#12 科技讓我們變得更聰明，但卻阻礙了我們的大腦真正需要思考的事情
本週的三篇都是AI，從個人、技術演進到商業市場的分析。
久違的學習分享，接連兩篇日本消費旅遊的分析之後，還是回到學習的分享。
本週的三篇都是AI，從個人、技術演進到商業市場的分析
Hope you like it.
1. 科技讓我們變得更聰明，但卻阻礙了我們的大腦真正需要思考的事情
來源：The Smartest People I Know Are Obsessed With a Skill Many Were Told Is Useless
如果我都可以透過Google或問GPT了，為什麼還要把東西記起來變成我的負擔?
這篇文章指出隨著Google與GPT的問世，看起來每個人都能迅速地反應並進行思考。但如果只是利用AI而沒有經過大腦，甚至有可能讓我們的智商降低。
When you truly learn a concept, whether it’s a math equation or a historical argument, you are bundling it into a compact chunk. This is the goal of all effective learning: to create a vast mental library of these chunks that you can access instantly. This is what frees your working memory for higher-order thought: synthesis, creativity, and strategic insight.
人腦與生俱來的學習就是把知識庫打包成一個塊狀的概念，將這些知識存取後，大腦可以利用這些知識塊進行高階的思考，例如創造力、洞察力等等。
然而AI的問世讓我們忽略了思考，忽略思考等於略過了三個大腦在學習的重要機制。
自動化 Automaticity
透過反覆練習，讓技能在毋需思考的時候自動化完成，代表知識已經深入你的大腦情境建構 Schema Construction
透過學習，在腦袋中建立知識庫預測誤差 Prediction Error
當結果與預期產生落差時，大腦的學習效果最好。如果我們都讓AI完成，我們不會感覺到錯誤。
解決的辦法不是要讓我們回到過去，而是找到在AI時代的正確使用方式。
鍛造知識 Forge Knowledge, Don’t Just Find It.
打造一個大腦知識庫，記憶是為了思考，主動檢索資訊是建立知識庫最有效的方式。循序漸進 Follow a Stepwise Progression
先撰寫初稿，再請人工智慧檢視。先自己弄出一點什麼，再讓AI協助你成長、放大將技術視為補充，而不是拐杖 Wield Technology as a Complement, Not a Crutch.
養成用思考解決問題的習慣，讓AI檢查工作。
上述的幾個方式，讓我想到了先前讀MIT的研究指出，單純依賴ChatGPT的人，大腦的連結性下降。甚至有83%的使用者，無法準確引用他們自己透過AI輔助寫出的句子，出現所謂的「認知失憶」。
研究人員將這個稱之為「認知債務」(cognitive debt)，你用未來的認知能力，換取眼前的短暫便利。
解法就是開始練習，練習把試著拆解自己的邏輯把需求講清楚給AI、透過多輪問答、最後再加上自己的檢驗與反問修正結果。
2. Sam Altman認為未來AI的走向：智能作業系統誕生、經濟體系的改變、AI變成科學家，人類最後的壁壘是情感連結
第一點：軟體的終結，與「智能作業系統」的誕生
Altman 毫不掩飾地揭示了 ChatGPT 的真正野心：它從不是一個聊天工具，它的終極目標，是成為每個人的「預設個人 AGI」（Default Personal AGI），一個無處不在的「智能作業系統」。
什麼是「預設個人 AGI」？簡單來說，就是你的數位世界「總管」。
第二點：經濟的重塑——「免費富足」與「地位遊戲」的二元世界
Altman 對未來經濟的構想，極其激進。
他預言，AI 將帶來一場史無前例的巨大通縮，並將世界劃分為兩個截然不同的價值體系。
這意味著，未來最大的機會，要嘛是致力於將某個領域的成本降至極低的「通縮型」生意，要嘛是創造稀缺性、滿足人類永恆的、基於生物本能的「地位焦慮」的「通脹型」生意
AI的核心價值在於讓昂貴的以人為本服務變得容易且經濟實惠
第三點：進化的加速器——當 AI 成為科學家
Altman 認為，AI 能力的提升，將很快進入一個「自我加速」的恐怖複利階段。
• 第一步：工具。 AI 輔助人類寫程式。
• 第二步：夥伴。 AI 幫助測試新的模型架構。
• 第三步：主導者。 AI 將能獨立地「提出假設、進行測試、並修正假設」。
一旦 AI 能夠加速 AI 自身的研究，整個科技進步的速度將不再是線性的。
第四點：人類的最後壁壘——無法被編碼的「生物程式」
既然 AI 能做幾乎所有的智力工作，那人類還能做什麼？
Altman 說，AI 老師在知識傳授上可以完勝人類老師，但它給你的激勵，可能不如一個平庸但真心關心你的人類老師。
因為人類的基因裡，就寫著「在乎他人」、「渴望連結」、「追求地位」這些程式。
這讓我想到周加恩 在《面對 AI，這個時代還需要創作者嗎？ 》提到，創作者的四個價值：工具價值（協助尋找資料，節省時間）、觀點價值（提出新穎觀點）、策展價值（篩選、組織、呈現內容）以及情感價值與信任感（與受眾建立連結）都極可能被AI取代。
比較難被AI取代的「策展價值」才是未來發展核心。策展包含洞察、品味、設計與說故事。在資訊爆炸的時代，社會更需要策展人將已存在的答案或獨特的視角呈現給大眾
人類未來的獨特價值就是個人經驗的累積所創造出來的獨特性，未來每個人因為有著不同的價值觀、經驗，這些所孕育的價值觀造就了每個人的獨特性。
這些獨特性所轉化而成的「策展能力」與「情感連結」是未來不會被取代的。
3. 社交保護傘：當Instagram 追求「娛樂至上」的時候，為以「朋友」為中心的社群留下顛覆空間
來源：Sora, AI Bicycles, and Meta Disruption
先說明價格保護傘的定義：是指當產品變得更昂貴時，會為價格較低的競爭者開啟市場；而社交保護傘則是當 Instagram 為了迎合廣大受眾、提升內容品質而進化時，它從一個以朋友為中心的網路（social network）轉向了純粹的娛樂平台，從而騰出了一個空間，讓新進的社群媒體能夠有發展的空間，甚至近一步產生顛覆性的變化。
從社交網路到娛樂內容引擎 Instagram 歷史上經歷了多次進化，從最初的工具到網路轉型，最終為了應對 TikTok 的競爭，Instagram 確立了朝著短影音內容發展的承諾。
因為Facebook 意識到，如果他們的目標是壟斷用戶注意力（網路上唯一稀缺的資源），那麼將使用者所見到的內容，刻意地限制在其社交網路（朋友）內，就是「自我設限」。
因此，Instagram 的公開內容現在是純粹的娛樂，內容是從整個網路中提取並透過演算法為使用者量身定製。
但在Instagram追求完美的時候，產生了一個單純以「朋友」為中心的市場缺口。早期的Instagram就是以「朋友」為中心，但當時朋友圈還沒辦法產生足夠有趣的內容。然而，新的技術典範（例如 AI 影片生成應用程式 Sora）能夠賦予網路中的朋友獨特的創造力。
Sora 被 OpenAI 定義為一個「社交應用程式」（social app）。它允許用戶創建內容、混音彼此的生成內容。
AI 讓創造力變得像一個簡單的提示一樣容易實現。過去許多人有想法，但缺乏時間、意願、技能或設備來實現這些想法。現在，AI 透過移除創作的瓶頸（bottleneck），讓更多人有機會成為創作者。
也在社群媒體市場中，透過技術找到一個全新的突破空間。