编者注：作者分享了自己在工作中过度依赖 AI 的经历，以及这种依赖如何影响了他的创造力和独特性。文章深入探讨了"天才"的概念，指出这是人类独有的特质，而不仅仅是可量化的智力表现。作者认为，虽然 AI 在智力和效率方面表现出色，但它始终缺乏人类独有的直觉、灵感和创新能力。最后，作者呼吁读者重新认识自己的价值，在使用 AI 时保持平衡，不要因追求效率而牺牲了人类独有的创造力。
2022 年 11 月 30 日，我毫不犹豫地接纳了 ChatGPT 作为我的同事、编辑和助手。在过去的两年里，"我能帮你什么？"成为了最让我感到轻松的开场白。
我的许多工作流程都始于"给我一些想法"或"告诉我如何做"这样的提示，通常以"找出改进点"或"修改这段文字作为最终稿"结束。那些曾经需要花费数小时深思熟虑和决策的任务现在变得轻松自如，让我能够通过更多工作来重新掌控宝贵的时间。
我成为了"把事情做好"的终极大师，在区块链行业的第一份全职工作的前 9 个月内就完成了 5 个增长营销活动，并在完全没有相关知识的情况下撰写了 7 篇关于量子计算技术的文章。
两年来，没有一项任务是在没有 AI 参与的情况下完成的。现在，当我在构建我的区块链营销作品集时，我意识到我的 AI 辅助工作确实很有效——始终达到"足够好"的结果。然而，我也注意到缺少了一些东西：那种让工作令人难忘的大胆独特性和真正的创新。
毕竟，生成式 AI 是基于现有数据训练的，它通过预测和以最符合上下文的熟悉方式重现模式来生成响应。
ChatGPT、Claude 和 Perplexity 并不是我的作品集缺乏大胆性和独特性的罪魁祸首。它们偏好熟悉性的算法和模仿在线文本的预测方法，实际上与我们大脑达成创造性解决方案的方式惊人地相似。
事实上，亚里士多德曾说过，艺术和创造力往往源于模仿自然或其他作品。儒家哲学也重视学习和模仿，但只是作为掌握知识进而创造新事物的手段。
回顾自己，我得出结论，我的营销作品集缺乏独特性完全是我的责任。我过度依赖 AI，沉迷于它能给我快速答案的快感，这提高了我的生产力，让我像时钟一样不断产出成果。我就像在通过提示词和答案来"吸电子烟"，给自己注射人工多巴胺和血清素，而这些本可以通过长时间深入思考某件事并最终达到令人满意的结论来自然获得。
在过去的两年里，ChatGPT 经历了 23 次更新，每次更新都显著提高了其准确性、推理能力和解决问题的能力。而我自己的更新呢？生产力确实提高了——但推理能力、解决问题能力和准确性呢？也许有，但都不如 ChatGPT 的进化那么显著。
自 2022 年 11 月以来 OpenAI 的 ChatGPT 更新总结
AI 的设计目的是复制我们可能需要更多时间才能达到的解决方案，这使得委派推理、解决问题和确保准确性等任务变得容易。乍看之下，这似乎没有害处。但事实是，过程比结果更重要。通过 AI 捷径到达的目的地与不使用 AI 达到的目的地本质上是不同的，即使表面上看起来完全相同。
在对人类最伟大的成就进行广泛研究后，我得出结论：我们为了速度和效率而委托给 AI 的艰苦思考过程，正是培养一种 AI（无论多么先进）永远无法拥有的特质的关键。
根据苏格拉底、伊曼纽尔·康德等哲学家，以及基督教团体、启蒙运动和浪漫主义先驱者的观点，人类存在着某种超越智力的特质——这种特质将某些个人标记为卓越，并定义了我们创造和创新的能力。这种本质，正是使我们能够创造 AI 的力量，必须得到培养才能维持我们作为物种的独特性。
苏格拉底是最早阐述这一概念的人之一，他用拉丁语称之为"daimonion"。他将其描述为一种指导精神，特别是在道德决策方面。它不是知识或智力的来源，而是一个引导他远离不当行为的道德指南针。矛盾的是，正是苏格拉底的谦逊和对自己无知的承认——他著名的"我知道我一无所知"的信念——使他与众不同，使他的智慧超越了他的同龄人。
“daimonion"这个词后来被翻译成英语中的"genius”（天才）。
"天才"是大多数人无法产生共鸣的词，因为它已经成为世界上最成功人士的公关/营销专家们经常使用的术语。今天，它常常成为不当行为的便利借口，掩盖了其更深层的意义。现代认知科学通过将人类认知框定为可测量的术语——处理速度、记忆力和解决问题的能力——进一步稀释了这个概念，将天才简化为可量化特征的简单变体。
然而，天才的概念早于现代智力理论，最初与精神或超自然的指引相联系，而不是与智力相关。它从来就不等同于智力，就像苏格拉底承认自己的无知（顺便说一句，这是 AI 无法做到的）被称赞为一种天才形式——他的谦逊、洞察力和深入质疑的能力。
在基督教时代，天才与灵性交织在一起，神秘圣徒们寻求与上帝合一。这些人物相信存在着超越智力理解的深刻真理，可以通过神圣的遭遇或狂喜时刻来接近。
直到 18 世纪的启蒙运动，天才这个词才更接近我们今天理解的方式，将重点从神圣访问转向个人创造力。伊曼纽尔·康德强调，真正的天才通过灵感而不是模仿或遵守规则来创造变革性的艺术。对康德来说，天才不是关于技术技能，而是关于原创性——开辟新路径和重新定义人类成就界限的能力。
浪漫主义运动进一步提升了天才的概念，将其赞美为通过直觉和灵感表达人类真理的深刻表现。对他们来说，天才不仅仅是个人特质，而是将人类与更深层的普遍真理联系起来的力量。
到了 20 世纪，阿尔伯特·爱因斯坦、库尔特·哥德尔、约翰·冯·诺依曼和 J·罗伯特·奥本海默等人物被誉为科学天才，不仅仅是因为他们非凡的智力成就，还因为他们能够以重塑我们对世界理解的直觉和创造性方式思考。他们的工作往往似乎源于一种近乎神秘的洞察力，这种品质与浪漫主义关于天才作为一种无法量化的力量的观念相一致，能够超越形式逻辑的限制。
正如现代科学试图对一切进行分类和量化那样，我们大多数人都被排除在"天才"的分类之外，最多只能自称为"聪明"。而在可量化的智力衡量标准上，如速度和解决方案的多样性方面——AI 一直优于我们。
在过去的 20 年里，像《太空漫游》、《机器人总动员》和《终结者》这样的电影提供了关于 AI 突破其编程并可能压倒人类的未来的引人入胜的预测。这种叙事在像 ChatGPT 这样的工具被引入公众之前就已经助长了一种本能但错误的印象。我们对 AI 的文化预设不仅使我们对人类在某些方面可能超越 AI 的可能性视而不见，而且还过早地将 AI 定义为天生优于我们。
我相信我不是唯一一个在工作中自然而然地让位给 AI 的人，心想"这样更好"。
我们很少考虑我们可能带来的天才，因为我们从未将自己视为天才。也许，从科学的角度来说，我们确实不是。但如果将天才视为一个光谱而不是二元（就像许多事物越来越被证明是这样的），人类可能比 AI 在这个光谱上走得更远。
毕竟，无论算法在推理、解决问题或准确性方面变得多么先进，它们仍然受到预定义参数和规则的约束，只能在熟悉的框架内运作，无法计算道德、直觉、灵感和表达。
从媒体报道关于 AI 幻觉的时刻可以看出 AI 似乎可能具有天才的表现——当 AI 编造看似真实的信息时。例如，这篇文章讲述了 AI 幻觉如何有益于科学家生成高度不可能但新颖（天才）的想法来应对挑战，比如设计全新的分子。
然而，AI 幻觉不过是一个无法控制也无法有意为之的错误。它充其量是一个令人愉快的意外发现，不能被描述为天才。
那么 AGI（机器具有理解或学习任何人类能够完成的智力任务的假设能力）不应该被认为是天才吗？
不是的。AI 最初是在 1950 年代的达特茅斯人工智能夏季研究项目中作为一门学术学科引入的，参与者的目标是创造能够复制人类认知功能（如推理、学习和解决问题）的机器。AGI 只是正在进一步发展的 AI 预定义基础之一。
也许人类如此喜爱 AI 是因为它可以非常聪明而不可能成为天才。喜爱 AI 完全没问题，因为它是人类的天才发明——我们这个物种的一个令人难以置信的成就。
即使在读完这些之后，你可能仍然不愿承认你比 AI 更"天才"，特别是如果你是一个告诉你你不是的科学的坚定支持者。或者可能是因为这个词引起的不适来自于它与挑战社会规范的大想法的联系。中世纪的圣人和苏格拉底等人物经常被视为危险的，因为他们拒绝社会惯例，有时因为他们的反抗而面临处决。这恰恰显示了我们的天才可以有多么强大。
但天才不是考试分数，也不是可量化的特征。天才不是认知功能，而是创造力、直觉和洞察力的独特融合，超越了原始的智力能力。虽然记忆、推理和解决问题等认知功能是智力的基本组成部分，但天才在更高的层面上运作——以感知联系、挑战常规和创造变革性想法的能力为标志。它是一种不能简化为可测量的心理过程的原创性和远见的表达，因为它体现了灵感、情感共鸣和以超越纯粹认知解释的方式创新的能力。
天才始于我们解决问题和推理过程中的一个短暂火花——一个本能的质疑时刻，低语着"但是"、“如果”、“为什么不"或"会不会”？
正是这种天才——我们超越理性直觉地探索和质疑的能力——我们正在用 AI 生成的捷径来交换。
我写这个故事是为了分享我如何低估了自己并高估了 AI，希望你不会犯同样的错误。因为没有关于如何正确使用 AI 的手册，也没有关于如何平衡我们的智力与 AI 的指南。
随着 AI 成为任何 13 岁以上的人都可以使用的工具，挑战自己已经成为一个挑战，因为我们的指尖上有太多诱人的捷径。
但也许，只要我们理解是什么让我们与这项技术与众不同，我们就可以避免导致过度依赖它的沮丧和懒惰。
现在你知道了你体内独有的天才能力——这些能力正在为捷径而消退——你将如何调整它们？