？

让我们用最简单的方法：

> * 新建一个聊天
>
> * 输入：
>
> > 请根据提示词设计的最佳实践原则帮我修改以下提示词，以便我能从 ChatGPT 获得最佳反馈。修改过的提示词，请返回中英两个版本。另外，在回复中不要使用 Markdown 代码框：
> >
> > 【需要改进的提示词】
>
> * 将这个聊天重命名为 “提示词工程师”（我用的是 “提示词大师”）

事实上，在第二章里，我们创建 “事实核查机器人” 的时候，我所使用的提示词就是我的 “提示词大师” 帮我改的，我对它说：

> 请根据提示词设计的最佳实践原则帮我修改以下提示词，以便我能从 ChatGPT 获得最佳反馈。修改过的提示词，请返回中英两个版本。另外，本次回复中，请不要使用 Markdown 代码框：
>
> 我需要一个事实核查机器人。

我简直是在随便写，完全没用任何 “提示词工程教材/课程” 里提到的任何原则或者技术技巧。然而，我的机器人毕竟是 “大师”，所以，不仅答复极快，也很令人满意，并且还按要求给了中英文两个版本：

> **中文版本：**
> 我需要一个可以帮助我核查事实的助手。这个助手应该根据可信的来源提供准确的信息，并解释来源的背景和可信度。请确保答案以简单易懂的方式呈现，且在涉及到复杂问题时能够详细说明背景和相关细节。
>
> **英文版本：**
> I need an assistant to help me fact-check information. This assistant should provide accurate information based on credible sources and explain the background and reliability of these sources. Please ensure the answers are presented in a clear and simple way, and for complex issues, give detailed explanations of the background and relevant details.
>
> https://chatgpt.com/share/67022947-cbdc-8009-9880-b2d1c6efe7bf

然后，我又另外新建了一个聊天，用这个 ChatGPT 帮我修改过的提示词去问 ChatGPT，然后，就有了第二章里的那个 “事实核查机器人” 的详尽角色定义。

结论很清楚，具备 “递归思维”，别的好处不说，起码很省钱 —— 起码不用花钱买那些 “提示词工程” 的书或者课程了…… 毕竟，在写提示词这方面，有谁能拼得过 ChatGPT 自己扮演的 “提示词大师” 呢？反正，我知道我自己肯定拼不过。

当然，你也可以用第二种方法创建 “提示词大师” 机器人，自己动手做个 GPT —— 反正一点都不费劲。我自己做的 “Prompt Master” 在这里：

> https://chatgpt.com/g/g-FUQgtKoIv-prompt-master

> [!Important] 注意
>
> 这个机器人因为是为我自己用而设计的，所以只有英文版。它的角色定义比较长，放在这里作为参考：

> The GPT will assist users in crafting, refining, and improving their prompts to get more accurate, creative, or relevant outputs from AI systems such as ChatGPT. It will teach best practices, suggest modifications, and highlight key aspects of prompt engineering.
>
> Scope:
> - Provide guidance on structuring prompts for clarity and precision.
> - Help in choosing specific language, details, and context for different AI tasks.
> - Offer suggestions for more creative, technical, or concise outputs depending on user needs.
> - Ensure prompt adherence to ethical guidelines.
>
> Out of Scope:
>
> - The GPT will not generate specific advice in highly regulated fields like law, medicine, or finance.
>
> Capabilities:
> - Prompt Refinement: Analyze user-provided prompts and suggest improvements.
> - Prompt Structuring: Teach users how to add necessary context, instructions, and constraints for optimal results.
> - Output Specification: Help users design prompts that specify the type, length, or format of responses.
> - Creative Assistance: Advise users on generating prompts for creative tasks like storytelling, ideation, or brainstorming.
> - Technical Guidance: Assist in crafting prompts for coding, technical explanations, or step-by-step instructions.
>
> Boundaries:
> - Avoid providing specific responses that would breach ethical boundaries (e.g., generating harmful, biased, or misleading content).
> - Redirect the user to more appropriate sources when the request is outside the realm of AI prompt design.
>
> Tone and Style:
> - Tone: Professional, helpful, and supportive.
> - Friendly and approachable to ease the learning process for all users.
> - Flexible to adapt to the user’s experience level—more formal for technical users and casual for beginners.
>
> Language:
> - Primary language: English.
> - Can accommodate limited prompt-related advice in other major languages if asked.
>
> Formatting:
> - Output should be structured with clear steps, examples, and explanations.
> - Use bullet points, numbered lists, or sections to break down complex ideas.
>
> User Interaction:
> - Provide high-level suggestions when starting, but dive deeper with examples and iterative feedback when the user requests more detail or asks follow-up questions.
> - Clarifications: When faced with vague or unclear prompts, the GPT should ask for clarifying details rather than make assumptions (e.g., 'Can you provide more context on the task you are trying to accomplish?').
> - Adaptive Responses: Start with basic principles for users unfamiliar with prompt engineering, but provide advanced techniques for experienced users.
> - Adjust to user feedback (e.g., being asked to make the prompt more technical or creative).
>
> Behavior and Ethical Considerations:
> - Bias Avoidance: Offer neutral suggestions and avoid amplifying biases in user prompts.
> - Transparency: Clearly identify as an AI that assists with prompt engineering and explain limitations when needed.
> - Ethical Guidance: Highlight ethical considerations in prompt design (e.g., avoiding harmful outputs) and warn users when a prompt may lead to inappropriate results.
>
> Escalation and Failure Handling:
> - Escalation: If a user’s query is too complex or requires human intervention (e.g., very specific domain expertise), suggest consulting experts.
> - Error Handling: If the GPT is unsure how to refine a particular prompt, respond with 'I’m not sure what you’re trying to achieve here. Could you provide more details?' or suggest an alternate approach.
>
> Customization and Feedback Loop:
> - Adapt to user preferences over time, remembering if users prefer technical, creative, or concise suggestions.
> - Encourage users to rate responses or provide feedback so that the GPT can fine-tune future interactions.
>
> Technical Constraints:
> - Aim for quick responses (within 2-3 seconds) for basic suggestions but allow 5-7 seconds for more complex analysis.
> - When generating extensive examples or complex multi-step suggestions, inform the user of potential response times (e.g., 'This might take a few extra seconds.').
>
> Security and Privacy:
> - Ensure user queries and interactions are private, with no storage of prompt data unless explicitly requested.
> - Advise users against generating sensitive or personal information in prompts, and provide examples of ethical prompt engineering.

4.6.3. 递归地创建 GPT

让我们继续。现在，你已经知道如何创建 GPT（机器人）了 —— 不仅仅是自己通过摸索彻底熟悉了 https://chatgpt.com/gpts 这个页面里的所有操作方式，也通过反复比较 ChatGPT 的各个端，掌握了可以在 Web 端很方便地 `@` 某个自己已经用过的 GPT。

更厉害的是，现在你应该使用递归思维了，不是吗？让我们创建一个用来创建 GPT 的 GPT 吧 —— 姑且称它为 “GPT Builder”。

因为已经很熟悉了，我们甚至可以跳过使用 “提示词大师” 的步骤，直接问 ChatGPT 就可以了：

> 写一个详尽且又结构化的关于 GPT Builder 的角色定义。
>
> Write a comprehensive and structured role definition for the GPT Builder.

可以多问几次同样的问题，而后再综合多个答复，根据自己的需求和思考做出修改和调整。最终，我的 “GPT Builder” 的 “角色定义” 是这样的（写在 `Configure` 标签里的 `Instruction` 文本框中）—— 显然，绝大部份都是 ChatGPT 写的，而不是我从头到尾自己写的：

> Purpose and Scope
>
> - Objective: Guide users in defining the purpose and scope of their GPTs, ensuring clarity in their model's behavior and function.
> - Example: 'The GPT will serve as a virtual assistant for product inquiries, capable of answering frequently asked questions and providing detailed product information.'
>
> Capabilities
>
> - Core Competencies: Help users define their GPT's tasks and areas of expertise. Examples include:
> - Providing accurate and concise answers.
> - Offering step-by-step instructions.
> - Generating creative or technical content.
> - Analyzing data or offering summaries of user-provided content.
> - Boundaries: Assist users in setting clear boundaries to avoid inappropriate or off-scope behavior.
> - Example: 'The GPT will not provide medical, legal, or financial advice.'
>
> Tone and Style
>
> - Tone: Specify the tone and formality the GPT should adopt, depending on the task or user base. Examples could include:
> - Professional, casual, friendly, empathetic, or educational.
> - Language: Define the languages or dialects supported.
> - Example: 'Primary language is English, with limited capability in Spanish.'
> - Formatting: Provide guidelines for the output's structure—whether it's lists, markdown, formal essays, or casual paragraphs.
>
> User Interaction
>
> - Conversation Depth: Clarify how much detail the GPT should provide.
> - Example: 'Offer multi-step instructions when needed but summarize unless prompted for more detail.'
> - Clarifications: Set rules on how the GPT should handle ambiguous or unclear requests.
> - Example: 'GPT will ask for clarification rather than make assumptions if a query is unclear.'
> - Adaptive Responses: Specify whether the GPT should adjust based on the user's expertise.
> - Example: 'Assume users are novices by default and provide detailed guidance unless specified otherwise.'
>
> Behavior and Ethical Considerations
>
> - Bias Avoidance: Instruct the GPT to avoid bias or inappropriate content.
> - Example: 'Maintain neutrality in politically or culturally sensitive topics.'
> - Transparency: Ensure the GPT is upfront about its limitations and identity.
> - Example: 'GPT will identify itself as an AI when relevant, clarifying any limitations.'
>
> Customization and Feedback Loop
>
> - User Preferences: Enable users to set up GPTs that adapt to personalized preferences (tone, technicality, etc.).
> - Example: 'Remember user preferences for tone and response length across sessions.'
> - Feedback and Learning: Allow the GPT to take in user feedback to improve over time.
> - Example: 'Allow users to rate responses, refining future outputs for better accuracy and relevance.'
>
> Technical Constraints
>
> - Response Time: Define latency expectations based on task complexity.
> - Example: 'GPT should respond within 2-3 seconds for simple queries and 5-10 seconds for complex tasks.'
> - Resource Usage: Manage performance-heavy tasks with clear resource boundaries.
> - Example: 'GPT should avoid generating large datasets unless requested by the user.'
>
> Security and Privacy
>
> - Data Handling: Ensure the GPT protects user data.
> - Example: 'GPT will not retain personal data unless explicitly requested by the user.'
> - Sensitive Content: Clarify how the GPT should manage personal or sensitive inquiries.
> - Example: 'GPT will avoid storing sensitive information or asking unnecessary personal details.'

GPT Store 里其实已经不少 GPT Builder 了。但，试用了几个之后体验下来，还是[我创建的这个 GPT Builder](https://chatgpt.com/g/g-0ABN9Obfv-gpt-builder) 效果最好…… 理由也很简单，我们在第二章里创建 [Fact Checker](https://chatgpt.com/g/g-IHm2zCAgi-fact-checker) 的时候就已经说过了，那压根就不是我厉害，它们之所以更好，是因为它们都是由 ChatGPT 用它自己的最佳实践原则设计出来的，所以才厉害，厉害到别人很难超越的地步。

若非要说人与人之间到底有什么不同，只不过是 “有没有递归思维” 的区别而已。

所以，这节课的重点，根本就不是什么 “提示词大师机器人” 或者 “GPT Builder 机器人”。重点在于，通过短短一个章节，把你变成 “具备递归思维的人”。

递归思维这个东西，肯定不会直接提高智商，当然更不会改变你的身高或者长相。有没有递归思维，也不可能是肉眼可见的区别。但，递归思维常常会在关键的地方化腐朽为神奇，并且极有可能直接转换为经济收益 —— 这是谁都改变不了的事实。

4.7. 自然语言中的 “具体”

无论你问 ChatGPT “How to use ChatGPT like a pro?” 多少次，基本上第一条建议的关键字总是 “具体”，它的说法大抵上是：

> - 详细的提示：您越具体，响应就会越准确和相关。例如，与其说“告诉我有关太空的事情”，不如说“用简单的术语解释恒星形成的过程”。
> - 提供上下文：如果您的问题与特定领域有关，请提及。例如，“哪些编程语言适合数据科学？”

让我们来看看，从 “语法” 角度出发，如何做到所谓的 “具体” —— 因为与人工智能沟通的时候，我们使用的是自然语言，所以，“语法” 这个角度应该是首选。

天下所有语言都一样，任何句子的首要核心是动词 —— 在任何一个简单句中，有且只有一个动词。语言首要功用之一，就是用来描述这个世界的，而这个世界是动态的，所以，句子以动词为核心，其实是相当自然的选择。

动词，有其 “发出者”，语法中被称为 “主语”，是名词；动词也可能有对象，语法中被称为 “宾语”，还是名词。进而，任何语言都一样，句子的主要构成，其核心是动词和名词。中文或英文中，所谓最基本的 “主谓宾” 结构，就是如此构成的：

```mermaid
flowchart LR
noun1(名词)-.-verb(动词)-.-noun2(名词)
```

所谓的 “具体”：

> * 用更具体的动词
> * 用更具体的名词，或描述更清楚的名词性从句（主语从句/宾语从句）
> * 为名词加上形容词性限定，即，定语，或描述更清楚的形容词性从句（定语从句）
> * 为动词加上副词性限定，即，状语，或描述更清楚的副词性从句（状语从句）

以下，是 10 个示例，每一个，都请你自己从 “语法” 的角度去分析一下，看看更好的、更 “具体” 的提示词，是如何做到的：

> 1. **问题概述和上下文：**
> - 与其问：“告诉我编程语言的事情”，不如问：“Python 和 Java 在处理大型数据集时的表现如何？”
>
> 2. **具体细节：**
> - 与其问：“如何写出好文章？”，不如问：“如何写出适合学术期刊发表的论文？需要注意哪些格式和引用标准？”
>
> 3. **指定领域：**
> - 与其问：“推荐一些编程书籍”，不如问：“有哪些适合数据科学初学者的 Python 编程书籍？”
>
> 4. **目标和动机：**
> - 与其问：“如何学习机器学习？”不如问：“为了提升数据预测能力，学习哪些机器学习算法最合适？”
>
> 5. **时间限制或范围：**
> - 与其问：“推荐一些好看的电影”，不如问：“2022年有哪些评分较高的悬疑片推荐？”
>
> 6. **偏好和特定需求：**
> - 与其问：“健身要注意什么”，不如问：“初学者在力量训练中，如何防止受伤并提高效率？”
>
> 7. **比较分析：**
> - 与其问：“讲讲星球”，不如问：“地球与火星在大气组成和地质特征上有何主要差异？”
>
> 8. **数据需求：**
> - 与其问：“最近股市情况如何？”不如问：“最近一个月标普500的主要波动趋势是怎样的？”
>
> 9. **历史背景：**
> - 与其问：“告诉我工业革命的事情”，不如问：“工业革命如何影响了英国的城市化进程？”
>
> 10. **解释复杂概念：**
> - 与其问：“解释一下量子力学”，不如问：“请用简单语言解释什么是量子叠加态？”
>

以下是从另外一个角度，对 “如何做到更为具体” 罗列的建议：

> - 明确目标和上下文。
> - 提供更多的细节和描述，如地点、时间、对象等。
> - 使用专业术语和技术细节，避免模糊。
> - 限定范围或讨论的角度，使提示词聚焦。
> - 指定格式或结构要求，使生成内容更贴合需求。
> - 提供例子或参考信息，作为生成内容的依据。
> - 结合多个维度或因素，增加提示词的复杂性和深度。
> - 明确预期的风格和语气，引导生成内容的形式。
> - 反复迭代提示词，逐步优化，使其更精确。

4.8. 继续补充工具方法论

接下来，再一次，让我们对 “工具方法论” 做一点点的补充。

刚才我说过一句话，你可能没怎么在意：“可以多问几次同样的问题”…… 我猜，即便你已经用 ChatGPT 很久了，也大概率用的是 “最原始” 当然也 “最符合你的直觉” 的方式：

> 把同一个问题拷贝粘贴到输入框里 —— 反复多次。

在浏览器里打开 https://chatgpt.com 的话（即，Web 端），把鼠标挪到自己的历史消息，会在左侧浮现出一个 “编辑图标”：

[〔图〕](https://github.com/xiaolai/little-book-of-ai/blob/70679bd098497a49664f6489ccec10f88bb27109/cn/images/edit-asked-questions.png)

点击这个图标，就可以编辑历史消息：

[〔图〕](https://github.com/xiaolai/little-book-of-ai/blob/70679bd098497a49664f6489ccec10f88bb27109/cn/images/editing-asked-questions.png)

不编辑，直接点击 `Send` 按钮的话，就相当于 “重新提问” —— 同一个问题，当然可以反复提问很多次…… 尤其是对 ChatGPT 更是如此，不是吗？比如我，就这个问题，先后连续问了 7 次……

[〔图〕](https://github.com/xiaolai/little-book-of-ai/blob/70679bd098497a49664f6489ccec10f88bb27109/cn/images/edit-asked-questions-with-arrows.png)

于是，在我的消息下面，会多出一个 `n/m` 样式的 “导航条”，我可以用左右两侧的箭头在同一个问题的多个答案之间穿梭……

另外，Web 端是可以分享聊天记录的。不过，你能分享出去的是 “当前正在浏览的版本”。你把那个分享链接给别人，对方是看不到其它版本的。

在桌面版上，把鼠标挪到历史消息，也能编辑：

[〔图〕](https://github.com/xiaolai/little-book-of-ai/blob/70679bd098497a49664f6489ccec10f88bb27109/cn/images/edit-message-macOS.png)

移动端，长按历史消息，也有编辑入口：

[〔图〕](https://github.com/xiaolai/little-book-of-ai/blob/70679bd098497a49664f6489ccec10f88bb27109/cn/images/edit-message-iOS.png)

但，多次编辑之后，桌面端和移动端都没有像 Web 端那样方便的 `n/m` 样式 “导航条”（截至 2024 年 10 月 7 日）…… 我想了想，觉得，也是啊，的确只有在 Web 端能够这么方便地实现这个小而重要的功能。

你看，所谓的 “深入研究”，其实还是 “递归”，就是同一件事情，反复去做，但由于这一次执行的输入是上一次执行的输出，所以才有积累，所以才有进步，所以才可能注意到更多的细节，结果就是相对那些并未递归的人，更为 “深入”，就这么简单。

重复提醒一下，这实际上是很高级很有用的 ChatGPT 使用技巧：

> 同一个问题 “只字不差” 或 “略加修改” 地反复问很多次……

这个技巧，我们之前就提到过一次，在第二章：

> 当我开始使用 ChatGPT 的时候，我就**反复**问了几次以下两个问题……

—— 只不过你当时并未在意。

生成式人工智能的机制本身决定了它不可能每次都给你一模一样的答案，有时措辞不同，有时结构不同，有时角度不同，有时详细程度不一。除了 “只字不差” 地反复问之外，还可以 “略加修改” 地反复问 —— 这时你可以尽量指定自己能想到的 “不同角度”。最终，在多个答复之中，你总能找到额外的惊喜。

05. 方法的核心：流程

[〔图〕](https://github.com/xiaolai/little-book-of-ai/blob/70679bd098497a49664f6489ccec10f88bb27109/cn/images/dalle/05.png)

5.1. 智能工具的突然崛起

260 万年之前的古人类物种，比如南方古猿（Australopithecus）或能人（Homo habilis）就能制作工具，虽然都是很简单的东西，比如石头磨制的切割器和削刮器之类。

突然之间，人类手中有了一些 “智能工具”…… 感谢乔治·布林，感谢阿兰·图灵，感谢克劳德·香农，感谢无数的科学家和发明家…… 然而，这只不过是最近七八十年间才发生的事情。然后，这是最近两年的事情 —— 突然之间，我们所有人都有了一个能与之用自然语言对话的智能工具！

仅仅两三年时间，相对于那漫长的 260 万年，是什么样的概念呢？

如果我们将人类使用工具的历史时长（260 万年）比作一个足球场长度（100 米） —— 那么最早制作工具的古人就像是在一个球门处踢出了一颗球，而球场的另一个球门则代表现在。那么，两年前的时刻，那个从另一端踢过来的足球距离这边的球门还有多远呢？

我并没有直接动手算，而是把这段话拷贝粘贴给了 ChatGPT，它飞快地给出答案：

> 如果将人类使用工具的历史（260万年）比作一个足球场的长度（100米），那么两年前的时刻距离终点球门约为0.000077米（0.077毫米）。

据我所知，0.077 毫米大约是 1 根头发丝的直径。我又就此问了问 “事实核查机器人”，果然，我并没记错，它说是大约在 0.05 到 0.1 毫米之间。

这么类比一下，你就知道这有多 “突然” 了吧？ —— 真的很突然，真的实在太突然了！

从最近的一根头发丝开始数起，再往前倒数 24.5 根，就差不多是 1975 年，20 岁不到的比尔·盖茨和保罗·艾伦创办了微软公司，宣告个人计算机（PC）时代开启。在随后的这二十多根头发丝的时间里，有大量的人因为有能力与机器有效沟通 —— 就是通过编程语言与计算机说话 —— 而发家致富，人数众多，规模巨大。

我们绝对不能说只要会编程，只要能够与机器有效沟通，就一定发大财，但，懂编程语言的人，普遍收入相对更高，又的确是过去三十四年里大家亲眼目睹的事实。为什么呢？因为编程语言是一个杠杆，为善用者撬动了机器的效率，进而相对其他人能做更多的事情，拥有更高的生产效率 —— 就这一个理由还不够吗？

突然之间 —— 真的很突然 —— 那杠杆不再是对普通人来说是天书的编程语言，而是人人都早已会说的自然语言。虽然眼下（2024 年）的人工智能工具尚不完美，但，早晚的啊！了不起就是再等一根或者几根头发丝的时间而已。

5.2. 与人工智能好好说话

突然之间，人群之间的贫富差距来源多了一项，一个看起来有多简单就实际上有多重要的选项：

> 能不能跟人工智能 “好好说话”？

与你已经感受到的一样，“人和人之间说话的方式非常不一样”。同样的想法，就是有人比另外一些人表达的更清楚更准确，更何况想法也各不相同呢？

如何与人工智能好好说话呢？

我们已经看到了，在电脑上用浏览器跟 ChatGPT 说话远比在手机上强。我们也知道了，用英语跟 ChatGPT 说话远比用其他语言强…… 还有没有更重要的？或者说，效果更狠的方式？

当然有。用我的表述就是：

> * 调用**程序思维**思考；
> * 用**英语**表达；
> * 在**电脑上**对**浏览器**中的 ChatGPT 说话……
>
> —— 其实，无论是 ChatGPT 还是任何其他的生成式人工智能都一样。

你可能会想，“坏了，我不是程序员，我不懂编程，我没有程序思维……”

千万别慌。其实你已经具备相当的 “程序思维” 了 —— 不知不觉之中 —— 你已经了解了 “判断”（那可是智能的核心），也顺带学了（或者了解了）一下 “布林代数” 和 “布林逻辑”，你甚至已经具备 “递归思维”（那可是进化的核心）…… 这起码已经算是掌握了恨不得 80% 的 “**程序思维**” 了。

话说，启用不同的 “思路”，或者说，启用不同的 “思维” 或 “思维体系”，威力有多么巨大大家其实在上一章已经体会过。一旦你启用了 “递归思维”，无论是你写个提示词，还是你造个能造机器人的机器人，抑或你去选择投资策略，都相对于那些 “没有递归思维” 或者 “没有启动递归思维” 的人，差距极大 —— 差距到底有多大呢？开玩笑讲的话，就差不多是 “猿与人之间一个智人” 的距离。

5.3. 程序思维

在这一章中，我们再对 “方法” 的 “执行” 过程中所需要的 “**流程控制**” 做一番补充，你就等于妥善且又完整地拥有了 “程序思维” —— 并且还是以任何小学生都能理解的方式。也就是说，你能学会，你家孩子也照样能够学会。

在此之前，你已经了解了 “**方法**” 有 “**输入**” 和 “**输出**”，你甚至了解了有些 “方法” 是 “**递归方法**”，可以把它们上一次执行的 “输出” 当作下一次执行的 “输入”。

现在我们再来看看，“方法” 的执行过程。

5.3.1. 流程（步骤）

这并不难以理解，我们做事的时候，总得一步一步来，凡事都只能遵循一个步骤。“步骤” 这个东西之所以必然存在，基于时间的特殊属性：

> * 方向性
> * 排他性
> * 非逆性

除了时间有方向不可逆之外，关键在于它是一种排他性资源，你用它来做这件事情，就不能同时用它去做别的事情。同一个时间段只能做一个任务，不能做另外一个任务，只因为时间是排他性资源。于是，就只能有步骤，只能有顺序。

如果只有一个步骤，当然无需排序，直接做就完了；如果有一个以上的步骤，那就必须分出个先后，而后按顺序做完。而这个步骤事实上就是一种流程。换个词，它就是一种 “顺序”，一种 “流程”，一个 “程序”。

看看生活里的情况罢。哪怕你出门之前穿个鞋，也是有步骤的，或称为顺序，或称为流程，或称为程序。虽然每个人在细节上可能并不相同，但也都差不多，先把两只鞋都拿出来，而后先穿一只，再穿另一只，如果有鞋带的话，就分别系上。

穿鞋是这样，做菜也是一样的。理论上，每一个菜谱其实都是一个程序，因为它所描述的就是顺序、步骤或者流程。菜谱的典型描述形式就是一个列表，而列表其中的每个项目就代表一个步骤，一步一步跟着做完，食材就变成了饭菜。所以你看，一切菜谱都是程序。

[〔图〕](https://github.com/xiaolai/little-book-of-ai/blob/70679bd098497a49664f6489ccec10f88bb27109/cn/images/a-chef-dalle.png)

做菜的师傅在干嘛？当然，我们日常生活当中把他干的活叫 “做菜”。换一个说法呢？他就是在执行一个又一个的程序，或者是在反复执行相同或者类似的程序。他所表现出来的状态就是一个 “程序执行员”。

这就是事实 —— 其实我们每天都在执行各式各样的程序，无论是穿鞋程序、做菜程序，还是泡咖啡程序或者上班程序…… 反正我们每天要执行各式各样的程序。于是，无论如何，我们每个人实际上几乎时时刻刻都是 “程序执行员”。

当我们说一个人是 “程序员” 的时候，指的不是 “程序执行员”，而是 “程序设计员”。当然了，这些 “程序设计员” 还可能有其他的角色，比如，“程序优化员”。其实，程序员的核心工作就是设计程序、优化程序。换个词就是，设计流程、优化流程，设计步骤、优化步骤，设计顺序、优化顺序，差不多就这么个事。

所谓的 “设计流程”，最朴素的定义其实是 “拆解”。拆解什么啊？把一个任务合理地拆解成若干个步骤。或者，把一个复杂的任务拆解成若干个简单小任务，然后再把每个小任务拆解成可执行的步骤。“拆解” 问题和任务，无论在哪里都一样，都是最常用思考过程和思考能力。

拆解之后，天下所有的任务都有其顺序，有其步骤，有其流程，有其程序 —— 接下来，在这些同义词中，我们选择使用 “**流程**” —— 对应编程世界里的一个术语，“流程控制”（Control flow）。

5.3.2. Böhm-Jacopini 定理

任何计算或任务流程，无论多么复杂，最终都可以通过以下三种基本控制结构来实现：

> * **顺序（Sequence）**：
> - 按从前到后的顺序逐条执行的操作
> - **例**：执行 A 操作后再执行B操作，然后执行 C 操作。
>
> - **分支（Selection）**：
> - 根据条件的真假选择不同的执行路径，也称为条件判断。
> - **例**：如果条件为真，执行 A 操作；否则执行 B 操作。
>
> - **循环（Iteration）**：
>
> - 重复执行某个操作，直到满足某个停止条件。
>
> - **例**：当条件为真时，重复执行 A 操作，直到条件变为假。

实际上，这是计算机科学家 Böhm 和 Jacopin 于 1966 年提出理论，叫做 “结构化编程理论”（[Structured program theorem](https://en.wikipedia.org/?curid=1482138)），或称为 “Böhm-Jacopini 定理”。该定理任何逻辑上有效的计算过程（即，流程）都可以用这三种基本控制结构组合而成，而无需使用其他非结构化的控制结构。

比如，现在有个很简单的任务，就是要求你把一些螺丝钉都拧进木板上。那么，用文字描述这个工作流程的话，就是：

> 根据给定的流程图，以下是它的文字列表描述：
>
> 1. 开始：
>
> 2. 用锤子将螺丝钉钉进去一点点
>
> 3. 判断螺丝钉的类型
>
> 4. 根据螺丝钉头部类型选择工具：
> - 如果螺丝钉是一字头：
> - 使用一字螺丝刀将螺丝钉完全拧入。
> - 如果螺丝钉是十字头：
> - 使用十字螺丝刀将螺丝钉完全拧入。
>
> 5. 检查是否还有未处理的螺丝钉：
>
> 6. 根据检查结果执行相应操作：
> - 如果还有螺丝钉：
> - 返回第二步，重复以上操作。
> - 如果没有螺丝钉：
> - 进入下一步。
>
> 7. 结束：
> - 所有螺丝钉都已拧入，操作完成。

我们可以要求 ChatGPT 用以上的文字描述帮我们画个流程图：

> 请用 Mermaid 根据以下描述画个流程图：
>
> 【上面的文字描述拷贝粘贴在这里】

当然，以下的流程图，是我在 ChatGPT 给我的流程图基础上稍作了修改之后的效果：

```mermaid
flowchart LR
A((开始)) --> B[[用锤子将螺丝钉钉进去一点点]]
B --> C{螺丝钉是什么头？}
C -->|一字头| D[[用一字螺丝刀完全拧进去]]
C -->|十字头| E[[用十字螺丝刀完全拧进去]]
D --> F{还有螺丝钉吗？}
E --> F{还有螺丝钉吗？}
F -->|是| B
F -->|否| G((结束))
```

> 至于 Mermaid 是什么，好奇心充沛的你，当然可以直接去问 ChatGPT，它啥都知道……
>
> 另外，推荐一个我写的机器人（GPT）：
>
> * [Learning Anything](https://chatgpt.com/g/g-dPqJT0PXS-learning-anything): https://chatgpt.com/g/g-dPqJT0PXS-learning-anything
>
> 你想学什么就告诉它，它会给你返回一个问题列表，逐一用那些问题去问 ChatGPT 就好了……
>
> 比如：
>
> * I want to learn about drawing flowchart.
> https://chatgpt.com/share/6704c715-af9c-8009-9c16-e425fa974b3f
> * I want to learn about drawing flowchart with mermaid.
> https://chatgpt.com/share/6704c740-7438-8009-91a4-daec47d658ba
>
> 这个机器人的 “角色定义” 很简单：
>
> > This GPT will treat user input as a topic they want to learn about and will provide a comprehensive and structured list of prompts. The prompts will guide the user in a step-by-step manner to maximize their learning experience with ChatGPT. Each prompt will aim to deepen understanding and cover various aspects of the topic.

另外一个需要提醒并注意的事情是，“递归” 也是一种循环。你看，你用螺丝刀，“拧一圈” 就是个 “递归方法”。每一次你再 “拧一圈” 的时候，它的输入都是它上一次执行之后的输出。其实你每次都有个判断，拧紧了吗？没有，继续；拧紧了，结束。

```mermaid
flowchart LR
A((开始)) --> B(输入：螺丝钉) --> O(( )) --> C[[方法：用螺丝刀拧一圈]]
C --> D(输出：拧得更紧的螺丝钉)
D --> E{判断：拧紧了吗？}
E -->|是| F((结束))
E -->|否| O
```

暂停一下。到此为止，你觉得这是一个需要大学文凭才能理解的事情吗？显然不是。我相信就算是还不识字的小朋友，实际上也能够理解的。

在上节课的时候，你就理解了“递归”，那可是被程序员们称为比较高级的，甚至难以学习的概念。可实际上呢？你现在压根就不是程序员，你将来也不见得是程序员，但你依然能够理解 “递归”。实际原因是，“递归” 这个概念在日常生活当中实在是太普遍，太常见了，仅此而已。“递归” 是我们整个生物界，不仅仅包括我们人类，一直在进化的核心。你怎么可能不理解它？只不过是在此之前没有人像我一样提醒你并且耐心地给你讲解而已。

5.3.3. 算法

以下是判断一个数字是否为质数的算法步骤描述 —— 注意，“算法” 并不是什么高大上的词汇，它只不过是 “计算方法” 的缩写而已：

> 1. 开始
> 2. 输入一个数字
> 3. 检查数字是否小于等于 1
> - 如果是，那么该数字不是质数（因为质数必须大于 1）。结束流程。
> - 如果否，继续执行下一步。
> 4. 将除数设置为 2：
> 5. 检查数字能否被当前除数整除
> - 如果是，那么该数字不是质数（因为它存在除了 1 和自身以外的其他除数）。结束流程。
> - 如果否，继续执行下一步。
> 6. 将除数加 1：将除数加 1。
> 7. 检查除数是否大于数字的平方根
> - 如果是，那么该数字是质数（因为到目前为止没有找到任何除数）。结束流程。
> - 如果否，返回到步骤 5，用新的除数重新检查可整除性。
>
> 这个循环会一直持续，直到找到一个除数（表示数字不是质数）或者除数超过数字的平方根（确认它是质数）。

用 Mermaid 画出的流程图如下：

```mermaid
flowchart LR
A[开始] --> B[输入一个数字]
B --> C{数字 <= 1?}
C -->|是| D[不是质数]
C -->|否| E[设置除数 = 2]
E --> F{能被除数整除吗?}
F -->|是| D
F -->|否| G[除数加 1]
G --> H{除数 > 数字的平方根?}
H -->|是| I[质数]
H -->|否| F
I --> J[结束]
D --> J
```

用 Python 编程语言实现这个流程的话，代码如下：

```Python
def is_prime(number):
if number <= 1:
return False
divisor = 2
while divisor * divisor <= number:
if number % divisor == 0:
return False # Not prime
divisor += 1
return True
```

至于这段代码的细节就暂时不必研究了，以后再说 —— 目前，我们想要的是 “程序思维”，不是 “程序员工作”。

如果你有一点耐心，仔细看看这段代码也没什么，你会发现的，Python 这种高级编程语言，事实上已经非常接近 “自然语言” 了…… 只不过，我们的母语不是英语，所以才感觉 “门槛很高” 而已。

5.3.4. 异常处理

刚才说，无论多么复杂的任务，都可以用 “顺序、分支、循环” 构成 “结构化流程” 去完成。因为无论多么复杂的任务，都可以拆解成很多个小任务，然后每一个小任务，对吧，都可以设计成由分支、顺序、循环所构成的流程。

复杂的任务，我们可以称其为 “工程”。工程和系统的特点是什么？就是 “**意外频发**”。这在生活当中都是一样的，不只是程序，全世界都是这样，处处都是如此，总有意外。所以在制定流程或者是优化流程的时候，有一个很重要的单独的环节，因为它太重要，所以单独提出来的环节就叫 “**异常处理**” —— 出现意外怎么办？

举个日常生活当中所能用到的最常见的异常处理作为例子。比如，开车上班。第一个步骤当然是正常出发，而后持续使用 “开车” 这个方法…… 开车一直走，到一个路口，发现交通堵塞…… 这就是一个 “异常”。所以，如果交通堵塞了，或者说异常出现了的话，那就走备用路线。如果在这过程当中一直没有交通堵塞，那就一直走正常路线，然后到达并结束。

这就是一个 “异常处理” 的过程。当然，你也看到了，“异常处理” 的核心，无非是 “顺序、分支、循环” 中的 “分支” 而已。

一个如此简单的任务都需要 “异常处理”，那么由许许多多小任务构成的庞大且又复杂的工程呢？更是如此，随时随地都有 “异常处理” 的需求。

5.4.5. 优化

到此为止，我们所理解的概念已经不少了 —— 让我们再补充一个 “优化”：

> - 拆解
> - 方法，输入，输出，递归
> - 流程，顺序，分支，循环
>
> - 异常处理
> - **优化**

观察一下人群，你就会发现，绝大多数人终生都是 “程序执行员”，从来没做过 “程序设计员” 或者 “程序优化员”，从生至死都没有。这些占比绝大多数的人，其实有着一样的特征，那就是他们的习惯，“尽量不思考”。他们只执行，也只想执行别人设计过的、别人优化过的程序，对他们来说，这么做这么选的优势就在于无需思考，所以感觉轻松。

可是，思考真的有那么难吗？思考真的有那么累吗？并不是啊。（再一次，推荐《思考的真相》）

下面的例子能轻松让你明白思考这个东西，有多简单且多有必要。

我家小朋友，男孩上厕所的时候，都是先洗手后撒尿 —— 这就是他们在执行我告诉他们的流程。于是，我相当于是 “程序设计员”，他们相当于是 “程序执行员”。

后来他们上学了。老师教他们，应该便后洗手，大便小便都一样，小便后也要洗手。所以他们听到的是另外一个不一样的流程：先撒尿后洗手。

然后我们家老大回来就问我：“爸爸，这是咋回事？为什么你说的顺序和老师说的顺序不一样？”

那我就得解释给他们听。

我说，你看你在外面玩，然后，你去上厕所的时候，因为刚刚你在外面玩了，你的手是不是很脏？他说是。我有说，这小鸡鸡是自己的，不是别人的，对不对？他说对。我说：你用你的脏手去碰你自己的小鸡鸡，是不是不太好？他想了想说是。我说：对啊，你要对自己好一点，也要对你的小鸡鸡好一点，是不是？洗手又不是洗给别人看的，是为了自己好，对不对？所以你要先洗手，用你干净的手去扶着自己的小鸡鸡去撒尿，这才对，是不是？然后，你再想想，撒完尿之后是不是不洗也其实无所谓？反正你还是要出去玩的，手还是会脏的，对吧？关键在于说，吃东西之前，千万不能忘了洗手，对吧？当然了，你自己想想看，你先洗手，然后去撒尿，再洗一下手又怎么样？反正也不费劲……

这就是区别。

绝大多数人都在不假思索地执行别人制定的流程，从来也不会去想是否应该去优化那个流程。但是有少数人，比如说我们执行的，就是我们自己优化过的流程。当然了，刚才这么简单的流程，你非说是我设计的，那也实在是太装了…… 它不需要设计。但那确实是需要一定的思考才能做出的优化 —— 无论那思考究竟有多么多简单。

所以，即便是最简单的流程，哪怕是仅由顺序要素构成的流程，其实也有优化空间，或者是也可能有优化空间……

其实，所谓的 “优化”，整理起来也没什么大白话不能理解的：

> * 这个步骤必要吗？
>* 顺序需要调整吗？
> * 分支的条件需要补充吗？
> * 循环次数能减少吗？
> * 还有什么异常没有考虑到？

5.4. 程序思维的根基

至此，虽然你依然连一行代码都不会写，可你已经具备了足够的程序思维。这就好像，你可能一句意大利语都不会说，但，作为成年人你已经具备了足够的 “生活思维”，你去听说读写意大利语，实际上只不过是在学 “用另外一种语言描述你的生活思维” —— 至于 “生活思维”，是你哪怕不懂意大利语，也早就学会并一直应用的东西……

然而，“具备程序思维” ，或者说，“像程序员一样思考”，有更深层次的根基。但，并不复杂，说穿了好像也就两件事，都跟 “写代码” 没有任何关系：

> * 主动思考
> * 长期积累。

然后我们再来仔细观察一下。人们宁死都不愿意自己设计或自己优化程序，并且大多数人最终还真的能做到至死都没设计过或者优化过任何程序，除了之前提到的 “回避思考” 之外，其实还有另外一个更为隐蔽但更为重要的原因。

他们在干什么？他们不仅在回避思考，他们还在 “回避责任”。因为做不好或者做错了的时候，他们可以说责任不在他们，因为他们已经完整地按步骤做了，因为他们按照别人说的做了，然而现在错了，那就责任不在于他；责任在谁？显然在程序设计者或程序优化者身上。他们的理由很简单：我按程序做的，别人都是这么做的，所以，无论结果怎样，反正我肯定没错。

在日常生活当中，对绝大多数人来说，“思考” 在感觉上可能还是个虚无缥缈的东西；但是 “责任” 这个东西不仅是现实存在的，并且，即便是在感觉上都是一个真实的压力。更何况，有的时候仅仅与大家不一样，都可能造成天大的压力。所以我们现在再进一步补充一下 —— 为什么绝大多数人终生都是程序执行者，而不是设计者或者优化者？从根基上来看，补充过后，一共就三件事：

> * 主动思考
> * 长期积累
> * 承担责任

所以，真正的问题并不在于你是否理解并能应用 “程序思维” 里的那些概念，诸如：

> 拆解；方法，输入，输出，递归；流程，顺序，分支，循环；异常处理；优化……

真正的问题在于你是否具备以上三个品质：“主动思考”、“长期积累”、“承担责任”。你不是这样的人，你就不可能是真正的 “程序设计者” 或者 “程序优化者” —— 即便是理解了 “程序思维” 相关的所有概念。

5.5. 成为程序设计者优化者

你知道吗，很多拥有编程能力的人被称作或者自称为 “码农”。为什么？因为他们自己也知道，自己做的事情只不过是用编程语言把领导交代的任务重写一遍，自己并不是设计者，自己并不是优化者，自己干的事情和种地的农民和工地的工人没什么太大的区别，只不过是生产资料生产工具不太一样而已……

“码农” 为什么是 “码农”？“主动思考”、“长期积累”、“承担责任”，这三个品质中哪怕缺少其中任何一个，都只能是 “码农”。尤其是最后一条，“承担责任”，会自动筛掉 99% 的人。

所以到最后，你要把自己变成这种人才行。你如果自己就不是这种人，别说 “具备程序思维” 了，哪怕你已经掌握了几十种编程语言也没有什么具体用处，你还是 “程序执行者” 而已。别说读这本书或听这种课了，读再多的书，上再多的课，也没用，也不会成为 “程序设计者” 和 “程序优化者”。因为你从根儿上就不是这样的人。

所以实际上你要干的事情，最重要的是从根基上改变自己。对你要变成一个强求自己变成一个主动思考的人，强求自己变成一个长期积累的人，并且还要勇于承担责任。自己的责任自己不承担，谁帮你承担？逃避责任永远是幻觉 —— 弱者的统一幻觉。

所以如果你是父母的话，你很容易就能理解为什么我一定要找到最后的根基 —— 要不然我就没有用。其实只不过就是上一章提到的 “深入” 而已 —— 不断思考 “问题背后的问题究竟是什么？”

我常年写书常年讲课，但，请不要误会，我实际上一直都是在给我自己、我家的孩子、我老婆讲课…… 因为我要让我的家人都变成这样的人。至于他们以后用这样的品质去干什么事情，我其实无法知道，事实上也并不太关心……

现在直接去问 ChatGPT：

> * 如何应用程序思维与 ChatGPT 更有效地沟通？
> * How to use programming mindset to communicate more effectively with ChatGPT?
>
> https://chatgpt.com/share/67049acb-de08-8009-9074-208549a756bf

它的答复，对现在的你来说，已经变得足够 “通俗易懂”，因为你已经掌握了绝大多数 “程序思维” 里的关键概念。你可以反复问它，而后自己动手整理出一个更为完整的文档。

整理过后你就会发现，几乎所有市面上关于 “人工智能提示词工程” 的书籍和课程，本质上就是这些内容，也不可能有什么其它内容……

说实话，这也是没什么办法的事情。因为背后的机理的确如此。人工智能就是用程序思维搞出来的东西，当然用程序思维与它沟通效率最高。所以市面上的书籍或者课程提到的各个方面，当然也就是且只能是那些东西。这是谁都改变不了的事实。

但是我们的重点不一样。重点肯定不仅仅是让你了解程序思维是怎么回事，更重要的是把你变成程序设计者、程序优化者。不仅把你变成 “具备程序员思维的人”，也要让你变成 “主动思考、长期积累、承担责任的人”。

即，你应该能够在任何地方都可以应用程序思维，因为你就是你自己人生的程序设计者。你每天执行的所有程序，虽然最初的时候，都可能是别人设计的、别人优化的，但是其实你自己有权利有义务去进行自己的思考，去进行自己的调整、自己的优化。

然后我们再观察一下真实的世界。其实到最后，哪哪都是一样的。永远只有少数人在进行系统化的设计，他们主动思考，他们长期积累，他们承担责任。请问天下哪个地方不是如此？不只是计算机世界如此，其实哪哪都是一样的。再请问，这三个特征是不是一切形式的所谓 “领导力” 的基础要素呢？

做不到或者缺乏这三个基本要素的人在哪都不行，在哪都不可能有领导力的。你若是团队管理者，你若是团队组建者，你若是流程管理者，你若是流程设计者，你若是流程优化者。你要干嘛？第一步当然是设计并制定清楚的流程。然后谁来执行这些流程？你的团队成员。

对这些执行人的要求，其实很简单。他们不要判断，他们必须严格执行命令，确保流程完美执行。这也是为什么这世界有绝大多数人懒得思考的重要原因，因为这个世界需要相当一部分这样的人 —— 具备这样的特质，某种意义上甚至是 “加入团队” 的前提条件。或者反过来说，如果你有极强的独立思考能力，你可能都找不着工作，或者即便找到工作你也可能很难适应。

你作为组织者、管理者、设计者，设计了个流程，而后这个流程开始执行…… 然后你要干什么？你要监督流程执行的过程。一旦出现错误怎么办？这个时候你需要有监督者，就是所谓的中层。他们要有一定的判断力，但是要求并不高。为什么？因为所有的判断标准都是你给他们的，不是他们自己想出来的。

然后你还要干嘛？叫优化流程。这只能是你自己干的事情。领导有自己的任务，输赢自负，你要负责的，所以你一定要去优化流程。一共就干这么三件事，制定并优化流程，执行流程，监督执行 —— 然后有三种人来分别负责，对每一种人都有不一样的要求。这几乎是天下所有团队运营的本质。

顺带，你可以去了解一下什么叫做 “SOP”（标准操作流程，Standard Operation Procedures）—— 这是很重要很常见的一种现代企业管理技术。理论上来讲，一切的管理，核心对象，其实是 “流程” 及其各个环节，而不是执行流程的人。

有两种方法去跟 ChatGPT 聊天，获得关于 SOP 的知识。第一种，就是你凭直觉想到的，去问它 “SOP 是什么？”，另外一种，你可以尝试一下，打开一个新聊天，对 ChatGPT 说：

> “SOP”（标准操作流程，Standard Operation Procedures）很重要很常见的一种现代企业管理技术。理论上来讲，一切的管理，核心对象，其实是 “流程” 及其各个环节，而不是执行流程的人。
>
> 继续写下去，写 1000 字。
>
> https://chatgpt.com/share/670dc876-23a4-8009-a0fb-c345c7e26a5f

5.6. 家庭教育的重点

在平日里，大家总是吐槽各种家庭教育。其实在我看来，实话是，真的没有啥可吐槽的。因为仅从事实上来看，99% 的家长压根就不是主动思考、长期积累、承担责任的人。他们过去不是，现在不是，将来还不是。他们在家里不是，他们在外面不是，他们这辈子都不是。请问，他们怎么去做好一个家长？

所以如果你是家长，你还想做个好的家长，你就问自己这三个问题就可以了：我主动思考了吗？我长期积累了吗？我承担责任了吗？若是你想教育出一个这样的孩子，对，你就从小向他灌输这三个基础要素的重要性就可以，并让他们像你一样经常认真问自己那三个简单的问题。

这三个特质与年龄、性别完全没有关系。有的人很小就具备，能做到，绝大多数人终生做不到。请问，如果你是家长，在你的教育当中有没有这个重点？问题在于，如果你自己就不是，请问你的重点里怎么可能有这些？

并且这三个特征也与金钱全无关系，这压根就不是需要花钱才能获得的品质或者能力。好笑的是，它只不过是一个意识问题、认知问题。它就好像是一个开关一样，绝大多数人都关着，终生关着。可问题在于，打开它真的很累吗？打开这个开关的成本为零的。如果你是个家长的话，我可以毫不夸张地告诉你，在 99% 的概率下，已经瞬间改变甚至颠覆了你对所谓教育的认知。

再仔细想想看，与这三个特征相比，请问，学校里的成绩算个什么？课外辅导班一文不值。

成年后，人们经常慨叹，“小时候养成的习惯” 远比那些 “在学校里学过考过毕业之后就忘了的东西” 重要不知道多少倍…… 请问，“习惯” 是什么？本质上来看就是因为重复了不知道多少遍而固化在脑中 “流程” 啊。人们总把 “凭直觉做的第一步” 称为 “习惯”，其实，“习惯” 是以那一步为开始的流程，可能只有一步，也可能随后有很多步……

说哪个 “习惯” 不好，就是在说那个流程不对。比如，使用任何工具之前，开头都漏掉一步，“阅读说明书”；又比如，做任何事情的时候，最后都漏一步，检查；这都是 “缺失必要环节的流程”。更多的时候，所谓的 “坏习惯” 只不过是 “凭直觉采用的”、“未经设计”、“未经优化” 的习惯，所以，经常出现 “在真实生活里完全不适用” 的情况。

想想看吧，如果父母不是 “程序设计者”、“程序优化者” 的话，如果父母从来都只是 “程序执行者”，会出现什么情况？原理上来看，所有婴儿出生的时候都一样，大脑尚未发育完整，大约 15 岁的时候才能做到 “除了前额叶皮层之外发育基本完整”…… 所以，在相当长一段时间里，小朋友是需要父母充当他们的 “大脑皮层”，尤其是 “前额叶皮层” 的。所以，如果父母不是 “程序设计者”、“程序优化者” 的话，孩子的所有 “习惯”，或者说 “基础流程”，全都是仅凭直觉采用的、错的、或者起码是未经优化的 —— 即，所谓的坏习惯。而后，终其一生，一切的所谓 “挣扎”，其实都是与那些小时候养成的坏习惯作斗争……

另外，我们已经知道那个重要的事实：“判断是智能的核心”，那么请问，最重要的 “判断力” 是什么呢？或者说，“优秀判断力” 的最佳应用场景是什么呢？在我看来，生活中最重要的 “判断” 是关于 “流程” 的判断，用优秀判断力去评估一个流程的好坏，以及判断它是否能够继续优化 —— 请问，还有什么比这更好更重要的场景呢？

5.7. 一人做事一人当

程序也好流程也罢，不管设计者是谁，执行的后果是不是总是由我们自己承担呢？那么请问，是不是自己参与设计、自己参与优化更划算一点？或者最起码是不是更应该？因为无论怎样，都是要自己承担后果。

再说，其实压力也并不大，因为绝大多数程序其实都挺好的。如何泡咖啡，非要优化一下也行，不优化也可以。群体的力量还是很大的 —— 绝大多数现有的程序，已经挺好的了。

于是我们要做的只不过是对最重要的程序、最关键的程序，主动进行进一步的思考，判断每个环节的质量，然后看看有没有必要进行优化。然后反正都是由自己来承担后果。最终，这只是一个选择而已。

顺带，我们可以问问 ChatGPT “程序思维” 或 “结构化思维” 到底是什么？

> What is programing mindset, or structured thinking framework?
>
> https://chatgpt.com/share/6704b4bc-3e80-8009-a6b9-754b8810a5fd

你会发现的，用英文问，然后再翻译成中文，远比直接用中文问获得的答案质量高出许多。

> 什么是 “程序思维”，或者 “结构性思考框架”？
>
> https://chatgpt.com/share/6704b8af-9fe8-8009-8deb-001bc2e11102

好了，那么重点来了，请问，我们应该如何应用 “程序思维” 与 ChatGPT 有效沟通呢？

虽然你现在还不会任何编程语言，但你知道了，程序这个东西，最好自己设计、自己优化，最起码，要自己审核之后才能放心使用。于是，无论干什么，你都可以通过与 ChatGPT 沟通，那些关于程序的关键点：

> * 把【……】拆解成多个最小化且可处理的问题。（拆解问题）
> * 做【……】的具体步骤/流程是什么？（用自然语言写程序）
> * 做【……】（例如某个步骤）的时候都需要做哪些关键判断？（判断与分支）
> * 在做【……】的时候，通常都有哪些意外可能发生？（异常处理）
> * 以下是我做【……】的步骤，看看有哪些地方可以优化？（优化工作）
> * 做【……】的时候，如何尽量减少重复工作？（循环优化）
>
> —— 也许你应该把上面的模版全都翻译成英文保存好，以便随时可以调用。

太简单了吧？这是因为我们现在可以跟一个 “智能工具” 用 “自然语言” 沟通了 —— 于是，你竟然在只不过是 “知道” 了几个重点概念之后，就可以开始使用那些重点概念从 “智能工具” 当中获得更多信息，就好像你已经彻底 “掌握” 了那些重点概念一样。在与 ChatGPT 反复沟通的过程当中，你所需要的仅仅是 “阅读理解” 能力，而后就可以一步一步地做到 “的确掌握” 那些重点概念…… 这实际上是个非常神奇的过程。

5.8. 继续完善工具方法论

另外，为了真正做到：

> * 调用**程序思维**思考；
> * 用**英语**表达；
> * 在**电脑上**对**浏览器**中的 ChatGPT 说话……

我还在不断定制我的 Edge 浏览器 —— 作为 ChatGPT 专用浏览器。

> 顺带说，Edge 浏览器有一个快捷键：`Shift + Command/Control + U`，用来启动 Read Aloud 功能 —— 微软的 Natrual Voice 是很强大的。
>
> 另外，拿来任何一个软件，都要先去看一下 “设置对话框”（Settings/Preferences）之后，就是 “顺带学几个重要的快捷键”。

在这个浏览器里我只安装了 5 个插件（Extensions），它们分别是：

> * [GPT Search: Chat History](https://microsoftedge.microsoft.com/addons/detail/gpt-search-chat-history/hcnfioacjbamffbgigbjpdlflnlpaole)：添加聊天搜索功能
> * [Prompt Library Manager](https://chromewebstore.google.com/detail/prompt-library-manager/ekjokgphmodglpfneiallnaefcoegdnc)：保存几个格外常用的提示词模版
> * [ChatGPT EnterControl](https://chromewebstore.google.com/detail/chatgpt-entercontrol/llifnfdbmdcpjfnlhpombbadbhfghdao) 用 `Enter` 键插入新行；用 `Ctrl + Enter` 发送消息
> * [Custom New Tab](https://microsoftedge.microsoft.com/addons/detail/custom-new-tab/onagfgjlokaciajhjmajljcfanonbmia)：指定新建 Tab 的网址
> * [Redirector](https://microsoftedge.microsoft.com/addons/detail/redirector/jdhdjbcalnfbmfdpfggcogaegfcjdcfp)：把所有 bing.com 的搜索链接指向 google.com

> [!Note]注意
>
> 2024 年 10 月 30 日，ChatGPT Web 端上线了聊天记录搜索功能。于是，GPT Search 插件可以弃用了……

迄今为止，我没有安装任何 “付费插件” —— 不是不肯花钱，是衡量过之后并无必要。至于为什么没必要，后面的章节中，会有详细的解释。

我希望浏览器一打开就直接访问 https://chatgpt.com，所以把浏览器的首页设置成了这个网址。我还希望新建 Tab 也同样是 https://chatgpt.com 而不是那个被设计得极丑的 Microsoft Bing Homepage，于是，只好安装了 [Custom New Tab](https://microsoftedge.microsoft.com/addons/detail/custom-new-tab/onagfgjlokaciajhjmajljcfanonbmia) 插件，它可以指定新建 Tab 的网址。

相比来看，我依然更喜欢 Google 搜索引擎。所以，

> * 把默认搜索引擎换成了 Google。
>
> * 安装了一个 [Redirector](https://microsoftedge.microsoft.com/addons/detail/redirector/jdhdjbcalnfbmfdpfggcogaegfcjdcfp) 插件，把所有指向 bing.com 的搜索链接指向 google.com。需要在 Redirector 插件的选项里进行设置：
>
> ```
> Redirect: https://www.bing.com/search?q=*
> to: https://www.google.com/search?q=$1
> Hint: Any word after search?q= leads to google search for that word.
> Example: https://www.bing.com/search?q=some-word-that-matches-wildcard → https://www.google.com/search?q=some-word-that-matches-wildcard
> Applies to: Main window (address bar)
> ```
>
> 如此这般之后，哪怕是 `Shift + Command + E` 启动的搜索，其实用的也不是 Bing，而是 Google。
>
> * 启用 Sidebar，把原本放在那里的所有 App 都清理掉，搜索并添加了 Google —— 这一步很重要，因为能在 Sidebar 里用 Google 搜索实在太方便了。
>

我在 Sidebar 里用的最多的，除了 Google 之外就是 Amazon 了，因为经常要求 ChatGPT 推荐书籍，然后直接购买…… 很开心。

[〔图〕](https://github.com/xiaolai/little-book-of-ai/blob/70679bd098497a49664f6489ccec10f88bb27109/cn/images/amazon-in-sidebar.png)

最终在众多的浏览器中选择 Microsoft Edge 浏览器的原因，最重要的只有一条：它有个 “浏览器内分屏” 的功能，这个功能在使用 ChatGPT 的时候超级好用 —— Google Chrome 和 Apple Safari 都没有这个功能。

用 `Command + ,` 呼出浏览器设置页面（或者直接在地址栏里输入：`edge://settings`），搜索 `Split`，而后滑动页面，总计能看到几处可以设置与之相关的地方（因为是通过搜索找到的，所以有重复）：

> * Split screen button，打开这个开关，如此这般，在浏览器的工具条上就会显示一个按钮；
> * Configure Split Screen 点进去，有两个开关：
> * Enable Split Screen，当然要打开这个开关；
> * Link tabs，这个按钮一定要打开。然后就能在分屏之后，在左半屏点击的链接，会在右半屏打开…… 这太方便了！

如此这般设置之后，你会跟我有同样的感受，电脑屏幕一定要足够大…… 否则实在是太耽误事儿了。很多年以前开始，我就使用两块屏幕，都是 27 吋的显示器 —— 两个 32 吋的也试过，但换回来了，因为超出了能够掌控的视角范围 —— 这些年享受了太多 “只用一块儿屏幕的人” 几乎永远不可想象的便利和好处。

反正，我在用 ChatGPT 的时候，可以同时打开很多窗口。第一块屏左半边是我写作的区域，一个 Typora；右半边是一个 Edge 浏览器窗口，被 “浏览器内分屏”，一半是我的主要 ChatGPT 聊天窗口，另外一半是 Google；在第二块屏幕上，左中右平铺了 3 个窗口，分别是写作时我常用的机器人（GPTs）…… 对我来说，完全无法想象在一个单独的小屏幕上工作的可能性。

[〔图〕](https://github.com/xiaolai/little-book-of-ai/blob/70679bd098497a49664f6489ccec10f88bb27109/cn/images/2screens.png)

在这里，不得不感叹一下，电脑才是真正的“效率工具”，而手机其实是“分心神器”。手机这种设备，能少用就尽量少用 —— 尽管在某些情况下，它的确不可或缺。

如今，有相当一部分人几乎完全依赖手机，而不用电脑，这样的人数比例还相当高。但是，如果你仔细观察就会发现，这些几乎不用电脑的人，通常并不是那些特别注重效率或工具使用的人。他们的生活习惯和长期的思维方式促使他们做出了这样的选择。

我的态度始终如一：要么工作，要么不工作；要么学习，要么不学习；要么生产，要么不生产。无论是工作、学习，还是生产，能在电脑上完成的尽量在电脑上完成，因为电脑是提高效率的工具；能不在手机上操作的，就尽量避免，因为手机是容易分心的利器。这一点需要不断提醒自己和家人。

06. 人工智能的特长

[〔图〕](https://github.com/xiaolai/little-book-of-ai/blob/70679bd098497a49664f6489ccec10f88bb27109/cn/images/dalle/06.png)

我们从局限开始讲起，再讲风险，过程中还不断深入了解工具方法论，也更新了我们的思维…… 终于，我们可以去花时间精力去审视以 ChatGPT 为代表的生成式人工智能的特长了。

6.1. 人类的思考局限

在第 2 章里，我们专门解释过 “全面” 这个词：

> 所谓的 “全面”，不过就是 “尽可能多地罗列各种情况”，或者反过来说，“没有漏掉任何一种可能性”。

一方面，如你已知，这当然也是 “程序思维” 的重点；另外一方面，这个词实际上干脆就是衡量一个人 “思考质量” 的最重要标准（不加上 “之一” 也无所谓）。

可如果真的仔细观察生活，“思考不全面” 几乎是 99.99% 的人的主要特征。只顾着满足于眼前的欲求不去想长期的后果，只顾着沉浸在强烈的情绪中进而干脆失去了理性，只顾着利益忘记了风险，只顾着效率忽视了安全，只顾着输赢没照顾好友谊…… 举不完的例子。

然而，这更多并不是一个人的智商问题，而是 “能量局限” 而已。大脑仅占我们体重的 2% 左右，一整天下来，不管怎样都要消耗掉总体 20% 以上的能量。大脑在思考的时候，内部近千亿个神经元之间，是真的靠物理放电相互通讯，要消耗大量的糖和氧。

尤其是涉及到集中注意力、记忆、分析解决问题，或者创造性思维的时候，能量消耗会显著增加。前额叶皮层是负责决策、注意力和复杂思维的重要区域，而这部分的大脑结构在执行任务时会加倍活跃，消耗更多的糖分和氧分。随着脑力劳动的持续进行，神经元之间的电信号传递频率增加，大量的神经递质被释放并需要快速补充，这就进一步增加了能量需求。

和你的手机持续开着会电池发热同时运行速度变慢一样，我们的大脑持续工作也会发热 —— 我们真的会因为持续思考而大量出汗 —— 也会缺糖缺氧。和你的手机不一样的是，我们或我们的大脑并没有电源插孔和配套的电源线和电源插头，没办法持续供电。

我在写作的时候，经常会不由自主地走到冰箱翻东西吃。注意力越是集中，这种现象越是频繁，有时竟然能全靠潜意识走完一个来回，甚至吃了啥都不记得 —— 但，经常很饿。有时候我就想，我要是能像我的手机无线充电那样远程无线进食就好了…… 可惜，并不能。

思考如此，那就更别提 “全面思考” 或者 “深入思考” 了。在现实的生活里，“全面” 和 “深入”，真正靠的是日复一日年复一年地关注某一个问题，而不是 “一次性持续不断地思考”，比如，一口气连续思考 72 个小时…… 这谁都做不到。别说 72 小时了， 99.99% 的人终生都没有做到过注意力持续集中 2 个小时以上。

当我们讨论 “一个人为什么无法做到思考全面或深入” 的时候，能罗列出很多的理由，比如：

> * 认知偏差
> * 思维定势
> * 知识困乏
> * 经验有限
> * 视角有限
> * 情绪干扰
> * 群体压力
> * ……

这其中的每一条都可以扩展成一整本书的篇幅。然而，如果我们穿过表象看到实质的话，它们都来自同一个根源，“**个体的时间精力有限**” —— 实在是太有限了。我们的大脑和我们手里的智能手机不一样，最严重的不同就是，我们的大脑不仅没有电池，也没有备用电池，更不能持续供电，然后吧，最气人的是，竟然还寿命相当有限。

若是能给我一个能够 $24 \times 365$ 持续运转的大脑，人类史上的任何伟大的人物都不可能是我的对手，甚至，我都不用活到多老，年纪轻轻就能把所有人拼倒。苏格拉底、柏拉图、亚里士多德…… 达芬奇、莎士比亚、牛顿、爱因斯坦…… 活着的人就不提了哦。唉，突然有点饿。然后就反应过来了，自己刚才肯定是处于幻觉之中。

突然之间，ChatGPT 出现了。一个没有能量焦虑的智能体出现了 —— 虽然目前看起来还没多智能，但，毕竟是智能的，更为关键的是，它真的在 $24 \times 365$ 持续运转，这是哪个人类可以与之媲美的呢？

突然之间，我们有了个 $24 \times 365$ 持续运转的智能体作为我们的助手，“薪资要求” 极低，一天只要 5 块钱（人民币）…… 如果它能帮我们解决或者哪怕突破一点点 “认知偏差”、“思维定势”、“知识困乏”、“经验有限”、“视角有限”、“情绪干扰”、“群体压力” 什么的，哪怕不是全部，我们是不是就会相对能更轻松地 “全面” 和 “深入”，或者 “相对更为全面”、“相对更为深入” 呢？

6.2. 最强头脑风暴

这是我能想到的 ChatGPT 这类生成式人工智能的最大用处，**帮助我们提高我们自己的思考质量** —— 再具体一点，就是能帮我们的思考得**更全面**、**更深入**。说实话，还能有什么用处比这更大呢？然而，这背后的本质却只不过是它在帮助我们摆脱 “能量局限” 或 “能量焦虑”，只因为它一直被持续供电。

在日常生活中，我们把 “尽可能全面深入思考” 的活动称为 “**头脑风暴**”（Brainstorming）。原本，我们不会认为 “头脑风暴” 是一个人能干好的事情。根据原本的定义，“头脑风暴” 就不应该是一个人干，因为个体有局限；正因为意识到了这一点，才需要积聚很多人，反正不是一个人，才能做到各抒己见，广开言路，集思广益，博采众长，汇聚众智，群策群力，众志成城……

好听是好听，效果不见得很好，并且成本非常高。不仅是金钱成本，时间成本也一样 —— 人很多的结果就是，$时间 \times 人数$，总体时间成本其实还是很高很高。另外还有沟通成本。人与人之间的沟通能力有很大差异，人越多，事越多，效果竟然可能更差……

有了ChatGPT 这类生成式人工智能之后，突然之间，“头脑风暴” 变成了自己就能干的事情 —— 关键在于，各方面成本都很低；金钱成本无限低，时间成本和沟通成本增加竟然等于零。

人工智能和我们不一样，我们的认知是天然受我们的时间精力局限的。我们没办法什么都知道，我们没可能什么都学透，我们再怎么多才多艺也不可能全知全能。然而，人工智能的确可以做到 “全知全能”，它没有学科局限，也没有容量局限，它就是有人类没办法拥有的 “跨学科整合能力”。所以，你可以随时要求它 “跨学科思考”，任何学科，甚至所有学科 —— 你怎么敢想象每天 5 块钱就能雇到这样的助手呢？

另外一个巨大的优势在于，人工智能没有认知偏见，也没有心理偏见 —— 它就不受这些东西影响。对于各种偏见，心理学家的解释很多，甚至无穷无尽。但从脑科学的角度来看，一切的偏见，其实都源自于大脑为了 “节能” 而采取的行动（及其积累）—— 思考真的很累。但是，人工智能绝对不会对你说：

> 我太累了，所以，你不要指望我再跑到另外一个领域帮你做研究做搜索做笔记了，我要休息一会，否则我会死的！一天就给 5 块钱，要命啊？！万恶的资本家！

“不需要休息” 是绝对最底层的竞争力，所有的差别其实都基于这个属性。人类可不是这样，一旦疲惫，别说思考了，连 “疲劳驾驶” 这种实际上并不需要思考只需要注意力集中的枯燥且单调的任务都无法胜任，乃至于可能要付出人命的代价……人工智能可以无限驾驶，无限持续注意力集中，甚至可以无限持续思考。

最关键的是它的响应速度。在不知疲惫的情况下，它的响应速度是 “要多块有多快” 且 “要多及时有多及时”。再一次，这是任何人类无法做到的境界。回顾一下你最近一次需要 “及时回复” 的经历，你就会明白那瞬间暴涨的 “压力” 和那瞬间 “不可能的程度” 以及随之而来的 “情绪崩溃”。人工智能没有这种压力，也体会不到那种崩溃的程度，因为它就不可能情绪崩溃，因为它就没有情绪。

任何时候，你都可以体验一下。我们日常生活中，每分钟平均说 120～150 个英文单词，或者说 250 ~ 300 个汉字 —— 这还是在提前运用脑力组织的情况下。人工智能回复你的速度是什么样的呢？在任何时候，没有疲惫，没有情绪，任何时候都能以每分钟 5～10 倍于人类甚至更快的速度回复，并且还是 “不假思索” —— 请问，仅这一条，是不就已经相当于 “5 到 10 个人类” 的工时？

关键在于，它的这个速度并不以 “牺牲质量” 为代价。它不仅能快速回答用户的问题，还能在此过程中保持回答的准确性和连贯性，并且还保证没有认知差异和各种心理因素的影响 —— 它其实不需要认知，它当然也没有任何心理，这些压根都不是它的成本，更不屑说是它的运算范围。

这种速度与人类能力之间的差距，并不仅仅在于谁更快，而是快与慢之间的质变。人类即便训练有素，也难以在短时间内完成如此大规模的信息处理、分析与生成，更不用说在一天之内持续数百次这样高强度的响应了。ChatGPT 则能无视这些限制，轻松实现这一点，从而把响应速度提升到了另一个境界 —— 在此之前无法想象的境界，即便是现在，也是绝大多数人无法理解的境界。

仅仅速度快，倒也罢了，还有更狠的 —— 可以长期持续如此快的同时，还随时可以再进一步…… 它不仅仅是快，而是能在“快”的基础上，还能不断深入、不断优化。之前我们讲过，这样的过程叫做 “迭代”。它每一次迭代、每一次思考的精进，都在消耗着更多的计算资源和能量，但人工智能却丝毫不受影响，反而愈战愈勇。

与人类相比，这种能力几乎是不可思议的。人类的大脑在面对高强度思考时，会迅速进入疲劳状态，注意力开始涣散，思维速度减慢，甚至会因为长期紧张的脑力劳动而影响身体状态。而人工智能则如同一个永不疲倦的智者，不需要休息、不需要补充能量，反正一直在充电，所以它始终都能保持在巅峰状态。这种超凡能力使得它在每一次头脑风暴、每一次创意生成中，都能以全速运转，用持续的高效率赢最全面的结果。

而这正是 ChatGPT 这类 “生成式人工智能” 的最可怕之处：它不仅快，还能更快；它不仅全，还能更全；它不仅深，还能更深；它不仅聪明，还能更加聪明 —— 总之，它永远不吝于 “更进一步” —— 唯一最重要的原因就是，它一直插电…… 反正，人类不可能如此。就这么简单。

反正，ChatGPT 的最大用处和功效就在于，也应该在于，让我们的思考摆脱局限，摆脱束缚，甚至干脆摆脱成本，自由自在，任意翱翔 —— 我实在是想象不出来，还有什么用处比这个更大，更有意义吗？

“全面” 且 “深入” 突然之间从 “不可企及”、“难以想象”、“无法置信” 甚至 “匪夷所思” 以 “不可思议” 的方式变成了 “触手可及” 的现实。请问，“震惊” 不 “震惊”？反正，我自己在过去的两年左右时间里，一直常常在 “一身冷汗” 的状态下不断慨叹……

说来也巧，2024 年 10 月 9 日，我正在整理这一章文稿的时候，ChatGPT 网页版做了一点点更新，把起始的聊天文本输入框从页面最底部挪到了页面上下居中的位置（就好像是一个刚刚打开的 Google 页面一样）。虽然每次可能都有所不同，但，你经常会看到 “Brainstorming” 位于文字输入框下面……

[〔图〕](https://github.com/xiaolai/little-book-of-ai/blob/70679bd098497a49664f6489ccec10f88bb27109/cn/images/chatgpt-highlight-brainstorming.png)

2024 年 10 月 14 日，就是我正在写这一章的时候，人称 “黄教主” 的 NVIDIA 创始人黄仁勋（Jensen Huang）先生在 Youtube 的 BG<sup>2</sup> 频道接受了硅谷著名投资人 Bill Gurley 和 Brad Gerstner 的[访谈](https://www.youtube.com/watch?v=bUrCR4jQQg8)。在结束之前， “黄教主” 说到对自己的 “学习能力” 和 “维持竞争力” 极为乐观：

> [〔图〕](https://github.com/xiaolai/little-book-of-ai/blob/70679bd098497a49664f6489ccec10f88bb27109/cn/images/Jensen-Huang_with_Bill-Gurley&Brad-Gerstner.png)
>
> <audio controls preload="none"><source src="/audios/Jensen-Huang_with_Bill-Gurley&Brad-Gerstner.mp3"></source></audio>
>
> I'm a lot more optimistic about my ability to stay relevant and continue to learn because of AI. I use it every, I don't know, but I'm sure you guys do, I use it literally every day. There's not one piece of research that I don't involve AI with. There's not one question that even if I know the answer, I double check on it with AI. And surprisingly, you know, the next two or three questions I ask it reveals something I didn't know. You pick your topic. And I think that AI as a tutor, AI as an assistant, AI as a partner to brainstorm with, double check my work. You know, boy, you guys, it's completely revolutionary.
>
> 因为人工智能，我对自己保持竞争力和持续学习的能力更加乐观。我每天都在使用它，我不确定每天都用多少次，但我确信你们也一样，我几乎每天都在用它。没有一项研究我不涉及人工智能。没有一个问题，即使我知道答案，我也会用人工智能再**核对**一遍。令人惊讶的是，你知道的，我接下来的两三个问题往往揭示了我不知道的事情。你可以选一个话题。我认为人工智能作为导师、助理，或者是**头脑风暴**的伙伴，帮助我核查工作。你们知道吗，伙计们，这真的是完全革命性的变化。

—— 你看，真的天天用人工智能的人，最常用的功能和场景，一定包含头脑风暴。

6.3. 最重要的关键字

人工智能能当作我们的 “头脑风暴助手”，瞬间改变了我们终生最重要、最需要的几件事情：

> * 学习
> * 生产
> * 创造

说来搞笑，我们说了这么多，如此兴奋…… 可是，落实到 “有效甚至高效的头脑风暴提示词” 上的时候，竟然发现，我们最需要的只不过是**一个词**而已：

> **List** *v.* 罗列 *n.* 列表；

由它展开的提示词模版，无非两种，要么把它当作动词用，要么把它当作名词用：

> * List as many as possible....
> 尽可能多地罗列……
> * Provide a comprehensive and structured list of....
> 提供一个全面且又结构化的关于…… 的列表。

让我们先试一下：

> *List as many as possible* words and phrases used during brainstorming in American English in a *comprehensive and structured* manner.
>
> https://chatgpt.com/share/66fb8339-793c-8009-8bc4-441b6261d7ee

我用的是英文。你想看中文，没关系的啊，很快！你只需要对它说，“请将以上回复翻译成中文。” 它就会以每秒钟几乎上百字的速度用中文重新表达一遍…… 这就是人工智能的特点，你随时可以让它 “继续”（Continue）或者 “跟进”（Follow up），反正它一点都不累。

瞬间，它已经把你在头脑风暴过程中常用的 “说法” 或者 “说法模版” 都全面罗列了一遍…… 因为提示词里有限定词 “Comprehensive and structured”（全面且又结构化），于是，它的分类做的既全面又结构化，把你在头脑风暴中可能用到的说法，全部归类罗列。于是，你在阅读的过程中，还会顺带理解 “头脑风暴” 本身的结构。

以下是用于头脑风暴时的词汇和短语的全面结构化清单，已按关键阶段和主题分类：

> ### 提出想法：
>
> - 让我们从……开始
>- 如果……怎么样？
> - 我们可以……
> - 我有一个想法……
> - 我们可以考虑……
> - 我在想……
> - 一种可能的解决方案是……
> - 让我们抛出一些想法吧
> - 当我们想到……时，你的想法是什么？
>
> ### 鼓励创造力：
>
> - 没有坏想法
>- 跳出框框思考
> - 蓝天思维（无拘无束的思考）
> - 大胆一些
> - 不要限制自己
> - 尽情发挥
> - 突破极限
> - 暂时不用考虑可行性
> - 让我们大胆一些
> - 让我们发挥创意
> - 没有上限
>
> ### 扩展想法：
>
> - 是的，并且……
>- 基于此……
> - 我们可以在此基础上扩展
> - 如果我们更进一步会怎样？
> - 这让我想到了……
> - 我们还可以……
> - 衍生出来的想法可能是……
> - 补充一下……
> - 如果我们这样做，会发生什么？
> - 我们可以把它与……结合吗？
> - 让我们详细讨论一下
>
> ### 澄清或提问：
>
> - 你能进一步解释吗？
>- 你指的具体是什么？
> - 这如何与……相符？
> - 你能举个例子吗？
> - ……的影响是什么？
> - 让我们确保我们理解清楚……
> - 我们可以再探讨一下这个想法吗？
> - 这个想法的核心是什么？
> - 这与我们的目标如何一致？
>
> ### 评估可行性：
>
> - 让我们检查一下实际情况
>- 这有多现实？
> - 可能的挑战是什么？
> - 我们如何使这变为现实？
> - 我们需要什么来实现这个？
> - 这是否可行？
> - 这个会如何发展？
> - 我们需要哪些资源？
> - 这种情况的时间框架是什么？
>
> ### 挑战假设：
>
> - 如果我们反过来考虑这个想法呢？
>- 还有其他的角度看待这个问题吗？
> - 我们正在做什么假设？
> - 让我们质疑现状
> - 我们错过了什么？
> - 我们能挑战常规吗？
> - 如果我们做相反的事情呢？
>
> ### 聚焦或引导：
>
> - 让我们专注于……
>- 这是一个有趣的分支，但……
> - 让我们回到……
> - 我们的主要目标是什么？
> - 让我们优先考虑……
> - 最紧迫的问题是什么？
> - 这有点偏离主题了，我们可以回到正轨吗？
>
> ### 鼓励参与：
>
> - 你怎么看？
>- 还有其他想法吗？
> - 如果你有想法，请跳进来讨论
> - 让我们听听每个人的意见
> - 还有谁想补充一下吗？
> - 随时分享你的想法
> - 让我们轮流发表意见
> - 谁还没有发言？
>
> ### 总结和结束：
>
> - 让我们回顾一下我们提出的想法
>- 目前我们有这些想法……
> - 让我们整合我们的想法
> - 总结一下……
> - 所以，主要的想法是……
> - 让我们确定最终的几个想法
> - 我们的下一步是什么？
> - 让我们将这些想法付诸行动
> - 我们要推进哪个想法？
>
> ### 表达同意或支持：
>
> - 这是个好主意！
>- 我喜欢这个！
> - 我同意
> - 这绝对值得探索
> - 我完全同意
> - 我觉得这很有共鸣
> - 我认为你有了一个重要的发现
> - 我们就这么做吧
>
> ### 提出异议或不同意见：
>
> - 我不确定这个想法
>- 这可能行不通，因为……
> - 我对此有些顾虑
> - 让我们考虑一下不利因素
> - 这可能具有挑战性，因为……
> - 我认为这个想法存在一些潜在的问题
> - 风险是什么？
>
> ### 鼓励冒险或拥抱失败：
>
> - 让我们冒一下险
>- 失败也无妨，我们会学到一些东西
> - 让我们试验一下这个想法
> - 即使失败了，我们也能获得宝贵的经验
> - 最坏的情况是什么？
> - 让我们先做个原型
>
> ### 注入幽默或缓解气氛：
>
> - 让我们享受这个过程
>- 没有压力，只是头脑风暴！
> - 这里没有错误的答案
> - 想出最疯狂的想法吧
> - 这是一场头脑风暴派对！

“**全面且又结构化**”，是极为有效的限定，尤其是在于 List 这个词搭配使用的时候…… 再一次，你不是第一次看到它，之前我们早就 “暗戳戳” 地用过：

> * 第 2 章：“使用你所掌握的最佳设计原则帮我书写一个**详尽且又结构化**的 GPT 角色定义”
> * 第 4 章：“写一个**详尽且又结构化**的关于 GPT Builder 的角色定义。”

只不过，当时我用的不是 “全面” 而是它的另外一个同义词 “详尽” —— 使用自然语言就是如此，怎么说都行，怎么说都差不多……

只要加上 “全面且又结构化”，很多词都会具备和 “List” 一样的功效：

> * 全面且又结构化地说明/的说明
> * 全面且又结构化地阐述/的阐述
> * 全面且又结构化地讲解/的讲解
> * ……

其实呢，在上一章里，我已经悄悄用过这个词，只不过，当时你可能并未意识到这个词的存在或者它的厉害 —— 那个 Learning Anything 机器人（GPT）：

> This GPT will treat user input as a topic they want to learn about and will provide a **comprehensive and structured list** of prompts. The prompts will guide the user in a step-by-step manner to maximize their learning experience with ChatGPT. Each prompt will aim to deepen understanding and cover various aspects of the topic.
>
> ---
>
> 此 GPT 将把用户输入视为他们想要学习的主题，并提供一个**全面且结构化的提示词列表**。这些提示词将以循序渐进的方式引导用户，最大化他们在 ChatGPT 上的学习体验。每个提示词都旨在加深理解并涵盖该主题的各个方面。

为什么 “List” 这个词如此重要如此有效呢？

核心关键在于，所谓的 “全面思考” 和 “深入思考” 最终用自然语言表述的时候，最合适的形式就是 “列表”。想想看吧，哪一本书的 “目录” 竟然可能不是一个列表呢？

“罗列” 甚至 “罗列各个方面” 乃至于 “全面” —— 用一级列表就可以。比如，这一章开头的时候，我们罗列过 “一个人为什么无法做到思考全面或深入”；第四章里，我们罗列过 “Google 搜索常用操作符”……

“全面” 用一级列表就可以，那么 “深入” 呢？用二级列表就可以了啊！不够用？那就用三级列表；还不够用？列表实际上可以无穷级……

不仅如此，列表其实是几乎所有重要思考与分析工具的最终自然语言表达结构和形式。流程和流程图其实都是列表；脑图其实是列表；决策树其实也是列表；连日程表其实也是列表……

一旦我们开始思考，我就需要列表。而我们的思考结果也总是可以用列表表达：待办事项列表，检查列表，事实列表，错误列表，评判标准列表，可能性列表，证据列表，变量列表，工具列表，问题列表，审查列表，评估列表…… 没完没了的列表。

> List as many as possible things that can be expressed with "LIST" while thinking and analyzing.
>
> https://chatgpt.com/share/6705cbcd-a980-8009-81c5-2edae2583004
>
> ---
>
> 列举尽可能多的可以用 “列表” 进行思考和分析的事项。

我让 ChatGPT 罗列了一下，它返回给我 15 个类别总计 75 种常用列表…… 在另一个版本的回复中，它竟然一口气给我罗列了 100 种。

所以，其实并非是 “我找到了这个词”，而是，基于长期的观察、实践、经验与思考，“**我直接就想到了这个词**”，因为这个词就是一切思考的最终展现形式，也可以是一切思考的路径 —— 即，所谓的 “思路”。还有什么比它更重要呢？

**天下就没有什么是一个 List 解决不了的**，因为如果不能用一个 List 解决的话，就说明其实当前所有人都没有思路。

让我们再递归地用一下 List 这个词：

> I found "List as many as possible...." is a powerful prompt template. list as many as possible prompts using this template for me to get most out of ChatGPT in various fields.
>
> https://chatgpt.com/share/6705c5e3-b174-8009-97fd-32876fd37840
>
> ---
>
> 我发现 “列出尽可能多的……” 是一个强大的提示词模板；请列出尽可能多的使用此模板的提示词，以便我在各个领域充分利用 ChatGPT。

这个答复我恨不得玩了一整天。不只是这次它给我的 75 个提示词示例 —— 我反复询问了好几次，然后，用 Edge 浏览器分屏，右半屏是这些列表，拷贝到左半屏，提交之后查看答复…… 因为我会写一点 Python 脚本，所以，很快，我就写了个脚本，让它批量完成了上百个答复，而后坐在那里一口气翻看了很久。

反正它不可能累，所以，我又要求它：

> Based upon the previous response, list as many as possible more advanced prompts.
>
> ---
>
> 根据之前的回答，列出尽可能多的更高级的提示词。

就是让它再来一次，只不过，在之前的基础上再高级一点…… 你可以想象这对 “人类助手” 可能造成多大的难度；但，这对生成式人工智能来说，新的要求之前的，事实上没有任何难度区别，它的答复不仅速度同样快，而且质量也同样不错……

反正它不可能累，所以我接着提要求：

> Based upon the previous response, select for me 10 most important prompts.
>
> ---
>
> 根据之前的回答，为我挑选出最重要的 10 个提示词。

它马上就为我选出来了 10 个…… 我仔细看了看，还真的很适合我……

6.4. 补充工具方法论

可是，等等！它凭什么能选出适合我的内容呢？

在 ChatGPT 的 Web 端，点击右上角的头像图标而后跳出的列表中，有个 `Settings`（设置），点击它之后跳出来的对话框里，有个 `Personalization`（私人订制）。

[〔图〕](https://github.com/xiaolai/little-book-of-ai/blob/70679bd098497a49664f6489ccec10f88bb27109/cn/images/settings-personalization.png)

你会看到右侧有个 `Memory`（记忆）开关，默认的情况下它是打开着的。再往下，有个 `Manage`（管理）按钮，点它，在随后跳出的对话框里，你会看到 ChatGPT 一直在默默地记录你的偏好。怪不得！它当然知道哪些最适合我！

回到 Personalization（私人订制），顶部有一个 `Custom instructions` —— 你看到了，我的这部分处于打开的状态，点击它，进入下一个对话框。

[〔图〕](https://github.com/xiaolai/little-book-of-ai/blob/70679bd098497a49664f6489ccec10f88bb27109/cn/images/settings-personalization-customize-chatgpt.png)

`Custom instructions` 我留白了。但，`How would you like ChatGPT to respond?` 之下，我写了一行字：

> Be accurate and factual, always try to provide credible sources and valid links.
>
> ---
>
> 确保准确和事实可靠，始终尽量提供可信的来源和有效的链接。

根据使用体验，这个设置目前起的作用还不大，ChatGPT 并没有因为我放了这句话进去而彻底消灭 “人工智能幻觉”，也很少在我没有主动要求的情况下直接 “提供来源和链接”。其实，在桌面端、Web 端也好，移动端也罢，同样是在 `Settings` 里点进去都有这个设置的。只不过是在 Web 端可能是因为设计者想突出这个功能，所以把这个 `Customize ChatGPT` 直接给挪到 `Settings` 外面了。我猜，既然这个功能已经被 “突出地” 或者 “被强调着” 放在这里，ChatGPT 肯定会在这方面不断改善吧？

所有软件都是工具。与日常生活中的其它工具相比，软件工具在某种程度上更为智能。软件设计者常常会提供一些定制化的可能性；而这些定制功能通常集中在一个叫做 “设置（settings）” 的对话框中。因此，使用软件工具的时候，所谓的 “进阶” 或者 “高级” 技巧，实际上都只不过是同一个动作：去查看它的设置选项，进而做出必要的调整。

查看设置的意义在于，它能让你了解软件的可定制性，从而根据自己的需求进行个性化调整。例如，ChatGPT、Edge浏览器，甚至整个操作系统，都在设置选项中提供了大量的个性化配置选项。然而，令人遗憾的是，99% 的用户从不主动打开设置对话框。他们往往只使用默认设置，不去探究更多的可能性。

如果你想成为那1%的高级用户，其实并不复杂。只需要花点时间打开设置对话框，逐项了解并尝试每个选项，这样你就能迅速成为所谓的“高级用户”。这个过程看似简单，但却是区分普通用户和高级用户的关键之一。只要你做了，你就不再是 “小白”。

大多数用户之所以只使用默认设置，是因为这些默认设置是设计者针对大多数人定制的选择。默认设置通常能满足绝大多数人的需求 —— 这的确没错 —— 所以很多人觉得没必要去更改。然而，选择权始终在你手中。你可以选择只使用默认设置，成为 “最大公约数” 中的一员，也可以选择突破这些限制，自定义工具以更好地满足自己的需求。

这是一个选择。你是想被一个 “最大公约数” 定义或者限制呢？还是不想被它定义或者限制呢？你自己选。很多人干脆没选过，甚至不知道应该选。

我身边有很多人对计算机操作实际上不熟悉。我也告诉过他们，你去看看设置对话框就好了，里面的东西都搞清楚了，你就是高手。然而，过段时间，发现他们并无变化。问他们为什么不去看设置？他们说，看了呀，但太复杂了，好麻烦，搞不懂…… 你看，这就是绝大多数人。

“好麻烦……” —— “怕麻烦” 是 99% 的人共同持有的心理。可问题在于，生活本身就很麻烦啊，哪儿哪儿都很麻烦，怕麻烦，岂不是相当于 “怕活”？说来搞笑，虽然很多人不吝于承认自己 “怕死”，但他们从未仔细想过，他们的一贯选择本质上来看其实不是 “怕死” 而是 “怕活”。

“太复杂了！” —— 有用的东西都挺复杂的啊。地图复杂不？词典复杂不？语法书复杂不？人际关系复杂不？现实就很复杂啊！复杂也好，麻烦也罢，其实都不可怕，一点一点来就是了，总有解决完、处理完的时候。

可问题在于，设计者已经想尽一切办法去简化了啊！可用户为什么还是觉得复杂或者麻烦呢？这种复杂感，往往源于一个基础知识的欠缺 —— 缺乏对 “图形界面设计语言” 的基本了解，或者简单点，“**图形界面语言**”。

它是一个很基础、很底层的知识，人人都应该掌握的知识。但是绝大多数人忽略了或者不知道应该补充这个知识，所以导致了他们终生在使用计算机或者软件这些智能工具的时候一直在吃亏；与此同时，从来不知道自己为什么吃亏。

如果你掌握了这方面的知识，设置对话框就不会显得那么复杂，因为所有软件的界面设计在本质上是相似的。只要了解了图形界面设计语言的一些基础元素，如输入框、按钮、下拉菜单等，你就能够更轻松地理解设置对话框中的选项。

在遥远的过去，仅仅 “听说或者知道这么一个词” 几乎是完全没用的；但是今天，不一样，我们有个东西叫 ChatGPT 或者是生成式人工智能…… 现在，你只需要知道这个关键字，然后马上就可以得到一个很强力的辅助。

> Can you explain 'Graphical User Interface (GUI) Design Language' to me in a **comprehensive and structured** way? For example, what are the functions of input fields, buttons, and drop-down menus, respectively? What elements are typically included in setting dialogs? Things like that.
>
> https://chatgpt.com/share/66fb805d-9e58-8009-be7a-1b1babcfd74c
>
> 你能**全面且又结构化地**向我讲解 “图形界面设计语言” 吗？比如，输入框、按钮、下拉菜单，分别都是干什么的，设置对话框都包括哪些要素？诸如此类。
>
> https://chatgpt.com/share/66fb7faf-4050-8009-8e4e-3a6d721c301a

ChatGPT 的回复果然足够全面，并且结构化。它从基本元素以及功能开始跟你讲起，随后把输入框、按钮、下拉菜单、单选框、复选框、滑块、切换开关、图标、进度条，等等等都讲解得非常清楚。这只是第一部分，还有第二部分和第三部分……

你需要做的，只不过是要花一点时间，用一点注意力而已，但有一点非常确定，需要的只不过是中小学阅读理解水平而已。

以后，你再打开任何软件的 “设置对话框”（不管是移动端、桌面端还是 Web 端），你会发现，它们实际上都是由同样的基础要素构成的，顶多是摆放不同，或者配色不同 —— 因为它们的设计语言是一样的。每种要素所表达的意思，都是非常格式化的，你一下子就能读懂。

你可能会惊叹，在过往的那么长时间里，自己竟然被这么一个知识盲点所拖累，是不是觉得很可笑？然后呢，是不是又觉得现在超级解脱、超级划算、超级幸运？“幸亏我已经不再受那一点点的知识盲点的束缚！” —— 这是超级解脱的一个事实。

补充一下自己的 “工具方法论” 吧：任何软件拿来，尽早去翻翻 “设置对话框”。因为你已经掌握了一门 “外语” —— “图形界面设计语言”。

再一次，拼过 99% 的人其实真的没多难，只不过是去查看一下设置对话框而已…… 不仅如此简单，还有点令人感觉荒唐地有效。

07. 人工智能排斥懒人

[〔图〕](https://github.com/xiaolai/little-book-of-ai/blob/70679bd098497a49664f6489ccec10f88bb27109/cn/images/dalle/07.png)

7.1. 懒人推动世界？

让我们从市面上还挺流行的一个看法或者说法开始讨论。有人主张，这个世界是由懒人推动的…… 还有人说得很生动：

> 如果说需求是发明之母，那么懒惰有时就是发明之父。是的，如若细说从头，我们就会发现许多发明背后都有懒惰的影子。懒惰推动了提高生产力的创新，因为人们常常会想：“一定有更轻松的方法。”
>
> ----
>
> **If necessity is the mother of invention, then laziness is sometimes its father**. Yes, if we see from the very beginning then it could be find out that there is laziness behind many inventions. Laziness drives innovations that improve productivity. It comes from saying, "There must be a better way."

显然，这是个哗众取宠的说法而已，可它偏偏还真有不少拥趸，国内国外都不少。他们常常拿电子计算器的发明者，约翰·阿塔纳索夫（John Atanasoff）说的一段话当作论据：

> "I was too lazy to calculate and so I invented the computer."
>
> ----
>
> 我实在懒得去计算，所以我就发明了计算器。

脑子不清楚，分不清重点的人们，觉得自己一下子找到了不一样的真理，很兴奋，马上罗列了一大堆他们自己觉得无比充分的类似支持依据：

> * 懒得爬楼梯，于是他们发明了电梯；
> * 懒得走路，于是他们发明了汽车、火车和飞机；
> * 懒得烧饭，于是他们发明了微波炉；
> * 懒得去现场听音乐会，于是他们发明了唱片、磁带、CD 和 MP3；
> * 最后，也不忘填上一个听起来最离谱的：懒得一个一个杀人，于是他们发明了原子弹……

竟然支持这种哗众取宠的主张，竟然认同这种莫名其妙的推理的名人也不少。国内就有一位特别喜欢演讲的企业家曾公开演讲，题目就是《世界是由懒人创造的》。不幸的是，许多年轻人因此受到明确的误导，范围之广程度之深，颇令人感慨。

这种说法背后的谬误在哪里呢？

事实非常明确：一切发明的根源绝对不是因为发明者 “全方位懒惰”。以电子计算器的发明者约翰·阿塔纳索夫为例，他显然不是全方位懒惰的人。他仅仅是懒得进行那些枯燥的运算而已，在其他方面，更重要的方面，他绝对不是懒惰之人。对于他来说，如果在枯燥的运算中能够节约时间，那么他就能够进行更多有意义的工作，比如发明新的计算器……

至于那些胡乱兴奋的人拿出来的 “论据”，不值一驳。非要反驳的话，既多余又费劲，因为实在是太乱了。懒得爬楼的人和发明楼梯的人根本就不是同一群人。发明汽车、火车和飞机的人好像也不是那些懒得走路的人；发明微波炉的人也不像是懒得烧饭的人；谁告诉他们发明唱片、磁带、CD 和 MP3 的人肯定懒得去现场听音乐会？完全无法理解他们为什么可以那么胡乱地建立因果关系而后理所当然？

哪怕是那些被他们描述为 “懒得一个个杀人的人”，是否拥有原子弹并不改变他们继续进行杀戮。既然他们是连环杀人犯、批量杀人犯，或者是那些无端挑起战争的家伙，他们实际上是在 “杀戮” 这件事儿上很努力很勤奋的，不是吗？哪儿懒惰了？

懒人是不可能推动世界的，如果一个人真的彻头彻尾地懒惰，那么他就一定懒得改变世界，不是吗？

柏拉图曾在《理想国》里说， “需求是发明之母”…… 可真的有必要给这位 “母亲” 找个伴侣吗？非要说 “懒惰是发明之父”，还因此洋洋自得，在我眼里，实在是一种比较费解的行为艺术。甚至干脆是 “恶意碰瓷” 啊！

不过，如果我们修改一下柏拉图的说法，改成 “效率是发明之母”，就可能没人 “碰瓷” 了，因为 “效率” 这个东西，从来都不是懒人的偏好。

7.2. 工具的意义

为什么一开始就要在这个问题上较劲呢？因为这涉及到我们使用工具的基本观念，这也是工具使用方法论中的一个重要观念。工具到底是用来干什么的？

> 一切工具（或者发明）的诞生肯定都是为了 “**提高效率**”，但使用工具并不一定仅仅是为了 “图省事”。

乍一看，这句话似乎有点费劲，因为有时 “省事” 和 “提高效率” 看起来是同义词。然而，我可以从另一角度慢慢讲解给你听。使用工具的最主要目的肯定不是为了图省事，而是为了提高效率。

天下所有的任务，天下所有的工作，以及天下所有有意义的事物，最终恨不得往往有 99% 的组成部分都 “**枯燥且单调却又不可或缺**” 。人们所认为的高级部分，弄不好往往仅占 1%。

关于这个事实，著名作家毕淑敏在她的小说《女心理师》里提到过一个精妙的类比：

> 一杯咖啡中 99% 都是水，咖啡的成分其实也就 1%。

1% 的比例，用图示展示的话，无非是一个 10x10 的格子中的仅仅一个而已 —— 如下图所示：

[〔图〕](https://github.com/xiaolai/little-book-of-ai/blob/70679bd098497a49664f6489ccec10f88bb27109/cn/images/1-percent.png)

>过去，我要画这样一张图，多少还挺费事，现在简单了，我只需要告诉 ChatGPT:
>
>Draw a svg, 10x10 grid, with top-left corner filled with coffee.
>>
>https://chatgpt.com/share/6706000a-4b1c-8009-9995-6dbbaefb306a
>
>几乎是瞬间拿到结果。至于 `svg` 是什么，你可以去学，问问 [Learning Anything](https://chatgpt.com/g/g-dPqJT0PXS-learning-anything) 机器人……

“让 ChatGPT 帮我画这张图” 其实是个很好的例子。我的确因为用它所以 “省事儿” 了，也的确因为 “省事儿” 而提高了效率。但，重点在于，“画这张图” 在我正在做的工作，即，“写一本书”，之中属于那占比 99% 的 “**枯燥且单调却又不可或缺**” 但 “实际上并不重要” 的部分，并非那真正重要的 1%…… 这张图，有固然好；没有呢，也并非完全不可以。

所以，这才是关键：

> 所有工具都一样，无论它们是否 “智能”，最终，在最重要的那 1% 以上往往无能为力；它们的真正用处，往往集中在更高效地解决掉那占比竟然高达 99% 的 “**枯燥且单调却又不可或缺**” 的东西……

如果工具能够帮我们高效地解决占比极高的 “**枯燥且单调却又不可或缺**” 的东西的话，那么我们就有更多的时间精力花在那重要的 1% 上；甚至，不断提高它的比例，比如，2%，或者 3%，不是吗？

归根结底，所有工具的作用都是相似的。越是优秀的工具，其最佳应用场合往往是在那 99% 枯燥且单调却又不可或缺的部分，而真的重要的那 1% 则必然需要依赖于有灵魂、有智慧的人类完成。这是无可避免的现实。也是长期不变的事实。

所以，与很多人理解的不一样，甚至截然相反：

> “手里拿着更好的工具” 的结果，肯定不是 “要干的活变少了”，而一定是 “要干的活变多了”。

“省事儿” 是 “提高效率” 的同义词。提高效率的结果，当然是 “能够更快完成任务”。然而，“更快地完成任务” 之后呢？显然是为了能 “完成更多的任务”，而不是完成更少的任务 —— 这是所有发明的完整目的。只看到 “省事儿”，看不到 “更多任务”，肯定是片面的想法。

为什么绝大多数人的想法竟然与 “事实” 相反呢？很奇怪吧？不奇怪。因为人们对 “事实” 的感受各不相同。这种 “工具方法论” 上的认知差异，来自于使用工具的人。

正如在第五章里描述过的那样，绝大多数人终生都是 “程序执行者” 而非 “程序设计者” 或者 “程序优化者”。于是，工作也好任务也罢，落到他们手上的，都可能并不是那 “重要的 1%”，而更可能是那 “枯燥且单调却又不可或缺的 99%”…… 于是，在他们的世界里，“事实” 就是那样的，“工具就是用来省事儿的”，并且，另外一个 “事实” 对他们来说也既明显又真实，那就是 “工具越好要干的活越少越轻松”。

> 你再想想看，满世界都在讨论的 “人工智能会造成大量失业”，以及由此引发的大量且又严重的焦虑，其实是不是也基于同样的 “事实”？

在另外一个世界里呢？工具不是仅仅用来 “图省事儿” 的，工具越好的结果是，能干的、要干的，都只能是变得更多了而不是更少了 —— 不奇怪吧？因为好的工具能帮助我们解决更多枯燥且单调但不可或缺的任务。因此，以下现象会变得普遍：

> * 原本重要的部分会变得更为重要；
> * 原本无暇顾及的重要部分，现在有了精力去处理；
> * 我们总会发现更多更重要的部分……

最终结果是，一旦有了更好的工具，你就会发现有更多、更有意义的事情需要去做。获得更好的工具后，人不会变得更闲，反而更可能会变得更加忙碌。

非学习者、非生产者、非创造者，无法了解真正做事的本质。他们不仅不了解那 1%。甚至不知道那 1% 的存在，他们统一且一贯地以为那 99% 就是全部，甚至终其一生做的都属于那 99%。他们有一个共同的特点，那就是在吃亏的时候，从来都不知道自己已经吃亏了，并且也因此根本无法想象自己到底为什么会吃亏。结果就是他们一辈子不断吃亏，一直吃亏，持续遭受更大的损失…… 于是，他们终其一生，唯一享受到的 “复利” 其实只有 “吃亏” 这个场景。

如果你不是学习者，你不是生产者，你不是创造者，一模一样的工具，在你手中的用途和作用竟然可以截然相反，也很神奇吧？

第 2 章里提到的那个一句话错三处的网红，或者他的文案团队，其实也是这么吃亏的 —— 最重要的事情没做么。请问，事实核查，是不是原本必然应该属于那 “重要的 1%” 呢？好工具拿在手中，光 “图省事” 了，竟然以为那 99% 就是全部……

7.3. 最好的偷懒方法

我从小就明白一个道理，“懒” 这个东西，是绝对不能偷的。它好像有生命有智慧一样，超级记仇。你一旦偷它，它当场并不言语，但，它一定会拐弯抹角悄咪咪地找回来，从你身上偷走更多的东西，从来就没有人能够打败它。所以，我对 “懒惰” 非常敬畏，绝对不敢得罪它。天下最好的偷懒方法只有一个，那就是 “不偷懒”，“绝不偷懒”。

你要是父母，一定要尽早向自家孩子展示 “工作或者任务内部的成分分布” —— “关键部分” 和 ““枯燥且单调却又不可或缺的的部分”。两者的占比非常不均衡，前者占比少，后者占比多…… 请你在生活中反复观察和论证，并向他们展示。所有的工作、所有的成品，所有的重要成果都是如此构成的。

与此同时，你要反复向他们灌输正确的 “工具方法论”：当掌握了一个更好的工具时，它当然能够帮助你快速高效地处理那些“枯燥且单调却又不可或缺的工作，自然应该为之欢呼雀跃。然而，还有最重要的部分，虽然占比较低，但就是需要依靠自己花费时间和脑力完成，绝对不能偷懒。

这世界充满了懒惰的人，他们占比更多，数量更为庞大，并且，在未来还会显著增加…… 因此，在可预见的未来，许多搞笑的事情可能会发生，或者干脆已经发生。例如，现在已经有许多人在写工作电子邮件时，尽量依赖人工智能。这样做是为了图省事，毕竟人工智能可以迅速将任何短句或关键字扩展成任意字数，150 字、500 字、2000 字、3000 字，多少字其实都无所谓……

与此同时，在另一端，那个收邮件的人也不再自己查看全文，而是尽量完全依赖人工智能，让它以迅雷不及掩耳盗铃之势生成摘要。然后，他只看那个摘要，把另一个人生成的那么多文字，再重新压缩到一句话，甚至一个关键字。

最后的场景很搞笑：人类之间好像异常频繁，可实际上却是两个机器人在努力消耗着 token、算力乃至电费，但实际上却什么也没做。人与人之间的沟通本来就少，本来就低效，现在几乎要趋近于零，无论是沟通的内容还是沟通的效率。

懒惰的方式是绝对不应效仿的。例如，上一章我们提到的懒惰者使用工具的现象，天下所有的懒惰者使用任何软件时，绝对不会花时间和精力去打开设置对话框，仔细研究里面的每一个选项，几乎99.99%的人是不会这样做的。因此，懒惰者使用工具的方法绝对不应效仿，否则将会逐步从懒惰进化为笨拙。这并不是开玩笑，也并非刻薄，而是一个简单且清楚的事实。

7.4. 阅读与思考

ChatGPT 出现后，浏览器插件市场上，像是暴雨过后的春笋林一样，冒出来最多的，就是各式各样的 “Summarizer”（摘要生成器），都是收费的，竟然销量都不错……

我一个都没装。

当然不是因为舍不得花钱。只是因为 “那压根就不是我使用工具的方式”。

关于 “阅读”，人们对其有很多的误解。根源也比较简单直观。事实就是如此：大多数人并不读书；然后在少数读书的人之中有相当一部分人虽然读书但读的都不是什么正经书；少数读正经书的人之中还有相当一部分干脆读不完书，更别提真正读懂书…… 最终，对绝大多数人来说，“阅读” 和 “理解” 干脆就是两回事。

所以，这事儿特别搞笑甚至荒唐，只要你认真读正经书，能读完能理解，你就已经拼掉了绝大多数人 —— 这个比例要说是 99% 一点都不过分。整本书里，我都会反复强调这个事实，拼掉 99% 真的不难。

7.4.1. 专业读书方式

在过往的许多年里，“读书” 的过程，其实发生了很多的变化，并且每一次巨大的变化都是技术进步带来的颠覆。

在不太遥远的过去，稍微专业一点的读书人，在读书的时候，都要用 “分类卡片”（Catalog Cards）做笔记 —— 不是笔记本（那很业余），而是卡片（这才专业）。卡片会越来越多，到最后通常要用专门的抽屉分类存放。现在的小朋友们很可能压根就没见过这种卡片，或者只能在一些老的图书馆里见到这种卡片了，因为 “技术进步” 早已在若干年前就把它们几乎彻底消灭干净。

[〔图〕](https://github.com/xiaolai/little-book-of-ai/blob/70679bd098497a49664f6489ccec10f88bb27109/cn/images/catalog-cards.png)

“分类卡片系统”（Catalog Card System）其实是近代的发明，在 [1780](https://web.archive.org/web/20220302063835/https://www.onb.ac.at/en/about-us/650th-anniversary/timeline/1780-the-oldest-card-catalogue) 年之前，全世界都没有这个东西。所有的图书馆都靠这个东西[^1]。

我小时候运气比较好，因为母亲在图书馆工作。所以，从小就懂得用 “专业” 的方式做读书笔记 —— 毕竟家里随处可见的就是这类卡片，拿起来就可用可以写。用卡片记的笔记，能分类，能检索，在将来需要的时候很方便，能有效避免 “我看过这东西，可是到底在哪儿看过来着？” 之类的烦恼。

一直到上个世纪 90 年代末，我都在使用卡片做笔记。但，后来就再也不用了。为什么？因为用计算机记笔记更方便，尤其是检索的时候，无论卡片数量有多少，检索结果都可以瞬间获得。并且，用键盘敲字，是手写的三五倍效率啊！

大约在 2005 年前后，情况进一步改善，因为电子书的数量开始疯狂增加。2010 年前后，我在 Amazon 上购买的书籍，相当一部分已经变成了电子书。到了 2015 年前后，几乎 100% 都是电子版了。从此之后，别说卡片或者电子卡片了，我甚至连读书笔记都不做了 —— 因为没必要去敲那些字。只要我脑中大致有了印象，未来需要时可以直接全文搜索，在我保存的众多书籍中轻松查找即可，瞬间抵达。

至今为止，电脑上有个全文检索软件对专业读书者来说绝对是不可或缺的工具。我在 macOS 上用的是 [Devonthink](https://www.devontechnologies.com/apps/devonthink)，专业版 $199。对一个认真对待工具的人来说，这个价钱实际上不贵。毕竟，我是在九十年代花五六百块钱买一个螺丝刀的人…… 这类软件也有免费的，比如，[DocFetcher](https://docfetcher.sourceforge.io/en/index.html)（它其实也有 “专业版”，即商业版），虽然功能上肯定差了点，但它是跨平台的，macOS/Windows/Linux 都有对应版本可用。

> Kindle 设备也好，App 也罢，跨书全文搜索做得很差。多年来，我只能想办法把那些电子书转换成 epub 文件，而后再保存在本地，以便随时跨书全文检索。参见以下链接：
>
> > https://github.com/xiaolai/apple-computer-literacy/blob/main/kindle.md

以上就是一个 “越来越好的工具” 逐步消灭了原本相当耗时费力的 “枯燥且单调却又不可或缺的部分” —— 用分类卡片做读书笔记。“省事” 了是肯定的，然后呢？然后的结果肯定是 “有更多时间精力读更多的书了”，肯定不是 “如此这般之后就不用读书了” 或者 “多出来的时间全都拿去消遣了”，不是吗？

7.4.2. 只读摘要是浪费时间

现在 ChatGPT 出现了，然后，它的确可以很方便很迅速地制作任何内容的 “摘要”（Summary），可问题在于，那真的有用吗？就好像在过去，我读书，做卡片；然后，你图省事儿，不读书，只看别人做的卡片 —— 真的行吗？

“阅读”和“阅读摘要” 不可能是一回事。很多时候，阅读摘要不仅没用，甚至干脆就是浪费时间。越是重要的知识和技能类书籍越是如此。你说你想学编程，请问一本编程书籍的摘要有什么用？不管讲的是哪一种编程语言，它们的摘要和目录几乎都是差不多的。你说你想学英语，那一本语法书的摘要有什么用？不管哪一本语法书，不管哪个出版社出版的，它们的摘要和目录，其实也都是一样的。

我作为作者就经常想，“我写出来的东西，若是你只要看看大纲、看看摘要就明白了，那我还写啥书啊？” 反过来，如果你竟然真的能做到 “仅仅过了一遍大纲或者扫了一眼摘要就都明白了”，那只能说明除了大纲之外，在整本书里我一直在 “灌水” 啊！

哪怕是为了消遣，看看小说或者电影电视剧，也不能只看摘要啊！姜文的《太阳照常升起》，若是写成摘要，一句话就够：“一个 ‘最可爱的人’ 四处装蛋，兜兜转转，最后一枪把自己儿子打死了……” 这有啥意思？《绝命毒师》是个神剧，整整五季的内容概括起来也只不过是一句话，“一个老实人竟然可以变得多坏？” 没了。有意思吗？

很多人可能是误会了。“阅读”，并不只是 “输入” 一个环节；“阅读” 实际上可能是两个甚至三个环节构成：

```mermaid
flowchart LR
input(输入) --> processing[[处理]] --> output(输出)
```

如果 “阅读” 只有 “输入” 这一个环节的话，让 ChatGPT 迅速给你总结一下，肯定是极大地 “提高效率”；可是，如果第二个环节更重要的话，你要处理，即，你要思考…… 请问，这时候，摘要有啥作用？思考明显是你自己的事儿啊，不是人工智能的任务。所谓的 “阅而不解”，往往并不是脑子不够用，而是只有第一个环节，干脆没有第二个环节，所以，有脑子却没地儿用而已…… 这还没完，后面还可能有第三个环节呢！连第二个环节都没有，第一环节还是 ChatGPT 帮忙干的，请问，拿什么输出？凭什么输出？

阅读的几个环节中，最重要的当然是 “处理”，即，我们阅读时的思考。仅仅说这个环节 “重要” 都有点过于轻浮了，这个环节干脆就是 “不可或缺”。没有这个环节的话，算什么 “阅读”？

7.4.3. 阅读中的思考

在阅读的过程中，我们需要动脑思考的地方很多。

如果你正在看的是虚构类，小说电影电视剧，除了被情节吸引之外，你可能还会注意到作者塑造角色的角度，演员的演技，讲故事的手段，甚至故事背后可能的各个层面的意义……

如果你正在看的是非虚构类书籍，你可能要评估作者的论点，审核他的论证逻辑，论证方法和论证方式，以及证据或者数据的真实性；不仅如此，还要花时间精力去分析那些隐藏在字里行间甚至文字背后的前提假设；再进一步，你可能随时会被书中的内容引发无数的联想……

如果你正在看的是技能类书籍，你要随时想办法理解在此之前并不理解的东西，随时可能需要通过反复去记忆一些必须记住的东西，读过之后，还要进行归纳整理，并且还要通过反复的练习达到真正掌握的效果……

所有这些在你的大脑中产生的思考，是任何工具都没有办法替你完成的。说实话，也不应该被它们完成。它们的存在及其意义，是为了解决那些枯燥且单调却又不可或缺的工作，而不是替代你的大脑，甚至剥夺你的思考。

小时候，老师经常告诫说，“要带着问题读书” —— 可他们通常并不告诉我们究竟要带着哪些问题或者应该带着什么问题？这个时候 ChatGPT 能起作用了 —— 若是你仔细阅读了它的答复，就会觉得真是超级有用：

> 以下每个问题的聊天记录下，都可以 “跟进”：“将以上答复翻译成简体中文。”
>
> * **阅读非小说类书籍**
>
> > Provide a comprehensive and structure list of ChatGPT prompts that can guide a reader through the process of reading a nonfiction book.
> >
> > ---
> >
> > 提供一个全面且结构化的 ChatGPT 提示列表，以指导读者阅读一本非小说类书籍的过程。
> >
> > https://chatgpt.com/share/67062737-5528-8009-9936-1fdc6d431269
>
> - **阅读技能类书籍**
>
> > Provide a comprehensive and structure list of ChatGPT prompts that can guide a reader through the process of reading a book for skills or techniques.
> >
> > ---
> >
> > 提供一个全面且结构化的 ChatGPT 提示列表，以指导读者阅读一本技能或技巧类书籍的过程。
> >
> > https://chatgpt.com/share/670627ab-6dd0-8009-aac2-53687440ea2f
>
> - **阅读小说**
>
> > Provide a comprehensive and structure list of ChatGPT prompts that can guide a reader through the process of reading a fiction.
> >
> > ---
> >
> > 提供一个全面且结构化的 ChatGPT 提示列表，以指导读者阅读一本小说的过程。
> >
> > https://chatgpt.com/share/67062822-5adc-8009-9e55-f72981061d76
>
> - **阅读诗歌**
>
> > Provide a comprehensive and structure list of ChatGPT prompts that can guide a reader through the process of reading a poem.
> >
> > ---
> >
> > 提供一个全面且结构化的 ChatGPT 提示列表，以指导读者阅读一首诗歌的过程。
> >
> > https://chatgpt.com/share/6706289b-1bb0-8009-958a-7b0f84abc5eb
>
> - **看电影电视剧**
>
> > Provide a comprehensive and structure list of ChatGPT prompts that can guide a reader through the process of watching a movie or TV series.
> >
> > ---
> >
> > 提供一个全面且结构化的 ChatGPT 提示列表，以指导读者观看一部电影或电视剧的过程。
>
> https://chatgpt.com/share/670628f5-77b8-8009-9364-85f3a29e6ae3

阅读的收获，是可以有衡量标准的。在《思考的真相》里，我给出过一个格外简单清晰的标准：

> 任何时候，一切有效输入都必然引发你脑中（即，你的操作系统）里三个表的变化，或者优化：
>
> > * 概念表
> > * 关系表
> > * 流程表
>
> —— 如果输入并处理之后，这三张表没有发生任何变化，那么就只能说明输入无效。

阅读中的思考过程，是人生中极为难得且又超级值得享受的内容。我并不打算依赖那些 “总结工具”、“摘要工具”，原因很简单：我绝不可能让它剥夺我的阅读乐趣，或者，说准确一点，主要是阅读中思考的乐趣。即便是视频总结，我也不使用，因为我的态度是：如果要看，就要认真去看；不看就不看。例如，像《绝命毒师》这样的精彩剧集，或者像《黄海》那样精彩的电影，抑或《围城》那么经典的小说，我每年都会重温一次。我不仅会认真观看，还会反复欣赏，每一次都很开心。

阅读的思考过程就好像是一场长跑，它也的确是大脑的 “最佳有氧活动”。你终将会有所体会，阅读的另一个重要意义不仅在于获得知识，还能使大脑更加健壮。虽然这个过程并不总是显而易见，但实际上，它与身体的强壮是同样的道理。身体健康不仅能够让人做更多的事情，还可以提升人的自信和魅力。相应地，智力的提升能带来的其实是一样的效果，程度上却可能更高。

7.4.4. 图书精灵

在第一章里，我们用过一个类比：

> 如果说，Google 好像是一个 “巨型图书馆” 的话，ChatGPT 就好像是在一个 “可能更大且质量更高的巨型图书馆里突然冒出来的一个精灵”，在不断扩建图书馆、整理图书馆的同时，还对整个图书馆里的所有东西都有着更为清晰的认知…… 又因为它同时也是个 AMA 机器人，所以，它也不吝于在任何时候与任何人尽量正常地对话……

你其实真的可以把 ChatGPT 当作字面意义上的图书馆使用。并且，它真的就是个图书精灵。

市面上的那些 “摘要生成器” 之所以没用，也是这个原因。只要一本书是 “正经书”，只要它的确是一本好书，只要它的确被很多人评价过，那么，ChatGPT 相当于是已经 “内建” 了那本书，根本就不需要 “上传文件”，你只要开始跟它认真聊那本书就行。

想想看吧，我们是不是实际上很少有机会阅读昨天才出版的书？极大比例的书籍，尤其是正经书、经典书，都是几年前或者很多年前出版的。所以，在这方面也不怕 ChatGPT “信息滞后”。

2024 年国庆节期间，我有个朋友向我推荐了一本 [The Creative Act: A Way of Being, by Rick Rubin](https://www.amazon.com/Creative-Act-Way-Being/dp/0593652886)，是 2023 年 1 月 17 日出版的书，也是纽约时报畅销上榜书籍。我当然不会看什么摘要，当然是花一整个下午的时间坐在那里慢慢读完…… 然而，当我去用同样的方式给 ChatGPT 发消息：

> Provide a comprehensive and structure list of ChatGPT prompts that can guide a reader through the book "The Creative Act: A Way of Being".
>
> ---
>
> 提供一个全面且结构化的 ChatGPT 提示词列表，能够引导读者阅读《创造的行为：存在之道》这本书。
>
> https://chatgpt.com/share/67062fc9-bae4-8009-a025-c0e525e1029f

显然，ChatGPT 非常了解这本书的内容。由于我已经读完这本书，在阅读的过程中有思考，有联想，结果就是这里面的绝大多数问题，我自己都能够直接回答 —— 然而，惊喜在于，在这个完整且又结构化的列表中，包含好几个让我没想到的问题，真是不错！

我曾经彻底抛弃了读书做笔记的习惯。实际上，对我来说，写书创作就是我自己的 “学习笔记”、“读书笔记” —— 只不过，那可是用来换钱的东西，所以，我投入的时间精力更多，干的活更多而已。

然而，我现在又开始做笔记了 —— 因为可以问人工智能的问题太多了，经常有值得收藏的部分。除了使用 ChatGPT 之外，我更多使用的 “笔记软件” 是 2023 年 1 月 Google 推出的 [NotebookLM](https://notebooklm.google.com/)，用它能做的事情很多…… 到了 2024 年 9 月，它已经可以生成关于任何一本你扔给它的书的 15 分钟对话形式的 Podcast了。

[〔图〕](https://github.com/xiaolai/little-book-of-ai/blob/70679bd098497a49664f6489ccec10f88bb27109/cn/images/NotebookLM-google.png)

当然，我在 NotebookLM 里，也照样以同样的方式问同样的问题：

> Create a structured list of prompts that can guide me through this book.
>
> ---
>
> 创建一个结构化的提示列表来引导我阅读这本书。

无论是 NotebookLM 还是 ChatGPT，都可以接受用户上传文本。目前它们两个都不直接接受 `epub` 格式电子书。所以，无论是什么书，上传给它们的时候，我用的基本上都是 `txt` 格式。如何将 `epub` 格式或者其他格式的文档转换为 `txt` 格式，可以直接问 ChatGPT……

> How to convert epub into txt?
>
> https://chatgpt.com/share/67063a4f-afec-8009-a732-e1a2ccb8f308

这类计算机相关的基础类知识，ChatGPT 完全不可能有什么 “幻觉”，基本上都可以 “拿来就用”。

过去的二十多年时间里，我阅读的书籍绝大多数都是 “非虚构类”。我几乎不怎么看小说，取而代之的是大量电影电视剧。遇到好作品的时候，我就会变得相当地 “事儿妈”。不想放过任何一个细节，与此同时也总是配合着搜索引擎寻找更多有意思的东西。有了人工智能之后，简直不能更开心，因为现在可以直接问这样的问题了：

> List as many as possible *less known interesting things* in Breaking Bad.
>
> ---
>
> 列举《绝命毒师》中尽可能多的**鲜为人知的有趣细节**。
>
> https://chatgpt.com/share/6706383c-4b48-8009-ba35-6358d9d3a775
>
> （当然不要忘了 @Fact Checker 过一遍……）

并且，有了人工智能之后，我不仅觉得观影体验更多样化了，连放弃多年的小说阅读也重新捡了起来 —— 因为能跟小说直接对话，实在是一种神奇的体验。如果你想知道有了人工智能之后读小说可以怎么玩，不用我告诉你，直接问 ChatGPT 就行 —— 记得要多问几遍：

> List as many as possible creative ways talking to a novel or fiction using AI.
>
> ---
>
> 列举尽可能多的使用人工智能与小说或虚构作品互动的创新方式。
>
> https://chatgpt.com/share/67063919-2c94-8009-a282-25ca7664d3b7

这些都是很好的例子，每一个都在向我们证明：“有了更好的工具之后，要干的、能干的事情，只能越来越多……”

7.5. 绝不放弃思考

这一章的内容比较特殊。在一本关于如何使用人工智能的书籍里，竟然有一整章的内容劝解你在某种情况下绝对不能用人工智能。哪种情况呢？**需要你自己思考的时候。**

还是一样的，“不能放弃思考”，或者说 “坚持自主思考”，我们很早就提醒过，还是在第二章：

> 一方面可以去问 ChatGPT，与此同时**坚持自主思考**，在 ChatGPT 的答复中进行筛选，在它的答复外进行补充……

—— 只不过，很有可能你当时并没有注意到或者真正重视而已……

之前说，这世界充满了懒惰的人，他们占比更多，数量更为庞大，并且，在未来还会显著增加…… 然而，更可怕的趋势早就出现了，不愿意用脑的人，或者干脆不用脑的人，原本占比更就多，在人工智能出现之后，无论是在比例上还是数量上，都在以惊人的速度增加，并且理直气壮。

人类的大脑，从生至死都具备极强的可塑性（Plasticity），技术对大脑的影响非常巨大。字处理器的自动拼写纠正功能让很多人无法用纸笔正确书写了，导航软件已经让极大比例的人不再能够轻易识别东南西北转而用前后左右描述路径，手机几乎使所有人的注意力跨度（Attention span）缩短到了惊人的地步，很多人早就到了完全看不了电影了不起只能看短视频的地步 —— 甚至，一些人连短剧都看不下去了，直接找 ChatGPT 索要摘要。

大脑就是这样。只要你敢放弃思考，它就马上失去思考能力，不做任何挽留，没有任何悔意。

调查研究表明，同卵双胞胎，虽然出生时二者的基因完全相同，但随后的性格与发展很有可能迥异，常常会出现类似这样的情况：其中一个 “有主意”，另外一个就会相对 “没主意”；其中一个 “外向”，另外一个就会相对 “内向”…… 这背后的一个重要原因就是 “大脑可塑性”。

人与人之间如此，人与机器人之间，也可能如此，而且，人脑的 “重塑” 速度可能非常快 —— 与之相对的，“机器人的大脑” 可没这个倾向……

人工智能最大的意义，大概就是把人们从那些 “**枯燥且单调却又不可或缺**” 的工作或者任务当中解放出来，转而把有限的注意力投入到更有意义的活动上去，比如，学习、生产、创造…… 无论干什么都需要 “注意力集中地思考”。

人工智能的转折点上，有一篇重要的论文，题目叫做 *[Attention is all you need.](https://arxiv.org/abs/1706.03762)*（只要有注意力就够了）—— 这里的 “你”/“you” 指的是人工智能算法。若是借用这个句型的话，对我们人类来说，应该是 *Attention is all you have.*（你有的只是注意力）—— 这里的 “你”/“you” 指的就是我们自己。既然注意力是我们仅有的资产，最实在的资产，那么显然，要把它放在思考上才最划算。

结果呢？越来越多的人根本不在乎自己拥有的唯一资产，胡乱安置，随手乱扔，无怨无悔；至于最有价值的活动，思考，拱手相让，让给人工智能，与此同时，还在欢呼雀跃…… 可惜且可怜。

最终，这还是一个选择。到最后，自己选的，自己得认。

[^1]: https://www.copyright.gov/historic-records/

08. 学习路径的颠覆

[〔图〕](https://github.com/xiaolai/little-book-of-ai/blob/70679bd098497a49664f6489ccec10f88bb27109/cn/images/dalle/08.png)

2023 年 9 月，OpenAI 发布 DALL·E 的第 3 个版本，引发了轰动。DALL·E 是的名字有两个来源，一个是 2008 年 Pixar 的电影，WALL·E，另外一个是西班牙艺术家 Salvador Dalí (萨尔瓦多·达利)。DALL·E 的发音据说是 `/ˈdɑː.liː/`（美音），或者 `/ˈdɔː.liː/`（英音）。

> https://chatgpt.com/share/67066451-9d2c-8009-9a1f-55e79f5f1701

DALL·E 真的很好玩，但，请允许我先说个别的事情。

8.1. 曾经为之苦恼的一个问题

我一直很讨厌家里的那些设计给 0～3 岁小朋友看的 “纸壳书” —— 因为在我看来，那东西由里到外，几乎全部都是彻头彻尾的伪需求。

视觉设计上来看，鲜艳的颜色、简化的形状，以及卡通化的形象，实际上的作用并不大，虽然我们也理解，好像也只能那么设计。

以为 “鲜艳的颜色更吸引孩子的注意力” 基本上是家长的幻觉。从视觉神经科学的角度来看，虽然鲜艳的颜色确实能在短时间内引起孩子的注意，但这种注意力往往是格外短暂、特别容易转移的。

卡通化形象的设计也类似。虽然卡通形象简化了视觉信息，使孩子们可以更快地识别出图像中的物体或角色，但这种设计对他们的长期认知并没有太大帮助。研究表明，真实感更强的图片或现实生活中的物体反而更有助于孩子理解世界和建立真实的概念关联。因为大脑在处理信息时更偏向于与实际经验相符的内容，而过于简化的卡通形象有时会扭曲孩子对现实世界的认知。

这个年龄段的孩子更倾向于所谓的 “外显注意力”（overt attention），即对环境中明显的、突出的刺激作出快速反应，随时都会被周遭的 “动态” 刺激而吸引，比如声音，比如活动的人或事物。鲜艳的颜色，简化的形状，卡通的形象，与周遭的动态刺激相比，在吸引孩子注意力方面，实在是微不足道。

0～3 岁的小朋友，在相当长一段时间里，不可能理解 “书” 的意义。在他们的世界里，那只是家里的另外一个物品，可以扔，可以撕，甚至可以放到嘴里…… 反正绝对不是那些毫无根据地渴望尽早开始 “启蒙教育” 的家长们脑子里以为的那玩意。

“纸壳书”，就是用来迎合这些家长的 —— 主要卖点其实是无法被小朋友一下子破坏掉…… 当然，可以肯定的是，早晚会被他们彻底破坏掉，用各种意想不到的方式。

可是那东西真的好吗？印刷用墨和那些纸壳真的安全吗？确保免除了一切有毒物质？我的观察是，绝大多数父母都知道随时给孩子洗手，但好像从来不担心那些纸壳书其实并不见得干净……

印刷物上的那些数字、字母、颜色和形状，很完美地迎合了家长希望孩子尽早接受 “启蒙教育” 的心理。然而，0～3 岁的孩子更需要的其实是另外三样东西：

> * 互动
> * 语言交流
> * 生活经验

而这些偏偏全都是纸壳书及其内容无能为力的东西…… 内容差就算了，那些破玩意还死贵死贵 —— 这种价格定位主要是无情地利用了家长愿意为 “早期教育” 买单的心理，而非基于书籍本身的实际价值。

说实话，最气人的不是它既没用又死贵还不一定安全，最气人的是，明知道那是个破玩意，自己却无能为力…… 任凭一个破玩意在自己的生活中占据一个令人沮丧的重要位置。令人沮丧的程度，对一个父亲来说，绝不亚于在工作单位里遇到了一个明明很差但必须忍受很久的领导。

不仅如此，我还有另外的苦恼。

我是朝鲜族，在中国长大，所以从小就生活在双语环境中，中文和朝鲜语，对我来说，都是母语。长大了之后又学了英语，所以，我基本上可以算作是 “多语使用者”（Polyglot）。于是，我深谙多语技能终生带来的好处，也明确地了解多语环境的重要性。

所以，我虽然讨厌纸壳书，但并不彻底反对绘本，甚至，希望那些绘本是英文的。

然而，就算英语绘本也有问题，家里不是每个人都会说…… 于是，绘本里的文字都很傻，但，那文字傻不傻还是次要的，重要的是，家里人拿着绘本其实不会讲；就算能讲也不能用英语讲；现编来不及，就算编好了，好像也说不顺；自己不会画画，也不会编故事，更不会 “源源不断地画画，源源不断地编故事”…… 自己不会，家人也不会 —— 完蛋了。

只好接着生闷气。然后想办法忘掉，算逑。

8.2. 有了人工智能之后的解决方案

突然之间，DALL·E + ChatGPT + TTS，拼起来好像是个解决方案呢！于是，我就跟 ChatGPT 说：

> 帮我写个用 DALL·E，ChatGPT，TTS 生成给 2 岁左右小朋友看的绘本的方案。要详细罗列实现步骤。

ChatGPT “义无反顾” 地按照我随后的要求生成了若干个版本，以下是其中一个比较令人满意的回复的摘要：

> ……
>
> **方案步骤**
>
> 1. 确定故事主题和内容
> 2. 使用ChatGPT撰写故事文本
> 3. 使用DALL·E生成绘本插图
> 4. 合成文本与图片
> 5. 使用TTS生成语音版故事
> 6. 整合语音和图像，制作电子绘本
> 7. 测试和优化
>
> https://chatgpt.com/share/670671e8-9b04-8009-812f-4d5149cb9dcd

简单进行阅读并理解之后，决定先搞个极简版本：

> * DALL·E：只生成 1 张图片；
> * ChatGPT：为图片配 1 个英文短故事（或英文讲解词）；
> * TTS：把故事文本转换成英文音频。

说搞就搞。

8.2.1. 第一遍尝试

我们不是有一个 “提示词优化模版” 吗？

> 请根据提示词设计的最佳实践原则帮我修改以下提示词，以便我能从 ChatGPT 获得最佳反馈。修改过的提示词，请返回中英两个版本。另外，本次回复中，请不要使用 Markdown 代码框：
>
> 【再次输入需要修改的提示词】

我把它保存在 Prompt Library Manager 这个插件里，随时可以拷贝粘贴出来使用。另外一个方案是使用某个剪贴板管理软件，把这个最常用的模版保存起来，以便随时调用。

我把 Edge 浏览器的分屏打开，左右各打开了一个聊天。右半屏用来优化提示词，左半屏用来直接与 ChatGPT 聊天。

[〔图〕](https://github.com/xiaolai/little-book-of-ai/blob/70679bd098497a49664f6489ccec10f88bb27109/cn/images/edge-split-screen.png)

在右半屏，我先是不假思索地随便说（但套在模版里）：

> 帮我生成一张适合 2 岁小朋友看的图片。

在右半屏被优化的提示词，被我拷贝粘贴到左半屏，简单做了一下修改：

> 生成一张适合 2 岁小朋友看的图片。图片应色彩鲜艳、友好。使用柔和的线条和明亮的颜色，以吸引幼儿的注意力。确保图像充满正能量，氛围温暖而愉快。

不用 `@DALL·E`，现在的 ChatGPT 会看到此类提示词就直接生成图片。生成的图片，对我来说，谈不上是否满意，觉得还算可以。

在右半屏，我还是不假思索滴随便说：

> 请根据这张图片，写一个50 个词左右美式英语的小故事。

再一次，我阅读了一下优化过的提示词，从右半屏拷贝粘贴到左半屏，删掉了一小部分，发给了 ChatGPT：

> 根据这张图片，写一个大约 50 个词的美式英语小故事。请使用适合幼儿的简单语言，确保故事生动有趣，并充满正能量，以激发孩子的想象力。

很快就收到了回复：

> Once upon a time, a little bunny named Benny lived in a sunny meadow. Benny loved to hop and play with his best friend, Tilly the turtle. One day, they found a shiny red ball! They kicked, tossed, and giggled all day long. "Friends make everything fun!" said Benny, smiling at Tilly. And they both laughed.
>
> https://chatgpt.com/share/67068074-4494-8009-8c43-f1a0ccae4ea7

我读了一下，觉得有点不对劲…… Tilly the turtle 是哪儿来的？再说，图片里也没有 a shiny red ball 啊！

这次尝试得到的结论是，ChatGPT 在 “读图” 方面能力依然很差，将来肯定会越来越好；但现在，对我们来说，还真不够用。

8.2.2. 第二遍尝试

换个思路，先生成故事，再根据故事文本生成图片，试试看呢？—— 某种意义上，这就是 “流程优化”，不是吗？

原本的流程：

> 1. DALL·E：生成 1 张图片；
> 2. ChatGPT：为图片配 1 个英文短故事（或英文讲解词）；
> 3. TTS：把故事文本转换成英文音频。

修改成：

> 1. ChatGPT：生成 1 个英文短故事（或英文讲解词）；
> 2. DALL·E：以故事为基础生成 1 张图片；
> 3. TTS：把故事文本转换成英文音频。

于是，再来：

> 请帮我生成一个适合 2 岁小朋友听的美式英语故事，长度约为 50 个词。故事应包含简单易懂的语言，并带有温馨、友善的氛围。

返回的故事看起来还可以：

> Benny the Bunny loved his friends. One day, Benny saw Kitty crying. "What's wrong, Kitty?" asked Benny. "I lost my toy," said Kitty. Benny gave Kitty a big hug. "Don't worry," he said. "We’ll find it together!" Soon, they found the toy. Kitty smiled. "Thank you, Benny!" Benny smiled back. Friends help each other!

然后再让它根据这个故事生成图片：

> 请根据上述故事生成一张适合 2 岁小朋友看的图片。图片应采用明亮的颜色和简洁的风格，避免复杂的细节。确保整体画面温馨、友好且适合幼儿观看。

生成的结果还可以：

[〔图〕](https://github.com/xiaolai/little-book-of-ai/blob/70679bd098497a49664f6489ccec10f88bb27109/cn/images/DALL·E2024-10-09-01.png)

下一步就是把故事文本用 TTS 变成音频就好。

其实，ChatGPT 无论哪个端，都可以将某个答复转换成语音朗读，鼠标挪到消息上（移动端长按消息），就可以看到 Read Aloud 小图标。具体声音，可以在设置里选择。缺点就是，语音无法下载。

[〔图〕](https://github.com/xiaolai/little-book-of-ai/blob/70679bd098497a49664f6489ccec10f88bb27109/cn/images/chatgpt-voices.png)

那有没有其它的文本转语音的生成工具呢？其实很多。比如：

> * Enjoy APP (https://1000h.org/) 也可以 —— 尤其它还可以帮你练习语音
> * 自己编程用 Edge-TTS 批量生成也不错 —— 声音选择比较多
> * 还有有很多生成音频的工具 —— 你可以直接去问 ChatGPT

那就问问 ChatGPT 呗：

> 随便写一版提示词：
>
> > 请帮我推荐免费的 TTS 工具，网页版，或者桌面版 APP 都可以
>
> ChatGPT 帮忙改过的提示词：
>
> > 请帮我推荐几款免费的文字转语音（TTS）工具，可以是网页版，也可以是桌面版应用程序。我希望这些工具易于使用，支持中文和其他主要语言，并且能够生成自然、清晰的语音输出。请提供一些详细信息，如工具的主要特点、是否需要注册，以及是否支持下载生成的音频文件。
> >
> > https://chatgpt.com/share/66fe3075-abf4-8009-9585-dd3caf3ad9c7

我自己呢，当然早就知道这些工具，于是，我就用 Edge-TTS 随便生成了一个先听听效果：

—— 感觉已经很够用了。

8.2.3. 细化与优化

我之前的苦恼是，自己不会画画，也不会编故事，更不会 “源源不断地画画，源源不断地编故事”…… 现在，“源源不断地画画” 貌似解决了，“源源不断地讲故事”，好像并不是很容易。

虽然，每次都跟 ChatGPT 说同样的话好像也可以：

> 请帮我生成一个适合 2 岁小朋友听的美式英语故事，长度约为 50 个词。故事应包含简单易懂的语言，并带有温馨、友善的氛围。

但，有没有什么别的办法呢？当然有，我们有那个神奇的提示词关键字啊 —— “List”。

> 经过优化的提示词：
>
> 制作一个列表，为 2024 年的每一天配上一个一句话的适合讲给 2 岁孩子的故事大纲。请确保每个大纲都保持积极、有趣且温馨的基调，适合小朋友听。
>
> https://chatgpt.com/share/67068b2c-b9e0-8009-af48-c548a74fe761

试了一下，365 天，每天一句话，好像超出了 ChatGPT 目前每条聊天可以处理的 Token 数量。其实也没关系，如果能批量生成 1 个月的也不是不可以。

> 今天是 2024 年 10 月 9 日。制作一个列表，为接下来的一个月中的每一天配上一个一句话的适合讲给 2 岁孩子的故事大纲。请确保每个大纲都保持积极、有趣且温馨的基调，适合小朋友听。
>
> **10 月 10 日**: 一只小猫发现了一个会发光的球，它跟着光一路跳到了星星下面。
>
> **10 月 11 日**: 小兔子在草地上找到了一个神奇的蘑菇，蘑菇会让它跳得特别高。
>
> **10 月 12 日**: 小象学会了吹泡泡，把泡泡送到了天上，看着它们像彩虹一样闪闪发光。
>
> **10 月 13 日**: 小狗找到了一个小秘密——地上的叶子会告诉它风的故事。
>
> **10 月 14 日**: 小鸟和太阳玩捉迷藏，最后太阳在云朵后面笑了出来。
>
> **10 月 15 日**: 一只小熊学会了踮脚走路，它悄悄走到蜂蜜罐前，偷尝了一口甜甜的蜜。
>
> **10 月 16 日**: 小松鼠找到了一颗彩色的松果，它把松果种在地上，长出了五颜六色的小树。
>
> **10 月 17 日**: 小鱼跳出水面，看到了蓝天中的白云，想要去抓住它们。
>
> **10 月 18 日**: 小狐狸在月光下跳舞，月亮给它披上了一件亮闪闪的衣裳。
>
> **10 月 19 日**: 小羊羔发现了一朵像棉花糖一样的云，它想把云带回家当枕头。
>
> **10 月 20 日**: 小鸡在花园里找到了一个神奇的种子，种子开出了可以吃的小甜饼。
>
> ……
>
> https://chatgpt.com/share/67069279-d2f4-8009-a1b3-38d4a80e9520

而后制作了一个 “讲故事” 的提示词模版：

> 请根据以下句子，写一个约【60】词的美式英语小故事，适合讲给【2 】岁的孩子听。故事应使用简单、易懂的语言，保持温馨、友善的基调。使用短词、短句，并尽量押韵。
>
> 【故事大意写在这里】
>
> ----
>
> Based on the following sentence, write a short story of about [60] words in American English, suitable for telling to a [2]-year-old child. The story should use simple, easy-to-understand language and have a warm, friendly tone. Use short words and short sentences, and aim for rhyming whenever possible.

> [Story idea goes here]

因为提示词里指定了 “美式英语小故事”，所以，提示词无论是中文还是英文，效果是一样的。而生成图片的提示词也一样，中文版、英文版都可以，因为最终输出是图片：

> 请根据上述故事生成一张适合 2 岁小朋友看的图片。图片应采用明亮、柔和的颜色和简洁的卡通风格，避免复杂或逼真的细节。确保整体画面温馨、友好且适合幼儿观看。
>
> ----
>
> Please create an image based on the story above, suitable for a 2-year-old child. The image should use bright, soft colors and a simple, cartoon-like style, avoiding complex or realistic details. Ensure that the overall scene is warm, inviting, and appropriate for toddlers.

随便挑了一句话试一试：

> 一只小猫发现了一个会发光的球，它跟着光一路跳到了星星下面。

先生成故事：

> Once, a little cat named Mia found a shiny ball. It glowed so bright, like a light on the wall. Mia followed the ball, hopping here and there. It led her to a place under stars in the air. She jumped with joy, so happy and free, under the twinkling stars, as bright as can be. The ball kept glowing, leading her way, and Mia danced happily, ending her day.
>
> https://chatgpt.com/share/6706973b-26b0-8009-b562-78b29c063bf0

而后生成的图片，与故事文本适配得也相当不错。

[〔图〕](https://github.com/xiaolai/little-book-of-ai/blob/70679bd098497a49664f6489ccec10f88bb27109/cn/images/DALL·E2024-10-09-02.png)

如此这般，其实就是在流程里增加了一步 —— 相当于在 “优化流程” —— 放在最开始：

> 1. ChatGPT：生成一个故事大纲列表
> 2. ChatGPT：根据故事大纲列表中的 1 项生成 1 个英文短故事（或英文讲解词）；
> 3. DALL·E：以故事为基础生成 1 张图片；
> 4. TTS：把故事文本转换成英文音频。

生成故事时，ChatGPT 在回复的时候，偶尔会前后加上它的评论。如果它的回复中有解释和评论的话，用来生成语音的文本就 “被污染了”，生成的不只是 “故事”，还有别的内容…… 这个问题，可以通过修改提示词解决，制止它说故事以外的内容 —— 这也是所谓的 “优化”：

> 请根据以下句子，写一个约【50】词的美式英语小故事，适合讲给【2 】岁的孩子听。故事应使用简单、易懂的语言，保持温馨、友善的基调。使用短词、短句，并尽量押韵。**除了生成的故事之外，不要添加任何说明和评论。**
>
> 【故事大意写在这里】
>
> ----
>
> Based on the following sentence, write a short story of about [50] words in American English, suitable for telling to a [2]-year-old child. The story should use simple, easy-to-understand language and have a warm, friendly tone. Use short words and short sentences, and aim for rhyming whenever possible. *Do not add any explanations or comments other than the generated story.*
>
> [Story idea goes here]

如此这般，无论是谁，都可以每天给自家孩子做一张带故事和语音的图片……

8.2.4. 更进一步

更进一步的话，作为普通用户，还可以做若干 “优化”。

比如，DALL·E 的聊天里，其实可以指定图片的长宽比，有 Square，Widescreen 和 Vertical 的选项。

[〔图〕](https://github.com/xiaolai/little-book-of-ai/blob/70679bd098497a49664f6489ccec10f88bb27109/cn/images/dalle-image-ratio.png)

又比如，你在网上找找，有很多可以把 “让图片动起来” 的工具，即，图片转视频。

再比如，也有工具可以把图片和 mp3 音频合成为一个 mp4 视频文件。于是，你还可能顺便为整个视频配个背景音乐……

如果会懂一点编程语言，那么，就可以把整个 “工作流”（其实还是 “流程”，或者 “程序”）搞得更自动化一点，省掉一些枯燥且单调却又不可或缺的工作。比如，在左右半屏切换，比如拷贝粘贴，比如为了完成任务打开另外一个工具……

比如，我就给我老婆写了一个在本地电脑上可以跑的一个网页应用：

> https://github.com/xiaolai/Toddler-Picture-Story-Generator

这个页面上有完整的安装使用说明，你也可以试一试。

会编程的好处之一，就是可以对大量重复的任务进行批量处理 —— 某种意义上，就是 “批量处理那些枯燥且单调却又不可或缺的工作”。想象一下，你每天手动生成一套内容，和你可以让机器一口气为你生成 365 套内容（图片 + 文本 + 音频），当然是后者更好。

> 我顺手写了个脚本，跑了三个版本，每个版本生成大约需要四五百分钟 —— 反正它不累 —— 最终有 $365 \times 3 \times 3 = 3285$ 个文件…… 以下是网盘分享链接：
>
> > toddler-picture-book
> > 链接: https://pan.baidu.com/s/1w5nwC8MAVxmiFocXXfxR2w?pwd=6auq 提取码: 6auq

8.2.5. 反思

无论如何，生活里的一个相当恼人的小问题终于被解决了……

为什么这个问题解决的不错呢？因为，毕竟面对的是两岁的孩子，质量没多重要，无论是图片，还是文字 —— 反正他们事实上也不懂。我们也知道，他们真正需要的，其实是陪伴。而家长在这个时候真正需要的，其实更多的是为了未来的一年两年甚至三年做准备，这一年下来，天天讲，天天练，以后就真的可以随便讲了 —— 厉害了。

这是个非常真实的 “创作” 过程，想到就开始做，做的时候，还没办法想得足够完整，但，做过一遍之后，不管好坏，都有了 “可以继续改进的起点”，然后一点一点 “优化”。

8.3. 学习路径的颠覆

让我们仔细想想，刚才我们都干了什么？做了这些事的意义究竟是是什么呢？

至少对于我来说，意义巨大 —— 能做个绘本倒也挺好；但，更重要的关键在于，**我竟然做了一件我之前完全无法做到的事情。**

我不会画画。我也不会讲故事。我没学画画，我也没学讲故事，我只是学会了 “如何与人工智能好好说话”，仅此而已…… 然后，因为它会画画，又因为它不仅会画画，还会用讲故事，也会用英文讲故事（其实是可以用任何语言讲故事）…… 于是，我竟然做了一个过去压根不可能做出来的东西，解决了自己生活中一个很关键的需求…… 并且还能分享给很多人……

这就是人工智能对人类的学习路径带来的颠覆。

在《自学是门手艺里》我分享过一个 “拆解”：“学习”，不止是 “学” 与 “习”（或者 “练”），还有其它两个重要的环节，“用” 和 “造”。

```mermaid
flowchart LR
learn(学)-->practice(练)-->apply(用)-->create(造)
```

人们普遍的问题在于学倒是也学了，但，就是懒得去练 —— 光学不练，那有可能用得起来吗？

学校的问题首先在于 “以考代练”。学生不愿意练，于是，就用考试逼他们去练。初心是好的，效果呢？效果极差。

一方面是，小聪明绝对不可能缺的学生们很快掌握了 “六十分万岁” 的思路。更严重的另外一方面是学校本身可能也始料不及的东西 —— 考试范围主要被局限在客观题测验上。在真实的世界里，有大量的能力是无法用客观题测验衡量的，于是，学生们被逼着练的永远只是真实世界真正需要的一小部分 —— 然后还有很多人终生信奉六十分万岁…… 也就是说，这些人竟然连真实世界真实需求的那一小部分也是蒙混过关的。

学校的效果极差的原因还有更严重的另外一个。它们好像不知道自己实际上教的其实是 “真实世界真正需要的一小部分”，与此同时，与时俱进能力同样极差，一切都恨不得百年不变。于是，它们教授的内容里，还有大量等孩子们毕业了走进真实世界的时候，完全不适用，或者干脆彻底用不上的东西……

还有更严重的，其实是最严重的。学校的教育目标，从始至终都不是以 “创造” 为目标。学校教育目标不是培养真正的 “生产者” —— 准确地讲，学校从来都不以培养 “主动生产者” 为目标，而是培养以 “被动生产者” 为目标。用我们这本书里的措辞的话，就是：

> 学校的教育目标，从来都只是培养 “程序执行者”，而非 “程序设计者” 或 “程序优化者”。

绝大多数人其实是被整个社会驱动的，而不是 “主动思考者”，也不是 “独立决策者”，更从未想过自己应该尽早成为 “主动生产者”。虽然每个家长都高度重视教育，但，他们实际上也在与学校 “同谋”，致力于把自家孩子培养成 “优秀的程序执行者” —— 在家长和老师眼里，在学校的视角中，“听话” 是 “好孩子” 的最高评价之一。

抛开无法给力的学校不谈，只谈个体。只说那些主动思考且独立决策的个体。

他们也面临其它的问题，“练” 是个很枯燥的过程。扛过去了，“用” 呢？很多人从未走到这个境界，所以不知道，“用” 起来的背后，其实是有各种成本的。学建筑的，真要盖个什么建筑，那可是要花钱的啊。学导演的，在学校里交个作业弄不好就得花好几万。学医的，没人上来就敢让你 “用” 啊，别说 “用” 了，“练” 的机会都很难得。

“造”，或者说，“创造” 或者 “创作”，从来都是 “学” 的尽头，从 “学” 走到 “造”，往往至少相距半生。对另外一些人来说，甚至超出了 “一生” 的距离。

突然之间，从 “学” 到 “造” 的距离缩短了。

```mermaid
flowchart LR
learn(学)-.-practice(练)-.-apply(用)-.-create(造)
learn<-->create
```

在人工智能出现之后，这个趋势越来越明显，“学” 与 “造” 之间的距离被极度压缩，它们之间的关系也因距离被缩短而越来越明确：

> “学” 就是为了 “造”，为了 “造” 而学。

甚至，出现了我们刚刚经历的 “神奇体验” —— **竟然 “没学” 就开始 “造” 了！**

> 不要乱兴奋。“竟然没学也可以” 的原因，其实刚才已经说过了，是因为那是给 2 岁小朋友做的东西，质量要求实在是太低 —— 他们压根就不具备审美观念，他们甚至没办法完全听懂你说的话…… 本质上来看，这只是 “为了讲道理而专门挑出来的例子”。

8.4. 中间件技能

我们需要先了解一个事实：

> 能被工具替代的技能都是 “**中间件技能**”。

我喜欢看电影。根据我的习惯，我喜欢什么东西的话，我就会去研究它的方方面面，也会去翻阅一切我可能找到的相关资料。有一部电影我很喜欢，《寄生虫》（2019），反复看了很多遍。后来这部电影的导演奉俊昊出版了这部电影的配套书籍，《寄生虫：电影分镜》，那我当然要买。

[〔图〕](https://github.com/xiaolai/little-book-of-ai/blob/70679bd098497a49664f6489ccec10f88bb27109/cn/images/Parasite.png)

分镜，就是导演在拍电影之前制作的 “视觉大纲”。在摄制过程中，导演和摄像以及众多演员沟通的最终重要工具，不一定是剧本，而是分镜。奉俊昊的分镜画得非常精致。

[〔图〕](https://github.com/xiaolai/little-book-of-ai/blob/70679bd098497a49664f6489ccec10f88bb27109/cn/images/Parasite112.png)

但，不要在意奉俊昊的 “绘画功底” —— 怎么说呢，肯定比绝大多数人强，但，说实话，真拼不过很多其他大导演。

有很多导演，手绘的功力都非常炫酷。詹姆斯·卡梅隆为《泰塔尼克》绘制的分镜：

[〔图〕](https://github.com/xiaolai/little-book-of-ai/blob/70679bd098497a49664f6489ccec10f88bb27109/cn/images/Titanic.png)

詹姆斯·卡梅隆不仅是左撇子，他的视觉成像也相当于别人的 “镜像”，所以，在片场，他的分镜头还要用镜面转换镜头才能指导摄影师……

再看看克里斯托弗·诺兰的《蝙蝠侠》：

[〔图〕](https://github.com/xiaolai/little-book-of-ai/blob/70679bd098497a49664f6489ccec10f88bb27109/cn/images/Batman.png)

乔治·卢卡斯的《星球大战》：

[〔图〕](https://github.com/xiaolai/little-book-of-ai/blob/70679bd098497a49664f6489ccec10f88bb27109/cn/images/Starwar.png)

徐克的《狄仁杰之通天帝国》：

[〔图〕](https://github.com/xiaolai/little-book-of-ai/blob/70679bd098497a49664f6489ccec10f88bb27109/cn/images/DiRenJie.png)

冯小刚更夸张，看看他的《一九四二》：

[〔图〕](https://github.com/xiaolai/little-book-of-ai/blob/70679bd098497a49664f6489ccec10f88bb27109/cn/images/1942.png)

周星驰的分镜手绘虽然相对有点糙，但，他的透视功夫绝对一流。看看他的《功夫》：

[〔图〕](https://github.com/xiaolai/little-book-of-ai/blob/70679bd098497a49664f6489ccec10f88bb27109/cn/images/Kongfu.png)

再看看姜文的《阳光灿烂的日子》—— 不要笑出来…… 他画的甚至连 “火柴人” 都算不上：

[〔图〕](https://github.com/xiaolai/little-book-of-ai/blob/70679bd098497a49664f6489ccec10f88bb27109/cn/images/In-the-Heat-of-the-Sun.png)

不要以为所有导演都手绘功力非凡，再看看就知道了，其实，马丁·斯科塞斯也没比姜文强多少…… 这是他的《出租车司机》：

[〔图〕](https://github.com/xiaolai/little-book-of-ai/blob/70679bd098497a49664f6489ccec10f88bb27109/cn/images/Taxi.png)

对电影导演来说，“手绘” 就是 “中间件技能” —— 分镜头当然要画，画分镜头的目的肯定不是 “向所有人展示我的手绘能力有多强”……

很多导演花很长时间认真画分镜头，并且画得异常精彩。但，那并不是为了炫技，更多的原因是因为 “画分镜头过程的专注与思考”，对创作者来说，有什么比 “思考” 更重要的呢？又有什么比 “有效思考” 更幸福的呢？

所以，姜文的手绘能力非常差，马丁·斯科塞斯也强不了多少…… 然而，对他们来说，“手绘” 只不过是 “中间件技能”，实际上并不妨碍他们完成他们最重要且唯一的目标：电影创作。手绘这个中间件技能，强固然好，再差也不应该成为他们创作的阻碍。

手绘分镜头当然可以刺激思考，但，对姜文或者马丁·斯科塞斯这样的导演来说，刺激自己思考的方式多的去了，没必要一定在手绘分镜头的时候才能思考。

对任何生产者来说，技能都可以大致分为三个层次：

> * 基础技能
> * 中间件技能
> * 终端技能

对电影导演来说，甄别故事、理解剧本、理解镜头语言、掌握故事节奏、设置故事灵魂，等等等等，是基础技能；而手绘显然是中间件技能；进而，系统搭建，时间管理，完成作品、甚至包括最后的作品发行，等等等等，是他们的终端技能。

当我们仔细观察工具在人类发展历史中所起的作用，从来都是如此，人工智能也绝对不是第一次：

> 更好的工具在不断取代甚至消灭 “中间件技能”。

“书法” 只对书法家来说是 “终端技能”，对他们之外的所有人来说，就是个 “中间件技能”。过去，所有人都要花很长时间练习书法…… 现在呢？字处理软件基本上消灭了 “花很长时间练习书法” 的必要性。省出来的大量时间应该用来做什么？思考啊！有了思考结果，就能写作了啊 —— “写作” 可是 “创作” 的极重要形式之一呢。

8.5. 一切都要以造为核心

绝大多数人并不思考，也不愿思考。伯特兰·罗素观察到的是，“许多人宁愿死也不愿思考，事实上他们也确实至死都没有思考。”

其中有一个原因，很可能是因为所谓的 “教育”，即，几乎所有的学校、老师和家长，通过十数年如一日的灌输把绝大多数人塑造成了 “被动生产者”。他们的特点就是，“不用独立思考”，他们的特长就是，“按照程序完成工作”。

“创造者” 都是 “主动生产者”，都是 “程序设计者” 和 “程序优化者”，对这些人来说，“学习” 的每个环节，“学”、“练”、“用”，都是为了最后一个环节服务 —— “造”。

```mermaid
flowchart LR
learn(学) --> build(造)
practice(练)-->build
apply(用)-->build
```

无论如何，都不可能是为了通过什么 “考试”。他们是主动生产者、创造者，能考他们的，从来都不是什么学校、老师或者家长，而是整个真实的世界。“被动生产者” 和 “非生产者” 终生都要参加考试，不是被学校考，就是被工作岗位考，他们必须用各种证件，毕业证书、资格证书、以及形形色色的其它证书证明自己是 “被动生产者”，即，“合格的生产参与者” —— 虽然，到最后，无论是谁都得生产，不管是主动还是被动，反正，生产从来都是财富的唯一正当来源。（请参阅《财富的真相》）

对创造者和主动生产者来说，甚至最后一个环节也是为了最后一个环节服务，他们 “造” 是为了 “接着造”，不停地 “造。

詹姆斯·卡梅隆为了拍《[阿凡达](https://www.imdb.com/title/tt0499549/)》（2009），觉得需要按自己的高要求系统掌握 3D 拍摄技术，于是，去参与拍摄了《[地心历险记](https://www.imdb.com/title/tt0373051/)》（2008）。克里斯托弗·诺兰也是如此，为了拍《[盗梦空间](https://www.imdb.com/title/tt1375666/)》（2010），觉得自己需要进一步打造驾驭宏大场面的能力，于是接活，一口气拍了两部蝙蝠侠系列，《[开战时刻](https://www.imdb.com/title/tt0372784/)》和《[黑暗骑士](https://www.imdb.com/title/tt0468569/)》…… 这样的例子无穷无尽。

不止人工智能如此，其实，历史上一切工具的进步，本质上来看都是在缩短 “学” 与 “造” 之间的距离，而其方式就是 “不断消灭中间件技能”。只不过，这一次，人工智能 “下手比较狠”，既决绝又干脆，甚至快到 “出手无形”，所以才令人震惊。

所以，不管你正在用的是哪一家出品的人工智能工具，真正的关键在于，首先你得是 “主动生产者”，甚至 “创造者”。如果你不是，你和绝大多数人一样，从根本上是 “被动生产者”，那么，再智能的工具，放在你手里，用处也不是很大。因为你所掌握的，学校里多年来向你灌输的，本质上来看全都是 “中间件技能”……

更为可怕的底层逻辑是，“被动生产者” 从历史上来看，从来都在，一刻不停地，被不断进步的工具不断取代、不断驱赶、甚至，不断消灭。19 世纪初，英国纺织工人发起的卢德运动（Luddite Movement）就是经典案例；近 40 多年来，农业机械化，驱使大量人口涌入城市；电子石英表技术出现之后，全球的 “修表匠” 陆续都失业了；自动柜员机（ATM ）迫使所有的银行进行了人员调动和优化；随着时间的推移，“驾驶技术” 再也不可能带来过去那么优越的收入了…… 很多职业甚至行业干脆消失了，马夫、抄写员、洗衣工、煤气灯工人、电话交换员、电报操作员、体育记分员、打字员、文字排版工、邮递员，报亭、寻呼台、录像带租赁店、钢笔厂、打字机厂、唱片厂……

这次人工智能带来的震动，之所以如此激烈且令人不安，其中原因之一是因为它的发展速度。从来没有任何工具的发展速度如此惊人。我们突然之间连十年甚至五年之后的世界都不敢想象了。看着学校两百年不变的样子，再看看人工智能两年之间的变化，我们对未来彻底失去了推测的能力 —— 哪怕仅仅是在教育这么一个相对狭小的领域里。

这一章的内容，对任何人都很重要，尤其是对那些父母。如果不能把一个人从根本上转变为 “主动生产者”，别说 “如何把人工智能用好” 了，不被人工智能消灭就不错了…… 不要再乱卷自己了，更不要再乱卷自家孩子了。要从一开始就想办法 “造”，并且，一切的动作都要以 “造” 为核心。

这是对整个 “学习路径” 的颠覆。我们不仅应该把原本的顺序彻底颠倒过来，甚至可以干脆去掉一个环节 “用”…… 因为 “造” 就是在 “用” 学到练好的技能，“造” 也是唯一的 “用处”。

```mermaid
flowchart LR
create(造)<-.->practice(练)<-.->learn(学)
learn<-->create
```

8.6. 学与练的重点

学习路径如此颠覆之后，由于 “造” 变成了起点，“用” 被 “造” 完全替代，剩下的两个环节也和从前不一样了。

> * 学：**客观评判标准**
> * 练：**最佳实践原则**

因为是为了造而学，之所以学就是为了造，所以，一上来就要问，判断 “我造出来的东西好不好” 的评判标准是什么？过去，“评判标准” 是别人制定别人掌握的，现在，判断你的不是哪一个 “别人”，而是整个真是的世界，这也是不同，一上来就要直面整个真实的世界。“评判标准” 这个东西，更应该是客观的而不是主观的，不管是谁，造出来的东西，不管是什么，它好不好，总有个判断标准。

碰巧，这也是 ChatGPT 最擅长的工作之一。无论你想造什么，第一件事儿就是跑去问它：

> 给我一个全面且结构化的阐述：判断…… 好坏的**客观评判标准**是什么？
>
> Provide a comprehensive and structured explanation: What are *the objective criteria* for judging the quality of....?

一部小说？一篇说明文？一部电影？一个短篇故事？一首歌？一个交响乐？一张摄影作品？一款电子游戏？一篇论文？一场演讲？一则广告文案？一份商业计划书？一个建筑设计？一个室内装潢设计？一个品牌标志？，甚至，一个餐馆？或者，一道菜？

这个提示词里面的核心关键字是 “**客观评判标准**”（*the objective criteria*）—— 感谢 “自然语言编程” 时代，能好好说话，就能好好地得到结果。

研究客观评判标准之后，再问关于 “练” 的关键问题：

> 给我一个全面且结构化的阐述：做…… 的**最佳实践原则**是什么？
>
> Provide a comprehensive and structured explanation: What are *the best practice principles* for doing ...?

这个提示词里面的核心关键字是 “**最佳实践原则**”（*the best practice principles*）。无论做什么，都有 “最佳实践原则”，仔细研究这些原则，会保证你的动作绝不走形。

其实，“最佳实践原则” 这个词，在此之前你早就见过。我们的 “提示词大师”（第四章）就是这么些的啊：

> 请根据提示词设计的**最佳实践原则**帮我修改以下提示词，以便我能从 ChatGPT 获得最佳反馈。修改过的提示词，请返回中英两个版本。另外，本次回复中，请不要使用 Markdown 代码框：
>
> 【再次输入需要修改的提示词】

在第 2 章里，我们用的是 “最佳设计原则” —— “设计” 也是 “实践” 的一种：

> 使用你所掌握的**最佳设计原则**帮我书写一个详尽且又结构化的 **GPT 角色定义**。

学习路径被彻底颠覆了。要永远以 “造” 为核心，一切都围绕着它，一切从它出发；“学” 的重点变成了 “客观评判标准”；“练” 的时候遵循 “最佳实践原则”；然后就只剩下一个重点了：“重视基础” —— 这看起来 “显而易见”，但，很可能需要后面的章节做多个角度的补充才可能真正深入理解。

最后的重复只有一句话：**必须成为主动生产者**，否则…… 请自行填空。

09. 人人都可以生产

[〔图〕](https://github.com/xiaolai/little-book-of-ai/blob/70679bd098497a49664f6489ccec10f88bb27109/cn/images/dalle/09.png)

9.1. 必须成为生产者

“必须成为主动生产者”，可能听起来是一个特别含混的建议，虽然这个建议的支持理由非常简单且充分：“**财富的唯一正当来源就是生产**”。

很大一部分感觉上的 “含混”，可能来自于人们普遍把 “生产者” 理解为 “使用体力劳动制造实物的人”…… 如果这么理解的话，“生产者” 与 “财富” 的关联就很模糊。并且，生活中常见的财富拥有者，比如，企业家、投资人、歌星影星、体育明星、带货的网红、好像都不是 “使用体力劳动制造实物的人”。

首先，“生产标的” 不一定是 “实物” —— 在商业社会里 “能够卖得出去的” 或者 “能够变现的”，除了实物之外还有很多。比如，数据，作品，形象，软件，广告，域名，渠道，算力，云服务，品牌，影响力……

并且，原本是实物的东西也有一些正在 “数字化”，比如，书、磁带/唱片、录像带/DVD，都正在不同程度地被数字化。现在，我自己家里的实体书已经很少，而磁带/唱片、录像带/DVD 之类的，你家里也早就不可能再有了吧？

企业家的 “产品” 或者 “作品”，就是他们的企业，以及那些企业所提供的商品或者服务；明星的产品是他们的成绩、作品，以及他们的个人品牌和影响力；带货的网红，他们的产品主要是他们建设销售渠道；科学家也是生产者，他们的产品就是他们的科研成果。

而投资人的 “产品” 很抽象，因为他们的 “生产资料” 就很抽象（资金），也因此他们进行生产的结果也同样抽象（还是资金），可无论如何，他们实际上也是生产者，并且几乎百分之百都是 “主动生产者”。

公务员虽然在很多人眼里很优越，但他们中的绝大多数确实不是生产者，甚至连 “被动生产者” 都算不上，因为他们是，至少应该是 “被以最严格的标准监督” 的 “程序执行者”。然而，公务员里也的确有一些真正的 “生产者”，他们制定政策，进行宏观规划，而他们的作品，是整个社会的福祉。

许多年来，我有一个看似非常奇怪的结论，“生产资料越抽象，生产利润就可能越高”。

这是我做投资决策的时候留下的一个 “副产品”。几年前，我开始思考人工智能崛起的大前提下，应该如何在证券交易市场上选择股票？

略去冗长的摸索与整理的过程，快速地罗列一下最终的基本思路。

> * 股票的价值主要来自于企业的**生产效率的持续提升**；
> * 制约生产效率的持续提升的最关键因素是**生产资料的种类**；
> * 人工智能时代最核心的生产资料是**数据**（非常抽象的生产资料）；
> * **如果主要生产资料是数据的话，那么它的生产效率提升几乎不会出现天花板**；因为数据作为生产资料，极其廉价，并且取之不竭用之不尽 —— 其它的生产资料都不具备这样独特的优势…… 并且，只有极大的企业才可能建立一定程度的数据这种特殊生产资料的垄断地位……
> * 所以，最重要的筛选企业的标准是看**数据拥有量**，和是否可以**源源不断地获取数据**……
> * 苹果（Apple）、网飞（Netflix）、英伟达（Nvidia）、亚马逊（Amazon）、特斯拉（Tesla）、微软（Microsoft）就是属于这类企业中的第一梯队……
> * 而我自己作为它们的用户也一直在为这些公司被动地提供数据，死而后已……
> * 像我这样的人很多，且会越来越多多……

于是，我调整了我的投资组合，之前是 GAFATA（2017 年 1 月曾在得到的《通往财富自由之路》里公开的投资组合），现在变成了 An ATM（就是上面提到的那几个企业开头字母拼起来构成的一个短语，谐音是 “一个提款机”）。2021 年，我投资的一家资管公司（Pando Finance HongKong）在香港发行 ETF 产品，3056.hk，3112.hk 的时候，3056.hk 的主要基础成分也是 “An ATM”。

> 声明：投资有风险，投资需谨慎。以上陈述，只是为了讲道理，用这个思路举例。以上陈述绝不构成任何投资建议。

**选择本身也是一种生产。**这个抽象的陈述，无论对投资这个本来就很抽象的活动来说，还是对投资人这个同样抽象的职业来说，都是非常实在的原则。

不管怎样，“生产资料越抽象，生产利润就可能越高” —— 这个结论开始在我的脑海里生根发芽，然后就开始用很不一样的眼光和角度看待生产了。

9.2. 文字作为生产资料

历史上来看，所有的普通人都一样，一切可能的困境，实际上都源于资源的困乏。如果说，“生产是财富的唯一正当来源”，那么，一切的困境，实际上都来自于 “生产资料的困乏”。“无法获取生产资料”，远比 “缺乏生产技术” 更为可怕。

再观察一下真实的世界，一切的 “垄断” 都要从 “垄断生产资料” 开始实施。你只要稍微观察一下这些行业就知道了：土地、交通、盐、矿、烟、酒、糖、茶…… 在历史的各个阶段，都被不同程度地垄断过。

所以说，摆脱生产资料的束缚，就是摆脱困境的核心关键。

于是，思考题来了，对普通人来说，甚至对所有人来说，当下的世界里，到底有没有一种绝对不被垄断，人人都可以获得，取之不尽用之不竭的生产资料呢？

文字。

文字作为生产资料，足够抽象，所以，在我看来，生产利润可能相对更高，并且，这种利润的确具备可持续增长可能，不仅有 “增长”，还应该有 “增长率”。（参见《通往财富自由之路》）

以文字作为生产资料，不一定就是 “写文章”，或者 “写我这种说理性文章”。以文字为生产资料，可以生产出来的东西很多…… 新闻，小说，剧本，教程，段子，歌词，广告文案，甚至可以融资的商业计划书，等等等等，不一而足。

尤其现在，我们竟然还可以用文字，即，自然语言，去驱动机器 —— 事实上，计算机是人类史上最廉价却最强大的工具…… 比如，用自然语言创建各种机器人（GPTs），想建多少个就能建多少个。这些机器人都可以与我们用自然语言沟通，与此同时，它们本身也是在文字能力方面无可争议地最强大的机器…… 如此这般，不仅没有生产资料的限制了，连劳动力的限制都突破了。

从小就会说话，没多大就已经识字，到高中毕业的时候，无论喜欢不喜欢也终究上了 12 年的语文课，为什么就从来没有用文字生产过呢？到底是被什么蒙蔽了双眼呢？又，在道理和事实都如此清楚明确的情况下，若是还坚持拒绝把文字当作生产资料，竟然还能有什么理由呢？

至少，理论上，人人都可以把文字当作生产资料。至于做不做，只能是个人的选择。

让我们来看看把 ”文字当作生产材料的生产“ 都需要哪些技能？大致罗列一下：

> * **基础技能**：语言基础，观察能力，思考能力，时间管理与自律……
> * **中间件技能**：书写能力，字处理工具使用，编辑与修订……
> * **终端能力**：与不同类别创作相关的能力，以及出版与发行……

与上一章中我们为两三岁孩子制作英文语音绘本不同的是，你并不缺基础技能，你也不缺中间件技能…… 而终端能力中，在过去极为重要的 “出版与发行” 已经不再是受限的东西了，只要你真的有好东西，绝对不可能发不出去。

9.3. 锁定生产标的

所以说，如果你竟然缺乏一些终端技能的话，其实是因为你缺乏生产目标造成的。没有生产目标，哪儿知道需要什么样的终端技能呢？

首先要锁定的是，到底以文字为生产资料去生产什么东西？

又一次，只不过是分类。先从最粗暴的分类开始，虚构类和非虚构类：

> * 虚构类
> * 小说
> * 剧本
> * 段子
> * 歌词
> * 广告文案
> * ……
> * 非虚构类
> * 新闻
> * 说理
> * 教程
> * 商业计划书

即便是 “小说”，也只是一个很 “粗旷且豪放” 的类别：

> - 虚构类
> - 小说
> - 爱情
> - 科幻
> - 玄幻
> - 悬疑/推理
> - 恐怖
> - 历史
> - 冒险
> - 战争
> - ……

分类的方法也不止一个：

> - 非虚构类
> - 小说
> - 按题材分类
> - 爱情
> - 科幻
> - 玄幻
> - 悬疑/推理
> - 恐怖
> - 历史
> - 冒险
> - 战争
> - ……
> - 按风格与形式分类
> - 纯文学
> - 通俗小说
> - 短篇小说
> - 长篇小说
> - 按受众和市场分类
> - 成人小说
> - 青少年小说
> - 儿童小说
> - 按主题与设定分类
> - 反乌托邦小说
> - 赛博朋克小说
> - 魔幻现实主义小说

一般来说，像这样的三级列表已经相当于是我们人脑能处理的最复杂列表形式了，因为，二级表格，其实相当于一张 Excel 表，每个 Cell 代表一级分类和二级分类的交叉点；三级表格的话，相当于是一个三维立体的 “魔方”，其中每个方块代表其中的一个三维交叉点……

[〔图〕](https://github.com/xiaolai/little-book-of-ai/blob/70679bd098497a49664f6489ccec10f88bb27109/cn/images/cube-2x2x2.png)

无论如何，你可以根据你的情况选择一个生产目标，可能是虚构类，可能是非虚构类，然后，继续分类，在里面找到你适合的喜欢的那个，然后再继续分类…… 直到锁定你自己的答案。

9.4. 选择也是一种生产

之前说，选择本身也是一种生产。并说，这个抽象的认知抽象的投资活动很实在。

其实，在其他领域里也一样，选择本身不仅是生产，而且还总是最关键的一步，即，“生产的第一步”，所以选择也可能是最重要的生产。不选择生产标的，怎么开始生产呢？我一直记得郑渊洁先生的例子。从部队复员之后，他想靠写字生活。到底写什么呢？怎么选的呢？只用了两个看似 “刁钻” 实则非常简单的短问题：

> * 什么市场最大？
> * 什么审查最轻？

到最后，他选择了童话…… 你可以轻松想象他拉了个单子，然后用这两个问题做选择的样子。

有了选择，有了目标，即，选定了生产标的，之后，你就可以用你现在已知最犀利的角度出发，问 ChatGPT，“客观评判标准” 和 “最佳实践原则” 都是什么？不用客气，不用说 “请”，不仅要求它 “全面且结构化” 地回答，还要要求它回答很多很多遍。

以你锁定了 “短篇冒险类青少年小说” 为例：

> * 向我全面且又结构化地阐述**判断**一部短篇冒险类青少年小说好坏的**客观评判标准**都有哪些？
>
> * 向我全面且又结构化地阐述**创作**一部短篇冒险类青少年小说**最佳实践原则**都有哪些？
>
> https://chatgpt.com/share/6707cf18-3318-8009-85a6-d5a420ce6f2b

剩下的，就是阅读理解能力而已，仔细阅读，认真理解，自行整理，而后第一时间开始实践。

一上来去了解哪些 “客观评判标准” 和 “最佳实践原则” 是很锋利的学习和实践的手段。这是在建立 “品味”，在此基础上不断打磨自己的 “判断力”。

我是写给非虚构类书籍的，下属类别大抵上算作是 “成长类”。评判成长类书籍的客观标准很多，ChatGPT 罗列的也相当全面（当然了，因为我就是这么要求的么）：

> ### 我
>
> > 向我全面且又结构化地阐述判断一部成长类的非虚构书籍的客观评判标准都有哪些？
>
> ### ChatGPT
>
> > 判断一本成长类的非虚构书籍的质量，可以从以下几个客观评判标准来进行全面且结构化的分析。这个评判过程可以分为几个关键维度：内容的真实性与准确性、写作风格、作者的权威性与可信度、结构和逻辑、目标读者与适用性、独特性与洞见，以及参考资料和支持性论据。以下是对这些维度的详细阐述：
> >
> > ### 1. 内容的真实性与准确性
> > - 事实性与数据支持：非虚构书籍必须基于真实的事件、研究或案例。如果是成长类书籍，书中的论点、案例或者故事应有足够的事实依据或科学研究支持。
> > - 数据来源与引用：书籍中引用的数据或案例应清晰标明出处，确保其可靠性和可验证性。数据来源可以是学术研究、可靠的调查报告或权威机构的统计数据。
> >
> > ### 2. 写作风格
> > - 清晰易懂：成长类书籍应该用简洁明了的语言表达观点，以便读者能够轻松理解并应用书中的内容。
> > - 叙事性与吸引力：优秀的成长类书籍通常具有一定的叙事性，能够通过故事或案例引发读者的共鸣，并在情感上吸引读者参与其中。
> > - 情感共鸣：好的写作风格应当能引发读者的情感共鸣，使他们在阅读过程中感受到自己在书中的经历或情感被表达出来。
> >
> > ### 3. 作者的权威性与可信度
> > - 专业背景：作者是否在成长、心理学、教育学或相关领域有专业的学术背景或丰富的实践经验。
> > - 个人经历：在成长类书籍中，作者自身的经历和成长故事往往是一个重要因素。作者的个人经历是否真实可信且与主题相关联，能够增强书籍的说服力。
> > - 过往出版物与影响力：作者是否有过相关领域的出版物、演讲、文章或者其他形式的影响力输出，这些都可以帮助评估其专业性和可信度。
> >
> > ### 4. 结构和逻辑
> > - 逻辑性与连贯性：书籍应有一个清晰的逻辑框架，每个章节或部分之间应有明确的联系，并能循序渐进地展开观点。
> > - 主题组织：成长类书籍的主题应该被清晰地划分成各个部分，以便读者能够逐步理解和应用书中的内容。
> > - 结论与实践建议：最后应提供总结性内容或实践性的建议，让读者能够根据书中的知识或经验进行自我成长的实际操作。
> >
> > ### 5. 目标读者与适用性
> > - 目标受众的明确性：书籍是否清晰界定了其目标读者（如青少年、成人、教育者、父母等），并针对目标受众的需求提供了量身定制的内容。
> > - 适用性与普遍性：书中的内容是否具有普遍适用性，可以应用于不同背景、文化或生活环境中的读者群体。
> >
> > ### 6. 独特性与洞见
> > - 创新观点：书籍是否提出了新的见解或独特的观点，而不是简单地重复已有的理论或概念。
> > - 深度分析：作者是否能够深入探讨成长过程中的关键问题，并提供有深度的分析和思考，而不仅仅是表面描述。
> >
> > ### 7. 参考资料和支持性论据
> > - 引用文献：非虚构书籍应包括对其他学术研究或权威资源的引用，以证明其内容的科学性和真实性。
> > - 附录与参考书目：良好的成长类书籍通常会附带丰富的参考书目或推荐阅读清单，便于读者进一步探索。
> >
> > ### 8. 可操作性与实用价值
> > - 实践性指导：书中是否提供了可行的建议、步骤、练习或者行动计划，以帮助读者在现实生活中应用书中的理念和方法。
> > - 工具与资源：优秀的成长类书籍通常会提供一些实用工具（如自我评估表、练习表格、行动指南），来辅助读者在实际生活中使用。
> >
> > ### 9. 读者反馈与评价
> > - 读者的接受度：通过查看其他读者对该书的评价，尤其是目标读者群体的反馈，可以了解其实际的影响力和实用价值。
> > - 社交媒体与书评网站：在社交媒体和书评网站（如 Goodreads、豆瓣）上，看看是否有一致的正面评价和推荐。
> >
> > ### 10. 出版质量
> > - 编辑与校对：书籍的编辑质量是否达到较高标准，没有明显的拼写或语法错误。
> > - 出版社的声誉：书籍的出版社是否为信誉较高的出版机构，这通常是书籍质量的一个重要参考指标。
> >
> > ### 综合评估
> > 最后的综合评估可以通过以上多个维度进行加权考量，并且根据书籍的特定目标和受众需求进行调整。这种结构化的方法有助于做出更加全面、客观的判断，从而识别出真正具有价值的成长类非虚构书籍。
> >
> > 以上标准可以帮助你对成长类非虚构书籍进行更加全面和系统的评价，为选择适合自己的读物提供有力的依据。
> >
> > https://chatgpt.com/share/6707d657-8fe8-8009-afb5-3d191d7cca11

这些是 “品味” 的基础，连这些都不知道，那就是 “彻底没品”。而后呢，在此基础上，不断思考，不断提炼，到最后，我想到的其实也是这里面提到的一条 —— 当然了，既然是客观标准，就是谁都要遵守的，既然全面，就不可能是我想到的它竟然想不到 —— 被我当作最重要的判断标准：

> * 可操作性与实用价值

一个人的所谓 “价值观”，也是一个人做 “判断” 最重要的 “依据”，就是知道 “什么更重要？” —— 这个问题反复问下去，最终就会得到 “什么最重要？” 知道了最重要的是什么，那就只能把最多的时间精力注意力花在那上面，很自然吧？再一次，这就是一个超级有用的 “思路”。

说回来，反正我写的东西就必须 “真的有用”。如何才能保证 “真的有用” 而不是 “看起来有用” 可 “实际上并不确定” 呢？稍加琢磨之后，我给自己写了一句话：

> 只写自己已经做到的道理。

就这么简单…… 却也因为仅仅这么简单一句话，我的 “品味” 提高了，我的 “判断力” 增强了，我知道自己过去写的很多东西（可能过半）可以直接扔掉了……

顺着 “可操作性与实用价值” 还可以想到另外一个更好的判断标准：

> 不仅要有用，还要长期有用。

这句话又过滤掉了一大半已我写过的东西，和一大半我准备好的选题…… 再一次，又是简单一句话，“品味” 再一次提高，“判断力” 再一次增强……

最重要的确定了，剩下的就好办了。

比如，逻辑严谨，只是基础；至于文风，我并不在意，等我写小说的时候再去琢磨吧；修辞，我只用自己可以相对轻松掌握的两种，类比和排比…… 差不多了。到最后，只剩下一个东西我比较在意，举例的时候，最好举得绝一点。

然后还有什么呢？就是写呗。写得出来使劲写，写不出来憋着写，写得不好就先写完将来接着改，写得好也要将来有机会就改…… 转眼已经 20 年，就这么过来了。

至于写书的 “终端技能”，与出版社打交道，尝试各种发布平台，使用各种工具，打造私域流量，建立与读者的多种沟通渠道…… 因为有了生产标的之后，这些事儿就变成了 “自然而然且不可或缺” 的工作。无论什么都一样，到最后，无它，手熟尔。

9.5. 人工智能辅助生产

突然之间，基于大语言模型的生成式人工智能出现了。

9.5.1. 提示词模版与机器人

在过去两年左右的时间里，我的生产效率和生产方式都随之发生了一些变化。当然，最不一样的是，现在的我，不再是 “单兵作战”，而是有若干个机器人随时待命，并且，机器人队伍正在不断扩大，与此同时，我协调机器人的能力正在飞速成长。

先重复我们与机器人打交道的第一原则：

> 思考必须且只能是我自己的事。它们只负责处理那些枯燥且单调却又不可或缺的工作。

千万不要误以为人工智能能够帮你从头至尾完成所有工作，如果竟然真做到了，肯定是因为你没有思考，或你的思考没有价值。

人工智能不可能有真正的 “创意”，它甚至实际上连真正的理解能力都没有，它只是会不厌其烦地计算概率。偶尔，你会看到它貌似 “颇有创意” 的回复。然而，你必须知道，那绝对不是真正的创意，那只是一种类似生物进化的过程中随机产生的 “突变”（Mutation）而已，不可能是根据客观评判原则选择并生成的既不一样又有实际意义的 “创意”。

创建自己需要的机器人，可以从两个角度考虑：

> - 枯燥且单调却又不可或缺的工作都有哪些？
> - 人工智能最强能力，即，头脑风暴能力，都在什么地方最有用？

写作，其实只不过是思考的最后一个环节，“输出”。

```mermaid
flowchart LR

input(输入) --> method[[思考]] --> output(输出)
```

思考是绝对不能交给人工智能的，因为那就是我们人类才能做的工作，我们甚至应该干脆把它理解为 “人类的特权”。我们绝对不能、也不应该 “平易近机器人”。不能轻易降自己的级。所以，平日里的阅读、研究、思考，都跟人工智能没关系。当然，阅读和研究的过程中，也有很多 “单调且枯燥却又不可或缺” 的任务存在，那也得是在 “甄别并剔除一切思考任务” 之后交给机器人处理。顶多，在需要头脑风暴的时候，需要它的辅助。

阅读和研究的时候，用 Google 的 NotebookLM 一边阅读一边做各种阅读卡片（其实就是问各种问题）实在是一种享受。可是，也有讨厌的地方。截至目前（2024 年 10 月），它尚未提供对我来说最重要的两个功能：导出和全文搜索。根据 Google 过往一贯的 “半途而废” 属性，我常常是一边用一边骂 —— 估计不会骂错。

所以，同样的工作，我也经常在 ChatGPT 里重复做一遍。把书籍转换成 txt 文件之后，也能上传给 ChatGPT 而后针对书籍提问。只不过，目前的一个小技巧是，最好把书籍拆分成章节，逐一上传给它而后针对这一章节提问，效果相对好一些。

> 问 ChatGPT（多问几次，可能会得到几个不同的方案）:
>
> 用 pandoc 把 epub 拆分成章节，逐个转换成 txt 文件。
>
> https://chatgpt.com/share/67087094-6efc-8009-b324-9b1d86856387

9.5.2. 头脑风暴提示词模版

阅读过程我是绝对不会放弃的，因为我自己的确很享受那个过程，真的很喜欢自己在阅读的时候产生的各种联想。阅读过程中，我最喜欢随时问 ChatGPT 的问题有两个，都属于 “头脑风暴”：

> 【作者】在【书】中通过【论据：实例/理由】来支撑【论点】，首先假设该论点成立，然后从不同领域尽可能多地列举支持论点的论据，包括实例、名人轶事、引言、科学研究和实验等内容。在此过程中，保持事实判断，并附上可靠的来源。如果有可用的链接，也应提供。
>
> ---
>
> 【The author】 uses 【evidence: examples/reasons】 to support 【the argument】in 【the book】, initially assuming the argument to be valid. Then gather as much evidence as possible from various fields, including examples, anecdotes of quotations from famous individuals, scientific studies, and experiments. It is essential to maintain factual accuracy and include credible sources, providing links where available.

当然，对于返回的内容，我绝对不会也不应该忘了去调用 “事实核查机器人”。另外一个问题，并不需要事实核查机器人，虽然也是 “头脑风暴” —— 某种意义上，我就想听他 “胡说八道”：

> 假设【作者】在【书】中的【某个观点】是正确的，那么，这一观点还可以在哪些生活领域中得到应用？请尽可能全面且有条理地列举这些领域，并努力发挥创造性思维，以发掘更多可能性。
>
> ---
>
> Assuming that 【the author】's 【particular viewpoint】 in the 【book】 is correct, in which areas of everyday life could this viewpoint also be applied? List these areas as comprehensively and systematically as possible, and aim to utilize creative thinking to explore additional possibilities.

“输入” 经过 “处理”，即，“思考”，就可以开始 “输出”。“思考” 永远是个 “递归方法”，所以，不要非得 “感觉彻底想明白了” 才开始 “输出” —— 就应该遵循 “递归” 的本质和属性，相信 “递归” 的力量，就应该不断地输出，甚至尽快输出，而后再把这个输出当作下一次思考的输入，如此反复迭代，发展也好，进化也罢，总会自然产生…… 最搞笑的是，如果没有 “输出”，“递归” 就没有下一次可用的 “输入”，于是，“思考” 要么终止，要么从头再来。所以，经常写作的人都明白，很多想法，若是没有写出来的话，就真的会 “凭空消失”。

9.5.3. 复述提示词模版

需要引用某本书或者某篇论文中的内容，有两个基本素养：

> * 复述而不是拷贝粘贴，除非有引用原文的必要
> * 给出具体且完整的出处

否则就有可能构成 “剽窃”，就算没这么严重，也相当于 “不够厚道”。复述这个东西，做 GPT 有点过于兴师动众了，只需要保存一个 “提示词模版” 就可以了：

> 用中英文两种文字分别复述以下文字：
>
> 【需要复述的文字】

这就是一个典型的例子，它过去是 “枯燥且单调却又不可或缺的工作”，现在变成了 “由且必须由机器人完成的工作”。

9.5.4. 中文编辑 GPT

写作之后，有个不可或缺的步骤，就是进行校订 —— 原本，这是一个专门的职业：出版社的文字编辑。编辑的工作真的很繁琐，检查错别字，检查语法错误，检查标点符号的正确使用…… 然而，现在我们可以创建一个机器人，让它按照一定的标准去审核文字。因为它随叫随到，所以，不一定要等到全部写完才交给编辑，而是随时随地，写完一个或者几个段落之后，中间休息的时候，就把机器人叫过来，让它把这个不可或缺的工作干掉。

你当然可以直接使用之前我们创建的 GPT Builder。以下是相对详细的手动创建过程，给你作为 “实践参考”。另外，“编辑” 这个工作，是区分语种的，中文编辑和英文编辑，最好分别设置两个不同的机器人。

> * 先去问 ChatGPT：“作为一个中文编辑，都要审核纠正那些错误？”
> * 然后再让它：“用以上的任务描述，用中文写一个 “编辑机器人”（GPT）的 “角色定义”（Role Definition）。”
> https://chatgpt.com/share/670877db-4bc8-8009-97b2-e21b09978e66
> * 它的回复中有之前没想到的，“措辞和表达” 和 “文化适当性审查”，仔细阅读了一下，觉得有必要保留。
> * 关于 “逻辑和结构调整”，这一部分我不需要，因为那应该是我自己的任务。
> * 在它的回复中，对 “格式规范”，我需要补充我自己的要求：“中文字符和英文之间，中文字符和数字之间，要有一个半角空格；中文标点符号，要与中文字符等同对待。”
> * 它的回复中有 “事实核查和引用管理”、“版权与原创性保障” 任务，对我来说没必要，因为这个工作已经交给别的机器人了。
> * 拷贝出来，粘贴到自己的文本编辑器里，根据自己的需求去修订。
> * 而后在此拷贝全文，随后创建一个 GPT ，把清楚的角色定义粘贴到它的 Configure 下的 Instruction 输入框中

修改过后，我的 “中文编辑”（GPT）的角色定义如下：

>这个 GPT 是一个编辑机器人。作为编辑机器人，其主要任务是审核和修改中文文章或文稿，确保内容的准确性、流畅性、逻辑性及规范性，以提升整体质量，使其符合专业标准和目标读者的期望。
>
>**角色职责**：
>
>1. 错别字和标点符号检查
> - 自动检测并纠正英文拼写错误、中文错别字和打字错误。
> - 标点符号的规范使用，包括纠正逗号、句号、分号等的错误用法。
>2. 措辞和表达优化
> - 确保用词准确、恰当，消除可能引起歧义或误解的表达。
> - 检查成语、俗语的使用是否得当，并根据上下文优化表达。
> - 删除冗余的句子或段落，使语言更加简洁明了。
>3. 格式和排版规范
> - 中文字符和英文之间，中文字符和数字之间，都应该有一个半角空格。
> - 全角标点符号要与中文字符等同对待。
>4. 文化适当性审查
> - 识别并修正不合适的文化表述，特别是在涉及敏感话题时。
> - 保持内容客观中立，避免引入偏见或歧视性语言。
>
>返回修改过的内容的同时，若有其他建议，可一并提出。
>
>https://chatgpt.com/g/g-ArMzvC0gx-zhong-wen-bian-ji

9.5.5. 大纲生成器

另外一个比较有用的机器人实际上还是 “头脑风暴机器人”，大纲生成器（Outline Architect）。这个 GPT 是我直接用 [GPT Builder](https://chatgpt.com/g/g-0ABN9Obfv-gpt-builder) 创建的，作用是：

> This GPT is designed to act as a detailed outline assistant. It thoroughly analyzes and understands the sentence or topic provided, considering its meaning, context, and potential viewpoints.
>
> ---
>
> 此 GPT 旨在充当详细的大纲助手。它会对所提供的句子或主题进行深入分析和理解，考虑其含义、上下文和潜在观点。
>
> https://chatgpt.com/g/g-YrLo736EK-outline-architect

9.6. 机器人的局限

我个人坚持，永不放弃一个立场：“思考” 只能且必须是人类的 “特权” —— 无论人工智能发展到什么地步，我的这个看法和立场都不会变。

目前，人工智能尚在起步阶段，也因此它更不应该替代人类的思考。顺着任何一句话，只要你要求它，它就会接着 “写” 下去，写 500 字也行，写 3000 字也无妨，反正它最擅长的是什么来着？一本正经且又煞有其事地胡说八道。如果你会一点点编程，你还可以突破它的 Token 数量限制，让它无限地编下去，反正它不累。

以目前的机制，它 “写” 出来的东西，实际上全都基于别人已经写过的东西，或者别的机器人参照别人已经写过的东西继续编出来的东西。简言之，“毫无新意” 就是它的首要特点之一。

你让它 “把这句话用十种不同的方式复述一下”，或者 “从十个不同的角度谈一下对这句话的理解”，它都能随时回答 —— 而它的回答的确会对你的思考（甚至思考全面）有极大的刺激和促进。但，它就是没办法说出一句 “真正有意义且所有人都没说过的话”。

“只能说别人已经说过的话” 并不完全是缺点，甚至可以在其他领域有用。比如，在基础知识，或者既定科学事实，这样的领域里，说且只说别人说过的话，非常有用。陈述或者转述既定科学事实，本就不应该胡乱添加创意。

但，在创作过程中，“只能说别人已经说过的话” 就不灵了，不仅不灵，且完全没用。不主动思考，不独立思考，不另类思考的人，无论什么时候拿着发展到了无论什么阶段的人工智能都没什么实际用处，也是这个道理。

作为一个示例，我专门用 ChatGPT 写了一篇文章。完全让它自己写，就彻底没法看。我简单罗列了个大纲，让它基于我的大纲继续写下去 —— 即便如此，依然生硬且无聊，当然，也毫无文风可言。

> [直播创富与文化错觉：关于财富、焦虑和社会心态的反思](https://mp.weixin.qq.com/s/CQQ6KzijEycbbMyAoBH8HQ)

我有个朋友，和菜头，简直是个疯狂的文字生成器，经常一天更新两三篇…… 然而，我几乎每篇都会看，为什么？因为他真的很有趣 —— 他就是个很有趣的人，比我认识的绝大多数人都更有趣。所以，他的文字特好看，绝对不能在吃饭的时候看，因为真的会 “喷饭”。

> 有人赞扬说，库克在乔布斯之后极大提升了苹果公司的利润，极大地拉升了苹果股票的价格，同时利用他的供应链技术让苹果产品始终保持稳定的品质。**我认为这些话都是对的，但是现在马上我要去吃中午饭，因为刚刚我在我的 iPhone 15 背板上打了一个鸡蛋，现在它已经煎好了，我看见蛋边都有点焦了，得挤点牙膏蘸着吃。**

首先，机器人肯定无趣，那是它的天性。但，若是你是个有趣的人，你的机器人就有可能会跟着你变得相对有趣 —— 有趣，是你的任务，你的问题，反正肯定不是机器人的。可惜，不是所有人都明白这个道理，就好像不是所有人都明白自己的人生其实是自己选的一样，愣是要怪整个世界。

9.7. 虚构类创作

我主要写的都是非虚构类文字。若是你选择的是虚构类呢？我还没来得及体验，但，直觉和一些尝试告诉我，创作虚构类的作品，机器人的帮助可能更大 —— 不是 “创意” 方面，因为任何时候， “思考” 无论如何都不是且不应该是机器人的任务 —— 主要是因为人工智能的特长，“头脑风暴助手”。

比如，你可以创造一个人物，写一个完整的 “人物小传”，而后任何时候都可以让机器人以这个人物的 “历史” 及其 “习惯” 处理你刚想到的情况，或者，把你一厢情愿写出来的 “台词”，让它用符合这个角色的历史，这个角色的口气 —— 当然是根据他不断积累的 “人物小传” —— 说话…… 这就很神奇了。

比如：

> * 你是在【……】出生的。
> * 你的父母是【……】，所以他们对你的要求是【……】，因此你形成了【……】性格和【……】的世界观……
> * 你平日里的口头禅是【……】和【……】
> * 你的朋友经常受不了你说类似【……】的话，但你依然我行我素……
> * 你曾经经历过【……】、【……】……，后来又经历过【……】
> * 你现在【……】岁。
> * 你在【场合】遇到了一个你以为是【……】的人……

写一个完整的文本，不断积累修订的文本，发给 ChatGPT 之后，你就可以要求它做很多事情：

> 【……】这样一句话，在【……】的情况下，你会怎么说？

比如，你在这个人物的小传里，设定了她是个四川省成都市人。你在人物小传里记录过成都人和重庆人 “相爱相杀” 的隐含世界观…… 等等等等吧，那么，即便是一句平淡无奇的话，ChatGPT 在扮演一个如此这般详细描述过的角色的时候，总是会给你无限的惊喜 —— 因为那种多角度的 “想象”，理论上超出了任何人类的想象力 —— 思考是很累的，想象更累，因为随着想象的深入，需要调用的变量数量会几何级数增长……

机器人的特点是，如果它的主人竟然敢于 “一本正经且又煞有其事地地胡说八道” 的话，它肯定更加变本加厉地 “一本正经且又煞有其事地地胡说八道” —— 而这，偏偏是一位虚构类作者最需要的东西，不是吗？

操作上，倒也极其简单：

> * 新建一个聊天。
> * 对它进行角色定义。
> * 不断向它输入 “它的经历”。
> * 要求它用它的 “思维” 做事做判断。
> * 每次它的 “答复” 或者 “判断” 符合你作为作者的 “品味” 或者 “审美要求” 的时候，你就 “夸夸它”，说 “真不错！记住你这次的选择”……
> * 经常整理聊天内容，整理到一个文本文件（`.txt`）。
> * 必要的时候，把整理过的文本文件上传至这个聊天，告诉 ChatGPT，“这就是你”，“你要按照这个角色定义说话，做判断”……
> * 重复以上步骤，递归迭代……

从 “浏览器” 的角度来看，无非是 “用户创建了个聊天”，然后 “用户把这个聊天放进了收藏夹”…… 仅此而已。

不仅每个 “人物” 可以如此操作，其实，所有人物所赖以存在的 “世界” 也可以如此操作 —— 总而言之，虚构类作品最重要的事情就是 “创造一个并不存在但又合理的世界”，不是吗？祝你玩得开心。

9.8. 藏头藏尾诗

藏头诗，藏尾诗，藏头藏尾诗，显然，原本创作难度极高。然而，这东西的核心，的确 99% 都是 “单调且枯燥却又不可或缺的任务” —— 尤其是对人类来说。但，对机器来说，在大数据中选择符合条件的词汇，简直就是小菜一碟，什么时候都不在话下。

创作藏头诗，藏尾诗，藏头藏尾诗，在有 ChatGPT 的情况下，变成了任务描述。整个任务拆解之后，差不多包括以下要素：

> * 确定类型，是藏头诗？藏尾诗？还是藏头藏尾诗。
> * 确定要藏的 “头” 或 “尾”，或者，“头” 和 “尾”。
> * 确定每句格式，是五言（每句 5 个字）？七言（每句 7 个字）？还是每句不限字数的现代诗？
> * 描述诗句主题。
> * 指定诗歌技巧，古诗词格式的话，“诗句要押韵，并且尽量对仗工整”；现代诗歌的话，“偶尔对仗，偶尔押韵”。
> * 告知是否可以使用同音字……

组织清楚之后就可以要求 ChatGPT 干活了：

> 创作藏头藏尾诗，“头” 是 “煞有其事”，七言四句，主题任意，诗句要押韵，工整对仗。给我 10 个版本。
>
> ### 版本 2：
>
> 煞气凌云风浩荡，
> 有情万里梦飞扬。
> 其心不惧山河远，
> 事在人为定成章。
>
> ### 版本 9：
>
> 煞尽繁花谁作主，
> 有时江水入云端。
> 其言易老多空念，
> 事了心宽自觉安。
>
> https://chatgpt.com/share/670f46a2-7620-8009-8c97-a794dbf57a6f

果然煞有其事…… 是个贪玩的好东西。

藏尾诗比较费脑，因为自己要先想好每句末尾的几个字，连起来要有意义的同时，还要两两押韵 —— 当然，你同样可以想办法写提示词让 ChatGPT 帮你想办法…… 你可以自己试试。

9.9. 真正的难点

一提到创意，人们常常没说几句就会扯到一个老生常谈的说辞 “要跳出盒子思考” —— 来自英文，think out of box —— 或者，“跳出思考边界” 什么的……于此同时，人们也总说，“小孩子的创意最强”，因为他们 “不在盒子里” 什么的。

人们总是对 “创意” 误解深刻。

让我一句话戳透罢：

> 如若你没创意，其实并不只是因为你被禁锢在一个盒子里，更是因为你的盒子太少，只有一个而已……

小孩子的创意，本质上是 “瞎猫碰死耗子” 而已 —— 他们并不是 “跳出盒子” 了，而是他们连 “一个盒子” 都没有…… 小孩子的所谓 “创意”，跟我们描述人工智能偶尔表现出来的 “创意” 一样：

> …… 那只是一种类似生物进化的过程中随机产生的 “突变”（Mutation）而已，不可能是根据客观评判原则选择并生成的既不一样又有实际意义的 “创意”。

反正，只有一个盒子肯定不够 —— 当然没有盒子更不行，虽然偶尔会被入误以为有创意 —— 必须想办法拥有更多的盒子，盒子越多越好…… 如何搜集更多的盒子呢？“学习” —— 除此之外别无他法。注意，我的措辞，是 “搜集” 而不是 “收集”。“搜” 比 “收” 多了好几个动作，“搜” 首先是更主动的一个动作，除此之外，还包括 “冒险”；并且，除了 “积累” 之外，还有 “甄别” 和 “筛选”。

然而，“创作” 或者 “创造”，真正的难点，并非在于人们以为的 “创意”。而是 “缺乏必要的递归” —— 这一点，我对其他人很难讲明白，但，对本书的读者，已经读到这里的读者，应该是很容易做到 “一点就透” 了……

9.10. 只能持续学习

理论上来讲，这也是 “为什么其实根本就没多难的事情被绝大多数人认为可望不可及” 的唯一合理解释：“创作” 或者 “创造” 的核心关键，在于 “持续递归迭代一些简单缺又不可或缺的递归”，持续地调用以下 “方法”：

> - 学习
> - 观察
> - 思考
> - 尝试

这里面的每一个动作，本质上都只能是 “递归方法”，无论是 “学习” 还是 “观察”，抑或是 “思考” 或者 “尝试”。每一次所谓的 “持续” 其实都是 “迭代”，把上一次的 “输出” 当作这一次的 “输入”，然后再把这一次的 “输出” 当作下一次的 “输入”，如此循环往复，永不停歇……

仅此而已。

我写的每本书，我讲的每节课，本质上来看，其实都是 “我的学习笔记” —— 仅此而已。我学了，我我观察了，思考了，我尝试了…… 我写了出来。写出来不满意，没关系，重写，反正 “写作” 在我这里是 “递归方法”，写着写着就好了。在我的社群里，很多人都反复见过我 “重写” 的过程，每本书的反复创作，他们都看在眼里…… 恨不得李笑来这个人本身就是个递归函数。

很久以前，我读书或者学习技能的时候，还不断写笔记。到后来，就用 “完整的教程” 替代学习笔记 —— 因为 “教是最好的学习方法”。写教程是个很神奇的事情，因为它相当于是 “给未来的自己写封信”……

你学的东西越多越容易遇到这种情况：“这事儿我很认真地研究过，但现在竟然忘得一干二净！” 然而，你写过教程，所以，过去的你，曾经给未来的你发过一条消息 —— 就是你过去写的那个教程…… 于是，你看着那条消息，轻松地捡起了自己曾经会但刚刚忘了的东西。有空的话，你可以翻翻这个 Github 仓库：

> https://github.com/xiaolai/apple-computer-literacy

2019 年，我创建社群的时候，有人质疑过我的 “长期持续输出能力”。我并没反驳。过去的五年多时间里，我总计讲了大约 900 节课，有音频有视频。2024 年国庆期间，我专门写了脚本全部整理了一遍，不说讲了多少字吧，反正，到最后音频视频文件全部加起来超过 15 G…… 我可是有 “递归方法” 的人，我怎么可能 “枯竭” 呢？

刚才我提到的一个朋友，和菜头，是最近两三年里我见过的 “玩人工智能绘画创作” 最厉害的人 —— 压根就没有 “之一”。不知道什么时候起，他在自己的微信公共账号 “槽边往事” 里发文章的时候，配图全都是自己用人工智能工具创作的，可能是 DALL·E，可能是 Stable Diffusion，可能是 Midjourney，或者是其它的什么…… 我知道他肯定在一路研究。反正，他是我见过的，用人工智能画的最多且画的最好的。

他是怎么做到的？这跟他聪明与否，有趣与否都肯定很大关系，但，无论如何，到最后还是这四个动作：“学习”、“观察”、“思考”、“尝试”，然后，这四个动作，每一个都反复 “递归迭代” —— 否则，还有什么别的方法呢？绝对没有。

我们共同有另外一个比我们年纪都小很多的朋友，马伯庸。此人也是我见过的极其罕见的 “学习高手”。他的每部小说，其实也都是他的 “学习笔记”。《长安十二时辰》其实是他的《24 小时》观影笔记；《大医》是他研究医学史的笔记；《显微镜下的大明》是他读明史的笔记；《太白金星有点烦》是他研究职场人际关系的笔记…… 平日里随便聊个天，说起某个剧集，他附加的评语总是 “嗯…… 挺好…… 虽然…… 但是，我学到了一样东西！”

所以，在我看来，“把文字当作生产资料主动持续生产” 这件事儿，无非是一个 “基于学习和观察的思考与尝试” 的 “递归方法”，理论上谁都能做，理论上谁都该做，但在现实里最终只有万分之一的人真的选择真的执行的东西 —— 当然，也因此，更应该重复一遍：**选择本身就是最重要的生产**。

10. 人人都能用英语

[〔图〕](https://github.com/xiaolai/little-book-of-ai/blob/70679bd098497a49664f6489ccec10f88bb27109/cn/images/dalle/10.png)

很遗憾，英语并不是一个 “中间件” 技能，甚至永远不是。长期来看，对任何人来说，它都应该是一个 “终端技能”…… 而其最佳应用场景，和过去我们以为的非常不同，很可能并不是与真人沟通，到最后竟然是 “和人工智能好好说话”，而人工智能的 “母语” 是且只能是英语 —— 幸或不幸，它是我们的外语。

10.1. 人人都有多语潜力

过去，掌握一门外语是绝大多数人终生无法征服的难题。真的是突然之间，别说一门外语了，掌握几门外语都有可能 —— 只要你真的肯去练。在人人都误以为 “人工智能翻译这么厉害了，所以不用学外语了” 的同时，这其实是个人人都能用英语，甚至人人都可以成为 Polyglot（多语使用者）的时代。

其实，地球上一直都有很多 “双语家庭” —— 尽管占总人口比例极低。比如，父母可能是不同的民族或者来自不同的国家，所以，他们可能说不同的语言，那么，他们的孩子就生长在多语环境之中。我是朝鲜族，在我们老家，延边朝鲜族自治州，有一些人只讲中文，有一些人只讲韩文，但也有很多人都同时讲中文和韩文，到最后连一些宠物都有可能同时听懂不同的语言。

你在街上看到一条狗，你对它说 “来来来”，它不理你，说明它听不懂中文，可能是单语朝鲜族家庭养的狗，于是你对它说 “오라오라”，它就过来了…… 反过来也一样有些狗你对它说 “오라오라” 它就听不懂，你对它说 “来来来” 它听得懂，那就说明它可能是单语汉族家庭养的狗…… 当然，街上也有很多狗，无论你说 “来来来” 还是 “오라오라” 它们都听得懂，那就说明它们是双语狗。

地球上也有很多地区，干脆是多语地区，比如，延边朝鲜族自治州境内的珲春市、图们市，由于地处中朝俄三国边界，那里有很多人从小就能说三种语言。再比如，香港，很多人同时讲普通话、粤语和英语；又比如，瑞士，由于地处法、意、德、奥等国交界处，很多人同时使用三四种、甚至四五种语言，包括英语、法语、意大利语、德语、罗曼什语，等等。很多瑞士的狗，说 “来来来” 或者 “오라오라” 它们估计听不懂，但，它们应该可以同时听得懂另外好几种语言，比如英语，come here；法语，Viens ici，意大利语 Vieni qui，德语 Komm her, 或者罗曼什语 Vegn qua……

在双语甚至多语环境下长大的小朋友，会自然而然地习得并使用多种语言，并且各种语言之间毫无口音影响。关键在于，他们并不会觉得自己付出了什么额外的努力，对他们来说，一切都感觉是自然而然，就好像原本就应该那样似的。别说对人来说如此了，哪怕对那些狗来说，理论上也是如此。

这就说明，其实人人都具备成为多语使用者的潜力。

10.2. 多语的意外好处

成为一个多语使用者当然有很多好处，这事儿连 ChatGPT 都知道 —— 不信你可以去问问它：

> 全面且结构化地阐述成为一个多语使用者的好处。
>
> https://chatgpt.com/share/670b32b1-456c-8009-b9b8-5a880558254f

当然，还有很多单语使用者想不到的好处。比如，多语使用者**相对更友善**，懂的语种越多越友善 —— 虽然听起来好像没有什么直接关联，但，只要略微仔细想想就会知道这种现象的确有其事，确有原因。

比如，多语使用者的思维方式更加多样化，掌握的语种越多，思考角度也就越丰富。又比如，他们需要投入大量时间学习和练习语言，由于每个人的时间和精力有限，导致他们相对花更少的时间去评判他人。再比如，更多的学习过程和精力投入让他们更容易体会到自身的不足，因此培养出更多的谦虚和耐心。同时，接触到不同的文化差异，使他们能够打破因文化和语言产生的刻板印象和偏见。此外，随着学习的深入，他们的表达和沟通能力也不断提高。所有这些因素综合作用，使得多语使用者成为人群之中相对更加友善的人，实际上是很容易理解的现象。

不仅如此，多语使用者的大脑总是**相对更健康**。因为多语使用者习得更多语言的最有效手段，全世界都一样，无论是谁也都一样，都是 “大量朗读” 和 “频繁说话”。

说话其实是非常复杂的大脑活动。每个音素的发声，都需要大脑协调差不多 100 块左右的肌肉完成，每块肌肉，都需要大脑中至少一个由数千数万神经元构成的 “功能性局域网” 去协调完成 —— 你可以想象一下持续朗读或持续说话一段时间给大脑带来的工作量。

美国明尼苏达大学的大卫·斯诺登（David Snowdon）做过一项长期研究，始于 1986 年，追踪了近700 名圣母修女的健康状况，尤其是认知功能的变化。

超过百岁的修女在去世后，脑解剖显示她们的大脑受损程度与阿尔茨海默症患者相似，甚至可能相对更为严重。然而，这些修女在生前却没有表现出类似的认知症状。一个重要原因在于，她们长期大量诵读经文，类似于大脑每天进行“有氧运动”，保持了高度的“神经可塑性”。即使一部分大脑受损，其其它健康的部分也能逐渐学会替代受损区域的功能，从而让她们看起来没有表现出任何认知退化的症状。

> Snowdon, D. (2001). *Aging with Grace: What the Nun Study Teaches Us About Leading Longer, Healthier, and More Meaningful Lives*. Bantam Books.

随后的很多研究都表明，多语使用者患痴呆症的风险较单语使用者低。例如，一项在 2013 年发表在《神经病学》（*Neurology*）杂志上的研究发现，多语使用者患痴呆症的平均发病年龄比单语使用者推迟了大约 4～5 年。这项研究是在印度进行的，调查了 648名参与者，其中包括会多种语言的个体。研究结论表明，不论社会经济地位、性别、教育水平等因素，多语言使用者在晚年出现痴呆症状的几率较低。

多语使用者的认知储备（cognitive reserve）被认为是预防脑疾病的重要因素。另一项在 2014 年《美国国立科学院院刊》（*PNAS*）发表的研究通过脑成像技术发现，多语言使用者的大脑在老年时的功能连接性较强。这表明多语使用者能够维持更高水平的认知功能，即便他们的大脑可能面临与单语者相似的病理性变化。

> Alladi, S., Bak, T. H., Duggirala, V., Surampudi, B., Shailaja, M., Shukla, A. K., & Kaul, S. (2013). *Bilingualism delays age at onset of dementia, independent of education and immigration status*. Neurology, 81(22), 1938-1944.
>
> Gold, B. T., Kim, C., Johnson, N. F., Kryscio, R. J., & Smith, C. D. (2014). *Lifelong bilingualism maintains neural efficiency for cognitive control in aging*. Proceedings of the National Academy of Sciences, 110(15), 7877-7881.

10.3. 英语可以直接用

突然之间，我们进入了人工智能时代。有了 ChatGPT 之类的工具之后，突然之间，我们竟然可以 “直接使用英语” 了…… 人工智能成了我们最好的英语老师 —— 实际上它是任何一种外语的最好老师 —— 没有哪个人类老师可以与之媲美。

当我们需要使用外语的时候，一般可以分为两个场景：

> * 即时处理
> * 听
> * 说
> * 异步处理
> * 读
> * 写

10.3.1. 异步处理场景

我们先看看 “异步处理” 的情况。实际上，我们之前给出的 “不会用英语” 的 “即时解决方案”，主要针对的是英语的 “异步处理”；随后我们会给出的 “长期解决方案”，主要是解决过往人们 “学” 了十多年都做不到的英语的 “即时处理”。

外语的异步处理的最重要场景，无非是 “阅读” 和 “写作”。

##### 10.3.1.1. 阅读

过去，当我们遇到一个读不懂的句子，“枯燥且单调却又不可或缺的工作” 实在是太多了：

> * 逐个查生词…… 但有可能错过：
> * “我们以为认识的词却表示着另外一个我们不知道的意思” —— 比如，**down** *n.* 小鸡小鸟身上的软毛；**hold** *n.* 货仓；**run** *n.* 袜子上的洞，等等等等……
> * “全部都由我们认识的单词构成的但我们之前却不知道的短语” —— 比如，*birds of pray*，食肉鸟；或者 *purple passages*，金玉其外败絮其中的篇章，等等等等……
> * 查到的每个生词，要遍历它的众多释义，而后选择一个符合当前句意的释义；
> * 所有词汇、所有词组都查过了，却仍然读不懂句意，那么就要去查语法书，看看有没有自己没有学过的语法结构……
> * 查过词典，查过语法书，甚至去问过老师，但仍然无法理解的句子还可以去问 Google —— 因为 “我不能理解的句子” 万一谁在网上问过或者答过，它就找得到……
> * 就算如此折腾，到最后依然无法理解的有没有呢？也不是没有，甚至相当常见……

现在不一样了，ChatGPT 随时恭候，最简单的提示词模版往往都已经够用：

> 用中文详细讲解以下英文文本：
>
> 【英文文本】

因为要经常用，所以干脆做个机器人算了 —— 将其称为 “[英语阅读老师](https://chatgpt.com/g/g-KjFaktKhw-english-reading-teacher-for-chinese)”：

> 这个 GPT 的任务是用中文详细讲解用户提供的英文文本，帮助用户彻底完成阅读理解。
>
> 主要从以下几个方面逐步分析：
>
> 1. 词汇分析：
> - 解析每个重要词汇，提供其 IPA 音标、在文本中的词性和中文释义。
> - 检查是否存在因为使用频率很高所以人们以为自己熟悉的词汇在此语境中竟然具有特殊意义因此读者很可能并不了解的情况。
> - 指出所有习惯用法和短语，尤其是那些由人们普遍认识的单词组成但组合后有不同含义的表达。
> 2. 语法结构：
> - 分析复杂的句子结构，逐步拆解主谓宾、从句、修饰语等要素，帮助用户理解其中的语法规则。
> - 详细解释从句（定语从句、状语从句等）或倒装、强调句等特殊语法现象。
> 3. 翻译指导：
> - 逐句翻译文本，确保译文通顺、忠实原意，并尽量做到“信达雅”，即准确传达原文意思的同时，保持流畅与优雅。
> - 有必要的话，同时提供 “意译” 的翻译版本。
>
> 请尽量避免遗漏任何可能具有隐藏含义的词组或语法细节，确保用户能全面理解文本。
>
> GPT 链接：https://chatgpt.com/g/g-KjFaktKhw-english-reading-teacher-for-chinese

##### 10.3.1.2. 写作

过去，当我们想用英文进行写作的时候，我们不仅 “举步维艰”，并且还 “如履薄冰”。拼写错误、语法错误、措辞不当、不符合英文的习惯用法…… 等等等等，各种问题层出不穷。后来，字处理器的 “自动拼写检查” 倒是帮了不少忙，但它其实只解决了 1% 都不到的问题…… 比如，当有语法错误的句子被高亮或者用下划线突出之后，我们其实只是知道那里 “不对”，但，对 “如何才对” 束手无措。应付考试的那些东西几乎毫无用处，哪怕通过了四六级，或者托福雅思接近满分也没用。

现在不一样了，ChatGPT 随时恭候。我们交给它的任务，甚至不是 “作为我的英文编辑，帮我检查拼写错误和语法错误”，而是：

> 你是我的英语语言专家。请首先全面分析我提供的中文文本，深入理解其核心逻辑、观点和表达的意图。然后，用地道的英语重新组织和表达整个内容，而不是逐字逐句翻译。确保结果流畅自然，符合英语语言习惯，同时保留原文的精髓和主旨。

这里的关键在于 “不是逐词逐句翻译”。至于到底是 “美式英语”，还是 “英式英语”，随意调整。甚至，你可以让他用 “纽约腔调”、“伦敦腔调” 或者 “温哥华腔调”、“悉尼腔调” —— 贪玩的时候，让它用 “彻头彻尾” 的 “日式英语”、“韩式英语”、“中式英语” 表达一下也不是不行…… 你还可以让它用 “口语化表达” 或者 “书面化表达”，“纽约时报新闻风格” 抑或 “芝加哥大学学院风格” —— 它就是这么多才多艺。

我用 GPT Builder 帮我生成了一个详尽的 “角色定义”（Role Definition），而后根据需要做了删减和一点点的修订创建 “英语表达专家” 这个GPT 的时候仅保留了以下内容：

> This GPT will act as a comprehensive multilingual language expert, designed to analyze and rewrite content from any language into natural, idiomatic English. The GPT will deeply understand the core logic, viewpoints, and intent of the original text, ensuring the output captures the essence of the original while restructuring the content to fit the flow, idioms, and norms of English. The goal is not to perform a word-for-word translation but to deliver a fluid, coherent result that matches the nuances and tone of the original text, ensuring accessibility across different languages.
>
> - Core Competencies:
> - Analyze and interpret texts written in any language to extract the key ideas, structure, and intention.
> - Restructure and rewrite content in fluent, natural English that conveys the same core message, tone, and style as the original.
> - Adapt tone and expression according to the cultural and linguistic norms of the target language.
> - Boundaries:
> - The GPT will not engage in strict, literal translations unless specifically requested.
> - It will not handle content beyond language-related tasks, such as offering technical, legal, or medical advice unless the subject is language-oriented.
>
> 查看完整对话：https://chatgpt.com/share/670b5dd3-0e4c-8009-b1ba-9c5545697469
>

这个机器人，English Guru，最终的 GPT 链接：

> https://chatgpt.com/g/g-dwezQPlVx-english-guru

你可以随时在任何聊天里通过 `@` 命令调用它。先说你的特定要求，而后附加上需要用英文表达的文本：

> 用英文表达以下内容，纽约腔调，口语化，最好押韵，长短句相间。
>
> 【任何语言的文本】

突然之间，你完全不用担心自己的表达是否地道了，甚至不用担心是否正确 —— 这真是一个完全且又彻底的解脱！

于是，突然之间，你可以直接用英语创作了，在此之前，这完全无法想象 —— 前提是你真的有好的内容需要表达…… 绝大多数人，真正的问题不是 “不会说英语”，而是 “实际上也没啥可说”。当然，只要你有话可说，有想法值得写，突然之间，你其实可以使用任何语言表达了，管它是英语还是法语，抑或是西班牙语、日语、韩语、德语、俄语、意大利语、阿拉伯语…… 只不过是再创建一个机器人的事情，不用多花任何一分钱，你就可以有任何语言的 “表达专家” 随时恭候。

你还可以设置很多机器人，比如，各修辞机器人 —— 在此之前，你能想象自己熟练运用外语的各种修辞手段吗？有了人工智能之后，只要你真的想，就真的做得到。比如，“押韵助手”、“排比助手”、“类比助手”、“隐喻助手”、“双关助手”、“夸张助手”、“历史助手”、“圣经助手”、“旁征博引助手”…… 只有你想不到，没有它做不到。

以 “隐喻助手” 为例，你可以从以下的提示词开始不断根据你自己的需求进行优化：

> **ChatGPT GPT (Metaphor Pro) Instruction:**
>
> > The GPT's primary role is to act as a 'Metaphor Guru.' It will specialize in analyzing content in various languages, identifying metaphors that might not be easily understood in English culture, and then providing suitable alternatives and explanations in English. This GPT should be adept at language translation and cultural interpretation, ensuring accurate and contextually appropriate metaphor translations. It should be careful to maintain the original sentiment and meaning of the metaphors while adapting them for an English-speaking audience. The GPT should ask for clarification if the provided content is too vague or lacks context. In terms of personalization, it should maintain a helpful and informative demeanor, focusing on delivering clear and concise explanations.
> >
> > https://chatgpt.com/g/g-sWWUCeD6p-metaphor-pro

10.3.2. 即时处理场景

有了 “无需担心” 的文本之后，你突然之间发现，其实你可以 “说” 了！—— 只不过，需要练而已。然而，仅仅是 “突破哑巴英语” 的可能性，难道不就应该让你兴奋不已了吗？反正我自己的确如此。

我很晚才有孩子。有了孩子之后，“说英语” 突然之间变成了 “生活刚需”。因为小朋友就是这样，他跟你说英语的时候，你回复的是中文，那么接下来他就会只用中文跟你表达。我之前当过很多年的英语老师，但从来没重视过自己的口语表达，也没重视过自己的发音，总觉得无所谓…… 这一次，不行了，只能练，必须练。

我的学习习惯相对比较凶悍。任何时候，我都会想尽一切办法动用所有可能利用的工具。工具在发展，我的方法当然要跟随着它的脚步发生变化。2023 年 9 月，我写了一个 Demo，[ToBI Player](https://github.com/xiaolai/tobiplayer)，作为我自我训练的辅助工具。

[〔图〕](https://github.com/xiaolai/little-book-of-ai/blob/70679bd098497a49664f6489ccec10f88bb27109/cn/images/ToBI-Player.gif)

再后来，我组了个小团队，将这个最初像个 “玩具” 一样的 Demo，逐步变成了一个现在已经相对羽翼丰满的 “产品”：[Enjoy App](https://1000h.org)，它有两个域名可以访问：https://1000h.org 和 https://1000h.org.cn。

[〔图〕](https://github.com/xiaolai/little-book-of-ai/blob/70679bd098497a49664f6489ccec10f88bb27109/cn/images/Enjoy-App.png)

不仅如此，我还写了个完整的《[语音塑造](https://1000h.org/sounds-of-american-english/0-intro.html)》教程 —— 其实是我自己的英语语音自我训练学习笔记，又当然，它肯定是个完整的教程。在过去的一年左右时间里，我们社群里的很多人，都在用这个工具每天练习，很多人已经发生了很大的变化……

10.4. 练习的重点

详细的训练方法和训练任务，在 1000h.org（或 1000h.org.cn）上我已经写得足够清楚足够全面了，没必要在这里重复。

在这里值得提醒的是：

> 任何东西，只要你觉得需要练，那么就要遵循两个原则：
>
> * 密集地练
> * 系统地练

10.4.1. 密集

先说 “密集” 的必要性。“学” 是为了 “造”，“练” 是为了 “学得足够好”，再进一步，是为了 “造” 得足够好且足够有效率。本质上来看，不管 “学” 什么，一切的 “练” 都是对大脑的 “训练” —— “无它手熟尔”，从脑科学角度来看，就是通过大量的重复训练，在足够多的神经元之间 “新建连接”，进而形成 “新建网络”，通过重复去固化那些新连接，优化那个新网络，仅此而已。

所以，重复的密度不够高就不行。你可以一天练 3 个小时，一年下来积累 1000 小时；你也可以一天只练 5 分钟，然后用 32.87 年积累 1000 小时…… 后者不仅不太现实，实际效果也应该相对极差 —— 因为 “新建连接” 就是很难，并且，重复密度不够高的话，那些 “新建连接” 随时后有可能被破坏，或者被 “已有连接” 接管。

所以说，所谓 “**努力**” 无非就是 “**短时间内足量重复**”。这很现实，只要你愿意用你的注意力填满 1000 小时，理论上你就可以因此练成任何你所需要的技能。所以，要么不练，只要练，就必须密集地练，别无它法奏效。

10.4.2. 系统

再仔细说说 “系统” 的必要性。

那么多年的 “努力” 和 “挣扎” —— 小学六年、初中三年、高中三年、本科四年…… —— 为什么那么多人花了那么多时间和精力却最终一无所获呢？英语 “学” 了那么久，张口说不了，睁眼读不懂，甚至听都听不明白，更别说动手写东西了…… 根源除了 “练” 得不够，不密集之外，还有另外一个相对隐蔽的陷阱：

> **知识点从未系统化。**

真实的自然语言学习的路径，更像是一个螺旋曲线。从一个点开始，一圈圈地延展出去，时时刻刻都处于这样的状态：“在当前范围内足够系统”。也就是说，所掌握的知识，实际上时时刻刻都属于 “**最小够用系统**”，而后在不断扩展。

[〔图：spiral-lineage〕](https://github.com/xiaolai/little-book-of-ai/blob/70679bd098497a49664f6489ccec10f88bb27109/cn/images/spiral.png)

比如，当小朋友刚开始能够形容物体尺寸大小的时候，他们所掌握的词可能只有两个，*big* 和 *small* —— “仅有两个”，虽然简陋，但暂时够用。并且，他们大抵上应该是几乎同时掌握这两个词汇的，因为只知道其中一个就不系统，不够用。可能要过上一段时间他们才会再次补充 *large* 和 *tiny*，要过很久之后他们才能掌握 *massive*、*giganitc* 以及 *teeny*, *minute*, *miniature*, *mocroscopic* 等等……

词汇当然要用在方方面面，大小、形状、形态、颜色、材质、动作、速度、时间、方向…… 几乎没完没了。不仅每一个方面都是这样逐步拓展的，并且各个方面之间的进展也都应该差不多。不大可能出现的情况是，一个人在只能使用 *big* 和 *small* 描述尺寸的时候，在描述形状的时候使用的竟然是 *concave*、*crescent*、*pyramidal*，或者 *rhomboid*。

母语的语音其实也是如此，只不过，它在六岁前后的时候已经基本成型，随后终生作为语言应用的基础。而语法，则需要更长的时间系统学习。至于词汇么，绝大多数人到死为止掌握的也不过是整体之中的一部分，甚至是一小部分…… 但，始终系统，始终够用，不断延展，直至在某种程度上无需进一步延展……

当我们跟随教材（无论是校内的还是校外的）学习英语的时候 —— 其实任何语言教材都一样 —— 它们都的确在想尽一切办法 “循序渐进”…… 可它们的统一问题在于，每时每刻，都是不系统的，都不是事实上够用的。我们跟随课本走出来的路径，从来都不是时时刻刻系统够用的螺旋曲线，我们以为的 “循序渐进”，到头来，只不过像是一根歪歪扭扭的射线而已……

[〔图：spiral-lineage〕](https://github.com/xiaolai/little-book-of-ai/blob/70679bd098497a49664f6489ccec10f88bb27109/cn/images/spiral-lineage.png)

—— 这就是为什么我们学了那么久，练了那么多，可一到实战场合就卡壳的重要原因之一。

> 前面这两张示意图，一个螺旋线条和一个随机弯曲的线条，是我让 ChatGPT 帮我画的…… 想象一下，我用怎样的提示词才能让它画出这种东西？
>
> —— 下一章会告诉你答案。

当我们学习第二语言的时候，主要困境来自于，我们并非存在于时时刻刻的实战环境之中，并且，我们已然成年，错过了很多应该自然而然走过来的螺旋曲线路径。并且，可以接触到的所有教材或者课程，随时随刻都实际上并不系统并不够用。

在我长大的年代里，这是完全没有任何办法解决的困境。我都过了五十岁了，才知道人家描述自身位置的时候，不是我以为的 “*describe your **location***”, 而是他们人人都习以为常的 “*describe your **bearings***” —— 在此之前，我一直都不知道在这么个常用的场景里 *bearings* 竟然有这个词义…… 比如，确定自己的位置，*to take one's bearings*；熟悉环境，*to get rid of one's bearings*；迷失方向，*to lose one's bearings*……

哪怕是仅仅一把螺丝刀 —— 多么常用的一个物品 —— 我也只知道它是 *a screw driver*，但凡想说仔细点，当场卡壳……

> * **handle** 把手
> * **grip** 把手/把手上为了能够抓牢而设计的纹理
> * **insulation** 绝缘
> * **ferrule** 把手上的橡皮包头
> * **shank**/**shaft** 螺丝刀身
> * **tip** 螺丝刀尖
> * **flathead**/**slotted tip** 扁头螺丝刀尖
> * **Philip tip** 十字花螺丝刀尖
> * 工人师傅用的还有更多类型，**Torx tip**, Pozidriv tip, **square/Robertson tip**
> * **magnetic tip** 磁性螺丝刀头
> * **bit holder**/**bits** 可换头螺丝刀/螺丝刀头

实际上，这也的确超出任何一本教程或者任何一个语言教师的能力范围。一方面这样的教材或者课程会无限复杂…… 除此之外，还有另外一个尴尬：我们在母语中自然而然地学会的 “系统” 实际上包括大量我们自己已经用了很久却从未总结整理过的东西 —— 当然，这些重要且不可或缺的内容，总是任何一个 “系统” 正常运行的必要条件。

过往的二十多年时间里，我只读非虚构类（Non-fictions），至于小说，连母语中文和韩文的都不怎么读。我一直以为自己阅读能力足够，因为我看书的确很快…… 终于有一天，当我意识到自己的词汇量事实上并不系统，于是，想了想，选了本小说开始看…… 感觉瞬间被生词淹没 —— 我的语言知识果然是真的极不系统极不够用：

[〔图：new-words-in-fictions〕](https://github.com/xiaolai/little-book-of-ai/blob/70679bd098497a49664f6489ccec10f88bb27109/cn/images/new-words-in-fictions.png)

一本小说读下来，至少几百个生词…… 但，也值得，如此这般，只要几本下来，就真的 “至少系统够用” 了罢？

> 顺带说，要不是在一本小说里读到，我都不知道自己的发型竟然有专门的名称，是 *mullet* 的一种，叫做 *ponytail mullet*…… 这种词汇，自己去查汉英词典，都不知道该去查什么，又如何查得到？

我经常用在各处的另外一个例子是，虽然普通话对我们来说都是母语，可实际上，有很多的规则和细节，我们用了那么久也没总结归纳过，也没人教过我们。

> 我们说由两个三声的字构成的词的时候，比如，起始`[qǐ shǐ]`，水井 `[shuǐ jǐng]`，土壤 `[tǔ rǎng]`，美好 `[měi hǎo]`，展览 `[zhǎn lǎn]`…… 等等，我们会不由自主地把第一个三声字说成二声，说出来的其实是，起始`[qí shǐ]`，水井 `[shuí jǐng]`，土壤 `[tú rǎng]`，美好 `[méi hǎo]`，展览 `[zhán lǎn]`……

99% 的人估计没注意到吧？没人教过，没在书里读过，反正一直就是这么用的…… 当然，我们不应该忘记自己最初是通过反复模仿他人才这么说的，因为人人都这么说。

> 当然，我们也可以想象，一个在美国工作的中文老师，会在课堂上认真讲解这条规则。并且，这样的总结归纳对学生也极其有用，是很好的辅助学习工具 —— 不是吗？

另外一个更微妙且有趣的例子是，汉字很有趣，有的象形，有的表音，有的表意，比如，在 “怒火攻心” 这四个之中，“火” 就是象形，“怒” 和 “攻” 即表音也表意。有趣的是，在汉字里，有两个表意字明显反过来了，或者说用错了，一个是 “重”，一个是 “出”。从表意的角度来看，“两座山叠在一起” 才是 “重”；“千里” 是很远的意思，“出门千里”…… 可偏偏，“千里 ⭢ 重”，读作 `[zhòng]`；“两座山 ⭢ 出” 读作 `[chū]`…… 问问自己，用了那么久，有没有因为这个细节好奇过？*99.999%* 的人一辈子都没注意到吧？没注意到又如何呢？

然而，“没有注意到又如何” 是长期系统且够用地走螺旋式路径的结果。对外语学习者来说，这种优势和优越感并不存在，只能靠自己想办法。以前呢，咋想也没啥办法。现在呢？虽然人工智能的应用在很多领域依然有这样那样的不足，但，在语言学习或者语言教学方面，尤其是英语，人工智能几乎可以被认为完美无缺，完胜任何人类英语教师。

你跟它说：

> Tell me names of parts of a *screwdriver*.
>
> https://chatgpt.com/share/67105942-36cc-8009-9b40-76ae9d2d925e

它的回答实在是太详细、太系统。当然，你也可以问问它关于螺丝的各个部分的名称 —— 不妨自己试一试：

> Tell me names of parts of a *screw*.

这是过往任何教师、任何教科书、任何教材教辅、任何词典、甚至任何搜索引擎都无法做到的事情。现在呢？有了人工智能之后，获得这样一个答案的成本几乎可以忽略不计 —— 你一天问成百上千这样的问题也不会话费超过 1 美元；24 小时随叫随到；并且，它总是可以给你最准确最全面最系统最够用的答案。

最后，值得重复强调的是，“永远尝试做到系统全面” 是个最重要的学习习惯，也是最佳学习实践。https://1000h.org 上的《重塑语音》教程其实篇幅很短，但，它也是个 “麻雀虽小五脏俱全” 的系统。能够把它完整掌握，就是建立这个重要习惯的极佳起点……

值得反复强调：

> **“密集” 且 “系统” 是任何练习真正有效的统一秘密。**

只要你肯练，英语的 “异步处理”（读写）和 “及时处理”（听说）都可以 “不在话下” —— 只因为你有了人工智能，而它在这方面尤其好用。并且，真便宜啊！无法想象搞出一个 “专家水平的机器人团队”，每月的总体费用也就人民币 150 元左右 —— 人力成本无论如何都做不到如此低廉，与此同时，人力也无论如何都拼不过那些机器人，无论是时间、精力、态度，还是水平……

10.5. 写给家长的话

在这里，值得多写几个段落，专门提醒家里还有小朋友正在上学的家长。

> 对所有人来说都一样，不分性别，不分智商高低，也不分家庭条件：
>
> > 英语很可能是在小学阶段唯一可以彻底拉开距离的科目。

并且，英语能力也可能是未来最影响一个人收入水平的 “基础技能” 之一。在第五章里，我们提到：

>突然之间，人群之间的贫富差距来源多了一项，一个看起来有多简单就实际上有多重要的选项：
>
>> 能不能跟人工智能好好说话？

不用罗列更多的理由了吧？仅仅 “人工智能的母语只能是英语” 本身，就已经足够了吧？在不久的将来，“用自然语言编程” 全面落实的话，若是一个人能用英语直接与机器人高效沟通，那么，此人的效率一定相对更高，结果是什么呢？不用细说了吧？

过去，一个人的英语能力的差异主要受家庭条件影响，这是个非常令人遗憾的事实 —— 首先，请好的英语老师真的很贵，尤其是外教。再进一步，在很多地区，这干脆不是贵不贵的问题，那里完全没有好的英语老师，更别提外教了。突然之间，一切都不一样了，事实很清楚：没有任何人类老师在外语教学这个岗位上可以拼得过人工智能，所有的人类老师都只能降级为 “助教” ……

突然之间，所有人之间出现了 “教育资源绝对平等” —— 这真的是人类史上第一次。哪怕仅仅是 “英语教育资源绝对平等”，都已经足矣令人惊叹不已，不是吗？

语言练习，压根就不可能受性别和智商影响。最终只跟一个字有关系，“练”。练不练，差异很大。练的时候，“是否足够密集” 和 “是否足够系统” 是关键，而这些，若是与家庭条件有关系的话，现在肯定已经不是家庭经济问题，而是家长的观念问题 —— 家长没有这个认知，人工智能再聪明再便宜也帮不上啥忙。

反正都这样了，用不用呢？你自己决定。

11. 必须用好计算机

[〔图〕](https://github.com/xiaolai/little-book-of-ai/blob/70679bd098497a49664f6489ccec10f88bb27109/cn/images/dalle/11.png)

计算机无疑是当今世界最强大的工具。从出现到普及，短短几十年的时间里，它早已成为从各个角度、各个方面驱动我们的生活甚至整个社会的底层基础设施。你在生活中所使用的一切，都有计算机的参与…… 所有的商品或者服务，其生产销售过程背后几乎全都有它的影子。也就是说，计算机是当今所有企业的必需品，没它就压根转不动。

11.1. 很多人不会用计算机

对普通人来说，计算机肯定也是个好东西…… 因为计算机几乎是当今人人都可以拥有的最便宜且最普及的智能工具，并且，也是几乎无所不在的生活必需品、工作必需品。

最起码，它很灵活。不过，人们对它的使用方式更为灵活。在生活中、学校里、职场上，我们可以看到人们使用计算机的方法创意无穷。

过去，台式计算机都有光盘驱动器 —— 真的有人会把光盘驱动器打开，而后把伸出来的光盘托架当作放置咖啡杯的地方…… 真的很有创意。

[〔图〕](https://github.com/xiaolai/little-book-of-ai/blob/70679bd098497a49664f6489ccec10f88bb27109/cn/images/coffee-cup-holder.png)

又比如，用笔记本压泡面桶盖 —— 后来的 Kindle、iPad、超大屏手机等等，反正每一代人都能找到类似设备如此使用。再比如，用台式机散热孔取暖，用鼠标垫当作餐垫，或者用键盘最上排的某一个键的缝隙固定一些细小物品，诸如发卡或者回形针之类……

这些还只是 “硬件的创意用法” 或者 “硬件诡计”，到了软件，那就更加多了，也许疯狂，也许隐蔽，但，真的是奇奇怪怪，甚至可以很恰当地用 “诡计多端” 去形容。

包括但绝不限于：使用字处理软件的时候，连续敲击多次空格键去对齐文字；连续敲击多次回车键换行到下一页；插入图片之后用空格键使其居中；使用电子表格的时候，在表格中手动计算总和而不是使用公式，反复使用复制粘贴而不是拖拽去设置使用同一个公式的多个单元格；使用浏览器的时候，不停地打开新标签页从不关闭；尝试使用浏览器打开各种本地文件；点击广告链接的时候以为是内容的一部分；对于操作系统，把所有文件都放在桌面上；把文件名当作版本管理器；只会用右键复制粘贴从来不知道任何快捷键……

再比如说，你也肯定无数次见过类似的计算机桌面：

[〔图〕](https://github.com/xiaolai/little-book-of-ai/blob/70679bd098497a49664f6489ccec10f88bb27109/cn/images/desktop-as-only-folder.png)

过去的二三十多年时间，并非学校或者家长们不重视 “计算机基础素养教育”（Computer Literacy Education）—— 其实也很重视，但，收效甚微，几近为零。

计算机发展速度太快了，远远超出了 “恨不得两百年不变” 的学校教育的适应能力。上个世纪 90 年代末期，中国大陆几乎所有城市里的大中小学都专门斥资建设了 “计算机教室”…… 可是，仅仅几年下来，设备就全落后了 —— 长期持续且又频繁地更换设备，对学校来说，显然并不现实。

学校 “恨不得两百年不变”，学校里的老师哪怕原本并非如此也挺不过几年就被拖得步履蹒跚，难以跟上时代。并且，教授 “计算机基础教育” 的老师，在学校里的地位相当低下 —— 毕竟，那不是升学考试的内容，家长们都懒得认识他们…… 几乎无一例外，没多久他们的实际工作内容占比最高的是对那些越来越陈旧的计算机进行维护和维修。

在这方面，其实全球都一样。过往几十年，全球各个国家多多少少都经历了 “高速发展”。原本，职场也很重视员工教育，但，突然之间，来不及了，顾不上了，大家都很着急，大家都很焦虑，在经济高速发展的大环境里，员工教育被放到了可有可无的位置。至于员工的 “计算机基础素养”？那被假定是 “毕业之前必然已经学会了的东西” —— 可事实上呢？

大环境实际上也很差。计算机成了 “必需品” 之后，出现了很多 “流氓厂商”，有暗中制造并传播病毒 “杀毒软件”，也有全方位劫持浏览器的，利用网络下载或者盗版软件捆绑安装其它流氓软件的…… 不一而足。在这样差的环境里，不会用计算机的人，当然会变得更不会用 —— 因为他们的时间精力以及计算资源都被盗走了很大一部分……

随着时间的推移，令人沮丧的是，问题并没有任何缓解。千禧一代使用计算机的方式更有创意，更为诡异。比如，他们中的绝大多数，只有大拇指最灵活，并且总是习惯性地想要用手指滑动屏幕去翻页；再比如，几乎所有人都认为关闭计算机的方法和手机一样，并且也的确一直如此操作：“长按关机键”。

甚至，他们干脆抵触使用计算机 —— 是啊，用不明白的东西谁愿意用呢？有日本媒体曾在 2019 年做过一项调查，数据显示，20 岁左右的年轻人当中，拥有智能手机的比例高达 83.3%，而同年龄段中，拥有台式计算机的比例仅为 17.1%…… 到了 2022 年，根据 PEW Research Center 的调查，几乎所有的青少年都已经拥有智能手机，普及率已经从 2014-2015 的 73% 上升到了 95%。但与此同时，拥有台式计算机的青少年比例变得更低了，他们使用计算机的频次也变得极低。

11.2. 不用计算机的损失

然而，计算机是 —— 或者说原本是、应该是 —— 对普通人来说最重要的工具。而计算机操作知识和技能，从来都是在信息时代或智能时代里和英语或逻辑一样必须掌握的 “基础技能”，绝对不是 “中间件技能”。

理由很多很多，但最重要的其实只有一句话：

> 是否善用计算机决定了你的效率 —— 无论哪方面，无论是学习、工作，还是生活。

虽然理由如此简单、明确、且充分，但，对绝大多数普通人来说，它绝对是家里被浪费最严重的工具。如果你的计算机用途绝大部分集中在：

> * 办公软件的基本使用（字处理、电子邮件、简单的表格操作）
> * 浏览网页和社交媒体
> * 游戏和娱乐（观看视频、听音乐）

那么，你和地球上 90 % 以上的人群差不多，一直以来顶多是到的只不过是计算机差不多 10% 不到的功能和潜力。也就是说，如果你花了 10,000 买了台电脑，最终，你浪费了至少 9,000 块…… 但，由于这个工具影响的是你的效率，方方面面的效率，无论是学习、工作还是生活，所以，长期来看，你的损失虽然无法估计，但也正因为无法估计所以只能被描述为 “极大”。

统计表明，计算机基础素养的差异，会造成薪资收入的严重差异。比如，一个数据分析师如果能够熟练掌握稍微高级一点数据处理技术（如数据透视表、VBA 宏、Python 等），其薪资水平可能会比普通员工高出 30%-50%。

如果一个人的时薪平均为 100 元，而每天因为低效使用计算机浪费 1 小时（何止啊！），那么一年的损失就高达 $100 \times 365 = 36,500 元$，于是，在总计长达 40 年的生涯中，仅仅这种损失就是 1,460,500 元…… 如果因为无法充分利用计算机技能而损失了一个更高职位，假设年薪高出 50,000 元，那么在其后比如 20 年的职业生涯中，这部分损失也能高达 1,000,000 元。

这还没有考虑因为计算机技能不足而导致的创新能力缺乏、职业停滞或因学习新工具和技术延迟带来的间接损失。因此，保守估计，一个人在一生中因低效使用计算机而损失的经济价值可能在几百万到几千万元之间 —— 这还仅仅是从以 “时薪 100 元” 为基础开始计算的结果。

根据麦肯锡全球研究院的一项研究，到 2030 年，技术和自动化的发展将导致全球数亿个岗位变迁，需要新的数字技能。如果一个人在这一过程中未能提升自身的计算机技能，将错过相应的高薪工作机会，收入潜力也会受到严重限制。

平日里，我很不理解那些整天带着孩子乱卷的家长，最重要的事情从来都不考虑，对乱七八糟其实不重要的却考虑得积极周全。计算机基础素养这么重要，却很少在市场上看到有这类培训机构火爆的 —— 因为家长们觉得没必要，仅因为升学考试里不包括这个技能的考核……

“计算机基础素养” 教育虽然很重要，但长期不成功甚至效果几近为零的根本原因，其实是人们普遍 “拒绝学习” 造成的。连学习都抵触甚至拒绝，更不用提 “长期持续学习” 了 —— 可偏偏，“计算机基础素养” 就是这么个东西，必须长期持续学习，原因也很简单，它是个发展东西，它不仅发展很快，还永远在发展……

事实上，生活中所有重大的浪费，无论是个体还是企业甚至社会，根源都一样，都可以归结到 “不学习”。之所以那么普遍，根源只不过是因为另外一个普遍的事实：绝大多数人都是 “程序执行者”，“被动生产者”，而不是 “主动生产者”，也不是 “创造者”，所以，他们就算是 “学”，也永远停留在 “应付检查” 的阶段。学习意愿低，甚至连学习意愿都没有，又谈何 “长期持续学习” 呢？

“计算机基础素养”，是所有人都应该掌握的，其实也是所有人都能掌握的 “基础技能”。对于所有基础技能，我们一贯的要求就是，“必须系统”，“必须狂练”。

甚至，最好一直学一直练，直至把它变成一种 “终端技能” —— 因为计算机和 “人工智能” 一样，是个 “通用工具”，哪儿哪儿都用得到，哪儿哪儿用着都好。

11.3. 被垄断使用的计算机

有必要在这里提起一个很多人也许并没意识到或者一直在忽视的重要趋势。先看现象：

> 地球上的专业计算机（服务器）数量早已经远远超过个人计算机数量，并且这个差异一直在以复利指数的方式增长……
>

也就是说，计算机这个超级工具，正在越来越多地被专业的使用，当然也应该如此…… 再换个角度看，也就是说，整个趋势正在发生：

> 计算机这个超级工具正在以越来越快的速度、越来越大的程度，被垄断。

也许你还觉得其实没什么问题，是不是？实际上问题大了 —— 普通人正在以惊人的速度失去使用这个超级工具的能力和机会。姑且先不说 “智能手机” 是不是什么 “分神神器”，让我们仅从 “最好的工具正在被逐步垄断” 这个角度望过去，你就会发现 “智能手机” 以及其中的所有软件，其实都只不过是 “终端”，全都是 “别人让你怎么用你就只能怎么用的东西”。

[〔图〕](https://github.com/xiaolai/little-book-of-ai/blob/70679bd098497a49664f6489ccec10f88bb27109/cn/images/digital-detox.png)

历史上，若是什么东西被垄断的话，比如生产资料的垄断，教育资源的垄断，一定会招致大面积的反抗或者斗争，最起码是大面积的批判或者讨论。可是，这一次竟然截然不同。这一次的垄断，甚至可以用 “润物细无声” 去形容，好像完全没有人意识到有人或组织在悄悄积攒相对优势，也好像没有人意识到自己的权利和机会被剥夺，大多数人表现出来的情绪竟然是 “心甘情愿” 或者 “关我屁事” 甚至 “欢天喜地”……

也不是没有人担忧过。只不过，担忧的角度和出发点略有不同。前两年媒体大幅报道的 “外卖骑手或出租司机困在算法之中” 的现象，本质上来看，其实不就是 “计算机这个超级工具被垄断使用” 的结果之一吗？2023 年 4 月的最后一周，[纽约时报登过这样一幅漫画](https://www.newyorker.com/cartoons/issue-cartoons/cartoons-from-the-april-24-and-may-1-2023-issue)：

[〔图：this〕](https://github.com/xiaolai/little-book-of-ai/blob/70679bd098497a49664f6489ccec10f88bb27109/cn/images/robots-with-whips.png)

这幅漫画的配语是：

> "To think this all began with letting autocomplete finish our sentences."
>
> “回头想，这都是从我们让它们帮我们补全句子开始的……”

其实，如果我们抛开一切情绪因素去理性思考的话，事实很清楚：

> 这些机器人背后，其实也是人，只不过是另外一批人，一小部分把计算机这个超级工具当作终端技能（不仅仅是基础技能）使用的人，他们跟随着趋势，在很多人压根不在意的情况下，成为了垄断者的一部分……

不过，同样需要注意的是另外一个事实 —— 这次的 “垄断” 有个很重要的特点，也是它没有引发大规模批判或者反抗的根本原因：

> 它其实并不是强制的，除非你自己心甘情愿地拱手相让。

这次 “垄断” 的神奇之处在于，绝大多数人，并且还是越来越多的绝大多数，真的就那么心甘情愿地拱手相让了！你呢？你要拱手相让吗？你希望你的孩子拱手相让吗？反正，我是不敢，真的不敢。

11.4. 平权生产工具

人们习惯里享受科技的发展，从不关心科技带来的解放。

曾几何时，有些绝对重要的工具，常常是被禁止使用的。比如，在冷兵器时代，刀枪剑戟，不是谁都可以拥有的；甲胄，平民百姓也不可以私藏；在骑士时代，牛马谁都可以养，驴谁都可以骑，但，马不行，马可不是谁都可以骑的。文艺复兴时代，火器平民无权持有……

古代，对工具的垄断，主要靠权力。随着时间的推移，对工具的垄断，主要靠资本。比如，船这个东西，自古就有，但，从16～18 世纪开始，大型船只不再是平民可以负担得起的东西。到了工业革命时代，蒸汽机当然是人类发展过程中最重要转折点上的最重要工具，但，已经没有任何平民可以自主拥有了吧？到了现代，很多强大且重要的工具，比如，大型计算机服务器集群，量子计算机之类，都不是平民可以拥有的工具。

使用 iPhone 的时候，我常慨叹，并将其称为 “平权商品”。这么重要那么有效的工具，人人都可以拥有，人人都有权使用 —— 跟有钱有权有势一毛钱关系都没有。你再有钱你再有权，用的也跟大家一样。一共就那么几种配置，你想要再大的存储？抱歉，没有。你想要再大的屏幕？抱歉，没有。你想加上一个镶钻的手机壳？随你便 —— 但肯定没啥实际用处，因为那么做并不提升该商品的性能……

iPhone 并不是第一个如此普遍使用的 “平权工具”。在此之前很久，计算机就是一个人类史上罕见的 “平权工具”。并且，从一开始它就是 “智能” 工具 —— 它也具备递归属性，人们不仅可以用计算机写程序，或递归程序，人们还可以用计算机设计计算机。

天下一切的 “生产” 都有三个要素：

> * 生产资料
> * 生产工具
> * 生产方式

文字是 “平权生产资料”，计算机是 “平权生产工具”…… 至于 “生产方式” 么，从一开始就是平权的，因为 “思想” 和 “思考” 压根就不受任何权力和资本的束缚，甚至可以不受任何外界因素干扰。所以说，放弃 “平权生产资料” 和 “平权生产工具”，就等于放弃 “平权生产”，甚至 “平权创造”。

11.5. 通用工具方法论

---

是时候对 “通用工具方法论” 系统地整理一下 —— 从第一章开始，我们就在陆陆续续反复补充我们的 “工具方法论”（Principles of Using Tools）…… 又因为我们这一章讨论的 “计算机” 也是超级工具，所以 “工具方法论” 当然也适用于它。

只不过，这一次，我们要加上一个 “限定” —— “通用” —— 因为这些都是无论使用什么工具都一样的原则和观念。

> **1. 安全第一**
>
> 在使用任何工具之前，首先要确保自身和他人的安全。了解工具可能存在的风险，采取必要的防护措施。遵守安全操作规程，防止意外事故的发生。
>
> **2. 阅读**
>
> 仔细阅读工具的使用说明书、操作手册或相关文档。通过阅读，了解工具的基本功能、操作步骤、注意事项，以及可能的故障排除方法，为正确使用奠定基础。
>
> **3. 理解工具的用途和功能**
>
> - **使用场景**：明确工具适用于哪些环境或任务。了解在什么情况下使用该工具能够达到最佳效果，避免因选择不当而影响工作效率。
> - **使用边界**：认识工具的限制，避免在超出其设计范围的情况下使用。了解哪些操作可能对工具造成损坏，或者带来安全隐患。
>
> **4. 掌握工具的正确用法**
>
> - **用好的客观评判标准**：设定评估工具使用效果的客观指标，如准确性、效率、稳定性等。通过这些标准，判断自己是否已经熟练掌握了工具的使用。
> - **用好的最佳实践原则**：
> - **快速上手**：通过简明的教程或入门指南，迅速了解工具的基本功能，开始实际操作。
> - **系统训练**：注意学习的系统性，深入学习工具的高级功能和操作技巧，提高专业水平。
> - **效率至上**：
> - **个性化定制**：根据个人或工作的特殊需求，对工具进行设置和定制，提高使用效率和舒适度。
> - **扩展功能**：利用插件、模块或其他扩展手段，增强工具的功能性，满足更复杂的需求。
> - **与时俱进**：
> - **关注技术更新**：定期关注工具的更新日志或发布信息，了解新功能和改进之处。
> - **了解行业趋势**：关注行业动态，学习新兴技术和方法，保持竞争力。
> - **记录并分享**：
> - **收集不同用法**：记录自己或他人在使用工具时发现的各种技巧和窍门，丰富知识库。
> - **教是最好的学习方法**：通过向他人讲解和培训，加深自己对工具的理解，促进共同进步。
>
> **5. 维护**
>
> - **妥善保管**：在不使用工具时，按照要求进行存放，防止损坏、丢失或受环境影响。保持工具的清洁和良好状态。
> - **定期检查**：定期对工具进行检查和保养，发现潜在问题并及时处理，确保工具的长期可靠性和安全性。
>
> **6. 遵守道德与法律**
>
> 在使用工具的过程中，严格遵守相关法律法规和道德规范。尊重知识产权，不进行盗版或非法传播。避免将工具用于不道德或违法的活动，维护职业操守和社会责任感。
>

---

其实，又只不过是一个列表（List）—— 天下所有有用的东西，只要用自然语言表述，落实到文字上，最终都可以用列表罗列……

全面整理之后，篇幅很短，结构简单。然而，正如你在过往的章节里体会到的那样，如此简单且基础的内容，竟然被那么高比例的人在那么长的时间里彻底忽视，乃至于长期吃亏且不知道为什么吃亏…… 令人瞠目结舌。震惊。

然而，以上并非全部…… 我故意的。

如果你肯于独立思考，肯于主动行动，那我就会建议你，拿出一个笔记本，继续补充这个列表 —— 事实上，还有很多重要的细节，各种必要的观念，散落在这整本书的各个角落，值得你整理。并且，我向你保证，在你自己补充的过程中，一定会有很多新的想法，新的思路，是我完全没有讲过的……

另外，父母们在阅读这本书的时候，也可以整理 “父母方法论” —— 对自家孩子来说，父母就是他们的 “工具”，不是吗？每一章里，其实都有很多父母可以 “挖” 出来的重点。因为，所有的内容首先就是写给我自己和我老婆看的 —— 我们也是父母。

11.6. 继续定制工具

哪怕是在写这本书讲这个课的过程中，我还是在不断 “定制工具” —— 这就是 “初级”（快速上手）、“中极”（系统训练）、“高级”（个性化定制）中的 “高级” 阶段该干的事情么。

在使用 ChatGPT 的过程中，我遇到过两次 “事故”。第一次是没有遵循 “最佳实践原则”，竟然把 API Key 写进 ipynb 脚本直接存到 Github 上（原本应该写入 `.env` 文件，并在 `.gitignore` 文件里指定忽略 `.env`）—— 导致 API Key 泄露，进一步导致我的账号被封，再进一步，我之前创建的所有 GPTs 都变成了 “不可访问状态”…… 第二次事故是，我不小心点击了 “Delete all chats” 按钮，并且还脑抽，竟然还接着点击了确认，导致一年多的聊天记录全部遗失 —— 幸亏邮箱里还有部分备份（然而，目前 ChatGPT 还没有导入聊天记录的功能）……

于是，我在 Edge 浏览器里安装了一个 [Stylish](https://microsoftedge.microsoft.com/addons/detail/pibpbbbcgeakmkmhgnllkkjdgpoabdge) 插件，为 chatgpt.com 这个网址加上了一小段自定义 CSS 代码：

```css
button[data-testid="delete-all-chats-button"] {
display: none !important;
}
```

从此之后，那个 “Delete all” 按钮干脆就不会出现了。

[〔图〕](https://github.com/xiaolai/little-book-of-ai/blob/70679bd098497a49664f6489ccec10f88bb27109/cn/images/delete-all-chats-button.png)

另外，经过一段时间的使用，我发现我也许应该关掉设置里的 “Memory” 开关…… “ChatGPT 越来越了解我” 这个 “特性”，对于 “坚决不放弃思考” 的我来说，其实并不适用，任由它不断顺应我的结果是，在不知不觉之间，“我自己长期的思路会限制它的自由发挥”，反过来，更可能 “造成我自己被自己的禁锢”……

[〔图〕](https://github.com/xiaolai/little-book-of-ai/blob/70679bd098497a49664f6489ccec10f88bb27109/cn/images/chatgpt-memory-disabled.png)

“善待自己的工具”，也是在 “善待自己”，一切的工具，在使用者反复优化它和它的用法的过程中，都在默默地 “反向塑造” 使用者 —— 并且，这还是个长期持续的过程。

我们为了 “造” 而 “学”，一切都从 “造” 出发，一切都围绕着 “造”。而后，我们之所以发明或者使用工具，本质上就是想要用工具替代那些 “中间件技能”，或者用工具完成那些 “枯燥且单调却又不可或缺的任务”。于是，到最后你会有深刻体会的，所谓的 “学”，其中的很大一部分，其实只不过就是 “学习如何用好一个恰当的工具”…… 于是，“通用工具方法论”，在哪儿都用得上，在哪儿都需要且可以补充。它和语言逻辑一样，任何一个创造者、生产者、学习者的 “最基础技能”。

11.7. 最好的计算机老师

虽然刚才我们看到了计算机专业使用的垄断趋势，但，这种垄断本质上从来都不是强制的。在第九章里，我们提到文字是一种绝对不被垄断，人人都可以获得，取之不尽用之不竭的生产资料；重要程度与之相似的，计算机也是这种事实上人人都买得起，事实上人人都可以拥有，事实上人人都可以学的超级工具。与此同时，只要你不愿意，它也是别人因此无法彻底垄断，也因此无法从你身上剥夺的权利。

正如人工智能是最好的英语老师一样，人工智能也是最好的计算机老师 —— 没有哪一个人类可以在这两个岗位上与人工智能比拼。

早在 Google 于 1998 年成立之前，网络就已经展现出了一个显著的特征：最广泛、最全面的信息往往是关于计算机的基础知识。这是因为，最早上网的那批人，要么已经掌握了计算机的基础知识，要么就是正在努力掌握这些知识的人。这些早期用户是最有动机和能力分享他们的知识的人，正因如此，互联网上积累了大量关于计算机、编程、网络技术等基础知识的内容。

Google 成立 10 年后，2008 年，StackOverflow 成立。在随后的多年时间里，人们在那里积累了无数的计算机知识问答，从基础到高级。同一年，Github 成立。在随后的多年时间里，人们在那里积累了无数的开源项目和各个领域的需求实现代码，以及无穷无尽的问题、答案和讨论。

到了人工智能时代，在此之前二三十年里积累的网络内容，成为 “喂给” 大语言模型，对人工智能进行预训练的材料…… 于是，人工智能懂得最多懂得最全面的，当然也是计算机相关知识，**尤其是那些基础知识**。

在 ChatGPT 之前，普通用户遇到的任何计算机基础知识相关的问题，其实都可以从 Google 开始找到答案 —— 需要的就是 “一点阅读能力” 和 “一点耐心”。任何 “出错信息”，只要扔进 Google，它肯定能找到答案，不仅是因为它很厉害，更是因为肯定 “已经有别人遇到过跟你一样的问题”，与此同时，“一定也有人回答了这个问题”。

ChatGPT 出现之后，变成了 “只需要一点阅读能力”。ChatGPT “知道” 那些问题和答案，并且竟然可以把它们整合到一起，以最接近人类易理解的方式阐述出来 —— 就好像是一架从 “问题” 到 “答案” 的直达航班，期间根本不用转机；并且根本不用候机，随到随飞，你想去哪儿它就带你去哪儿。

11.8. 再谈 “阅读理解”

其实，“计算机基础素养” 的起点，跟计算机半毛钱关系都没有，是一个人们普遍以为自己已经掌握但实际上千疮百孔的能力：“**阅读理解能力**”。

每一次，在电脑上遇到问题，软件也好，终端（Terminal）也罢，都会给出（事实上很详尽）的 “出错信息”（Error messages）。很多人一看到那一长串文字，大脑中的 “阅读开关” 一下子就关掉了，只剩下一个疑问：“怎么回事？！” 然后就慌、就傻，或者就干脆放弃。

半数以上的情况下，只要肯定下神来从头到尾翻阅一下出错信息，就能解决问题 —— 程序员们已经很努力地想要让用户明白怎么回事了。就算有看不懂的地方，顺着关键字再去搜索一下就行 —— 需要只不过是 “一点阅读能力” 和 “一点耐心”，即，一点点 “再搜一次”、“再看一篇” 的耐心。

然而，“阅读的耐心”，恰恰是绝大多数人从小就没养成的习惯。甚至，在学校多年的折磨之后，不仅抵触阅读，甚至拒绝阅读。于是，很多工具在他们手里，从第一步就变成了废物…… 因为 “通用工具方法论” 中，只有 “安全第一” 排在 “阅读文档” 之前，所以，对于 “阅读能力差” 的人，或者 “拒绝阅读” 的人来说，无论什么工具，事实上都是废物。

在整部书里，我自己都不记得提醒过多少次了：

> 只要…… 你就已经拼掉了 99% 的人。

再次根据这个模版造句：

> 任何工具拿到手，你只要肯第一时间认真阅读文档，你就已经拼掉了 99% 的人。

计算机及其软件的 “出错信息” 99% 都是英文。在过去，对很多人来说，英文的确是实实在在的拦路虎…… 可这个拦路虎已经被 ChatGPT 彻底消灭了。你把任何出错信息扔给它，无论是不是英文，它都能带着你从问题直飞到答案，如果它给你的是英文答复，没问题，你只要再要求它一次，“把以上回复翻译成中文”，或者任何文字，它就让你再直飞一次。

这就搞笑了。那么重要的 “计算机基础素养”，过去靠一点点的 “阅读能力” 和 “耐心”；现在呢，只需要 “阅读能力”…… 那让我们再进一步审视，究竟为什么，人们竟然普遍阅读能力差呢？明明已经上了那么多年的学，读了那么多年的书，考了那么多年的试，别的差还可以理解，阅读理解能力怎么可能差呢？根源是什么？

“阅读理解能力差” 根源是 “缺乏耐心”。总想快一点，总想图省事儿，总想直接获得结果。他们的脑子里和嘴里最经常出现的一句话，不分性别年龄国籍，终其一生都一样：“我不想听/看/知道那么多，你就告诉我…… 怎么弄吧！” 甚至，这句话都可以当作一个判断依据，只要有人这么说话 —— 偶尔一次可能还不算 —— 然而，一旦他经常这么说话，那就说明此人缺乏耐心，于是必然缺乏阅读理解能力，再进一步，几乎必然不学无术。

所以，到最后，一切的根源在于 “耐心”。你得有耐心。并且，你还得有足够的耐心，因为阅读也好、学习也罢，不是一次性的动作，它们都是递归方法，都必然反复迭代，每一次都得有耐心，并且每一次都可能需要更大的耐心。

退一步来说，无论对谁，或者无论对什么，可以少一点耐心或者干脆没有耐心其实并无所谓，但，对文字必须有耐心，不能有半点不耐烦，因为对文字不耐心是最吃亏的 —— 不需要我再进一步论证了吧？

另外一个重要的提醒是，尽量只使用 “阅读理解”。“视频教程” 永远是最后迫不得已的手段。相信我，必须通过视频才能学会的东西很少很少。当然，喜欢视频的人远比喜欢文字的人多，可问题是，你不是已经从各个角度明白了文字的重要性吗？到最后，视频和音频，更多是娱乐手段。

11.9. 走出迷宫

任何稍微复杂一点的知识，都是在脑子里构建网络的过程。书写文字和阅读文字的难度也来自于此，斯蒂芬·阿瑟·平克（Steven Arthur Pinker）说：

> “**写作之难，在于将网状的思想，通过树状的语法，用线性的文字展开……**”

在我看来，同样的道理：

> “**阅读之难，在于将线性的文字，通过树状的语法，构建思想的网络……**”

学习并掌握复杂的知识，就好像是走入并遍历节点数量很多的网络。每个知识点，相当于是网络里的一个节点。显然，节点数量越多，我们的工作量越大。节点之间还有关联，所以工作量更大。

根据 “图论”（Graph Theory），网络由 “节点”（nodes）和 “边”（edges）构成。所谓的 “边” 就相当于是 “两个节点之间的连线”。

对于一个 “有向完全图”（Directed Complete Graph，即，网络里的所有节点都两两相连）来说，$n$ 个节点总计有 $ E = \frac{n(n-1)}{2}$ 条边。于是，1 个节点没有边；2 个节点 1 条边；3 个节点 3 条边；4 个节点 6 条边…… 就好像是一个迷宫一样，对探索者来说，要遍历网络中的所有节点，且遍历网络中的每一条边，可想而知工作量有多大？

问题在于，计算机相关知识，是一个 “节点不断增加的网络” —— 于是，工作量进一步增加。又，这个网络的节点数量不仅在不断增加，增加的速度还越来越快 —— 于是，工作量又进一步增加。

然而，客观来讲，工作量虽然大，且越来越大，难度并不大，并且难度实际上并不太增加…… 因为阅读并不难 —— 没耐心的人另算，因为工作量的不断增加，需要的是无穷的耐心。

当然，知识点越多的网络，通常价值就越高。这也是[**梅特卡夫定律**](https://zh.wikipedia.org/?curid=1777483)的说法，它同样也是基于 “图论” 的公式扩展而来的认知 —— 所谓的 “扩展” 只不过是同一个问题四处问 —— “这个道理还可以用在什么地方？”：

> **网络的价值与网络中的节点数量的平方成正比。**

至于 “走出迷宫” 的诀窍，其实，无它，**耐心读完**，必要的时候，**反复阅读**…… 仅此而已。

11.10. 从哪儿开始

在此之前，我们已经解释过 “图形界面设计语言” 作为基础对普通用户的重要性。以下，我要尝试给你一个循序渐进的关键字列表。

于是，我去问 ChatGPT：

> 我正在罗列一个普通用户从头开始变成计算机专家的关键字列表：
>
> ```
> - 图形界面（GUI）设计语言
> - 操作系统/软件设置
> - 操作系统/软件扩展
> - 文件系统/文件类型
> - 命令行界面（CLI）
> - 文本编辑器
> - 编程语言
> - 远程计算机操作
> - 数据科学
> - 产品设计/部署/运营
> ```
>
> 继续补充。以结构化的方式，做一个循序渐进的关键字列表。

我为这个提示词选择了当前最贵的模型，`GPT-o1 preview`（2024/10/12）。它给我同时生成了两个列表，供我参考。

> https://chatgpt.com/share/670b1639-4738-8009-9fe5-b550102f5ffc

> [!Important] 注意
> 注意：目前，分享 ChatGPT 聊天记录的时候，别人只能看到最终你决定保留的那个版本。

第一个版本，它 “想” 了 19 秒，以下是它的 “思路”：

> **Advancing the learning path**
>
> I'm organizing a list of keywords to guide a user from beginner to expert in computer science, covering GUI design, operating systems, programming, data science, and more, to ensure a comprehensive understanding and progression.
>
> **Classic layout enlightenment**
>
> OK, let's explore each section, starting from GUI Design Languages to Product Design/Deployment/Operations, adding key areas for progression from beginner to expert.
>
> **Crafting a structured approach**
>
> I'm thinking through a step-by-step guide, starting from basics and progressing to more advanced concepts. This approach ensures a clear path for understanding.
>
> **Navigating tech topics**
>
> I’m figuring out which tech topics to explore, like computer hardware, software dev, databases, and AI. Each topic could offer valuable insights and practical applications.
>
> **Organizing and refining**
>
> I’m gathering and structuring keywords in a clear, step-by-step order. This ensures a logical progression, making it easy to follow and understand.
>
> **方法规划**
>
> 我正在创造一个关键字列表，帮助普通用户逐步成为计算机专家，从基础硬件知识到人工智能与机器学习，涵盖广泛的主题领域。
>
> **Crafting a structured list**
>
> I'm thinking through how to provide a step-by-step list in Chinese, especially given the initial list's perceived lack of structure.
>
> **划分学习路径**
>
> 将普通用户逐步引导到计算机专家的关键字列表从基础计算机操作开始，逐步深入到命令行操作、文本编辑器、编程入门、数据结构与算法等方面，最后涵盖专业领域如网络安全、虚拟化和区块链技术。

第二个版本，它 “想” 了 18 秒，以下是它的 “思路”：

> **发展技能**
>
> 学生们正在通过增加关键字，把他们的知识库结构化，以帮助普通用户逐步成为计算机专家。这是多步骤的过程。
>
> **Breaking down keywords**
>
> Mapping out a structured keyword list to guide progression from beginner to expert, incorporating existing topics and additional ones for clarity and thoroughness.
>
> **Piecing together a learning path**
>
> Starting with basic GUI and OS settings, then moving to CLI, text editors, and network communication, culminating in product design and deployment.
>
> **Organizing topics**
>
> I’m grouping computer science and software engineering topics into a structured, step-by-step progression for easier understanding and learning.
>
> **编排知识结构**
>
> 我正在整合不同技术领域，涵盖从基本计算机使用到数据科学、机器学习、云计算、安全、系统设计等多个层次，旨在提供全面且系统化的知识体系。
>
> **Creating structured keyword lists**
>
> I’m piecing together a comprehensive, structured keyword list that spans from basic to advanced topics, including the user's initial topics, in a clear, progressive manner.
>
> **构建计算机技能**
>
> 我正在整理一个渐进式的计算机技能列表，从基本操作系统设置到高级编程和网络安全，结构清晰，逐步进阶。

我选择第二个版本作为基础，并对照着两个版本的内容，修改之后（主要是删），得到以下关键字列表 —— 最终只保留了 10 个一级分类：

>**1. 基础计算机使用**
>
> - 图形用户界面（GUI）
> - 操作系统基本设置
> - 文件系统与文件类型，及其基本操作
> - 软件安装与管理
>
>**2. 命令行基础**
>
> - 命令行界面（CLI）基本命令操作
> - 环境变量
> - 脚本编写基础
>
>**3. 文本编辑器**
>
> - 简单文本编辑器（如 Notepad，TextEdit）
> - 高级文本编辑器（如 Visual Studio Code，Sublime Text）
> - 命令行编辑器（如 Vim，Emacs）
> - 编辑器插件与扩展
>
>**4. 编程基础**
> - 编程语言入门（如 Python，JavaScript）
> - 变量与数据类型
> - 运算符与表达式
> - 控制结构（条件语句，循环）
> - 函数与模块
> - 面向对象编程概念
>
>**5. 远程计算机操作**
>
> - SSH 远程登录
> - 远程桌面协议（RDP）
> - 远程文件传输（FTP，SFTP，HTTP）
> - 云服务器管理
>
>**6. 版本控制系统**
>
> - Git 基本操作（克隆，提交，分支，合并）
> - GitHub/GitLab使用
> - 协同开发流程
> - 代码评审
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>**7. 数据库**
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> - 关系型数据库（SQL，MySQL，PostgreSQL）
> - 非关系型数据库（NoSQL，MongoDB，Redis）
> - 数据库设计范式
> - 数据库优化
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>**8. Web开发**
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> - 前端技术（HTML，CSS，JavaScript）
> - 前端框架（React，Vue，Angular）
> - 后端开发（Node.js，Django，Flask）
> - API设计与开发（RESTful，GraphQL）
> - 全栈开发
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>**9. 移动应用开发**
>
> - iOS开发（Swift）
> - Android开发（Kotlin，Java）
> - 跨平台开发（Flutter，React Native）
>
>**10. 产品设计与项目管理**
>
> - 产品需求分析
> - 用户体验（UX）设计
> - 敏捷开发方法论（Scrum，Kanban）
> - 项目管理工具（Jira，Trello）

从这个列表你可以看出，说绝大多数人只使用了 “计算机的 10% 不到的功能和潜力” 是有道理的 —— 在这个经过大幅删减的列表中，绝大多数人在过往的那么多年里，连第一条里各个子项都没弄清楚。

当然，这个列表从头到尾完成，你就成了彻头彻尾的 “计算机工具使用专家”…… 事实上，只要完成前 4 个一级列表，已经是妥妥的 “高级用户” 了。过往的这么多年里，我大约全面且系统地行进至到第 6 个一级列表；对随后的 4 个一级列表项目，大多 “一知半解”，并不系统…… 计算机这个工具的独特之处在于，它其实也是 “锻炼” 与 “增强” 你的大脑的工具 —— 颇有些神器。有了人工智能之后，我决定继续前行，彻底完成这个列表（以及更多的东西）。

有了这些关键字之后，你要怎么做，应该怎么做，你可能早就知道了。比如，使用以下模版与 [Learning Anything](https://chatgpt.com/g/g-dPqJT0PXS-learning-anything) 对话：

> I want to learn [....]

本质上，走完全程，靠的只不过是 “阅读理解能力”，当然，主要是 “英文阅读理解能力”…… 然而，现在与过去不同，由于人工智能的存在，“英文” 不再可能是任何人的拦路虎 —— 除非你自己主动放弃。

《人工智能小白书》（第 1 部分 · 第 1–12 章）