Co-intelligence: living and working with AI

 Ethan Mollick教授的新書　共同智慧：與AI一起工作與生活(Co-intelligence: living and working with AI)

本書從對生成式AI的基礎認識開始，我們處於AI發展的初期階段，需要共同探討其使用方法和對策。提出了共同智慧的4項原則：
- 跟AI討論每件事情：以認識他能力、優點與缺點
- 成為迴路中的人Be human in the loop: AI需要人類的判斷及專業知識，否則很容易出錯
- 像對待人一樣對待AI：給AI清楚且明確的人設，可以幫助它做的更好。
- 假設這是你用過最爛的AI：AI進步的非常快，所以對AI保持開放的態度，將有助於你適應變化

在第二部分並依序將AI視為人類、創意、共同工作者、tutor、教練及未來提供整體的思考框架幫助我們如何將學習、生活及工作與AI交織。

-　AI as a person:說明如何透過引導AI發揮潛力

-　AI as a Creative: 如果我們按下「按鈕」就可以從無到有，學生會用它來寫小論文，經理會用它來開始寫郵件、報告或文件。老師會用它來提供回饋，科學家用它來寫計畫，藝術家用它來生成草稿，每個人都將按下這個按鈕。但我們可能會因此失去創造力與原創性。當AI生成草稿，我們會因為錨定效應，固定在AI生成的第一個想法上。再者，我們可能會降低思考的品質和深度，當我們不需對所寫的東西進行痛苦的來回思考，我們依靠機器完成分析和整合的困難工作後，我們也失去了從錯誤中成長的機會。
根據研究顯示，ChatGPT很大部分是人類努力的替代品而不是對我們專業技能的補完

-　AI as a Coworker:
　將任務分為４種類型
-- Just Me只有我:訓練思考、表達我獨特的判斷
-- Delegated 委託任務:無聊重複的任務。目的是節省我們時間專注在發揮價值的任務上
-- Centaurs半人馬：在人類跟AI之間切換，例如在AI協助下分析圖表時，人類決定採用什麼統計方法讓AI製作圖表，讓人類歸人類AI歸AI
-- Cyborgs 半機器人：更進一步　深度整合，不僅是委派任務而是與AI交織在一起。例如以前寫東西的時候卡住可能要想好幾個小時，但是現在可以跟AI一起合作

- Ai as a Tutor
從過去直接教學（講述性教學）到未來　翻轉+AI tutors+合作學習。

- AI as a Coach
如果AI可以代替人類處理簡單但無聊的任務，會不會以後企業就不需要聘用初階人員？而初階人員無法透過在專業工作中成長的話，是不是未來會造成專家的缺口？
--　AI世代的專業知識建設
　　我們不需要努力記憶和累積基本技能，也不需要累積基礎知識庫，畢竟這正是AI所擅長的。基礎知識的學習總是無聊的且過時了。但是，通往專家之路需要以事實(facts)為基礎。
--　專業知識將比以前更重要
　　專家才能讓AI發揮最大作用。專家還要對AI的成果進行事實檢核與糾錯。　
--　未來的新專家：Prompt craft對大多數人來說不太可能有用，但這並不意味著它完全無用。也許與AI互動本身就是一種專業技能

-　AI as our future
-- 情境１：不會再更好了
-- 情境2 :緩慢成長　Slow Growth
-- 情境3:指數成長　Exponential Growth
-- 情境4:機械之神　The Machine God

#共同智慧
#與AI一起生活與工作
#光筆記就近萬字