【精益求精的三大支柱:挑戰、複雜性與連結】── 1. 在極限邊緣工作 2. 參與整體大局 3. 建立信任與尊重的關係

更新 發佈閱讀 2 分鐘

美國作者Matt Beane在其2024年出版的《The Skill Code: How to Save Human Ability in an Age of Intelligent Machines》中提到了一個核心概念:師徒之間的工作關係,其實是「人類精益求精」所需的三大維度:挑戰、複雜性與連結。他指出,這三大維度是我們學習最有價值技能的基礎,並將其稱為「精益求精的三大支柱」。


▋挑戰:在極限邊緣工作


Matt強調,第一個維度是挑戰,也就是在極限邊緣工作。只有在挑戰自己極限的過程中,我們才能快速成長和提升技能。我在UCLA Trustworthy AI Lab的經歷正是如此。我目前同時參與了10個不同的研究專案,這些專案涵蓋了大表格模型、資料無塵室、生成式廣告數據、隱私審計以及強盜演算法等主題。每個專案都有不同的合作者,而我每週都會為這些專案做出自己的貢獻。在這樣的環境下,我能真切地感受到自己在技術上的快速成長,儘管壓力巨大,但這種挑戰正是促使我精益求精的動力來源。


▋複雜性:參與整體大局


第二個維度是複雜性,也就是參與整體大局的能力。在我所參與的研究主題背後,有著更大的整體大局,那就是「數據協作」與「可信任的人工智慧」。隨著大語言模型的興起,社會各行各業正在積極導入人工智慧。而要讓人工智慧在產業中產生更大的價值,一方面需要使用品質更好的數據,另一方面則是確保AI的運作是可信且安全的。我認為,數據協作與可信任AI的研究,將是通往理想數位世界的關鍵,而我也正在這個方向上,全力以赴地投入我的研究精力與時間。


▋連結:建立信任與尊重的關係


第三個維度是連結,即建立信任與尊重的關係。我與我們實驗室的領導程光教授已經合作了6年。程老師不僅給我提供了無數寶貴的研究機會,還讓我有幸與許多在Meta、OpenAI工作的學長們,及來自Chase、Meta、Amazon等企業的合作者們交流。這些經驗讓我能夠看到更廣闊的研究視野,並與世界上最優秀的學者們共同探討如何推進可信任人工智慧的發展。與他們的合作,讓我學到了很多只有我自己無法觸及的知識與經驗。


總結來說,挑戰、複雜性與連結,正是人類在追求卓越過程中的三大支柱。在這樣的環境下,我們才能真正做到精益求精,不斷突破自我,為人類的未來書寫更加輝煌的篇章。

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