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超越提示——当每个人都使用人工智能时,批判性思维是你的优势

2025-01-19 15:15:00 英文原文

作者:Nirit Cohen

人工智能时代的批判性思维

盖蒂

学生们过去常常从维基百科上复制粘贴。

现在,他们从 Gen AI 工具中复制粘贴。

在人工智能在分析数据、提出论点和解决问题方面优于人类的时代,我们如何教授学生?

我们应该教他们批判性思维。我们应该教导他们作为合作伙伴与人工智能互动,挑战其输出,并在其提供的内容之上展现他们独特的视角。

从创造到共同创造

批判性思维是一种技能,可以帮助我们将机器的效率与人类独特的洞察力相结合。虽然人工智能提供了信息和想法的基线,但只有您可以添加使结果真正有意义所需的深度和细微差别。– 批判性思维使我们能够超越人工智能产生的基线。内容必须反映您的个人知识、您的声音和您的观点。否则,你是谁?”Marc-Oliver Gewaltig 博士说道,他是一位计算神经科学家,也是论文.ai,在即将推出的播客的对话中。

这样想:如果你可以从人工智能提示中获取所需的所有信息,那么阅读福布斯关于人工智能时代批判性思维的专栏有什么意义呢?事实上,如果你可以简单地向人工智能询问,那么任何人类生成的内容或分析有什么意义呢?

答案就在过程中。正如 Gewaltig 博士所说,“如果每个人都在使用人工智能,那么你就没有优势。”批判性思维使我们能够超越显而易见的事物,超越每个人都能做到的第一步。——如果您所做的只是根据数据或知识编写内容,人工智能可以做得更快更好。但人工智能无法复制您通过问题、答案、数据和上下文来回思考的个人品牌,从而产生您自己的人工智能辅助想法。

批判性思维:人类的优势

当今批判性思维的核心是能够结合人工智能具有人类创造力、直觉和道德判断的能力。虽然人工智能处理大量信息等任务,但人类贡献了使输出真正有意义所需的个人背景、细致入微的判断和道德考虑。当人类和机器一起工作时,批判性思维变成了分层对话,通过不断的完善和质疑而不断发展。每个回答都会提示改进或新问题,从而构建深度和洞察力。对话(而不仅仅是问题或提示)是关键。通用查询将产生通用答案。相比之下,由个人专业知识和创造力塑造的分层对话可以带来突破。这种方法将人工智能从一个简单的工具转变为你批判性思考能力的动态伙伴。

以这篇文章为例。它是在人工智能的帮助下编写的,但不是由人工智能编写的。它经历了一个多天的迭代过程:提示人工智能提出想法、查找来源、分析数据、提出后续问题,并通过整合个人观点来完善其输出。对话(而不是最初的提示)使争论得以深化,内容得以定制以提供价值和新观点。

利用人工智能掌握批判性思维

与任何技能一样,需要练习才能批判性地参与与人工智能工具合作开发的想法和输出。AI 生成的输出并不是流程的结束,而是流程的开始。为了批判性地思考并分层你自己的观点来生成个性化的人工智能辅助内容,考虑以下指导性问题会有所帮助:

1.哪些假设或偏见支撑着输出?人工智能所依赖的数据是否存在差距?你如何挑战这些假设?

2.可能会缺少哪些观点?寻找人工智能可能忽视的声音、论点或观点。纳入这些观点如何加强分析?

3.产出是否符合或挑战现有想法?使用人工智能探索反驳或替代观点,确保更细致的理解。

4.信息是否一致且准确?将人工智能输出与可靠来源进行交叉引用,以验证数据并识别任何差异。还存在哪些差距?您将如何解决这些差距?

5.迭代过程如何完善你的思维?积极寻求对工作的更深入参与。反思每次迭代如何提高你的论点和理解的质量,可能会开辟新的探索途径。

通过提出这些问题并迭代输出,您不仅可以确保准确性,还可以形成更深入、更深思熟虑的观点。以这种方式批判性地参与人工智能,可以将其从一个简单的工具转变为一个可以增强你的学习和创造力的协作者。

为什么现在这很重要

赌注从未如此之高。

如果学校不这样做修改课程为了强调如何批判性地接触人工智能,他们冒着让那些对未来工作毫无准备的人毕业的风险。提出迭代问题、根据可靠来源验证人工智能输出以及识别人工智能生成数据中的差距或偏见等技能应该是现代教育的核心。我们必须让个人具备与人工智能合作进行批判性和适应性思考的能力,确保他们能够在人工智能驱动的世界中有效导航并做出贡献。像 Thesify.ai 这样的工具可以通过促进个性化、实时、迭代学习和鼓励更深入的批判性参与来支持这种转变,为发展这些技能提供宝贵的帮助。

同样,仅仅依靠人工智能而不将自己独特的视角带到桌面上的专业人士将很难在日益自动化的世界中脱颖而出。对于职场人士来说,批判性思维是指利用人工智能来增强(而不是取代)他们的创造力和专业知识。作为人工智能提高基线在所有可能的事情中,那些能够将人类判断力、创造力和道德推理融入到自己工作中的个人将处于领先地位。

通过平衡人工智能的效率与人类的聪明才智,人工智能时代的批判性思维使个人(而不是机器)成为创意过程的中心。最终,工作的未来将不仅仅属于人工智能。它将属于那些能够将机器效率与人类创造力相结合的人,确保我们独特的见解始终处于进步的最前沿。

本文包含与 Marc-Oliver Gewaltig 博士对话的见解,该对话记录为“更少工作的未来”播客的一部分。

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摘要

学生现在依靠人工智能工具而不是维基百科来生成内容。在人工智能擅长数据分析和解决问题的时代,批判性思维的培养变得至关重要。这涉及使用人工智能作为合作伙伴,质疑其输出,并添加个人观点。批判性思维能够将机器效率与人类创造力、直觉和道德判断相结合。它需要挑战人工智能生成的假设,识别缺失的观点,验证信息的准确性,并通过迭代过程完善想法。教育工作者必须调整课程以强调这些技能,让个人为人工智能驱动的世界做好准备,在这个世界中,人与机器之间的有效协作是关键。