Z世代创始人谈“人工智能焦虑”以及被视为走捷径的一代：这是“最大的误解”

(SeaPRwire) –   对于24岁的应用人工智能实验室Chima的联合创始人兼首席技术官琪亚拉·尼尔金来说，认为她这一代人将人工智能用作捷径的说法不仅是错误的——它忽视了人类认知的根本转变。

这位斯坦福大学计算机科学专业的校友兼研究员认为，虽然老一辈人将人工智能视为一种可以采用的工具，但…… 然而，这种熟练程度伴随着一种独特的负担：即跟上目前 “最糟糕” 技术水平的人工智能的 “焦虑”。

在旧金山的…… 会议上发言时，尼尔金谈到了Z世代的认知与他们作为创造者的现实之间的矛盾。“事实是，年轻一代并没有采用人工智能，” 她说。“我们是在人工智能的环境中成长起来的。” 这种区别在工作场所至关重要。虽然经理可能会认为员工使用人工智能代理是在走捷径，但尼尔金表示，她看到的是工作本身架构的转变。

“我们不是在考虑从头开始编码，” 她解释道。“我们是在考虑与编码代理并肩进行编码。” 她认为，Z世代远非走捷径的一代，而是开拓者。

“这从根本上改变了你写作、参加考试、申请工作或不同应用的方式，因为这不是从零开始，” 尼尔金谈到与代理并肩工作时说。“我认为这真正意味着我们所看到的这种广泛的用例和应用实际上是由年轻一代开创的。”

“懒惰” 神话与深度思考

对数字原生代最普遍的批评之一是，他们对大语言模型（LLMs）的依赖…… 尼尔金坚决反对这种观点。“我认为最大的误解是，年轻人使用人工智能是为了不深入思考，” 她说，他们是在把它 “当作捷径”。

相反，尼尔金说，聪明的用户正在利用这些工具来减轻认知负担，以便他们能够更深入地探究复杂的主题。她说，这不仅仅是将 “认知负荷” 交给人工智能模型那么简单，而是要在特定主题上 “以不同的方式…… 甚至更深入地” 思考，因为代理正在为你省去数小时的繁琐工作。

作为一个例子，她提到了运行关于金融市场的深入研究报告，这些报告可能需要数小时才能手动生成。通过自动化这项工作，她说用户可以自由地分析其影响，而不仅仅是收集数据。“这为你带来了什么？” 她问观众，敦促他们思考利用这些触手可及的工具他们还能做多少事情。

无限改进带来的焦虑

尼尔金说，她这一代人确实面临着一个人们没有意识到的严峻现实：技术过时的无情速度，以及他们自己对这一事实的认识。她说，对人工智能的恐惧与 “气候焦虑” 有一些相似之处。她指出，她最早的一些研究是关于气候变化的，她将气候焦虑解释为 “气候变化的趋势正在出现，我们真的不知道该怎么办，但我们知道它正在到来，而且没有人采取足够快的行动来解决这个问题” 的想法。

这与人们认识到当前的技术虽然令人印象深刻，但与即将到来的技术相比却很原始有关。“现在的模型已经是它们有史以来最笨的了，” 尼尔金警告说。“从现在开始，每一个模型只会变得更快、更先进、更智能。”

她说，对于Z世代的员工来说，这创造了一个压力环境，在这个环境中，每天都需要保持领先。尼尔金指出，最近的模型发布 “极大地超越了基准”，以至于以前的能力现在可以在一夜之间提高到原来的10倍 —— 想象一下明天来上班，能够比昨天多产出10倍。如果一名员工不能持续跟上这些更新，“你就会被甩在后面”。恐惧不在于走了太多捷径，而在于没有弄清楚每一条途径和每一次更新以达到10倍的提升。

品味成为新的智商

如果智能正被以指数级速度改进的模型商品化，那么什么将成为人类价值的新衡量标准呢？根据尼尔金的说法，是 “品味”。

尼尔金曾在…… 工作，她认为围绕准确性的基准不再能体现产品成功的要素。她举了编码代理的例子，在没有人类指导的情况下，这些代理可能会因为 “喜欢” 某些设计风格而在前端用户界面中 uncontrollably 添加 “闪亮表情符号”。

“如果你曾经与编码代理合作过，你就知道有些东西是凭感觉编码的，” 她开玩笑说。未来劳动力的差异化因素将不是生成代码或文本的能力，而是以用户为中心判断用户真正想要看到什么的能力。“随着模型、用例和效率的变化，” 尼尔金说，“关键的差异化因素是品味。”

尼尔金的建议不仅适用于她的同龄人，也适用于目前管理他们的老一辈人。她强调，“人工智能流利度对已经在职场的人同样重要”，敦促他们将ChatGPT或Gemini等工具作为日常的 “副驾驶” 来武装自己。

最终，尼尔金表示，她认为人工智能的快速发展不是对就业的威胁，而是对适应能力的挑战。无论是自动化后台流程还是推出 “深度研究代理”，这些模型带来的经济 “解锁” 已经令人难以置信，即使它们不再改进。但跟上发展的焦虑是未来工作的新入场券。