知识的六层,和 444 个白领做出来的那两个数
这一章讲三件事: 这一次和印刷术、互联网有什么本质不同; 「用知识」这件事被拆成六层之后,它每一层各是什么水平; 在真实工作里它到底提了多少效;以及会被它碰到的人有多少。
它在全书链条里的位置: 第 09 章结尾说,技术反超了教育, 而这一轮碰到的恰恰是「最难被取代」的那一类人。 这一章就是量这件事的:量得出来的部分给数,量不出来的部分说清楚为什么。
1. 前几次解决的是搬运,这一次动的是吸收
这一节给出这一章的立论,而且这个立论不是作者的。
书里引的是一篇文章,标题就叫《ChatGPT 预示着一场智力革命》, 作者是一位前国务卿、一位前首席执行官和一位学院院长1。
那篇文章的主张是:自印刷术发明数百年之后,这一次将再一次改变人类的认知过程2。
书里替这个主张做了拆解,而这个拆解很值得记住:
| 印刷术、互联网 | 这一次 | |
|---|---|---|
| 解决了什么 | 知识难以触达 | 知识难以吸收 |
| 起的是什么作用 | 人类手脚的作用 | 部分承担人类大脑的作用 |
| 带来什么副作用 | 信息和知识的爆炸 | (这一章第 7 节讲) |
书里那句最要紧的话是:这仍然停留在知识搬运的层面; 虽然书籍、电脑和手机里装满了知识,但现代人类却难以吸收为自己所用3。
2. 把「用知识」拆成六层
这一节给出全章的骨架,它是一个现成的教育学框架,不是这一行的东西。
书里用的是一个通行的教育目标分类法,把人对知识的处理分成六个层次: 记忆、理解、应用、分析、评价和创造4。
逐层看它是什么水平——这一节的每一格都 对应书里的一段:
| 层 | 这一层是干什么的 | 它强在哪 | 它弱在哪 |
|---|---|---|---|
| 记忆 | 回忆事实、定义、日期、公式 | 训练的数据规模远超任何人,能回答各种基于事实的问题5 | 为了满足人的预期,它有时候会捏造不存在的事实5 |
| 理解 | 解释、概括、预测 | 能拿举例和类比帮人搞懂难懂的东西(书里的例子是那条著名的复数公式)6 | 有时局限于字面意义,领悟不到讽刺、双关这类深层含义6 |
| 应用 | 把知识用到新情境里 | 训练数据里有大量实际问题和解法(书里的例子是「怎么用现有材料做一个风筝」)7 | 它无法亲自执行实际操作,也可能不了解你所处的具体环境7 |
| 分析 | 拆成部件、看部件之间的关系 | 见过大量分析实例,能梳理各种方案的优缺点8 | 在缺乏训练数据的领域,分析不深8 |
| 评价 | 判断论据是否有效、方法是否适用 | 训练数据里包含大量观点和评价,能给相对全面的意见9 | 可能受训练数据中的偏见影响;涉及价值观和道德的判断不可靠9 |
| 创造 | 结合已有知识做出新东西 | 能写诗、能生成图片;跨领域知识多,最有潜力找到不同领域之间的关联10 | 难以产生真正符合人类情感和审美的作品;成果可能仅限于现有知识的组合和改编10 |
这张表最值得记住的一行是「创造」。 书里引了一位法国数学家的说法:创造的一种形式,是对有用的关联元素进行新组合; 在大家非常熟悉但都认为毫无关系的事物之间,创造性的想法可以揭示一种新的亲缘关系11。
书里给的例子很妙——「如何把咖啡和野猪联系到一起?」 它编出一个「咖啡豆猪」:野猪吃下咖啡豆,豆子经消化排出后有独特风味12。 这不是凭空创造,是照着「猫屎咖啡」这个真实存在的现象拓展的—— 书里自己点破了这一点12。
3. 主走查:一份新闻稿在 444 个白领的实验里
这是本章的主走查,也是全书唯一一次有对照的效率实验。
实验设置13:
| 项 | 内容 |
|---|---|
| 谁 | 444 名白领知识工作者,都有大学学历、工作经验丰富 |
| 什么岗位 | 营销人员、报告编写者、顾问、数据分析师、人力资源专业人员、经理 |
| 干什么活 | 撰写新闻稿、简短的报告、分析型规划和电子邮件 |
| 怎么分组 | 随机分两组,A 组用它,B 组不用 |
| 谁评分 | 资深的专业人员对结果打分 |
结果两个数,请分开记:
| 控制什么不变 | 结果 |
|---|---|
| 质量大致相似时 | A 组完成任务的速度比 B 组高 37%——17 分钟对 27 分钟14 |
| 时间一致时 | A 组的质量比 B 组高约 0.4 个标准差——标准差就是「大家的成绩离平均分一般差多远」这把尺子15 |
「0.4 个标准差」是什么意思? 说人话:用了它之后,你的作品大约能多超过一成半的人—— 把成绩当成钟形曲线,从中间往上挪 0.4 个标准差,身后多出来的人约占全部的 15%。
这里要说清一件书里没说清的事。 书里在这句话后面加了个括号: 假设成绩像常见的那种钟形曲线一样散开,约 31% 的成绩落在距离平均分 0.4 个标准差的范围内15。 那个 31% 答的不是「超过了多少人」,是「平均分上下各 0.4 个标准差这条带子里装了多少人」—— 带子是往两边各算一次的,所以它差不多正好是一成半的两倍。 书里那半句的意图是量「超越了多少人」,但括号里给的是另一个量。
书里从这两个数里读出的结论是:在这次研究的环境下, 它对工作速度的帮助要比工作质量更明显16。
4. 省下来的时间没有平摊
这一节给出这个实验最有意思的一组数,它比那个 37% 更有指导意义。
书里给了两组时间分配17:
不用它(B 组):
头脑风暴 25% ████
撰写草稿 50% ████████
后续编辑 25% ███ █
用它(A 组):
撰写草稿的时间份额 下降了一半以上 ↓↓
可用于编辑的时间份额 增加了一倍多 ↑↑
书里的判断是:它大大加快了「初稿」的速度,在编辑修改时也可被频繁使用17。
这一组数的实际含义是:你的工作重心从「写」变成了「改」。 而「改」需要的本事,恰恰是第 11 章那一整章要讲的东西。
5. 一个反直觉的发现:提升最大的不是高手
这一节给出这个实验的第三个结论。
书里的原话:它提高了能力较弱的知识工作者的产出质量和工作效率, 同时也使能力较强的工作者在保证质量的同时,显著提高他们完成工作的速度18。
把这句话拆成两半:
| 谁 | 拿到的好处 |
|---|---|
| 能力较弱的人 | 质量 + 效率都提高 |
| 能力较强的人 | 主要是速度,质量本来就够 |
这一条对第 09 章那场赛跑很重要: 如果新工具主要抬升下限,那么它缩小的是同一岗位内部的差距, 而不是扩大它。 (这和第 09 章说的「1980 年后收入差距持续拉大」正好相反—— 书里没有把这两条放在一起讨论,这是我们指出来的。)
6. 知识的边界与知识的范式
这一节讲那篇文章的第二个主张,它比第一个主张更远,也更虚。
书里转述了三条19:
- 人类知识的边界有机会更快速地扩展——理由是它坐拥全人类的精选知识, 能促进跨领域整合、发现不同领域之间的潜在联系; 书里给的实例是在生物学里确定蛋白质结构、在制药行业里找出更好的药物分子;
- 知识处理的范式将发生转换——从学习、应用知识到发现新知识,它会全程参与; 书里在这里写了一句很有分量的话:如果说将来那种什么都会干的机器 (行话叫通用人工智能)会是人类最后一个发明, 那么现在这个东西很可能是人类最后一个靠自己独立完成的发明20;
- 人要重新适应一种不一样的认知方式—— 过去的认知依赖观察、归纳和基于规则的推理,是自上而下的; 而它依赖训练数据的统计概率,是自下而上的, 最终的知识表示和推理逻辑还有许多藏在未知的黑箱中21。
第 3 条最要紧,而且它和第 05 章那一节直接相连: 你没法像过去那样观察它是怎么得出结论的。
7. 那个真正棘手的后果:人将来读的东西有一大部分是它写的
这一节是这一章的落点,而且书里在这里是诚实的。
书里的原话:未来人类学习的知识,会有很大一部分源于生成式大模型, 而不仅仅是人类自己书写的文本;因为它生成内容的方式依赖训练和统计、存在不确定性, 可能会对传统人类知识造成污染22。
书里给了一个具体的失败尝试: 曾经考虑给生成内容打上一种看不见 的水印,但并未找到可行的实施方法23。
然后书里连问了两个问题,而且没有回答: 当人类自己也不知道答案时,人类能否识别它生成内容里的偏见和缺陷? 如何发展出一种简单易行的质询模式?24
「质询模式」这四个字就是第 11 章的题目。 (这个污染问题在第 20 章会作为缺陷清单里的一条再出现。)
8. 那到底会影响多少人:书里给了四个数
这一节把变革篇收尾时那份报告给出的数摆出来,它是全书唯一一次给「会不会失业」配数。
前面几节量的是「一个人用它能快多少」。这一节量的是另一件事:有多少人会被碰到。 书里引的是那份 2023 年春天的报告(第 08 章第 9 节用过它的三条标准), 这一次引的是它的四个数25:
| 这个数说的是什么 | 数 | 怎么读 |
|---|---|---|
| 会被碰到的劳动力占多少 | 约八成 | 十个人里有八个 |
| 被碰到的人,手头的活有多少受影响 | 10% 以上 | 十件事里至少一件 |
| 其中受影响更深的那一批占多少劳动力 | 19% | 十个人里约两个 |
| 这两成人手头的活有多少受影响 | 50% 以上 | 一半的活 |
这四个数要连起来读,分开读会读错。 八成人只是「碰到一点」(十分之一的活),真正被动了筋骨的是那两成人(一半的活)。 把「八成劳动力受影响」单独拎出来当标题,是这一段最容易被转错的一句。
书里还点了名:哪些职业最容易被碰到? 那些需要较高学历和丰富实践经验才能进入的职业——药剂师、律师、设计师、程序员26。 注意这份名单的共同点:它们恰恰是过去被认为最安全的那一类。 这也正是第 09 章结尾那句话的落点——技术这一次跑到了教育前面。
那什么不容易被替掉? 同一份报告给的答案只有一样: 运用科学方法和批判性思维解决问题的技能26。 书里为这个答案配了一句海森堡的话:「提出正确的问题,往往等于解决了问题的大半」; 并把它接到了下一章:「问商」背后需要的正是批判性思维27。
「批判性思维」听起来像口号,但书里给它指了一个具体的动作:提出正确的问题。 (这个动作长什么样、分成哪几类,第 11 章整章讲。)
最后补一条书里的期待,它和上面那份报告的语气正好相反。 书里引了一位基金会创始人的文章:它可以帮助改善医疗和教育领域的不平等—— 理由是在全球范围内、尤其对贫困人口,这两个领域迫切需要更多的知识劳动力投入, 而纯靠市场力量不会自然产生对他们的帮助28。
判断(我们的,不是书里的):这条期待和上面那四个数指向相反的方向,而书里没有把它们对上。 报告说的是「高学历职业最容易被碰到」,而这条期待说的是「缺医少教的地方会被补上」—— 前者是存量岗位的重新分配,后者是增量供给。 两件事都可能发生,但书里把它们并排放在一节里,读起来像是一件事的两面,其实不是。 如果错,会错在: 如果被替下来的那部分专业产能真的流向了原本供不起的地区, 那么这两句话确实是同一件事的两面; 可核对的迹象是:低收入地区的人均专业服务次数有没有跟着上升。
9. 作者的判断与证据
| 说法 | 性质 |
|---|---|
| 印刷术那条类比 | 引自那篇文章,不是本书作者原创 |
| 知识处理六层 | 借用的现成教育学框架 |
| 每一层「强在哪、弱在哪」 | 作者的归纳,每格都有例子,但没有一格有测评数据 |
| 444 人、37%、0.4 个标准差 | 实验数据,书里点了机构和研究者 |
| 时间分配的变化 | 实验数据 |
| 「最后一个靠自己独立完成的发明」 | 引自那篇文章,是判断不是事实 |
| 知识污染与水印 | 事实(尝试过、没做成)+ 担忧(还没发生) |
| 八成劳动力、10%、19%、50% | 一份 2023 年报告的估计,书里没有交代估法 |
| 药剂师、律师、设计师、程序员那份名单 | 同一份报告的结论,不是本书作者挑的 |
| 「批判性思维不容易被替代」 | 同一份报告的结论;书里给它配了海森堡那句引语,那是文学修辞不是证据 |
| 「可以改善医疗教育的不平等」 | 转述比尔·盖茨的文章,没有配任何数据 |
必须点破的一处:那张六层表里,「强在哪」全部有例子,「弱在哪」全部没有例子。 书里说它「可能无法深入分析特定领域」「可能受偏见影响」, 用的都是「可能」,没有一个反例。 这是这一章最不结实的地方。
10. 边界与局限
- 444 人那个实验只覆盖了写作类白领任务。 新闻稿、报告、规划、邮件—— 它不能推广到编程、设计、谈判或任何需要动手的工作。
- 那个实验用的是当时的免费版本。 书里写明是 ChatGPT-3.513, 不是当时最强的那一版。
- 书里没有给实验的时间跨度和熟练度效应。 用了三个月之后还是快 37% 吗?没有数据。
- 六层框架本身是教育目标分类法,不是为机器设计的。 拿它来量机器, 是一次借用,书里没有讨论这个借用是否合适。
- 第 8 节那四个数没有区间、没有年份、没有估法。 它们是一份 2023 年报告的估计, 而书里连「受影响」这三个字怎么定义都没有交代。 引用时要带上这一句。
11. 可带走的
- 前几次技术解决的是知识搬运,这一次动的是吸收。
- 「用知识」被拆成六层:记忆、理解、应用、分析、评价、创造。 它每一层都能干一点,每一层都有明确的短板。
- 它的「创造」是重组,不是无中生有。 咖啡豆猪那个例子照着的是真实存在的猫屎咖啡。
- 有对照的实验只有一个:444 个白领,质量相当时快 37%(17 分钟对 27 分钟)。
- 省下来的时间没有平摊:起草减了一多半,编辑翻了一倍多。 你的重心从「写」变成了「改」。
- 提升最大的是能力较弱的那一半。
- 最棘手的后果是知识污染,而水印这条路当时没走通。
- 会被碰到的人有八成,但真正被动了筋骨的是其中的两成—— 那两成人手头一半的活会受影响。 这两个数分开引会引错。
- 最容易被碰到的是药剂师、律师、设计师、程序员这类高学历职业; 最不容易被替掉的是批判性思维——而它的具体动作就是「提出正确的问题」。
12. 原文地图
| 主题 | 原书章 | 原文位置 |
|---|---|---|
| 那篇文章与印刷术 | 06 大模型与智力革命 | text/08-ch06.txt:4(搜「ChatGPT预示着一场智力革命」) · text/08-ch06.txt:10(搜「自印刷术发明数百年之后」) |
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| 六个层次 | 06 大模型与智力革命 | text/08-ch06.txt:28(搜「布鲁姆教育目标分类法」) · text/08-ch06.txt:30(搜「记忆、理解、应用、分析」) |
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| 理解层的局限 | 06 大模型与智力革命 | text/08-ch06.txt:61(搜「欧拉公式」) · text/08-ch06.txt:66(搜「深层含义」) |
| 应用层的局限 | 06 大模型与智力革命 | text/08-ch06.txt:74(搜「如何用已有的材料制作一个简单的风筝」) · text/08-ch06.txt:77(搜「无法亲自执行实际操作」) |
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| 时间分配的变化 | 06 大模型与智力革命 | text/08-ch06.txt:183(搜「B组将大约25」) · text/08-ch06.txt:185(搜「撰写草稿的时间份额下降了一半以上」) |
| 弱者提升更大 | 06 大模型与智力革命 | text/08-ch06.txt:189(搜「提高了能力较弱的知识工作者」) |
| 知识污染与水印 | 06 大模型与智力革命 | text/08-ch06.txt:229(搜「水印标记」) |
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