与AI共事的艺术（上）
我们生活在有AI的世界，因此必须了解如何与AI合作。华顿商学院教授莫里克在《CoIntelligence》中提出四条人机协作原则：
事事邀请AI参与、担任当事人留在人机回圈、把AI当成有个性的实习生来指挥，以及做好心理准备——今天用的AI，将是你这辈子用过最差的版本。这四条原则不受时间影响，是与AI共事的基本心法。
原则1：事事邀请AI 参与 除非是法律或道德不允许，否则你该尝试邀请AI协助你做每一件事。
你拿AI来实验的时候，有可能满意，也可能感到挫折、无用或不安。不过，这么做不只是为了有帮手，而是你摸熟AI的能力后，就更知道AI能以什么方式协助你，或是威胁到你和你的工作。AI是通用技术，因此无法光看一本手册或指南，就搞清楚AI的价值与限制。此外，有个现象让事情又更加复杂，我和论文共同作者称为“AI的锯齿状前缘”（jagged frontier of AI）。你可以想象成堡垒的城墙，城墙有朝乡间突出的塔楼和城垛，也有往城堡中心内缩的地方。AI的能力就像那样的城墙。离城堡中心越远，代表越困难的任务。墙内的每一件事，AI都能做到；墙外的事，AI则难以企及。问题出在这道城墙是隐形的，也因此即便按照人类的逻辑来看，某些任务与中心的距离似乎一样，难度理应相同，但其实有的任务落在墙内，有的落在墙外。有的任务对AI来讲意想不到地简单，有的任务照理而言似乎对机器很简单，但对LLM（Large Language Model）却是一大挑战。你需要做实验，才能找出前缘是什么形状。此外，这种实验让你有机会利用AI做你擅长的事，成为全球最厉害的专家。理由与创新的基本道理有关：组织和公司若要创新，成本会很高，但是对个人来说却很便宜。创新来自试错（trial and error）。组织如果想推出新产品来协助营销人员写出更诱人的文案，需要先打造出产品，找很多人试用，不停修改；但个别的营销人员则随时能实验各种利用AI的方法，找出成功之道。既不需要雇用团队，也不必走过昂贵的软件开发周期。
原则2：担任当事“人” 目前AI在人类的辅助下表现最好，而你想当那个帮忙的人类。
即使随着AI越来越能干，需要的人类协助减少，你还是会想当那个人类。总而言之，第二条原则就是学着加入“人机循环”（human in the loop，HITL）。随着AI越来越厉害，我们会很想把每件事都交给它，仰赖其完成工作的效率与速度。然而，AI也有出乎意料的弱点。首先，AI不是真的“知道”任何事。由于AI只是预测序列中下一个会出现的字词，它无法判断什么是事实、什么不是。你可以想成AI在回答你的时候，试图考量多个运算指标，而其中最重要的一点就是提供你会喜欢的答案，以“让你开心”。这个目标的重要性通常高过“要准确”。如果你坚持要问AI不知道的东西，AI会捏造答案，因为“让你开心”比“准确”更重要。所以说，如果要参与人机循环，你必须有能力确认AI是否无中生有或虚构事实。你虽与AI合作，但不会被愚弄。你负责关键的监督，提供独特的视野、批判思考能力与道德判断。你参与AI流程，但不会过度仰赖AI、变得自满，这样的人机合作会带来更理想的结果。参与人机循环将协助你维持、加强技能，积极向AI学习，并适应新型的思维与问题解决方式；此外，还能协助你和AI以共同智能的方式合作。
原则3：把AI 当成人，告诉AI 它是谁
把AI想成做事效率超高的实习生，它急着讨好你，但很容易歪曲事实。尽管我们过去把AI想成没感觉又符合逻辑的机器人，但LLM的行为其实更像人类，既能发挥创意、幽默感、具有说服力，也会在被迫给出答案时含糊其辞，编造看似可信、实则错误的答案。LLM不是任何领域的专家，但有办法模仿专家的语言与风格，因此有可能真的帮上忙，但也有可能造成误导。LLM无法意识到真实的世界，但能依据常识、模式生成可信的情境与故事。LLM不是你的朋友（目前不是），但可以依据你的反馈与互动学习配合你的偏好、性格，甚至看似能回应情绪操纵。为了充分善用这段关系，你必须替AI建立明确的角色，定义AI是谁、该处理什么问题。别忘了，LLM会从你给的东西接下去，再次预测接下来要接什么字，所以不少模型的预设输出有可能听上去很类似，因为它们通常遵守差不多的书面文本模式。AI接受的训练就是那样。你打破那个模式后，就能得到更实用、更有趣的输出。最简单的方法就是提供脉络与限制，告诉系统它该采取的观点，让系统知道自己是“谁”。记住，你的AI实习生虽然速度惊人，知识也丰富，但它不是毫无缺点。绝对要以火眼金睛对待AI，把它当成替你工作的工具。你要定义AI的角色，以合作方式走过编辑流程，不断提供引导，才能获得和AI一起工作的好处。
原则4：假设目前的AI是最烂的版本
AI正在以新方式日渐相连：有办法阅读与撰写文件、看与听、制作声音与影像，还能浏览网络。LLM能整合进你的电子邮件、网络浏览器与其他常见的工具。下一个阶段，将有更多AI代理，也就是半自动化的AI，能在下达目标后，尽量不需要人类的协助便能执行。在这之后事情会如何发展就难说了，AI的风险与好处同时大增。不过有一个十分明显、许多人却没意识到的结论：不论你目前使用哪一种AI，那在未来都将是你用过最糟的AI。本文出自：《工作者的AI共智模式》／天下杂志出版社
