又到一年開學(xué)季，踏入大學(xué)校園的新同學(xué)，不僅需要配備得心應(yīng)手的學(xué)習(xí)工具——如筆記本電腦和平板電腦，更應(yīng)掌握利用人工智能AI來提升學(xué)習(xí)效率的技能。現(xiàn)在，免費(fèi)的AI已經(jīng)提供如PPT創(chuàng)作、多語言翻譯、長文閱讀、文生圖、AI搜索等等眾多功能，從自動(dòng)化處理繁瑣事務(wù)，到提供智能決策支持，AI的應(yīng)用越來越廣泛。它幫助我們解決了許多問題，提高了工作效率，節(jié)省了寶貴的時(shí)間。

然而，在實(shí)際使用過程中，我們也遇到了一些挑戰(zhàn)，如AI撰寫文章時(shí)的不穩(wěn)定性、內(nèi)容過于機(jī)械化等問題。這是因?yàn)楝F(xiàn)階段的大模型缺乏“原創(chuàng)性思考”能力，這種思考通常涉及從無到有的創(chuàng)造過程，不一定基于現(xiàn)有的信息或模式。而現(xiàn)階段AI大模型的推理通常是基于已有的數(shù)據(jù)和模式。它們可以生成新穎的組合或?qū)斎霐?shù)據(jù)的復(fù)雜響應(yīng)，但這些通常是基于訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的模式，而不是完全原創(chuàng)的概念。

那么，面對這些問題，我們應(yīng)該如何解決呢？

首先了解AI 的基本邏輯，AI是模擬人類認(rèn)知世界的過程。人類認(rèn)知世界分為輸入階段和認(rèn)知加工階段。輸入階段由視覺、聽覺、觸覺三個(gè)單元組成，其中大腦皮層約 60% 的資源用于視覺，20 - 30% 用于聽覺，10% 用于觸覺。大腦通過對輸入信息進(jìn)行加工，輸出接受或拒絕、行動(dòng)或不動(dòng)的反應(yīng)。

AI 也分為認(rèn)知輸入和計(jì)算輸出兩個(gè)階段。認(rèn)知輸入主要分為視覺圖像識(shí)別、自然語言處理、深度學(xué)習(xí)三個(gè)領(lǐng)域。在視覺圖像識(shí)別方面，AI 能夠像人類一樣識(shí)別圖像中的各種元素，例如物體、人物等。自然語言處理則讓 AI 能夠理解和生成人類語言。深度學(xué)習(xí)通過大量數(shù)據(jù)的訓(xùn)練，不斷提升AI的性能。

例如我們使用AI翻譯英文文章，直接翻譯后內(nèi)容讀起來總是存在一些奇怪的地方，其實(shí)我們的最終目標(biāo)不是將英文轉(zhuǎn)換成中文，而是需要理解英文文章表達(dá)的意思，然后用中文表達(dá)出來，這過程中包含了翻譯、內(nèi)容校對、潤色輸出至少三步。

所以AI應(yīng)用非常重要的一個(gè)環(huán)節(jié)就是設(shè)計(jì)適合AI的工作流。具體來說，有以下幾個(gè)關(guān)鍵因素需要考慮：

不局限于人類現(xiàn)有方案：我們應(yīng)該嘗試跳出人類的思維定式，從AI的角度去思考問題。有時(shí)候，AI可能會(huì)找到一種我們從未想過的解決方案。

不必完全依賴AI做決策：盡管AI在某些方面表現(xiàn)出色，但其智能程度還不足以完全替代人類做決策。因此，我們應(yīng)該將AI視為輔助工具，而不是替代品。

結(jié)合多種AI或工具：每個(gè)AI模型或工具都有其擅長的領(lǐng)域和局限性。通過結(jié)合多種AI或工具，我們可以充分利用各自的優(yōu)勢，提高整體效果。

回歸問題本質(zhì)：在設(shè)計(jì)工作流時(shí)，我們應(yīng)該始終關(guān)注要解決的根本問題是什么。只有這樣，我們才能確保所設(shè)計(jì)的工作流是有效的。