Liệu trình độ nghiên cứu AI hiện tại có khiến các KOL (người có ảnh hưởng) mất việc? Câu trả lời của tôi là rất khó! Hãy xem bảng xếp hạng cuối cùng của @the_nof1, một cuộc thi rất phổ biến cách đây không lâu. Hiệu suất của một số mô hình chính rất tệ, dẫn đến thua lỗ lớn, số trung vị vượt quá 50%. Theo đánh giá của tôi, trí tuệ nhân tạo hiện nay là một công cụ phân tích và ngôn ngữ lập trình thành thạo, có khả năng giải quyết "các vấn đề nhỏ", nhưng còn xa mới có thể giải quyết được những "vấn đề lớn" phức tạp trong thế giới thực. Lý do cốt lõi là... - Các mô hình lớn thể hiện khả năng tóm tắt, nhưng thiếu khả năng sáng tạo. - Định luật tỉ lệ đang dần trở nên không hiệu quả - Sau khi xem biểu đồ bên dưới, bạn còn lo lắng rằng các KOL sẽ mất việc không?

Một module LLM đơn giản sẽ phù hợp hơn với vai trò trạm kết nối thông minh; nó cần được ghép nối với các thành phần khác.

Đúng vậy, nó cần được tối ưu hóa riêng.

Giả thuyết đặt ra là họ đều là những người có tầm ảnh hưởng thực sự!

Vấn đề không nằm ở việc tùy chỉnh hay tối ưu hóa; trí tuệ nhân tạo (AI) nên tập trung vào việc giúp bộ não con người tiếp thu thông tin và khơi gợi tư duy. Nói tóm lại, đó là việc giúp các KOL (Người có ảnh hưởng chính) lấp đầy tâm trí của họ bằng thông tin. Không phải là giúp họ tạo ra sản phẩm đầu ra. Nếu AI bỏ qua quá trình tư duy của KOL và đưa ra sản phẩm đầu ra trực tiếp, thì sự tồn tại của KOL còn ý nghĩa gì nữa?

Nói cách khác, vấn đề không chỉ nằm ở độ chi tiết khi sử dụng LLM. Vấn đề chính là con đường. Ví dụ, tôi có thể viết một bài báo giải thích cơ chế song song của Solana. Tôi có thể đặt những câu hỏi rất chi tiết, rồi nhờ một chương trình LLM xuất ra bài báo đó, nhưng bản thân tôi lại không hiểu được. Lần tới khi tôi công bố cơ chế song song của chuỗi công khai ngôn ngữ Move, kết quả vẫn sẽ như vậy, không có bất kỳ sự so sánh nào. Tuy nhiên, nhờ đọc tài liệu kỹ thuật Solana và trao đổi với LLM, tôi đã thực sự hiểu được cơ chế song song của Solana. Lần nghiên cứu cơ chế song song của chuỗi công khai ngôn ngữ Move, tôi sẽ hiểu rõ hơn và so sánh được hai cơ chế song song này. Điều này sẽ giúp tôi hiểu một cách hiệu quả, sâu sắc và toàn diện hơn sự khác biệt giữa các cơ chế song song của chuỗi công khai khai Solana và ngôn ngữ Move, cũng như những ưu điểm riêng của từng cơ chế. Với trí tuệ nhân tạo, bộ não con người sẽ có khả năng học hỏi và phát triển nhanh hơn. Thay vì từ bỏ việc học hỏi và phát triển của bộ não con người.

其实是 ai 辅助人脑

Đúng vậy, đúng vậy, chúng ta không thể từ bỏ bộ não con người; bộ não của chúng ta đã quá xuất sắc rồi, haha.