“废话”也许比你想得有用

大象按：在信息碎片井喷式爆发的当下，我们总是会下意识将一些信息进行分类，把当下用不到或觉得长久用不到的语言信息统称为“废话”，觉得这些都是“无用的知识”。但，面对AI的挑战，以及时代裹挟对自身成长的要求，这些“废话”，可能比你想得有用。

3月14，GPT-4发布，这是一个震荡互联网的大事件。在 OpenAI 的官网上，我们还可以看到，GPT-4 比 ChatGPT 具有更准确的推理能力。在GPT-4 中输入文本，它可以通过已有的文本，快速地推理出最终的结果。

除此以外，GPT-4 在例如美国律师职业资格考试、生物奥林匹克竞赛和SAT考试中表现也十分优异。

看到这里不禁想问，既然GPT-4这么厉害， 我们还需要学习和读书吗？

要吗？

01

学习，是摆脱“无意识无能”的方式

当然要，它厉害它的，你得厉害你的。

“无意识无能”的状态使我们容易受到邓宁-克鲁格效应的影响，通俗讲，就是那些能力越欠缺的人，就越容易拥有蜜汁自我优越感。

当然，“无意识无能”状态在学习的初始状态，会有一定的帮助。

打个比方，刚开始学习语言，知道最简单的词汇及其句子构成，往往使口语变得容易得多。至少，在一开始，没有意识到自己的错误会让你感到非常自信。但这种自信会阻碍你的学习行动，久而久之，你的能力会一直停留在初始阶段。

所以得学，学了才能见天地。

02

学习的本质是培养创造力

前段时间，网络上盛行一种说法“ ChatGPT 会导致大规模的失业”。这种说法非常片面，但是如果你一直以应试教育的方式去学习，大概率你是干不过AI的。

AI说到底是由海量数据训练出来的模型，它们不会创新，只能对现有的知识进行归纳总结。

比如，今天你和人工智能同时写一篇社会学论文，如果你们的论文都只是停留在收集社会学学科相关资料、总结前人观点的层面。那你写的论文一定没有人工智能优秀。因为人工智能可以快速生成一篇社会学相关，且观点很新的文献综述。

但如果你的论文里不仅包含社会学科的知识，还包括经济学和心理学等跨学科知识，再加上一些批判性分析和创新性观点，那对AI来说就有点难，因为在本无关联的事物间建立关联，它无法做到。

再比如，你和人工智能同时开一家甜品店，双方都严格按照食谱上的食材和配比去做提拉米苏，那你一定会输给人工智能，因为机器出错的概率比你小多了。

但如果你了解到，你的用户很多元，有素食主义者、低糖爱好者等。你开始针对不同的用户的偏好对提拉米苏进行创新。不仅可以在口味上更盛人工智能一筹，还可以让你和用户产生情绪连接 (emotional connection)。

AIGC来了，你不一定会失业。做成一件事情除了拥有80%的基础知识，还要有20%的创造力。而这个20%正是AIGC难以取代人类的地方。

03

看似“无用的知识”可能是创造力的来源

乔布斯在斯坦福大学的毕业典礼上讲了一个故事，他大一辍学后并没有离开学校，而是选择去听了自己感兴趣的课程。其中一门看似无用的美术字课程，十年之后，在他设计苹果电脑字体中发挥了重大的作用。

因此，并不能以当下的情景来评判知识是否有用，知识就是语境。当下，你学到的一个知识点可能有用；到了下一个语境可能毫无用处。

举个例子，很多人毕业之后找的工作，和大学时学的专业毫不相关；人们的预测能力有限，你不会预测到很多年后 GPT-4 会写会画，还能说一口流利的外语。

如何简单、快速、低价地扩充自己的知识库，阅读是不二之选。

这个观点太朴素了以至于很少有人会认真去实践，因为网上的干货太多，很多人把书帮你浓缩成一句句金句和一张思维导图。

但若这就是你认为的读书那就错了，这意味着你对阅读的认知错误，对自己的认知也错误。

读书太有意思了，在书本中你可以看到思维凝结的过程，思考不再只是意识里的事情，它被用文字固定了下来。本无关联的事情间建立联系的过程也被记录了下来，知识中最宝贵的不是事实性知识，而是思考方式。

读书，谁都会，但读好很难，并不是方法模板就能解决的事情，也不是一张纯干货导图就能解决的事情。要想不被AI取代，那么就必须要突破阅读这件看起来普通的小事儿。

在科技飞速发展的时代，没有“完全无用的知识”这一说法。不断的保持学习的状态。一些你知道的，可能被认为无用的知识，在未来的某一个时刻或许可以使用上。

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