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EP7 给人文工作者的 AI 使用指南 · Thoughts

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EP7 给人文工作者的 AI 使用指南・Thoughts

诗梳风

Mar 05
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Mar 05
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人文工作者没有走在世界的前沿，但他们走在了世界变化的前沿。如果 AI 真的会改变一切行业，那作为人文工作者怎么办？对于汉洋和重轻来说，过去一年半里我们用 AI 极大地提升了我们的工作效率，并且开始了很多以前我们无法想象的旅程。我们相信所有人文工作者都可以获得和我们一样的能力，关键是：怎么做？ AI 消耗的能量不只是那几瓦的电力，还有你每天吃过饭。Prompt Engineering 的时候，他们认为这些都是 Hack、认为 AI 一些工程方法，但对我们来说，这不是工程方法，这是工作方法。 本期节目源自 ...

Highlights

本期节目由人文工作者汉洋与重轻主讲，分享他们过去一年半在 FUNES 项目中与 AI 深度协作的真实经验。不同于技术视角的 AI 教程，这是一份专为非技术背景的人文从业者设计的实践指南，聚焦如何将大模型转化为可信赖、可操控、可追责的工作伙伴。
01:54
用 AI 不仅能提升效率，还能让人敢做以前做不了的事
04:30
AI 不仅能写建筑小作文，还能做音频和研究
08:02
AI 创作必须具备强可操纵性，要分步骤在白盒状态下进行，避免黑箱操作
09:31
要将大模型视为工作台而非结果提供者
15:01
要像尊重人一样尊重 AI，逐步向其说明任务情况，不能认为 AI 能直接完成工作
19:29
如今新 AI 模型有明确用途且会体现在命名上
21:40
处理多音字不能笼统要求，要拆解为查词典、标注、优化发音等具体步骤
23:41
把写一篇文章拆成 26 个步骤，让 AI 分步执行
28:01
AI 是在人类知识高维度里做插值，需人类给出轮廓，它才能补全细节
38:29
人与 AI 在智力领域分工：AI 让智力活动变为体力活动，人需承担格式转换等机械劳动
40:41
AI 做压缩任务比扩张任务容易，因为压缩更省劲
43:14
不要直接改结果，而是改进生产流水线，提升其产出平均分
44:45
AI 虽只能提供稳定的 70 分左右的成果，但因其可靠性有价值，不应期望它能替代人类写出 90 分以上的内容
50:28
AI 是工作方法，目的是把工作做得更好，实践中主语仍是人，而非 AI

Chapters

“给人文工作者准备的 AI 指南” 缘起
00:00
为什么听我们讲：FUNES 项目如何用 AI 量产建筑介绍
03:01
悖论：文字工作者最该用大模型，却往往用得最差
06:07
把 AI 当工作台而非许愿池，杜绝直接要结果
09:30
像带实习生一样带 AI，详细交代背景和意图
15:00
AI 有性格，同一个问题建议对比三个模型
17:40
AI 常识仅相当于本科生，专业知识必须投喂
20:00
案例：将非虚构写作拆解为 26 个步骤，让 AI 分步执行
23:40
祛魅：AI 是在人类搭建的骨架里做高维度的插值
26:30
AI 会偷懒，人要负责把资料转成纯文本喂给它
36:20
AI 记忆有限，让它做压缩任务远好于扩张任务
40:40
修改生产流水线而非单篇结果，克制亲自上手的冲动
43:10
利用 AI 的产量优势，生成 50 个选项从中挑最好的
44:43
最终壁垒是真实世界的材料获取能力与人的品味
48:40

Transcript

汉洋: 就这整个事的起因是去年理想国的活动。然后正好我和贾航家老师一台车，然后我俩就是从北京到安纳亚。因为你俩人虽然第一次认识，但是那两个半老师车程，你俩只能在车里面，也只能就聊天干不了别的。所以就是各种话题去聊。然后还有黄泽平老师我们仨。然后当时咱们正在拿咱们的那个，当时还没有命名的 AI 系统，做各种各样的 demo。然后他俩就说，现在这个 AI 如火如荼的发展。黄老师就说他在这个香港的学生，用 AI，但是 AI 味特别浓，学生甚至不愿意花点时间，跟那个 AI 说一句话，就是说你不要写的这么像 AI，然...