耶鲁大学哲学与数学双专业学长王智页分享AI使用心得。适合文科生、社科生：避免将AI当搬运工，建立底座知识。6月12日北京时间周五视频号直播，建议大胆使用但要核对AI出处。
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现在的同学们，写作业、写 essay 多半都离不开 AI 了。真正的差别不在用不用，而在怎么用——同样一个工具，有人越用越有长进，有人只是借它偷个懒。
6月12日，我们请到一位学长。他在耶鲁读哲学和数学，现在做的是 AI 和人文的交叉。
他对 AI 的态度有点不一样：既不害怕，也不迷信，反而会劝你先用起来、大胆一点。
他叫王智页，朋友们叫他咳嗽。
申请时咳嗽报的是历史。进了耶鲁，慢慢转到了哲学。
他说，是被哲学教授吸引的——这些人讲课幽默，而哲学里那些"有思辨性的想法"也对他的胃口。
比如大一哲学导论都会讲的笛卡尔：怎么确认外部世界是真的？
笛卡尔说，至少"我正在思考"这件事无法怀疑，再从这一点出发，一步步把整个体系重新搭起来。
数学是后来才学的，起初有点被动。
为了满足通识里的 quantitative 要求，咳嗽选了一门离散数学；上下来发现自己在一百多人的大课里算中等偏上，也才注意到哲学和数学其实相通，比如集合论、数学哲学。
他学数学不是为了一个 STEM 学位，就是觉得有意思。
不过，比起咳嗽怎么考进耶鲁，我们更好奇另一件事：进去之后，一个文科生在想些什么。
咳嗽骨子里是个文科生。
普高出来，人文学科里能真正接触到的，差不多只有历史。课外读的书，从《龙族》《三体》，慢慢读到加缪和陀思妥耶夫斯基——
他承认，一开始多少有点"装酷"，而且觉得这很正常。读得多了，他对“文学性”有了自己的理解：它关乎 truth。
这个 truth，可以是和真实世界对应的事实，也可以是一个人在具体处境里对一件事的真实感受；很多文学写的就是这件事。
他还说，自己当年喜欢历史，一部分是因为历史老师身上有种道德感，让他想起古时候那些不肯篡改记录的史官。
就是这样一个人，现在每天在用 AI。
在耶鲁，有些人文课的教学大纲会写明：不许用任何大语言模型。
有一门课，教授当着大家说：“别用 ChatGPT，它写出来的 essay 很差，这我们都知道。”
咳嗽不同意。在他看来，ChatGPT 写的并不比人差。
他不反对“别用 AI”这条规定，他反对的是拿一个站不住的理由去支撑它。
很多老师其实自己不怎么用 AI，并不真的了解；大家对 AI 的印象，多半来自一种惯性判断：
以前见到的 AI 作业都很烂——其实是因为学生 prompt 得烂——就以为它永远都这样。
可 AI 几乎每天都在变，这个判断得经常更新。
去年，咳嗽帮两个三士渡学员改过论文，差别很明显。
一个学员把 AI 当成“搬运工”：老师说什么，他原样转给 GPT，自己可以完全不懂。
问题是，他既转述不准，也看不出 AI 回给他的东西哪里有毛病；改到最后，问他自己那段写的是什么，他答不上来。
另一个学员不一样。在反复 prompt 的过程里，她对文章的理解一点点提高，最后跟咳嗽自己基本对得上——按咳嗽的说法，“像被强化学习了一遍”。
区别在“底座知识”：要在一个领域里把 AI 用好，自己得先有点基本的理解。
在人文里，这个底座可能就是——动手之前，先读两三页亚里士多德或萨特，让自己先有些想法、有些疑问。
不然就成了“中文房间”：照着搬进搬出，自己其实什么都没懂。
咳嗽对工程和人文做了个区分。
工程看的是结果有没有实现，过程不太要紧——好比大数分解，AI 给你两个数，乘回去一验就知道对不对。
但一篇论文要看的东西多得多：风格、是否简洁、是否严谨，都是判断，没有"乘回去"这种检验。
而且很多哲学论文之所以重要，不在于它论证了什么，而在于它提出了一个够新的想法。
咳嗽举了蒯因（Quine）的一句话——“存在，就是成为你的理论所用的语言里、受量词约束的那个变元的值”。
在他的理解里，这相当于把过去关于“什么算存在”的种种争论先搁到一边，只去看一套理论的形式语言里究竟用了哪些变元。
这也对上了那句“1% 天才，99% 汗水”：在数学和工程上，99% 的体力活已经能交给模型，人只要出那 1% 的想法。但到了人文，需要人来出的判断，远不止 1%。
说了这么多顾虑，咳嗽给的建议反而简单：先用起来，大胆一点，他原话是用“最大胆、最不道德”的方式去用。
因为变化太快，而真正认真琢磨“人文该怎么用 AI”的人还太少。
当然有底线：AI 给的东西要会核对，要追问它的出处。
咳嗽也注意到，很多重度使用 AI 的人，偏偏坚持最后成文那部分自己写。原因大概是人都有点尊严：只要最后这篇是我写的，它就还是我的。
6月12日，周弋涵会和咳嗽聊聊这几件事：申请、耶鲁真实的就读体验，以及一个文科生眼里的 AI。
如果你是文科或社科背景，对 AI 有点好奇、又有点犹豫，可以来听听。
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北京时间 · 6月12日（周五）
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