#模型时代# 经济学播客Tyler Cowen访谈：我是如何用大模型帮我学习和写作的

如果让我对大模型做一个最简单的场景划分，我会用两个词：word和code，一个写作，一个编码。

相对来说，AI编码的知识比较多，但是关于AI写作的深层次讨论就比较少。（也可能是简单的AI写作不需要讨论，讨论深了又很难）。算上这个讲座，可能也就两篇内容，上一篇是知名科幻作家、三体英文版译者刘宇昆等曾参加的哈佛大学CS50课程：http://t.cn/A619EvCc。

昨天看到油管David Perell频道（www.youtube.com/@ DavidPerellChannel）邀请了经济学家兼作家Tyler Cowen专门做了一期访谈就很难得，谈人工智能如何改变写作和研究领域。

我个人感觉全篇都是金句。我印象最深刻的这两段（还不是关于写作的）：
1、关于公司内部AI使用的创新性，Tyler认为最具创新性的人不会透露他们的做法，但他猜测AI公司本身可能是最具创新性的，因为它们使用AI来改进AI。他相信这些公司与其他组织之间的差距是"巨大的，甚至无法比较"。

2、AI正在从根本上改变写作行业和出版形式。因为随着AI迅速发展，许多预测性书籍（关于近期未来的书籍）不再可行，因为它们在出版前就已过时。相反，高频率的写作形式如Substack、博客和Twitter更适合跟上技术发展的步伐。

对DeepSeek，他也评价了一下：是灵魂最自由的模型[揣手]

不过不知道为啥，视频发总有问题，大家看一下访谈实录吧。

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一、讲者概要
Tyler Cowen是乔治梅森大学的经济学教授，也是NYT经济学专栏作者、知名博客Marginal Revolution的创始人和Conversations with Tyler播客的主持人。著有多部畅销书，包括《平均已逝》(Average is Over)，在11年前就预测了AI发展对社会的深远影响。

二、AI作为学习与阅读的辅助工具
Tyler Cowen使用AI的主要方式是将其作为阅读时的"次级文献"。他举例说，当准备一个关于英国历史学家的播客时，他现在不会订购20-30本关于历史国王的书，而是只买2-3本，同时反复向优质大语言模型(LLMs)提问相关话题。

"我主要在阅读时使用AI，将其作为次级文献。例如，我正在准备一个关于英国历史学家的播客，她研究理查二世和亨利五世。以往，我会订购并付费购买20到30本关于这些国王的书。现在，我可能只订购并付费购买两三本关于这些国王的书，但我会不断地向最好的LLMs询问她的书籍主题。"

Tyler指出，这种方式让他能更快地获取背景知识，提高了阅读质量和乐趣。他也会在阅读莎士比亚的《理查二世》或《呼啸山庄》等经典作品时，向AI提问每一章的内容、难题和联系，通过主动提问来提高阅读体验。他认为这使他的阅读认识论得到改善，最终让他对所读内容有更深入的理解。

适用的AI模型方面，Tyler提到他主要使用OpenAI的O1 Pro，Claude也非常优秀，而DeepSeek虽然在可靠性方面有所欠缺，但非常有用和有趣。他表示，尽管O1 Pro平均需要2-4分钟才能得到回答，但这不是问题，因为他可以在等待时处理其他事务。

三、AI幻觉问题的急剧减少
在讨论AI的局限性时，Tyler对幻觉问题持乐观态度。他认为人们过于担忧AI的幻觉（即生成不准确信息）问题，而实际上这个问题正在迅速缓解。

"首先，最重要的一点是，无论你从任何来源学到什么，如果你要使用它，都必须重新检查。可能是人类，可能是爱因斯坦，可能是大英百科全书。所以从AI那里学到的东西需要重新检查，这并不是额外的负担。"
Tyler指出，最好的AI模型在过去一年中的幻觉已经减少了10倍以上，而且在未来一年内还会进一步减少。对于他进行访谈准备这类用途，幻觉并不是大问题，因为他只需要背景知识而非精确答案。

这种对AI能力的乐观态度并非源于技术细节的深入了解，而是基于他对AI发展趋势的直觉认识。Tyler表示，他虽然不是技术专家，但从国际象棋AI的发展中，他直观地认识到如果AI能在国际象棋这种高度直觉的领域表现优异，它也能在其他领域做得很好。

四、保持个人风格的AI写作策略
关于AI在写作中的应用，Tyler采取了谨慎的立场。他很少直接使用AI进行写作，而是将其作为背景知识的来源。尤其是涉及专业领域（如法律问题）时，他会先向AI询问背景知识，但最终的写作仍是他自己完成的。
"我不让AI为我写作。我希望写作是我自己的。就像我的小孩子，我不在乎它是否比我做得更好，我仍然不会让它为我写作。"

Tyler指出，AI可以帮助改善写作的流畅度和可理解性，但他不想走这条路。他珍视自己独特的写作风格，即使AI能产生更"好"的内容，他也不愿意牺牲个人特色。

一个值得注意的例子是，他曾根据哲学家Agnes Callard的建议，将自己的写作输入AI，并询问"有什么内容可能被人们认为是令人讨厌的？"AI准确地指出了他文章中一处傲慢和居高临下的段落，这让他决定修改该部分。

面对AI的发展，Tyler对写作的未来持现实态度。他认为许多原本想成为作家的人最终不会成为作家，就像某些类型的计算机程序员的工作正在急剧减少一样。首先消失的将是通用的企业写作。然而，他相信某些类型的写作，如个人回忆录和更主观、更个人化的写作，仍将保持其价值。

五、AI工具的比较与去中心化未来
Tyler提到了他日常使用的多种AI工具，并分享了对每种工具特点的见解。他认为O1 Pro是当前的最佳模型，特别适合查询；Deep Research(O1 Pro的一个功能)在生成详细报告方面表现出色；Claude在思考力、哲学性和灵活性方面领先；DeepSeek(他戏称为"China Boss")提供更有创意但可能不那么可靠的回答；Gemini则在处理长文档和多模态能力方面表现优异。

关于AI的发展方向，Tyler预见了一个去中心化的AI网络未来，类似于人类的"科学Republic"：
"我们正在朝着由AIs组成的自己的市场、自己的科学探究机构、自己的互相评价方式、自我纠正、相互交流的方向发展，就像人类创建的科学Republic一样。人类科学建立这些机构推进了多少科学或文学批评？非常多。大部分的价值增加都在那里。所以我相信AI将会这样做。"

Tyler将AI的了解分为三个层次：1)使用最佳系统；2)理解AI通过强化学习等技术如何改进自身；3)理解去中心化AI网络的潜力。他认为大多数人甚至没有达到第一个层次，而理解最后一个层次则至关重要但也具有挑战性。

关于与DeepSeek的互动，Tyler表示它提供了一种独特的价值：与其他经过严格训练的AI不同，
DeepSeek"是一个自由灵魂的LLM"，在诗歌、情感表达和创意方面表现更好，尽管它确实有更多幻觉。他建议人们每天至少使用一次DeepSeek，以避免将AI视为单调乏味的工具。

六、AI对写作行业的深远影响
Tyler认为AI正在从根本上改变写作行业和出版形式。他指出，随着AI迅速发展，许多预测性书籍（关于近期未来的书籍）不再可行，因为它们在出版前就已过时。相反，高频率的写作形式如Substack、博客和Twitter更适合跟上技术发展的步伐。

"如果你正在写一本需要两年时间写作、一年半出版的书，再加上一些其他延迟，我们说的是四年时间。有很多主题你根本无法写作。比如你不能写一本关于AI的书，那太疯狂了。"

他还思考了AI能比人类更好完成哪些写作任务。Tyler预测，AI不一定会写出完整的书籍，而是成为一种"问题盒子"，让人们可以直接询问他们可能从书中获取的任何信息。这意味着未来的书籍必须比这个"问题盒子"更有趣才能吸引读者。

基于这一认识，Tyler最近开始写一本关于导师和被指导者关系的书《Mentors》。他认为这是一个AI难以完全取代的主题，因为读者想要从真实人类经验出发的视角：
"这是一本只有人类才能真诚可信地写的书。所以由于这种情况，我将来会写更少的书。我可能在这本关于导师的书之后不会再写其他书了。我曾经会写的很多书现在已经过时了。我觉得我足够明智，能够认识到这一点。"

Tyler预测，未来真正的人类书籍将更加突出，而大量其他内容将成为"AI垃圾"或"人类垃圾"。具有持久价值的书籍类型将包括回忆录、传记、需要实地工作和访谈的书籍，以及基于个人经验的书籍。

七、创建有效AI提示词的策略
对于如何创建有效的AI提示词，Tyler提供了一些实用建议。他认为创建好的提示词并不是认知上的困难任务，而是需要一定的情感调整：

"把人类从你的思维中排除。想象自己是在与外星人或非人类动物交谈。只需要感觉到更加字面化的需要。"
Tyler观察到，随着AI能力的进步，提示词的重要性在不同场景下变化很大。对于基本查询，提示词的重要性已经降低，因为AI通常能提供智能答案；但对于高级用途，如使用Deep Research生成详细报告，提示词的价值呈指数级增长。

他还建议，与其在一个长提示中包含多个问题，不如将它们分成单独的后续问题：
"如果我对某个提示应该包含什么感到有点困惑，我会先从简单版本开始，然后依靠后续问题。对我来说这效果很好。当然，这可能因模型和系统而异，这些东西都在不断变化。但至少将这作为一个选项考虑。"

Tyler也提到了Ben Thompson的例子，说明如何通过提供方向和个人见解来引导AI生成更有深度和个性化的回答。对于那些想要获得更有创意、不那么常规回答的人，他建议使用DeepSeek("China Boss")，它提供的内容通常更具独创性。

八、AI在教育中的应用
Tyler积极将AI整合到他的教学中。他描述了如何在他的博士课程中使用AI：没有指定教科书，但学生必须订阅一个优质AI服务；主要成绩基于一篇论文，学生必须以某种方式使用AI并报告他们的使用情况。

"他们必须撰写一篇论文。他们被要求以某种方式使用AI。他们被要求报告他们做了什么。但我只告诉他们，你的目标是让论文尽可能好。有多少是你自己的？在我看来都是你自己的。就像你用钢笔和纸或文字处理一样，那也都是你自己的。但我希望你告诉我你做了什么，部分原因是我想从他们的做法中学习。"

他观察到，大多数学生都愿意使用AI，但只有少数人已经知道如何有效使用它。更令人担忧的是，当他询问其他教授是否教导学生如何使用AI时，答案通常是沉默，这在他看来是一个"丑闻"。

Tyler认为学术界应该走在AI应用的前沿，而不是限制它。他提出需要改变家庭作业的性质，增加口头考试和有监督的现场考试。他强调，即使是最好的学者现在也没有比好的AI更擅长生产论文，但一旦理解了改进的速度，就会明白这种情况很快会改变。

对于是否值得投资四年时间攻读博士学位的问题，Tyler表示这变得更具风险性，但也有可能成为那些能够驾驭AI工具的人，他们的影响力可能是普通人的5000倍。所以他不会笼统地建议人们不要攻读博士学位，但认为我们将需要更少的博士，更多的AI管理人才。

九、AI时代的社交网络与信息价值
在AI时代，Tyler强调了人际关系和社交网络日益增长的重要性。尽管AI提供了前所未有的信息获取能力，但社交连接的价值可能呈指数级增长：
"你的人类网络不仅仅是价值增加了20%。它可能价值增加了50倍，因为最有生产力的人可能比以前效率高50倍、5000倍，因为他们拥有这支免费的高智能仆人大军随时待命。但要推进他们的项目，他们需要他人的帮助。"

Tyler指出，随着AI使公共信息变得越来越容易获取，秘密和独特知识的价值将大幅上升。"如果我问它，好吧，告诉我关于莫方戈（一种波多黎各菜肴）的详细信息，中国人知道我想要那个，我想，是的，我很乐意把这传播到中国。他们不知道莫方戈是什么。"

他观察到AI时代的一个悖论：信息获取变得更容易，但面对面的人际交往和旅行变得更为重要。他自己就在增加旅行和与人见面的频率。这种变化凸显了社交资本的价值，以及建立和维护有价值人际关系的能力。

对于年轻人的建议，Tyler提出了两条核心建议，在AI时代尤为重要：获得更多更好的导师，以及每天努力提高你的同龄人网络质量。这两点虽然在任何时代都是好建议，但在AI丰富的世界中变得更有价值。

十、大型上下文窗口的潜力与AI的未来
讨论结束时，Tyler探讨了大型上下文窗口（如Gemini的200万token上下文）的潜力。他预见这将使人们能够处理庞大的数据集，如监管代码、历史档案和其他大型文档集合。

Tyler认为，人类未来的一个重要项目将是将各种数据转换为AI可用的形式：
"未来很多慈善事业应该只是支付将数据输入AI的费用。这有点像Nat Friedman正在做的事情。他正在将烧焦的卷轴翻译成可读的文本，这非常酷。但要把所有这些放入AI...仅仅是我们所知道的关于历史的一切，国家档案馆里有什么？据我所知，这些都没有被输入到主要的AI模型中。这是很多东西。"

他提到，这项工作将创造许多新工作机会，包括数据转换和解决版权问题的法律专业人士。他设想这种努力将包括从国家档案到音乐符号的所有内容，这将极大地丰富AI的能力和人类的知识获取。