Z世代創始人談「人工智慧焦慮」以及被貼上「世代捷徑」的標籤：這是「最大的誤解」

(SeaPRwire) –   對於24歲的基亞拉·尼爾金（Kiara Nirghin）來說，她是應用人工智能實驗室Chima的聯合創始人兼首席技術官，認為她這一代人將人工智能用作作弊代碼的說法不僅是錯誤的，而且忽略了人類認知的根本轉變。

這位斯坦福大學計算機科學系的校友兼研究員認為，雖然老一代將人工智能視為一種可以採用的工具，但……。然而，這種熟練程度帶來了一種獨特的負擔：即與目前 “最糟糕 ”的技術保持同步的 “人工智能焦慮”。

尼爾金在舊金山的……發表講話時，談到了Z世代的形象與他們作為創造者的現實之間的緊張關係。“事實是，年輕一代並沒有採用人工智能，” 她說。“我們是在人工智能的環境中長大的。” 這種區別在工作場所很關鍵。雖然管理者可能會認為員工使用人工智能代理是在走捷徑，但尼爾金說她看到的是工作本身架構的一種轉變。

“我們不是在考慮從頭開始編碼，” 她解釋道。“我們是在考慮與編碼代理並肩編碼。” 她認為，Z世代遠非走捷徑的一代，而是開拓者。

“這從根本上改變了你寫東西、考試、申請工作或不同應用的方式，因為它不是從頭開始的，” 尼爾金談到與代理並肩工作時說。“我認為這真正意味著，我們所看到的這種廣泛的用例和應用，實際上是由年輕一代率先開創的。”

“懶惰” 謬論與深度思考

對數字原生代最普遍的批評之一是，對大語言模型（LLMs）的依賴……。尼爾金堅決反對這種說法。“我認為最大的誤解是，年輕人使用人工智能是為了不深入思考，” 她說，他們是在把它 “當作捷徑”。

相反，尼爾金說，聰明的用戶正在利用這些工具來減輕認知勞動，以便他們能更深入地探究複雜的主題。她說，這不像把 “認知負擔” 交給人工智能模型那麼簡單，而是要在特定主題上 “以不同的方式…… 甚至更深入地” 思考，因為代理正在把數小時的枯燥工作從你手中接過。

作為一個例子，她指出運行有關金融市場的深入研究報告，這可能需要數小時才能手工生成。通過自動化這項工作，她說用戶可以自由地分析其影響而不只是收集數據。“這為你打開了什麼？” 她問聽眾，敦促他們考慮使用這些唾手可得的工具，他們還能做多少更多的事情。

無限進步的焦慮

尼爾金說，她這一代人確實面臨著一個令人生畏的現實，而人們並不理解：淘汰的速度無情，以及他們自己對這一事實的意識。她說，對人工智能的恐懼與 “氣候焦慮” 有一些相似之處。她指出，她最早的一些研究是關於氣候變化的，她將氣候焦慮解釋為這樣一種想法，即 “氣候變化的趨勢正在出現，我們真的不知道該怎麼辦，但我們知道它正在到來，而且沒有人以足夠快的速度採取行動解決這個問題”。

這與一種認識有關，即目前的技術，儘管看起來令人印象深刻，但與即將到來的技術相比是原始的。“目前的模型已經是它們所能達到的最笨的程度了，” 尼爾金警告說。“從現在開始，每一個模型都只會變得更快、更先進、更智能。”

她說，對於Z世代的員工來說，這創造了一種壓力環境，在這種環境中，保持領先是每天的要求。尼爾金指出，最近的模型發布 “以如此巨大的方式超越了基準”，以至于以前的能力現在可以在一夜之間提高到10倍 —— 想象一下明天來上班，能比昨天多產出10倍的東西。如果一個員工不能始終跟蹤這些更新，“你就會被甩在後面”。恐懼不是關於走太多捷徑，而是沒有弄清楚每一個路徑和每一次更新以達到10倍的提升。

品味成為新的智商

如果智力正被以指数級速度提升的模型商品化，那麼什麼將成為人類價值的新衡量標準呢？根據尼爾金的說法，是 “品味”。

尼爾金的背景包括在……工作，她認為圍繞準確性的基準不再能抓住使產品成功的要素。她舉了編碼代理的例子，在沒有人類指引的情況下，它們可能會無節制地在前端用戶界面中添加 “閃亮表情符號”，因為它們 “喜歡” 某些設計風格。

“如果你曾經與編碼代理合作過，你就知道有些東西是憑感覺編碼的，” 她開玩笑說。未來勞動力的區別不在於生成代碼或文本的能力，而在於以人為中心的判斷力，以確定用戶真正想要看到的東西。“隨著模型、用例和效率的變化，” 尼爾金說，“關鍵的區別在於品味。”

尼爾金的建議不僅適用於她的同輩，也適用於目前管理他們的老一代。她強調，“人工智能熟練程度對已經在勞動力市場中的人同樣重要”，敦促他們將ChatGPT或Gemini等工具作為日常的 “副駕駛” 裝備自己。

最終，尼爾金說她認為人工智能的快速發展不是對就業的威脅，而是對適應能力的挑戰。無論是自動化後勤流程還是推出 “深度研究代理”，這些模型所提供的經濟 “解鎖” 已經令人難以置信，即使它們不再有任何提升。但跟上步伐的焦慮是未來工作新的入場門檻。