Thread de Y11 (@seclink)

Vamos tentar entender os Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) a partir de uma perspectiva diferente: em vez de vê-los como "indivíduos" com pensamentos independentes, vamos considerá-los como uma poderosa "ferramenta de simulação". Por exemplo, quando queremos explorar um tópico em profundidade, em vez de perguntar diretamente "O que você acha de XYZ?", podemos tentar perguntar: "Se fôssemos estudar XYZ, que tipo de equipe seria ideal? Quais pontos de vista diferentes eles poderiam ter?" A principal capacidade do LLM reside na sua habilidade de simular e integrar múltiplas perspectivas, em vez de possuir uma consciência "autocrítica" como os humanos. Não se tratou de realizar pesquisas de longo prazo sobre XYZ e formar insights exclusivos, mas sim de dominar conhecimentos e padrões de expressão de diferentes campos e perspectivas, aprendendo com grandes quantidades de dados. Quando fazemos uma pergunta usando "você", o LLM automaticamente identifica uma determinada "característica personalizada" implícita nos dados de treinamento e simula o tom de um "pensador" para responder. Não há nada de errado com essa abordagem em si, mas precisamos entender que sua "resposta" é essencialmente uma reorganização de padrões de dados, em vez de "pensamento independente" no verdadeiro sentido. Em vez de encarar os resultados do LLM como uma espécie de "sabedoria misteriosa", é melhor vê-los como uma ferramenta eficiente de integração de informações. Uma vez que compreendamos isso, podemos usá-la de forma mais racional — guiando-a para simular perspectivas de diferentes funções e áreas, o que nos ajuda a ampliar nosso pensamento e a despertar inspiração, em vez de esperar que ela forneça "respostas padronizadas". Essa compreensão pode tornar nossas interações com a IA mais claras e valiosas.