大部分人對 AI 的使用方式可能有點本末倒置。本文將探討如何更有效地利用 AI，不僅僅是資訊壓縮，而是作為促進深度思考的工具。
AI 的主要用途：資訊壓縮
常見的使用情境
目前，我們主要將 AI 用於以下目的：
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將會議記錄整理成簡潔的輸出。
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將冗長的產品需求文件轉換成針對工程師和高階主管的精簡版本。
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將數百頁的 PDF 文件提煉成摘要。
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甚至將部落格文章濃縮成易於消化的形式。
問題所在：壓縮資訊不利於深度學習
雖然上述用法很方便，但如果我們只用 AI 來壓縮資訊，可能會錯失深度學習的機會。大腦處理壓縮資訊的方式與處理完整資訊不同。閱讀一本厚重的書籍，需要花費較長的時間深入研究，大腦才能形成新的連結，從而獲得更深刻的理解。如果只閱讀摘要或簡報，則可能無法獲得同樣的啟發。
AI 的正確使用方式：優化深度思考
不要把 AI 當作問題，而是當作解決方案
有些人可能會認為 AI 是阻礙深度思考的罪魁禍首。但問題並不在於 AI 本身，而是我們如何使用它。將 AI 用於日常業務溝通和資訊壓縮沒有錯，但如果我們需要進行深度思考，就應該優化認知工作量，讓 AI 成為我們的合作夥伴。
範例：利用 AI 撰寫書籍
以撰寫書籍為例，這是一項艱鉅的任務，比撰寫單篇文章困難得多。為了讓書籍具有價值，並且能經得起時間的考驗，我們需要利用 AI 來擴展思維，而不是僅僅壓縮資訊。
提示 (Prompting) 的局限性
雖然學習如何有效地提示 AI 是一項有用的技能，但它更像是學習騎自行車，而不是駕駛汽車。提示主要優化了單向溝通，而與 AI 進行認知上的合作，才能帶領我們走得更遠。
與 AI 進行認知合作
進階語音模式的啟示
在構思書籍的過程中，筆者花費 25 分鐘與 OpenAI 的進階語音模式進行對話。雖然 AI 並未提供驚天動地的見解，但它提供了一個讓筆者可以暢所欲言的環境。AI 會傾聽、做筆記，並以適度的興趣和回應來激發筆者的思考。
擴展思維的步驟
- 口語表達：透過對話，將想法說出口。
- 轉錄與分析：將對話轉錄成文字，並將其輸入到如 GPT-3 的模型中進行分析。
- 定義核心：與 AI 合作，釐清想法的核心，並定義思考的範圍。
AI 的獨特優勢
與 AI 進行腦力激盪，與和人類同事合作的體驗截然不同。AI 既像治療師般傾聽，又像同事般提供反饋。這種獨特的互動方式有助於我們更深入地思考問題。
選擇適合的模型
評估模型的能力
不同的 AI 模型具有不同的優勢。例如，GPT-3 適合用於分析文本，而 Opus 4 更適合用於塑造想法。根據不同的任務選擇合適的模型，可以最大程度地提高 AI 的輔助效果。
專注於深度思考
無論使用哪種 AI 模型，關鍵在於將其視為促進深度思考的工具，而不是降低思考成本的捷徑。透過與 AI 合作，我們可以擴展認知領域，並對問題產生更深刻的理解。
結論：將 AI 視為思維擴展器
總而言之，我們應該將 AI 視為思維的擴展器，而不是僅僅用於資訊壓縮的工具。透過優化我們花在主題上的時間，我們可以讓 AI 幫助我們更深入地思考，從而創造更大的價值。每個人的大腦都有其獨特的運作方式，找到適合自己的 AI 合作模式至關重要。但核心理念始終不變：AI 可以幫助我們更好地思考，前提是我們願意投入時間和精力。