足够好的真相

原文：towardsdatascience.com/the-good-enough-truth/

Shopify 是否正确要求团队在批准新员工之前证明 AI 不能完成这项工作？优先考虑 AI 解决方案的公司最终会演变成为拥有显著更少员工的 AI 实体吗？

随着我们的工作量增加，专业知识的基准不断提高，这些问题让我困惑，不知道这样的转变可能会把我们追求知识和“真理”本身的过程带到哪里。

“知识是如此脆弱！”

这仍然清晰地留在我的记忆中：

一个炎热的夏日，面对南方的窗户，窗户框架是深红色的，那是星期二的拉丁语课马拉松，我们的教授转过身来引用了一位著名的克罗地亚诗人所写的一首名为“回归”的诗。

谁知道（啊，没有人，没有人知道任何事情）。

知识是如此脆弱！）

也许真理的一线光芒照到了我，

或者也许我在做梦。

他显然对我的课堂感到不满，因为我们忘记了他那么喜爱的谚语，也没有正确地学习[第二变位法]( https://pressbooks.bccampus.ca/greeklatinroots/chapter/12-latin-nouns-second-declension/#:~:text=The 2nd declension is subdivided ,final%20%2Dus%20or%20%2Dum.)。因此，他找到了一个合适的机会，在全班昏昏欲睡且不感兴趣的学生面前引用了一首充满“scio me nihil scire”信息和关于死后生活的爱情诗。

啊，好吧。那时的我们中的青少年叛逆者决定我们不想正确学习“死语言”，因为它没有美感。（这真是个错误！）

但在这段简短的文字中蕴含了如此多的真理——“知识是如此脆弱”，这是我教授最喜欢引用的一句话。

没有人能免于这种情况，科学本身尤其理解知识的脆弱性。它是矛盾的、混乱的、有缺陷的；一篇论文和发现常常相互矛盾，实验无法重复，它充满了“政治”和“等级”制度，这些制度将焦点从发现转移到声望上。

然而，在这个固有的混乱中，我们看到了一个不断改进我们所接受“真相”的迭代过程，承认科学知识始终可以修订。

正因为如此，科学无疑是美丽的，随着它一次葬礼一次地进步，它在信念上变得更加坚定。我们现在可以深入探讨理论，讨论为什么会发生这种情况，但那样的话，我们就会质疑科学所做的一切以及它是如何做到的。

相反，与“不知道”建立更好的关系，修补我们追溯到基础的知识漏洞会更有效。（从拉丁文到数学。）

因为那些非常擅长他们所做的事情和最优秀的人之间的区别是：

“任何领域的最佳者之所以最佳，并不是因为他们能做那些花哨的先进事情，而是因为他们对基础知识的掌握。”

看哪，脆弱的知识，LLM 的时代已经到来

欢迎来到这样一个时代，LinkedIn 可能比“创始人”标签有更多的“AI[插入文本]”职位，以及 AI 代理的月度员工。

LLM 的辉煌时代，充满了无限的知识和线索，表明同样的东西仍然像以前一样脆弱：

简单来说：

更重要的是：这取决于你自己来找出这一点并测试结果，或者承担不这么做所带来的后果。

“测试”，信徒宣称，“这是过程的一部分。”

我们怎么能忘记过程呢？每当我们需要掩盖真相时被调用的“概念”：我们正在用一种劳动换取另一种劳动，通常并不理解汇率。

这种讽刺是精致的。

我们构建了 LLM 来帮助我们了解或做更多的事情，这样我们就可以专注于“什么重要。”然而，我们现在发现自己面临着不断识别他们告诉我们的信息是否真实的挑战，这阻止了我们专注于我们应该做的事情。（获取知识！）

没有任何附加条件；平均每月 20 美元，任何时候都可以取消，你的问题将得到一位退休教授的信心保证，一句话：“当然，我可以做到。”

当然，它可以……然后几秒钟内就提供完整的幻觉。

你现在可能会争辩说，这个价格是值得的，如果你为某人的工资支付 100-200 倍于此，你仍然会得到相同的结果，这并不是一个可接受的成本。

荣耀属于技术和成本之间的权衡，以前在本地化与云成本之间激烈竞争，现在又增加了人与 AI 劳动成本之间的竞争，这一切都是为了产生“商业价值。”

“团队必须证明他们无法使用 AI 完成他们想要完成的工作，”可能是针对那些在抽象层面上做类似工作的人。（但你会有一个过程来证明这一点！）

当然，这是如果你认为技术的尖端可以纯粹地负责生成业务价值，而不需要背后的人。

三思而后行，因为这项尖端技术不过是一个工具。一个无法理解的工具。一个需要维护和保障的工具。

这是一个工具，那些已经知道自己在做什么，并且在这方面非常熟练的人现在在一定程度上使用它来使具体任务不那么令人畏惧。

这是一个工具，帮助他们从 A 点到 B 点以更高效的方式前进，同时仍然掌握重要的东西——完整的发展逻辑和决策。

因为他们理解如何做事，以及目标，这应该是固定的焦点。

而知道和理解并不是一回事，它们不会产生相同的结果。

“但是看看我们生产了多少[插入文本]，”信奉者再次宣称，把数量误认为是价值，把产出误认为是结果，把谎言误认为是真相。”

所有这一切都因为脆弱的知识。