一个05后的“自鸡”之路：像训练AI一样训练自己

一个05后的“自鸡”之路：像训练AI一样训练自己


作者：William


大家好，我是William。


一个常关注神经科学、人工智能领域发展的11年级高中生，同时，也是一位B站游戏、知识区UP主。


今年这个暑假，可能将成为我学习效率最高的一个假期——因为有了AI。


之前已经分享过，ChatGPT帮我选夏校、写邮件，省下了十几万中介费。而最近，我又用后来居上的NewBing复习生物，提升了7倍效率，拿到了满分。


甚至，我偷师到NewBing的学习方法以后，尝试像训练AI一样训练自己，竟也在不动笔刷题的前提下，把正确率从60%提到了90%。


但，在尝到甜头的同时，我发现了AI的一个“致命弱点”——它会撒谎。巨大的优势背后也有巨大的隐患，可能让过度依赖它的人遭到反噬。


AI有信息，人类有智能，但最关键的真相是，只有少数人才有智慧。


用AI拿到满分


在过去的两个月里，我一直在尝试使用人工智能进行学习（我用ChatGPT自学并省下十几万的方法）。


最令我印象深刻的一次合作，是使用微软的NewBing辅助我学习生物。


NewBing是一个基于GPT-4的联网大语言模型。我可以通过它从广阔的互联网中检索符合我的需求的答案，并与它展开讨论与辩论。


一开始，我只是使用它来找出一些练习题的答案，用于批改自己的作业。


我先试着向它提供了一套我使用的作业答案搜索步骤，发现效果不好，便让它自由发挥，直接用它的知识库——互联网来回答问题。


让我惊讶的是，除了含图表的题目（它暂时还无法读图）外，它的正确率接近100%。


借此，我得以快速校对我的练习题，并在发现我的答案与NewBing的搜索结果不符时，直接与NewBing进行讨论，搞清楚错在哪里了。


逐渐地，疾病、免疫、消化系统、稳态、同位素标记技术…一系列原本松散的知识点，在我的脑中被不断调用、串联、编织成网。


传统方法下，一题一题地手动搜索和校对，至少需要20分钟的时间。


但是使用NewBing，我在3分钟内解决了这个问题，还能得到对我作业的准确反馈。


几乎7倍的效率提升，让我不得不感叹，时代已经变了。


除了巩固题目，NewBing还可以帮我学习新概念。


让我最印象深刻的是，与BingAI谈论疾病的“最小感染剂量”这个概念。


虽然这并非书上的知识点，但我对这个概念很感兴趣——而兴趣是最好的老师。


于是，我开始询问。


BingAI提到：“某些细菌在一定的数量下，可以突破我们的天然免疫屏障。就例如一种叫‘Helicobacter pylori’的细菌，可以突破人体的胃酸屏障…”。


诶？Helicobacter pylori？这不是幽门螺旋杆菌吗！


追问一下，果然如此。


我曾经感染过这种细菌，还一度引起反酸等各种肠胃不适。虽然现在治好了，却依旧对它有相当清晰的糟糕印象。


接下来了，我继续问NewBing：“那么，这种细菌当初是如何突破人体的胃酸屏障的呢？”


原来如此！


看来这种细菌能够通过中和胃酸，改造人胃里的环境。


那么，事情就逐渐解释得通了——胃内部环境的变化自然会引起一系列不适，而所谓吹气检测法，或许就是检测这种细菌在改造我胃部环境中释放的气体…


与NewBing合作的感觉，就像是与一位24小时随时在线的老师聊学术。


它不需要休息，也不会嫌你烦。全天任何时间发消息，三秒必回，有问必答。


诶？那你可能会问，这样的复习对考试，真的会有帮助吗？


好像真的有。


几天后，我即将参加生物“疾病”与“免疫”两个单元的考试。


考前的晚上，我没看笔记，只是打开了教科书与NewBing，用两个小时左右的时间，和NewBing展开了一场学术交流。


按照教科书的知识点排列，我和NewBing从霍乱弧菌聊到人体免疫，甚至还拓展到了检测、治疗等医学课题。


最后，这两个单元考试，我都考了满分。


抛开运气与天赋成分，剩下的就是，知识掌握得更扎实，知识网形成得更密，自然分数也就更高。


把自己当作AI一样训练


当我意识到人工智能的强大时，我决定做一次大胆的尝试。


在这次期末大考的复习中，我不再纠结于搞懂每一道题目。我抛掉了学期中记下的所有笔记，转而使用了一种很新的复习方法——


像训练AI一样训练自己。


理论上说，如果你塞给一个大语言模型一堆试卷题目和试卷答案，并不断引导这个人工智能在看到题目的时候，输出与正确答案更加相似的答案，这个人工智能的答题正确率，就有可能不断提高。


我想了想，从本质上来看，人工智能也是神经网络，我的脑子也是一团神经网络。那对人工智能来说可行的事情，对我说不定也可行。


于是，周日我把自己关在宿舍里，花了一天时间，看了CAIE心理约15套卷子，总计150页有余。


我做的事情很简单：


看题目→思考→看试卷答案→然后“掰正”自己的思路（就像NewBing掰正我一样）→接着翻页看下一题。


没有动笔做题。


除此之外，我还用了一些时间，利用单词卡进行“强化学习”。


这样复习的效果，显然是显著的。


在周三的心理学二卷考试中，我几乎是游刃有余地完成了所有题目。上次单元考60%的成绩，在不足一周的努力下，一跃上90%。


原因也很简单，我明白出题人想让我填上什么答案，甚至有些题目，我都能直接猜出答案册上的得分点。


不过，这样的复习却也有其巨大的局限性——只有理论支持，缺少真正动手做卷子的过程，会发生一些意料之外的问题。


例如，在心理学一卷的考试中，我在最后一道评估题上出了岔子，原因竟是理解错题目，把本来有关情感的实验写成了有关梦境的实验，10分大题，痛失8分。好在其他地方扣分很少，才勉强上了80%。


看来，结合新方法与常规方法，找到属于自己的学习方式才是最优解。


下次，我会在上述流程的基础上，多加入几轮限时模拟考的环节。这样才能暴露出那些复习过程中想不到的问题。


现在想想，其实不管是机器学习，课业学习，还是其他事情，如果想要做成，理论与实践都是缺一不可的。


就像OpenAI的模型需要根据实际使用时出现的问题来调整；就像SpaceX的火箭都得上天炸上几轮，才能投入稳定使用。


此处，我又联想到了我手头的二手书平台项目。


目前它的进展停滞，原因是信息不足——我不知道会有多少买家或卖家，也不知道能有多少学校愿意和我们合作。


现在想想，我应该勇敢实践，快速迭代，而不过度依赖理论分析。问题都是在进行中暴露出的，而问题也是新经验与知识的源泉。


在失败中学习，在失败中进步。


大胆试错、实践，然后根据现实的反馈调整方案，这便是这次尝试给我带来的启发。


AI有时候也会撒谎


算下来，我使用AI自学已经近半年了。


比如火遍世界的ChatGPT，越来越成为了我的“私人助手”。它可以半小时帮我选好夏校，几秒钟写好邮件，我自己也在不断给它提需求的同时，提高了写作能力。


而最近，我还学会了一种使用ChatGPT的新方法：角色游戏。给它分配角色→设计解决问题流程→解决问题。


这个方法非常好用。通过建立一个具体的场景，我们可以帮ChatGPT在广阔的知识海洋中，定位具体的专业知识，并像一个专家一样，引导、帮助我们解决问题。


举个例子：我需要写一篇Gap Year申请，不过我既不知道要在申请中写哪些信息，也不清楚申请的具体格式。我该怎么办？


那么，ChatGPT和NewBing，分别都适合什么样的自学场景？


如上所述，ChatGPT这个“私人助手”，职责则更加广泛，适合在你完全没有头绪的时候，给你提供一个解决思路。


无论是作为助手撰写邮件、申请，还是作为某个领域专家提供咨询服务，它都可以胜任。


而NewBing更像一个“侦探”，适合的场景是：你需要获取一些信息，却不知道如何用准确的语言描述这种信息。


举个例子，当我想要搜索的内容是“后天免疫是什么”，但我却不知道“后天免疫”这个词时，我就会如此向NewBing提问：


“有一种免疫能力是人类胎儿没有的，在成长的过程中才会逐渐形成。这种免疫能力是什么？它的原理又是什么？”


可以这么说，NewBing就是一个觉醒了智能的搜索引擎，核心主业依旧是“搜索”。


而且，虽然NewBing也可以写作或和你聊天，不过相比ChatGPT（GPT-4版），就没那么专业了。


所以，我的建议是：


让两个AI各司其职，搜索信息用NewBing，其他则交给ChatGPT，分工合作，方为正道。            


不过，值得一提的是，即使搜索到的信息本身是客观公正的，NewBing的总结也常常会带有它的主观偏见。


尤其是在使用简体中文，以及和它讨论政治和时事，这点会尤为明显（与训练素材有关）。


AI不会完全中立和正确，且一旦撒谎，非常难以识别。这一点，也是我使用了一段时间以后才发现的。


因此，如果要用NewBing自学，我的建议是：


可以和它谈学术（理科）内容，谈新闻和人文最好避免。


尽量全程使用英语与NewBing沟通，并频繁查证原文，分开事实和观点。长远来看，这也能锻炼英文表达和批判性思维的能力。


不推荐高中以下的学生使用NewBing作为了解世界的手段。毕竟，辨别AI的偏见和谎言是很难的。至少到了高中，思辨能力达到一定水平，再使用NewBing。


可以想见的是，未来会有越来越多AI工具，每一个都会有它的优势和局限性。


对于这一代孩子，使用这类工具前，最好还是先寻求人类老师的指导，建立该学科的基础逻辑，具备该学科的“辨错能力”，以及培养自己的批判性思维能力，避免被人工智能误导。


我的优势在哪儿？


与人工智能合作半年，我认识到，人工智能早已远远超过了我们——


如果评判标准在于解题能力、在于成绩、在于是否能考上“好大学”。我们已经不必再和“别人家的孩子”比拼了，因为未来“别人家的孩子”也比不过人工智能。


这并非危言耸听。


 生物、统计、经济、历史、心理、环境科学...试问，能同时在这些科目取得如此成绩，这个世界上又有多少人能做到？


而GPT-4，已是三个月前的技术。


这是一个世界在“月”为单位改变的时代。


这就是现状。


有人认为，如果教育还停留在同质化的状态，我们的孩子或许并不会被人工智能取代——因为当他们进入社会，社会上可能早已不会有属于他们的位置。


那么，我们究竟有什么竞争的优势？


我的答案是：


其实，孩子并不需要优势。


如果他们需要这份优势，也不需要我们给予他们。这个世界很大，可我们却常常把自己的眼界限制在竞争、物质与比拼上。


我们并没有错，只是时代不同了。


如果竞争不过人工智能，那就去做人工智能做不了的事情。


与人打交道，餐厅，会议室；与自然打交道，森林，海洋…… 鸟类学家、服务员、环保运动者、谈判者——属于未来的孩子们，自然会找到他们的方向。


这些天，我一直在为自己的环球旅行做准备。我看到，这个世界上，有不止一种生活的方法。


千千万万的人，在用有各自个性的方式，活着他们的人生。


如果此时此刻，我们便能预料到几十年后的职业变化，那这个世界未免也太没意思了吧？


人工智能是这个世界在21世纪奏响的一部插曲，可人们总会慢慢接受，慢慢适应。


正如生命，总会找到方法。


不必慌张，相信孩子，给予他们爱，给予他们养分，给予他们足够宽容的环境。有了阳光，空气和水，我想，孩子总会找到他们的答案。


那么，就在这里停笔了。以一首小诗做结尾吧。


漫步在与人工智能翩翩起舞的午后，
我轻抚身边那吹拂自未来的风。
阳光驻足在雨后衣衫的水珠，
抬头，青草芬芳，
她指向一条通向远方的路。
那里，挂着一轮彩虹。








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