GPT-4时代，我们如何学习和教育

花花太岁

3月15日凌晨，OpenAI 发布了多模态预训练大模型 GPT-4。网上的文章已经铺天盖地，更新要点可以总结为：

• GPT-4是多模态模型（multimodal model）：也就是它现在可以接受图像作为输入并回答相关的问题。
  
• 能输入的文本更长：GPT-4现在可以处理超过2.5万个单词的输入，基本上你能把一个中篇小说直接灌给它。
  
• 逻辑能力提升很大：像GPT3.5在模拟律师考试中排名在倒数10%，而GPT-4的得分变成了正数前10%，其他学科的得分相应也有很大提升。
  

人工智能的发展给人的工作能力和孩子的教育，都提出了更高的要求。我将其归结为：
1、信息越爆炸，思考越稀缺；
每天各种新闻、分析层出不穷，阅读、思考的时间反而减少了，真正的洞见，更加稀缺，尤为难得，AI更是无法提供深入的观点。
就我目前观察、评估的结果，生成式AI可以说是“效率的放大器”：对于高效率的人，有了它如虎添翼，大幅度提高产出能力；对于低效率的人，它不仅不会提高效率，甚至有可能降低，导致时间浪费。
2、机器越聪明，基础越重要；
随着工具的发达，人和人的差异，更多体现在对于基础知识的理解和掌握，思想的深度，而不是简单的应用甚至体力劳动。基础教育更加重要了，而不是相反。
就如同计算器算得比我们快得多，但是我们依然需要通过学习手动计算，来提高对于数学的理解和对于数字的“感觉”一样。对于一个学科最基础的知识，会让我们提出根本性的问题，进而找出优化的办法。否则，工具再有用，也只是让我们获得更高的效率，而难以再进一步。
这里涉及到著名的“第一性原理”，可以参考拙文《“钢铁侠”马斯克分析问题的方法》。
3、知识越丰富，经验越宝贵；
知识变得触手可及、无所不在，但是从中提炼出的“智慧”，则依赖于经验和实践，有实践经验的人变得更加稀缺和重要。
投资人纳瓦尔就此说过：

专长指的是无法通过培训获得的知识。如果社会可以培训你，那么社会也可以培训他人来取代你。要想有所专长，就要追求真正的兴趣和热爱，而不是盲目追逐热点。
累积专长的过程，对你而言就像玩耍，对他人来说则很吃力。
专长的传授需要通过师傅带徒弟的方式完成，而无法通过学校教育完成。专长往往具有高度的技术性或创造性，不能被外包或自动化。《纳瓦尔宝典》

对于我们每个人来说，人工智能的发展，既充满着机遇，也意味着挑战。不妨回头看看《孟子·离娄上》中的名言：“行有不得，反求诸己。”  
深入思考，打牢基础，积累经验。这可能是我们增强自己竞争力的三个重要手段。
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