来自 Y11（@seclink）的推文线程

我們不妨換個角度理解大語言模型（LLM）——與其把它們看作有獨立思想的“個體”，不如將其視為一種強大的“模擬工具”。 例如，當我們想深入探討某個主題時，與其直接問“你怎麼看XYZ？”，不如嘗試這樣提問：“如果要研究XYZ，什麼樣的團隊會是理想的人選？他們可能會有哪些不同的觀點？” LLM的核心能力，在於它能模擬和整合多種視角，而非像人類一樣擁有「自我思考」的意識。 它並非對XYZ進行了長期研究並形成了獨特見解，而是透過學習大量數據，掌握了不同領域、不同立場的知識和表達模式。 當我們用“你”來提問時，LLM會自動匹配訓練資料中隱含的某種“人格化特徵”，並模擬出一種“思考者”的口吻來回答。 這種方式本身沒有問題，但我們需要明白：它的「回答」本質上是資料模式的重組，而非真正意義上的「獨立思考」。 與其把LLM的輸出視為某種“神秘智慧”，不如將其看作一種高效的信息整合工具。 理解這一點後，我們就能更理性地使用它——透過引導它模擬不同角色、不同領域的視角，來幫助我們拓展思路、激發靈感，而不是期待它給出「標準答案」。這種認知，或許能讓我們與AI的互動更加清晰、更有價值。