討厭鬼 aka 劉維人
討厭鬼 aka 劉維人

自由研究者,社科譯者。 譯作著重當代民主、政經制度等議題,如《反民主》、《暴政》、《修辭的陷阱》、《民族重建》等。開設課程如《北歐幸福方法論》、《AI要搶走我的工作了嗎?》等等。

眼睛、大腦、手

GPT4又引發一堆焦慮了,看來差不多可以講一些過於「高大上」的觀念。


這個世界上的能力,粗略來說可以用三種器官來分類:

眼睛、大腦、手。​

  • 眼睛代表視角。視角給你注意力、整體方向、預期投射、風格、完型認知。
  • 大腦代表思考。我們需要規劃、理解、拆解、推導,才能了解事情的全貌,知道接下來要怎麼做。
  • 手代表執行。包括實做技術、細心與耐心、毅力、執行細節的眉角與靈巧、以及最具身的身體記憶。

在自動化時代之前,這三種能力的價值是大腦>手>>>眼睛。

畢竟做得出來比較重要,視角的層次與風險沒有太大的代價。先做出來交給市場判斷就好。

但在網路時代(是的,十幾年前)開始之後,能力的價值開始翻轉,大概是大腦>眼睛>手。

因為世界上有太多外包機會。只要知道該去哪裡找人做,就做得出基本程度的成果。

但在理論上,這三者的價值應該是眼睛>手>>>>>大腦。

因為知識是互通的,推論與思考方法必須可理解才有用,所以取代性高,大腦的強弱基本上只是數值上的比拚。

手的能力鑲嵌在實作環境上,每換一群合作夥伴就得重新了解彼此個性、每換一個產業就得重新適應文化。

而眼睛是不可通約的。沒有任何合理的排序可以主張哪個視角本質或先天上就優於其他視角,視角在實用或理念上的優劣,其實取決於環境互動的結果。此外更重要的是,視角是主體性的產物,主體性能引發改變,他影響環境的潛力其實最大,只是需要的資源也最大。​


機器學習正在讓世界快速逼近這個理想值。電腦可以分析數據了、即將可以寫摘要、也可以找到人類沒發現的模式與選項、可以幫我們整理文本與事件之間的關係、已經勝任低階翻譯、不久之後大概也可以跑行政流程,以及提供初步的策略建議與風險計算。

  • ​大腦能做的事情,機器學習大部分都能做,而且速度遠超過人類。
  • 接下來機器會開始學習手能做的事情,例如怎麼在廚房裡找一包洋芋片。(別笑,這跟辦公室政治差不多難,兩者都充滿堅硬的拐角與背後的菜刀)。
  • ​但我懷疑它有辦法學習眼睛能做的事情。那是概念上的不行,而不是技術上的不行。就連人類也不知道該怎麼做。

自古以來人類尋找良臣好友的方式,都是靠智慧。智慧在表述形式上充滿矛盾,但現實中我們都知道怎樣算是能夠長治久安的政府,怎樣是值得信賴的友人。

眼睛的時代快要到來了。眼睛的價值將超過手,並將腦袋遠遠拋在後面。

而且手的能力可以練習,眼睛的培養要靠一生。​

如果你身邊有任何高瞻遠矚、獨具隻眼的人,請好好珍惜。

CC BY-NC-ND 2.0

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