การถกเถียงเรื่องความจำ: ทำไมคนทำงานด้านเทคโนโลจีจึงแบ่งแยกกันว่า AI ทำให้เราฉลาดขึ้นหรือขี้เกียจขึ้น

การอภิปรายที่ร้อนแรงได้เกิดขึ้นในชุมชนเทคโนโลยีเกี่ยวกับว่าปัญญาประดิษฐ์และเครื่องมือค้นหาทำให้เรามีประสิทธิภาพมากขึ้นหรือเพียงแค่ทำให้เราขี้เกียจทางจิตใจ การถกเถียงนี้มีจุดศูนย์กลางอยู่ที่คำถามพื้นฐาน: เราควรจำข้อมูลหรือพึ่งพาเครื่องมือภายนอกเพื่อค้นหาข้อมูลเมื่อจำเป็น?

สองแนวทางที่แข่งขันกันในการทำงานร่วมกับ AI

ชุมชนได้ระบุสองแนวทางที่แตกต่างกันที่ผู้คนใช้ AI ในการทำงาน แนวทางแรกเกี่ยวข้องกับการขอคำตอบที่สมบูรณ์จาก AI และปล่อยให้มันทำการคิด แนวทางที่สองมุ่งเน้นไปที่การใช้ AI จัดการงานประจำในขณะที่รักษางานทางจิตใจที่ท้าทายไว้สำหรับมนุษย์

ผู้ที่สนับสนุนแนวทางที่สองรายงานผลลัพธ์ระยะยาวที่ดีกว่า แม้ว่างานจะกลายเป็นสิ่งที่ต้องการความพยายามมากกว่า ดังที่นักพัฒนาคนหนึ่งอธิบายว่า เมื่อ AI จัดการงานที่น่าเบื่อ คุณจะต้องทำสิ่งยากแล้วยากอีก เพราะงานง่ายๆ ทั้งหมดเกิดขึ้นโดยอัตโนมัติในเบื้องหลัง

การเปรียบเทียบแนวทางการใช้งาน AI

ความขัดแย้งของประสิทธิภาพ

ผู้เชี่ยวชาญหลายคนรายงานการเพิ่มประสิทธิภาพเพียงเล็กน้อย 10-20% เมื่อใช้เครื่องมือ AI แต่การปรับปรุงเหล่านี้มาพร้อมกับค่าใช้จ่ายที่ไม่คาดคิด ความจำเป็นที่ต้องตรวจสอบผลลัพธ์ของ AI อย่างต่อเนื่องและรับประกันความถูกต้องทำให้งานเหนื่อยล้าทางจิตใจมากขึ้น บางคนอธิบายว่ารู้สึกเหนื่อยหน่ายจากการโฟกัสอย่างเข้มข้นที่จำเป็นเพื่อรักษาคุณภาพในขณะที่ทำงานด้วยความเร็วที่เพิ่มขึ้น

ความท้าทายกลายเป็นสิ่งที่ซับซ้อนยิ่งขึ้นเมื่อ AI สร้างโค้ดหรือโซลูชันที่ผู้ใช้ต้องเข้าใจและปรับแต่งในภายหลัง การอ่านโค้ดที่ AI สร้างขึ้นหลายพันบรรทัดมักจะใช้เวลานานกว่าการเขียนใหม่ตั้งแต่เริ่มต้น

ปัญหาพื้นฐานความรู้

ข้อมูลเชิงลึกที่สำคัญจากการอภิปรายเกี่ยวข้องกับความสัมพันธ์ระหว่างความรู้พื้นฐานและการใช้เครื่องมืออย่างมีประสิทธิภาพ แม้จะมีเครื่องมือค้นหาและ AI ที่ทรงพลัง การมีความรู้พื้นฐานในสาขาวิชาใดวิชาหนึ่งยังคงเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการประเมินผลลัพธ์และการถามคำถามที่ถูกต้อง

ยิ่งคุณมีปฏิสัมพันธ์กับข้อมูลโดยไม่มีส่วนร่วมทางอารมณ์และรักษาไว้ในระดับผิวเผิน คุณก็ยิ่งพัฒนานิสัยในการมีส่วนร่วมกับข้อมูลในลักษณะที่ไม่เปลี่ยนแปลงสมองของคุณ

สิ่งนี้สร้างวงจรป้อนกลับที่ผู้คนที่มีความรู้น้อยกว่าจะต่อสู้เพื่อใช้เครื่องมือข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพ ในขณะที่ผู้ที่มีความเชี่ยวชาญลึกซึ้งสามารถใช้ประโยชน์จากเครื่องมือเหล่านี้เพื่อให้มีความสามารถมากยิ่งขึ้น

ปัญหาคอขวดในงานที่ใช้ความรู้

• ข้อมูลภายนอก: เข้าถึงได้ง่ายผ่านเครื่องมือค้นหาและ AI
• ความสามารถในการประมวลผลภายใน: จำกัดด้วยความรู้ของแต่ละบุคคลและการฝึกฝนทางจิตใจ
• ปัจจัยสำคัญของความสำเร็จ:
  • ความรู้พื้นฐานในสาขาที่เกี่ยวข้อง
  • ความสามารถในการประเมินคุณภาพของข้อมูล
  • กรอบแนวคิดที่แข็งแกร่งสำหรับการเรียนรู้อย่างรวดเร็ว
  • ความสมดุลระหว่างการจดจำและการใช้เครื่องมือภายนอก

สเปกตรัมความจำเทียบกับเครื่องมือ

การอภิปรายของชุมชนเผยให้เห็นว่าคำตอบไม่ใช่เพียงแค่จำทุกอย่างหรือค้นหาทุกอย่าง แต่คนงานความรู้ที่ประสบความสำเร็จพัฒนาแนวทางเชิงกลยุทธ์ต่อสิ่งที่พวกเขาจำไว้เทียบกับสิ่งที่พวกเขาอ้างอิงจากภายนอก

ผู้เชี่ยวชาญบางคนเปรียบเทียบสิ่งนี้กับการมีแคชระดับต่างๆ ในระบบคอมพิวเตอร์ แนวคิดหลักและเฟรมเวิร์กอยู่ในหน่วยความจำทันที ในขณะที่รายละเอียดเฉพาะสามารถดึงมาได้ตามต้องการ สิ่งสำคัญคือการรักษาความรู้พื้นฐานเพียงพอเพื่อประเมินข้อมูลใหม่อย่างรวดเร็วและรวมเข้ากับความเข้าใจที่มีอยู่

ผลกระทบต่อการเรียนรู้และการพัฒนา

การถกเถียงมีผลกระทบในทางปฏิบัติต่อวิธีที่ผู้คนเข้าหาการเรียนรู้และการพัฒนาทักษะ ผู้ที่พึ่งพาเครื่องมือภายนอกมากเกินไปโดยไม่สร้างความรู้ภายในอาจพบว่าตนเองไม่สามารถทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพเมื่อเครื่องมือเหล่านั้นล้มเหลวหรือให้ข้อมูลที่ไม่ถูกต้อง

ในทางกลับกัน การพยายามจำทุกอย่างพิสูจน์แล้วว่าไม่มีประสิทธิภาพและมักไม่จำเป็น แนวทางที่มีประสิทธิภาพมากที่สุดดูเหมือนจะเกี่ยวข้องกับการสร้างเฟรมเวิร์กแนวคิดที่แข็งแกร่งในขณะที่ใช้เครื่องมือภายนอกเพื่อจัดการการดึงข้อมูลและงานประมวลผลประจำ

การอภิปรายแสดงให้เห็นว่าเมื่อเครื่องมือ AI กลายเป็นสิ่งที่แพร่หลายมากขึ้น ความสามารถในการคิดอย่างมีวิจารณญาณและรักษาความรู้ลึกในพื้นที่หลักกลายเป็นสิ่งที่มีค่ามากขึ้น ไม่ใช่น้อยลง ความท้าทายอยู่ที่การหาสมดุลที่เหมาะสมระหว่างการใช้ประโยชน์จากเครื่องมือที่ทรงพลังเหล่านี้และการรักษาความสามารถทางจิตที่ทำให้เราเป็นคนงานความรู้ที่มีประสิทธิภาพ

อ้างอิง: The Scam Called You Don't Have to Remember Anything