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目前顯示的是 2月, 2023的文章

為什麼我們總是拖延?如何用付出代價策略改變它

前一陣子執行了一個行動,就是透過先「付出代價」,讓自己在短期內增加自己對英文的熟悉度,報名參加英文的TOEIC測試。 為什麼僅僅是付出報名費,即可以讓自己願意花費時間去練習英文呢?其實就是運用了一個心理學提到「損失厭惡」的技巧。所謂的損失厭惡是指的是當我們付出了某些代價,人們的心理機制會產生一種自我驅動力,這種力量會驅使我們克服拖延症並產生行動,以減少已經付出的損失。通常所謂的代價,不僅僅指的是金錢或時間,其它如睡眠、休閒時間、朋友的約定等會造成讓人們覺得任一種自己已擁有,但是卻可以用來交換的東西。 回到學習英文為例,我將比較朋友和我採用不同學習英文策略後,產生結果的差異做說明。 我的朋友對於提升英文熟悉度只是一個空泛的概念,並透過規劃著練習英文時間、頻率、讀聽的教材,透過數位工具,試圖讓自己能夠規範自己的定期練習量 ,但是對於沒有付出任何代價的朋友,提高英文熟悉度,並非是一個非做不可的事情,如果有成效很好,但是成效即使不顯著他也沒有損失。 在同一件事情上,當時的我採用不同的作法。我立即開啟 TOEIC 的報名網站,報名了最近期的 TOEIC 測試且立即刷卡付費。當做完刷卡和確定考試時間兩件事情後,兩者在我的心理上產生了「損失厭惡」和「截止壓力」雙重的心理效應,讓自己產生一種急迫感並促使自己減少拖延,有計畫的讓自己在測試中獲得成效。在目標明確的情況下,我規劃了練習策略、每日的練習時間、找出適合的工具或教材,並追縱自己的練習成效結果,因此在經過一段時間後,我更熟悉部分的考試常用英文單字、對於英文聽力更加的熟悉、增加了閱讀速度、並知曉了不同的英文的互動情境。 兩種結果的差異是,我知曉了自己在 TOEIC 成績上進步了一個級距,而我朋友仍是難以掌握到自己的英文進展,只能確定自己曾投入時間。付出代價可以增加我們的責任感和自我承諾,並驅使我們去實現目標。我們不想失去我們已經擁有的,當我們已經付出了代價,我們就會更加認真地去實現目標,以免浪費已經付出的代價。 當然付出代價不是萬靈丹,付出代價的策略也有限制。當代價對於心理的損失感受過低,我們對於會認為是可以承擔的損失,當出現其它更吸引我們注意力的事件時,我們可能會選擇其的東西,不一定會願意為付出的代價採取行動;但是若是損失感相對較太高時,有些人可能會對於付出代價產生過高的壓力和焦慮...

ChatGPT創造了一個機會,讓AI技術走進我們日常生活並改變我們的生活

近幾個月來, ChatGPT  在網路和許多媒體上引發了新一波 AI 應用的熱潮,還記得前一次 AI 的熱潮是 AlphaGO 在圍棋領域上贏了棋王,正式顛覆人們的既有印象,人們不再自大的認為人類智慧必定勝過 AI。但是,AlphaGO 的應用仍屬於一個專門的領域,展現了 AI 的可能性,但是和人們真實生活卻缺乏足夠的聯繫,在使用上也需要技術人員透過專門的操作技巧,才能夠讓 AI 工具發揮效用。 2022年底 ChatGPT 的出現,它互動的方式透過類似人們日常對話。ChatGPT 還能夠從互動的文字脈絡理解人們表達的意思,不需要透過刻板的指令,降低了使用的門檻。 ChatGPT 和你對話的過程,也不再是一個問題一個回覆的反應式過程,而是依據在聊天室所有討論的資訊進行處理,從你的當下發言和過去對話過程的關鍵字詞做出適當回應,ChatGTP 的回應方式也貼近人們在聊天的樣貌,而正因為這一個特性,讓 ChatGPT 從 AI 人工智慧應用從一個技術人員使用的工具,變成了幾乎人人都能應用的工具,並吸引了許多人嘗試使用。 全球許多人的嘗鮮使用 ChatGPT 讓它再打破了最快達到 1億註冊用戶的記錄,僅僅 2 個月的時間就實現了這一個目標。之前的記錄是由抖音(包含 Tiktok )的手機 app 為主短影音服務,當時花了 9 個月實現 1億註冊用戶數,在不到 1 年的時間即實現 1 億用戶人數,已創下了一個記錄,但是沒想到ChatGPT 竟然前一次記錄不到四分之一的時間,就實現的這一個目標,而且 ChatGPT 提供試用方式,還是觸及人數較少的網頁介面。 ChatGPT 的普及,除了展現了 AI 技術在自然語言處理方面的優異表現,也為 AI 工具的應用帶來了前所未有的機會,甚至我覺得 ChatGPT 讓 AI 技術達到了人工智慧技術普及應用的一個里程碑。 ChatGPT 的通用性,讓更多的人們願意去嘗試和學習已存在的多種 AI 工具和應用,拉近了 AI 技術和人們的距離。...

人類和AI工具關係的想像:有創意的人們將成為演奏指揮,完成過去難以實現的工作

最近在 Youtube 看了  PAPAYA 電腦教室  分享的  ChatGPT的混合使用案例 。  PAPAYA  展示了透過多種 AI 工具,快速的完成了一個發想的 圖畫有聲書專案 。具體的內容,請自行參考 PAPAYA 的影片,本篇短文的重點是在於,分享我個人對於人類和AI工具關係的一個想像。 核心問題: 短期內,會發生人和AI工具的競爭嗎? 有AI工具時,如何取得競爭優勢 推論過程: AI的侷限性 目前的AI工具是通用性的強 AI 還是專用性的強AI 人類在PAPAYA範例中,扮演的角色 人類先是透過體驗學習,再進入文字學習;而AI直接用文字、圖形訓練的填鴨式學習。兩種本質差異的影響 如果不考慮 AI 和人的競爭,那AI工具帶來的競爭是什麼? 完成工作,完成任務,創造成果的本質是什麼? 在工作分割中,那些能力是專用型AI具有高取代性? 那一種類型的人才具有優勢? 摘要小節: 短期人們的競爭力,在於會不會使用類似的工具,將導致一個人的工作效率的明顯差異。但是具體來說,目前大概有兩個重點:一、工具的訊息落差,造成掌握工具的程度不同;二、是否會運用類似的工具。 當一位具備上述兩個能力的人,他的生產力可以是自己未掌握前的 3 倍以上。 但是,我認為在 5-10 年問AI工具和人的關係應該是處於協作的階段。以樂團做為比喻,過去的人比較像專注在單一個樂器演奏,但隨著 AI 工具的出現,人們被迫要成為樂團的指揮,人們需要了解每一個樂器(AI工具)的特點,在適當的時候安排它演奏(工作),透過安排不同 AI 工具共同合作,完成一個偉大的作品。 當然,同樣的樂團,不同的指揮會給聽眾帶來完全不同的體驗,同樣的 AI 工具在不同的人們手上,也會帶來不同的工作成效。 參考資料 ChatGPT的混合使用案例