邀請 iPhone 上的 Siri 進入個人社交圈,改變了一切。我們的研究發現,人們看待網際網路的方式,就像看待交換記憶系統的人類夥伴。我們把記憶分攤給「雲端」,就像分攤給家人、朋友或情人一樣輕而易舉。從另一方面來看,網際網路又跟交換記憶系統的人類夥伴不一樣──雲端知道得更多,而且能更快提取資訊。現今幾乎所有資訊都能輕易透過快速的網路搜尋取得。或許網際網路不只取代了被當做外部記憶資源的他人,還有我們自己的認知功能。網際網路不只降低了把資訊分享給人類夥伴的必要性,或許也減低了人們想把剛學到的重要事情刻印在肉體記憶庫裡的渴望。我們稱此為「Google效應」。
接下來,我們請受試者回答一些小問題,其中有些人能用 Google 搜尋、有些人不行,然後再請他們做這個量表。那些剛用過網際網路找答案的人,對自己認知能力的評價明顯很高。不可思議的是,就算答案一字不差全來自某個網站,受試者還是有種「答案是靠自己的聰明才智而非 Google」的錯覺。
這個結果似乎顯示,使用 Google 後對自己認知能力的評價增加,並不是因為正確作答讓他們得到立即的正向回饋,而是使用 Google 讓人們覺得,網際網路已成為自己認知能力的一部份。受試者對那些搜尋結果的印象,並不是抄襲自網頁上看到的日期或名字,而是儲存在自己記憶裡的東西,這足以讓他們把原本屬於 Google 搜尋演算法的功勞歸給自己。把記憶平分到網際網路和大腦灰質造成的心理影響,將導向一個揮之不去的矛盾:「資訊時代」的來臨似乎創造出一個自覺比前人所知更多的世代,然而他們對網際網路的依賴,正代表他們對身邊世界的了解或許比前人更少。
不管是大型電腦或個人電腦都需具有「中央處理單元」(central process unit,簡稱 CPU)。CPU 是電腦的「腦」,其電子電路負責處理所有軟體正確運作所需的所有任務,如算術、邏輯、控制、輸入和輸出操作等等。雖然早期的設計即可以讓一個指令同時做兩、三件不同的工作;但為了簡單化,我們在這裡所談的工作將只是執行算術和邏輯運算的工作(arithmetic and logic unit,簡稱 ALU),如將兩個數加在一起。在這一簡化的定義下,CPU 在任何一個時刻均只能執行一件工作而已。
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在個人電腦剛出現只能用於一般事物的處理時,CPU 均能非常勝任地完成任務。但電腦圖形和動畫的出現帶來了第一批運算密集型工作負載後,CPU 開始顯示心有餘而力不足:例如電玩動畫需要應用程式處理數以萬計的像素(pixel),每個像素都有自己的顏色、光強度、和運動等, 使得 CPU 根本沒辦法在短時間內完成這些工作。於是出現了主機板上之「顯示插卡」來支援補助 CPU。
都 AI 時代了,為什麼 Google 或者是 Bing 搜尋出來的結果,還要我們用工人智慧一個個點開連結之後進行理解查閱跟歸納整理呢?
別再浪費你的生命了,來體驗一下 Perplexity,這個針對搜尋優化過的 AI 工具,幫你把搜尋網路的結果直接整理彙整出來,快來試試看吧,用過之後,你一定會跟我一樣,轉頭跟 Google 還有微軟說:「加油好嗎!」
是說,基於對話的各種 AI 工具,快速發展的當下,很多功能都被做了出來,但有事做不代表有把事做好,希望各家的 AI 在比拼模型正確性,縮短回應速度之餘,產品端也可以好好加油,讓我們一般用戶都可以舒服快速的完成想要的工作,優化使用者體驗才是最重要的事,不然哪天被其他公司彎道超車也說不定喔……欸那個聽說今年蘋果 WWDC 開發者大會好像要大舉導入生成式 AI 技術……我們終於可以跟笨笨的 Siri 還有 Google Assistant 說拜拜了嗎……?