張潔平:將反覆練習外包給AI,人類還培養得出創造力嗎?

張潔平:將反覆練習外包給AI,人類還培養得出創造力嗎?
資深媒體人張潔平指出,若人類不想成為AI奴隸,必須找到新的練習方法、養成創造力。圖片來源:台灣人工智慧學校
2023-03-23
紀錄、整理・陳芳毓
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資深媒體人張潔平提出一個悖論:理想上,人類應專心想像與創造,將重複無趣的練習交給AI。然而想像力與創造力非天生,當把練習過程外包給AI,人類要如何養成這些能力?

張潔平小檔案

Matters Lab 創辦人。

創業者,記者,專欄作家,台灣大學新聞研究所兼任講師,Matters Lab 及台北飛地書店創辦人。曾任香港《端傳媒》總編輯、《號外》雜誌副主編、紐約時報中文網專欄撰稿人、《亞洲週刊》記者。

今天被反覆提起的一個預言,就是OpenAI執行長奧特曼(Sam Altman)2021年寫了一條推特,提到了AI對「鍵盤白領」(指從事辦公室工作的工作者)的衝擊遠大於體力勞動者,因為AI可大幅降低鍵盤白領的工作成本,遠大於對物理世界有產生的影響。他始料未及。

傳統社會階層將工作分為體力與腦力勞動。底層的「社畜」如家庭主婦、水電工人等,跟白領的薪酬差距非常大。但面對AI挑戰的同時,階級下層的人可能會「驚喜」地發現,上層的人更快被AI替代掉。

這是一種意外的收穫——在AI面前,不同工種間的不平等可能被打破。ChatGPT是個語言模型,它戳穿了一些事情的本質:可被AI取代的,代表它是高度重複的工作——我不是指全部,而是指某些律師、某些金融工作者、某些公務員等。

最近半年,我讀了史丹佛大學歷史學教授所寫的《平等的暴政》(The Great Leveler:Violence and the History of Inequality from the Stone Age to the Twenty-First Century)。他認為,歷史上,只有四件事會大幅降低不平等:戰爭革命體制崩潰傳染病,教育、改革和經濟發展等並沒有太大作用。目前看來,AI可能是體制崩潰或生產力革命的催化劑,雖然這並非對所有人都是好事,但的確可能為某些人帶來好處。

在實踐AI的人中,已經很多人發現,我們進入了一個時代:一個人就可以開一家公司、一個人可以成為一個團隊,每個人都有一個萬能實習生,他可以做所有的事情,我們只需要做決策,然後就可以在20小時內創作出一本書,裡面有繪本,有文字,有故事,然後直接上市賺錢。這是一個真實的故事,這本書就叫《The World Traveler's Dog》,已經在亞馬遜上販售。

聽起來似乎很好啊,重複性的工作AI去做,我們只要負責問問題。樂觀的說法是,人類應該回到存在的重要價值,例如想像力、創造力,我們躺平就行了。

沒「一萬小時練習」,如何累積經驗?

但是,我始終覺得哪裡不太對勁。

最近,我在看一本叫做《降臨》的書,它提到一個關鍵點:當機器使人們失去想像力和創造力,創作者就會感到非常困難。

寫小說或畫畫的人都知道,達文西練習畫了那麼多雞蛋,如果都交給AI畫,他也畫不出傳世巨作了。因為,我們需要透過一萬小時的重複練習來完成必經階段,想像力才得以發揮。

大家都說,我們要學會「問好問題」,但「問好問題」是天生的嗎?我覺得這個問題非常關鍵。

做記者時,如果我沒寫過那麼多稿子、沒有聽過那麼多錄音,沒有像機器一樣重複了一年、兩年、三年最基礎的、每天寫新聞的這個階段,我問不出好問題。

問題是,今天,我們希望AI幫忙解決辛苦的部分,好讓我們扮演「上帝」提問的角色;但沒有經過練習過程,我們可能就提不出好問題——這是一個很大的悖論。

因為,過程中那些看起來枯燥的練習,很難與創造力、想像力分開。枯燥的部分,往往正是打開新可能的地方。因此,當我們跳過練習,只專注於想像力和創造力時,我們是否還提得出好問題?

我手畫了一個圖,描述我對理想人類的看法。

練習-2023生成式AI衝擊工作坊-台灣人工智慧學校-張潔平-Matters-AI-人工智慧-工作-ChatGPT張潔平的「理想人類圖」認為,人們需要長時間的練習,才能追上AI判斷問題的速度。圖片來源:陳芳毓攝

我認為,人類判斷問題的速度可能比人工智慧慢得多,但我們需要前面的練習,才能在之後做出適當判斷。如果沒有這些練習,我們可能一直被AI碾壓在地上,無法向前邁進。

我今年40歲,很幸運在AI大爆發的年代,我已花費了近20年時間練習,具備了一定判斷能力。如果沒有這些練習,我就只能讓AI聽我的錄音、讓AI寫我的提綱,而無法做出判斷,我就會一直被碾壓在開頭。該怎麼辦?這個問題沒有答案。

不知槌哪根釘子,滿手錘子何用?

90年代後互聯網剛爆發時,我們面對的是資訊過載,每個人都可以生產內容;如今我們面對資訊過載的狀況會更嚴重,每個人都是一座內容農場。那個噪音量大概是上百、千倍。

這還不是最重要的,我們可能還面臨另一個問題,就是服務過剩。

AI是非常好的生產力工具,遠遠超過我們真正的需求;它可能會提供太多解決方案,我們卻不知道自己需要什麼,就像眼前有很多錘子,卻不知該槌哪一根釘子。

因此,我們需要新的工作定義——律師、金融業、公務員,就一定比木匠、水電工高一等嗎?很可能不是了。腦力勞動跟體力勞動若已無法區分,那還有什麼方式來定義它?如果我們不想被AI只是釘死在起跑線,一定要找到新的練習方法——哪些「一萬個小時練習」是不能省去的?我們要把知識跟身體經驗,結合在一起。

我們也要判斷跟參與,不能只是理論與消費。我們需要重新尋找意義,找到我們的志業——這個超級難,因為很多人把意義跟志業,綁定在日復一日的工作上。如果失去了,「你的意義」是什麼?

很多人在討論「意義的貧困」。這件事給人類帶來的精神危機,可能比財務危機、工作危機要大得多。

負面部分就先不說了。很多人說,AI會讓人類省掉很多工作,我們就能躺在家裡得到全民基本收入,我覺得是不錯的。如果真可以好好利用這個時間,發展深度思考,甚至是「深度無聊」,我覺得非常、非常值得。(延伸閱讀|預測性別暴力、提升受教權⋯⋯AI如何改變女性的工作與人生?

但也很可能,最後我們會被焦慮驅趕變成AI的奴隸,陀螺一般不停徒勞地工作。我非常不希望看到這樣,我希望看到的結果,是停在我手畫的那張「理想人類」圖上。(延伸閱讀|翟本喬:OPEN的教育,才能追上OPEN的AI

(本文為張潔平於3月19日人工智慧學校主辦「生成式AI衝擊工作坊」演講摘要)

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