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AI作为写作导师：基于问题而不是基于及时的LLM帮助
我们已经使用了大型语言模型（LLM）交互了。首先，我们担心制定完美的提示或查询。现在，我们中的许多人已经采用了一种更加协作的方法，LLM可以通过多次迭代来帮助您完善并改善提示或查询，以及Reed Hepler所说的“对话转向”。但是，即使是这种进化的方法，基本上仍然是基于迅速的。如果有一个更自然的选择呢？当前方法的问题是真实的和对AI对我们思维能力的影响的越来越关注的问题。研究开始表明，对AI的过度依赖实际上可以降低我们作为专业人员和学生的认知能力。这不一定是一个有意识的选择，因为它是如此的容易和诱人，可以将我们的语言外包和写信给AI。当我们不断让LLMS进行推理，思考和写作时，我们可能会削弱使我们有效的思想家，作家和问题降级者的精神肌肉。BeyondBeyond这些认知风险，还有另一个基本问题：传统的基于及时的AI互动不会产生真正的写作，而不是真正的真实性。不只是一种令人不安的感觉，您不是您的输出。实际上不是你。语言，措辞，思想连接方式 - 这些都是生成的内容，这些内容可能涵盖您的主题，但并没有真正捕捉到您的真实声音，有时甚至不是您的实际思维过程。
来源:Steve Hargadon博客我们已经使用了大型语言模型（LLM）交互了。
首先，我们担心制作完美的提示或查询。现在，我们中的许多人已经采用了一种更加协作的方法，LLM可以通过多次迭代来帮助您完善并改善提示或查询，以及Reed Hepler所说的“对话转向”。但是，即使是这种进化的方法，基本上仍然是基于迅速的。如果有更自然的选择怎么办？
里德·希普勒（Reed Hepler）称之为“对话转向”。当前方法的问题
对AI对我们的思维能力的影响的真正和越来越多的担忧。研究开始表明，对AI的过度依赖实际上可以降低我们作为专业人员和学生的认知能力。这不一定是一个有意识的选择，因为它是如此的容易和诱人，可以将我们的语言外包和写信给AI。当我们不断让LLMS进行推理，思考和写作时，我们可能会削弱使我们有效的思想家，作家和解决问题者的精神肌肉削弱。
除了这些认知风险之外，还有另一个基本问题：传统的基于及时的AI互动并不能产生真正的作品，至少是我们自己。不只是一种令人不安的感觉，您不是您的输出。实际上不是你。语言，措辞，思想连接方式 - 这些都是生成的内容，这些内容可能涵盖您的主题，但并没有真正捕捉到您的真实声音，有时甚至不是您的实际思维过程。
一种不同的学习方式
我相信我们通过对话和对话而不是通过传统的信息传递方法自然地学习。这种信念塑造了我对生产性AI相互作用的看法。如果您有兴趣进一步探索这种学习理念，那么我在这里更详细地撰写了有关它的文章。
我在这里详细介绍了它