总算从利物浦旅行回来了。这次和朋友在那边玩了一整周，还顺道去了约克，见了位正在读博的朋友。总的来说，这是一段非常不错的旅程，尤其是在期末复习月这种高压时期，难得能有机会彻底放松一下。
不过今天我想聊聊的是这几年特别火的“AI”。网上时常能看到一些令人焦虑的言论，比如“AI即将取代大部分岗位”、“AI会卷死工人”等。我自己其实早在三年前就把AI融入了日常的工作流，也想借这篇文章分享一下我个人的使用体验和感受——当然，仅代表我自己的观点。
最早我见到AI的领域是AI绘画，这大概是两三年前出现的吧，其中最具代表的就是Stable Diffusion，这在当时还引起了一阵关于版权的风暴。由于训练数据的不透明，大量的美术从业者都表示出对AI的极度反感，当然我也是使用过AI绘画的，但是在当时，风格还是非常的不理想，AI味非常的严重，并且还会出现素材错乱的情况，和人工相比没有任何的竞争力。
随后我接触的是Chat GPT为主的LLM模型，在最初这类AI给我的感觉就是更加智能的Siri，我开始试着将”AI“添加到自己的工作流中，将AI视为一个“小黄鸭”。利用”AI“来检查自己在学习，编程中的遇到的一些问题，但是在当时，LLM依然具有非常高的幻觉率，但是确实增加了我的工作效率，我不再需要独自检查错误或者是在渺茫的知识库里面搜索我需要的东西，”AI“可以帮助我对信息进行一次预筛选。直到今天我也依然在使用LLM作为私人秘书。
随着LLM的不断发展，新的算法不断出现，LLM的回答质量也变得越来越高，联网功能的加入让我可以直接将LLM作为辅助搜索引擎对互联网的信息进行检索。我开始利用LLM进行一些更加复杂的作业，例如科研实验设计，单细胞测序的分析方法，甚至是用于考试押题。LLM在逻辑分析上的强大功能让我的工作流变得更加清晰化，并且降低了曾经很多遥不可及的知识的获取门槛。LLM可以和一个老师一样手把手的帮助我分析问题，我也几乎是有求必应。从这时候开始，LLM对我的生产力是一个极大的解放，我可以花费更多的时间思考更加重要的问题而不是仅仅在一个非常小的问题上徘徊一两个小时。
现在我还可以试图使用这些’AI’来提供情绪价值，我可以将我的困惑和遇到的思维死结阐述给”AI“并站在理性的角度帮助我分析，我目前正在使用这个方法结合CBT来克服一些心理问题，并且确实取得了不错的效果。
你可能已经注意到了，我在这篇文章里面，对于AI一词，我大多数加上了双引号，或者是使用LLM这类准确的名词来定义他们。因为从人工智能的角度来说，这些模型依然不能被称为人工智能，他们只是根据训练的数据来预测下一个字词的最大可能性是什么。通俗的来说，这有点类似与你使用输入法的联想功能一样，这就是这些”AI“的思考逻辑，他们并不能做出批判性的思考，并不能主动的进行学习。所以从这一点上来说，他们还不能被称为人工智能。
但是我们也不可否认，这些技术存在非常巨大的颠覆性，他们是各种行业的有力工具。这些工具可以辅助人类进行思考和分析，这无疑是对人类生产力的一次极大的解放。同时我们也不能完全的依赖他们。他们仅仅是工具，我们也要把他们当作工具使用，而并非将他们视作洪水猛兽。但是我们在使用它们的时候，也需要遵守版权和学术诚信的要求。目前很多的学生会将这些“AI”用作论文的代写工具，这无疑是非常不负责任并且错误的用法！
对于“AI”提供的一切信息，我的宗旨永远都是保持怀疑，永远对信息进行批判，永远使用交叉验证的方式验证信息。这不仅仅适用于“AI”的回答，也同样适用于我们所获取到的一切信息，保持自己独立的思考才是不被“AI”淘汰的基本能力。