[遇見數(shù)學]：本文作者賴以威教授，轉自他臉書頻道：iweilai0924。作者簡介：臺師大電機系副教授，「數(shù)感實驗室」共同創(chuàng)辦人臺大電機博士，文字與教育工作者

昨天聊到 OpenAI 的報告中，指出「數(shù)學家」將大幅受到 chatGPT 影響。但影響并非總是負面的「被取代」，也可能是如同從騎馬變成開車那樣，透過工具加速發(fā)展。

對此，陶哲軒做了最好的示范。

(資料圖片)

誰是陶哲軒

陶哲軒(Terence Tao)被譽為是當今數(shù)學界的搖滾巨星，24 歲成為 UCLA 教授，31 歲獲得數(shù)學界最高榮譽菲爾茲獎。他是美國總統(tǒng)科學技術顧問委員會的成員，日前才在白宮開會，負責提出 AI 相關的政策建議。

不同于刻板印象里的數(shù)學家總是孤獨、與世隔絕，陶哲軒大量與人合作研究，樂于在網(wǎng)絡上發(fā)表想法。

Photo source : master class

前幾天，他發(fā)表了一則貼文，（請 GPT 翻譯+我潤飾）內(nèi)容如下：

我開始覺得 AI 工具是 Cunningham"s law 的一種變體：

「在網(wǎng)絡上得到正確答案的最好方法不是提問，而是張貼錯誤的答案?！?到目前為止已經(jīng)有好幾次，我問 GPT 一些問題時，我不滿意它輸出的結果。但是，這些結果卻能誘發(fā)我找出更接近正確的答案。

最終，我只從 GPT 產(chǎn)生的文本中借用一兩個句子。然而，如果沒有 GPT 產(chǎn)生的文本作為提示(prompt)，我想我的靈感就不會被啟發(fā)，也無從產(chǎn)生我的答案?！?

人腦與電腦互下 prompt

在這個例子中，陶哲軒認為不僅是他對 GPT 下 prompt，GPT 產(chǎn)生的文字，也反過來可以看成是 AI 對人類下的 prompt。然后，陶哲軒會受到這個錯誤但有趣的提示啟發(fā)，進而想出正確答案。符合 Cunningham"s law，錯的答案引出對的答案。

「盡信書不如無書」

如同我們不能完全相信網(wǎng)路上的論點，自然也不該對 GPT 的內(nèi)容全盤接受。我們不能將所有的思考責任轉移到 GPT 上，應該將他的回覆視為一個建議，一個靈感的來源。

這也是所謂的「批判性思考」。

當我們抱持著這樣的心態(tài)，就能更加發(fā)揮 GPT 的價值。因為它的回答是基于大量資料，加上一定隨機性的回覆。因此可以跳脫我們獨自思考時的框架，提供不一定正確，但有一定邏輯性的答案。

這跟在「發(fā)散模式」時尋求的靈光一現(xiàn)，有某種程度的相似。

《大腦喜歡這樣學》[1]提過，大腦有專注模式與發(fā)散模式。

《大腦喜歡這樣學》相應簡體中文版為《學習之道》(機械工業(yè)出版社)，文末有書籍鏈接。

前者是聚精會神，專心投入的狀態(tài)，后者則常發(fā)生在散步、放松時。專注模式可以提升解決問題的能力，但也見樹不見林。發(fā)散模式則讓思緒自然漫游，容易產(chǎn)生靈感。

或許你有過這樣的經(jīng)驗，讀書時算數(shù)學卡住想不出來。離開房間走一走，喝口水回來，忽然就想到解法。發(fā)散模式大概就是這種感覺，能讓我們跳脫框架，更靈活的思考。

但就算是在發(fā)散模式，等待靈感降臨也有點像抽樂透(或是降乩？)那樣，有點碰運氣的成分在內(nèi)。

讓 GPT 成為你的常駐「發(fā)散模式」

可在陶哲軒手中，GPT 就是他的常駐發(fā)散模式。

早在一個月前，陶哲軒就發(fā)表了數(shù)則他使用 GPT 的心得：問它數(shù)學題目，請它證明，給提示請它找出相關文獻。GPT 不一定都能做到完全正確，可它的回應，都能激發(fā)陶哲軒更多的靈感。它就像是一位正在散步的博學友人，邊走邊隨意打字，帶點不負責任的心態(tài)，想到什么就回覆你什么。

AI 這項新工具到底該怎么使用，有各式各樣的說法。陶哲軒的用法讓我們看到不僅是要問個好問題，本身還要具備足夠的判斷力，以及舉一反三的聯(lián)想力。在人腦的引導下，人類與 AI 互下提示，宛如一場雙人舞一樣，或許是一種非常理想的未來人機協(xié)作模式。(完)

關鍵詞