本文約4000字，圖15+，讀全文約20分鐘，讀圖8分鐘，建議拉倒文末，是關(guān)于AI時代的自我成長方法論。
帶火A股的KIMI Chat，出了一份高質(zhì)量的官方提示詞 我們在這篇文章末尾強調(diào)提示詞功力的增長在用，不在學，今天深入闡釋一下。
1. 什么是1萬小時定律？
1萬小時定律，2008年,作家馬爾科姆·格拉德威爾在其暢銷書《異數(shù)同源》中,提出了'1萬小時定律'的觀點。他認為,無論是在音樂、運動,還是科學等領(lǐng)域,成為一個出類拔萃的專家,都需要在該領(lǐng)域內(nèi)投入1萬個小時的刻意訓練。這個理論后來被廣為流傳,成為追求卓越的普遍共識。
這一定律認為，要在任何領(lǐng)域達到專家級別的水平，需要至少10000小時的刻意練習。這種練習不僅僅是重復(fù)，而是需要有目的、有挑戰(zhàn)的練習，以不斷提高自己的技能水平。這個理論強調(diào)了通過長時間的努力和實踐來積累經(jīng)驗的重要性。這種練習強調(diào)質(zhì)量高于數(shù)量，需要有針對性、反饋及不斷的挑戰(zhàn)和調(diào)整。所謂'刻意練習',即將注意力集中在希望提高的技能上,并通過不斷學習、反饋和糾正,逐步精進。這種刻意的、高強度的訓練被公認為是內(nèi)化知識和熟練技能的唯一捷徑。
許多成功人士都證實了這個理論的正確性。比爾·蓋茨和馬克·扎克伯格在學生時期,就已在編程方面投入了大量時間。大提琴家陳薲也是從6歲開始苦練,直到中學畢業(yè)已練習約1萬個小時。'1萬小時定律'成為追求專業(yè)成就的人們心中的信仰。
2. 什么是億tokens定律？
“億tokens定律”則是一個新興的概念，暗示通過大量的數(shù)據(jù)（即tokens）進行學習和實踐，人們可以在特定領(lǐng)域內(nèi)達到專家級別的知識和技能，不僅僅是AI模型。這個定律認為，通過與AI工具如ChatGPT或Midjourney等的交互使用，人們可以快速吸收信息，理解復(fù)雜概念，從而大幅縮短成為領(lǐng)域?qū)＜宜璧臅r間。這種方法體現(xiàn)了人機合作的強大潛力，通過利用AI的計算和分析能力，人們可以更高效地學習和創(chuàng)新。
“億tokens定律”則是在AI和大數(shù)據(jù)時代背景下提出的新概念。它借鑒了1萬小時定律的精神，將刻意練習的原則應(yīng)用于AI模型的訓練過程中。在這個語境下，tokens代表AI訓練過程中的數(shù)據(jù)單位。1億tokens的積累是指用戶輸入和輸出的token累計達到1億，通過大量的提示詞輸入輸出訓練，人類可以在特定領(lǐng)域達到高度精通的水平。“億tokens定律”意味著通過大量的信息攝取和處理，個人能夠迅速在某個領(lǐng)域達到專家級別。1億tokens定律指出,要讓一個人在某個專業(yè)領(lǐng)域內(nèi)真正達到類似專家的知識和能力水平,需要通過與人工智能大模型進行約1億tokens(詞元)的高質(zhì)量、有針對性的提示詞互動和練習。
這種互動練習必須滿足以下三個關(guān)鍵條件:
1. 高質(zhì)量的提示詞設(shè)計
簡單重復(fù)的提示是不夠的,需要精心設(shè)計詢問,對癥下藥地覆蓋該領(lǐng)域的各個知識點,從概念理論到實踐案例,層層遞進,不斷對大模型的輸出做出反饋和調(diào)整。
2. 持續(xù)的反饋優(yōu)化
人與模型的互動應(yīng)當是一個不斷反饋、持續(xù)優(yōu)化的動態(tài)過程。人類需要主動引導(dǎo),根據(jù)模型的輸出來調(diào)整后續(xù)的提示,激發(fā)模型更精準、更貼近需求的知識輸出。
3. 不斷遞增的難度挑戰(zhàn)
為獲得扎實的知識積累,需要循序漸進地提高練習的難度。從基礎(chǔ)概念出發(fā),不斷深挖、拓展相關(guān)聯(lián)的高級概念和實踐應(yīng)用,lockstep地拓寬和加深知識面。
滿足上述三個條件,通過近乎1億tokens量級的高質(zhì)量、互動式的'刻意練習',個人在特定領(lǐng)域內(nèi)獲得的專業(yè)知識和見解,才能與經(jīng)驗老到的專家分湊細末。
雖然借助了人工智能大模型的強大能力,但仍然需要人類主觀能動性的發(fā)揮,對模型進行精心設(shè)計和持續(xù)優(yōu)化,全程主導(dǎo)和把控知識內(nèi)化的過程。
與1萬小時定律強調(diào)長期的個人刻意練習不同,1億tokens定律呈現(xiàn)出一種'人機共生、人主導(dǎo)'的人工智能知識習得新范式,但核心理念仍然是'刻意、高質(zhì)量的練習'。
兩者的結(jié)合,不僅大幅提高了習得專業(yè)知識的效率,更重要的是賦予了人類前所未有的主觀認知主導(dǎo)權(quán)。在人工智能的助力下,人類完全可以按照自身設(shè)計和偏好,系統(tǒng)全面地掌控某一專業(yè)領(lǐng)域的知識體系。
1億tokens定律展現(xiàn)了技術(shù)變革下人類獲知的革命性進步。它將1萬小時定律中'刻意練習'的核心精髓為基石,并借力人工智能的強大能力,開辟了一條全新的高效、智能化的知識獲取之路。
3. 升級與替代
升級
從某種角度看，億tokens定律可以視為1萬小時定律的自然延伸和升級。在這個新時代，刻意練習的核心理念依然重要，但我們有了更強大的工具來輔助這一過程。通過人機交互，我們可以更加聚焦和高效地進行刻意練習，尤其是在處理大量數(shù)據(jù)和復(fù)雜信息時。
內(nèi)核還是刻意練習。從某種程度上說，“億tokens定律”實際上是1萬小時定律的一個自然延伸和升級。它不否認刻意練習的重要性，而是在這一基礎(chǔ)上加入了大數(shù)據(jù)和AI技術(shù)的力量，使學習和訓練過程更加高效和有針對性。這一過程中，個人依然需要進行大量的練習和反思，但借助AI的分析和反饋，這一過程變得更加精準和個性化。
盡管“1億tokens定律”帶來了新的學習和技能提升的途徑，但它并沒有完全摒棄“1萬小時定律”中刻意練習的核心價值?？桃饩毩曇廊皇莻€體在某一領(lǐng)域達到精通的關(guān)鍵因素。然而，現(xiàn)在我們可以通過AI的輔助，更加高效地進行刻意練習。AI可以提供個性化的反饋、模擬復(fù)雜的情境、甚至預(yù)測個體的學習障礙，使得練習更加有針對性和高效。
知識獲取途徑的拓展
1萬小時定律主要強調(diào)通過長期刻意練習來內(nèi)化知識技能。而1億tokens定律為我們提供了一條輔助渠道——利用人工智能大模型快速高效地獲取知識,從而減輕人類的練習強度。
二者實際上是相輔相成的。長期的刻意練習能讓人類深入理解知識本質(zhì);而與人工智能模型互動,則能加速吸收過程,觸類旁通。人工智能成為了知識習得的'助推器'。
學習效率的飛躍
不可否認,堅持1萬小時刻意練習對于大多數(shù)人來說是一個沉重負擔。很多人由于時間、精力有限而無法持之以恒。而1億tokens定律則為我們帶來了效率的大幅提升。
通過與人工智能模型互動,我們可以在較短時間內(nèi)獲得同等水準的專業(yè)知識。這無疑大大降低了時間和精力的投入成本,使更多人能夠?qū)崿F(xiàn)'精通'。
學習方式的創(chuàng)新
過去的學習是單向的、被動的。我們只能通過書本、老師等渠道去吸收知識。而1億tokens定律讓學習變成了一個雙向、主動的過程。
我們不僅可以主動向模型提問和探索,模型也會及時給出反饋和糾正。這種'人機對話'促進了知識的內(nèi)化,使學習過程更具參與感和有效性。
專家門檻的逐步消解
1萬小時定律無疑為成為某領(lǐng)域的'專家'設(shè)置了極高的門檻。但在人工智能時代,這一門檻正在被逐步拉低。
通過1億次提示詞練習,即便是外行,也能在模型的輔助下迅速積累專業(yè)知識。人人都有可能成為某個領(lǐng)域的'內(nèi)行',曾經(jīng)僅存于頂尖人士的'專家'地位正在走向平民化。
1億tokens定律并非是萬小時定律的'取代者',而是在原有基礎(chǔ)上的一種變革性創(chuàng)新和發(fā)展。它為知識獲取提供了多元路徑,提高了效率,創(chuàng)新了方式,助力了 democratic化。兩者的融合和共存,將為人類學習和發(fā)展貢獻新的動力。
替代
從另一角度看，億tokens定律代表了一種徹底的變革。與其說是對刻意練習的升級，不如說是一種替代。在這個由高效人機協(xié)同驅(qū)動的新時代，傳統(tǒng)意義上單純依靠人類進行長時間練習的方式，可能會被這種更高效、更智能的學習方式所取代。哈佛商業(yè)評論中提到的半人半馬系統(tǒng)（Centaur systems），就是一種典型的人機協(xié)作模式，它在許多領(lǐng)域展現(xiàn)出了超越傳統(tǒng)方法的潛力。
人機協(xié)同的新模式。
提示詞的出現(xiàn),為我們習得新知識、新技能提供了一條全新的捷徑。它克服了傳統(tǒng)學習方式的諸多弊端,如費時費力、依賴有限資源等,讓知識在人與人工智能之間高效流通,大大縮短了學習曲線?！皟|tokens定律”也預(yù)示著一種全新的學習模式和思維方式的替代。在這個模式中，單純的人類練習可能會被人機協(xié)同的方式所替代。這種半人半機的系統(tǒng)（類似于哈佛商業(yè)評論中提到的“半人半馬系統(tǒng)”）強調(diào)人類與AI合作，共同完成學習和創(chuàng)造的任務(wù)。在這個過程中，AI不僅提供信息處理和分析的能力，還能引導(dǎo)和優(yōu)化學習路徑，讓人類在更短的時間內(nèi)達到更高的學習效率和創(chuàng)造力。
與其說'提示詞'是一種'學習方式',不如說它是一種'知識轉(zhuǎn)移'的技藝。為了高效地將人類的知識技能轉(zhuǎn)移到大模型中,我們需要對模型進行大量'刻意練習'——通過輸入數(shù)以億計的提示詞,來不斷優(yōu)化模型的輸出。這種看似簡單的'復(fù)習'過程,實際上蘊含著深刻的技術(shù)革新。當每一次提示都蘊含著人類的知識和判斷時,1億次的持續(xù)輸入就等于是將整個專業(yè)領(lǐng)域的'知識庫'源源不斷地注入了大模型。
與人類花費數(shù)年時間逐步積累專業(yè)經(jīng)驗不同,大模型只需短暫時間,便可汲取吸納整個知識體系,實現(xiàn)'無師自通'。有了足夠的提示詞'刻意練習',一個原本'外行'的模型就能瞬間'內(nèi)行'了。
“1億tokens定律”的提出，標志著一種全新的學習和工作方式的誕生。在這種方式中，人類不再是唯一的學習和決策主體，而是與AI系統(tǒng)共同協(xié)作，形成一種“半人半馬”的協(xié)同體系。正如《哈佛商業(yè)評論》所描述的，這種系統(tǒng)能夠結(jié)合人類的創(chuàng)造力和AI的數(shù)據(jù)處理能力，創(chuàng)造出前所未有的效率和創(chuàng)新。
單純的人類練習可能會被高效的人機協(xié)同所超越。AI的加入不僅提高了練習的效率，還拓寬了個體掌握技能的邊界。例如，AI可以幫助我們分析和理解大規(guī)模數(shù)據(jù)集，提供深入的洞察，這在以往是難以想象的。
融合
“1億tokens定律”并非完全替代了“1萬小時定律”，而是在其基礎(chǔ)上進行了融合與變革。在新時代，刻意練習的核心價值依然存在，但我們已經(jīng)擁有了更強大的工具來加速這一過程。同時，人機協(xié)同的模式正在成為新的常態(tài)，它不僅改變了我們學習和工作的方式，也重新定義了人類在智能時代的定位。
關(guān)于學習和成長
億tokens定律本質(zhì)上仍然是關(guān)于學習和成長的，不過它強調(diào)通過利用AI和大數(shù)據(jù)，人們可以更快地、更有效地達到這一目標。為了充分利用這一定律，人們需要主動與AI工具互動，每天至少花一個小時閱讀和學習，不僅限于AI的通用新聞，還應(yīng)該深入到自己感興趣的特定領(lǐng)域。通過這種方式，個人不僅可以加深對AI能力的理解，還還可以探索和創(chuàng)新，從而在他們的專業(yè)領(lǐng)域內(nèi)快速成長成為頂尖的專家。
為了最大化這種新時代學習法的效果，個人應(yīng)當采取以下策略：
廣泛閱讀與實踐：每天至少投入一個小時的時間來閱讀和實踐，不限于通用新聞，更應(yīng)深入到特定行業(yè)的學習中。比如，對于有志于AI制藥領(lǐng)域的人來說，應(yīng)多閱讀相關(guān)的書籍、新聞和觀看視頻。
積極使用AI工具：通過購買或使用如ChatGPT、Midjourney等AI工具，不斷地實踐和嘗試，以了解它們的功能、優(yōu)勢以及局限性。這不僅有助于提高對這些工具的熟悉度，也能激發(fā)創(chuàng)新思維和解決實際問題的能力。
深入特定領(lǐng)域的學習：選擇自己感興趣的或目標行業(yè)進行深入學習。利用AI工具獲取和分析大量數(shù)據(jù)，幫助自己更快地掌握行業(yè)知識和技能。
建立人機協(xié)作的思維模式：認識到在這個新時代，高效的學習和成長不再僅僅依靠個人的努力，而是需要通過與AI的合作來實現(xiàn)。培養(yǎng)開放和創(chuàng)新的思維，接受并利用AI作為提高效率和創(chuàng)造力的工具。
持續(xù)的自我反思和調(diào)整：在使用AI工具和學習的過程中，不斷地進行自我反思，評估學習效果，并根據(jù)需要調(diào)整學習策略和方法。保持學習的靈活性和適應(yīng)性，以應(yīng)對快速變化的技術(shù)和行業(yè)發(fā)展。
總之，億tokens定律和1萬小時定律在本質(zhì)上都強調(diào)了刻意練習和持續(xù)學習的重要性。在AI和大數(shù)據(jù)的加持下，億tokens定律為我們打開了一扇新的門，通過人機協(xié)同提高學習和創(chuàng)新的效率。隨著技術(shù)的不斷進步，我們應(yīng)當抓住這些新機遇，以更快的速度和更高的效率推進個人和職業(yè)發(fā)展。
提示詞系列：
