Slouching Towards Sensemaking
a year ago
- #Sensemaking
- #LLMs
- #Information Ecology
- 当前时刻的特征是旧信息秩序的解体与一个尚未定义的新秩序的萌芽。
- 大语言模型（LLMs）颠覆了传统的知识隐喻，其运作更接近'意义机器'或'语义即兴生成器'。
- 与明知自己在即兴演奏的爵士乐手不同，LLMs生成内容时并不总是标明其信息是虚构的。
- 20世纪机构将事实收集、分析和文化传播等功能捆绑，为共识构建提供结构化流程。
- LLMs解构了这些功能，提供即时、可扩展的信息获取，但可能瓦解传统的验证体系。
- LLMs具有'环境意识形态'——未经检验的预设（如'共识通常正确'）会暗中塑造其输出。
- 传统机构在信息景观中开辟清晰路径，而社交媒体将其夷为令人迷失的无迹平原。
- LLMs如同'梦游者'，生成的路径看似真实却经不起细察，引发对认知假肢的担忧。
- LLMs的风险不在于使人愚钝，而是以未知方式重塑我们的认知能力。
- 更完善的认知架构应：强化人类判断、创造建设性摩擦、凸显分歧与不确定性。
- 认知本质是社会性的，我们需要在LLM饱和的世界里建立支持集体理解的新制度形式。
- 紧迫性至关重要——围绕LLMs的新习惯正在快速形成，可能未经审视就重塑知识生态。
- LLMs使用守则：独立完成初稿、核查事实主张、保持原生认知能力。
- 这是哲学层面的挑战：在知识可按需生成的时代，重新定义知识与理解。
- 这场变革不可避免，目标应是塑造出能被我们认可为人类本质的新存在方式。