随着人工智能技术的发展，正站在一个时代的十字路口，面临着教育和工作方式的深刻变革。Ethan Mollick教授的新作《共智能：与人工智能共同生活和工作》为提供了一个框架，帮助理解和适应这个充满挑战的新世界。
这本书是关于如何在新世界中与人工智能共同生活和工作的。它以个人（）为中心，并在书的结尾为提供了一个框架，帮助在新世界中导航。可以将其视为一个工具，帮助从人工智能出现之前的自己转变为人工智能出现之后的自己。阅读、学习和从这本书中受益不需要任何编码或技术知识。
这本书提出了四个关于如何思考和与人工智能合作的原则。以下是这四个原则的简要概述：
Mollick教授深刻地指出，应该将人工智能视为必须与之打交道的外星人。目前尚不清楚哪些任务适合使用人工智能完成，哪些不适合（他将这称为“锯齿前沿”）。最好的办法是将人工智能带到正在做的每一项任务中，并体验它擅长什么。他建议花费大约10小时与任何前沿模型（最好的大型语言模型）一起工作。写文章——借助人工智能的帮助；创建演示文稿——借助人工智能的帮助；编程……明白了！这可以帮助发展出对这些人工智能工具适用性的微妙理解。
人工智能有时可能是一个自信的幻觉制造者，除非仔细观察，否则输出可能充满错误和编造的东西。此外，Mollick教授表示，当前的人工智能状态是创造出比普通人更好的结果，但不如专家。因此，应该规划出真正擅长的事情，并从与人工智能合作中受益，特别是在不擅长的事情上。
第三个原则是，当前的大型语言模型被创建来模仿人类结果。它们建立在广泛的人类知识之上。因此，为了提高输出的质量，像对待人一样对待这些人工智能，并为它们分配人的角色。创建营销计划——让人工智能扮演首席营销官的角色，制作演示文稿——让人工智能扮演风险投资家的角色并给反馈。仅仅这一个原则就能提高从提示中获得的结果的质量。
这与Sam Altman之前所说的类似。在一次不同的采访中，Mollick教授提到，今天使用的每一个人工智能模型都已经过时了。研究实验室可能已经在测试下一个版本了。
书的下一部分详细描述了人工智能可以扮演的这些角色及其影响。鉴于兴趣与Mollick教授的专长（人工智能、教育和创业）重叠，发现这非常有用。拥有耐心的、个性化的导师和教练的可能性从根本上打动了。
Mollick博士概述了人工智能对教育世界的三大深刻影响：
1. 所知道的作业已经死了。
2. 人工智能将在教育民主化中发挥巨大作用。它应该建立在MOOCs对世界的影响之上。
3. 必须重新思考新的教学方法。Mollick博士的作业既有趣又具有挑战性，为提供了未来教学方法的一瞥。
Mollick博士提出了四种可能的人工智能发展情景，从今天的位置出发：
情景1——当前形式的人工智能是将会看到的最好的人工智能。他说这是最不可能的情景，同意。更好的模型即将出现。
情景2——人工智能继续缓慢/线性地发展（每年10-20%的改进）。这使得人类的生活变得轻松；可以驾驭这样的情景，并且已经习惯了。但是——认为在可预见的未来，步伐将会更快（情景3或4）。
情景3——人工智能继续指数级发展。肯定正在经历这一点。这导致各行各业的颠覆，今天所知的世界将迅速变化。人工智能开发人工智能的飞轮效应在这里发挥作用。
情景4——机器上帝：可能会最终拥有一个具有超人智能或感知能力的机器。虽然许多行业领袖正在讨论这种可能性，但仍然无法完全想象它。
在阅读这本书的过程中，发现了一些有趣的想法，可能会在未来进一步探讨。它们没有出现在上面的总结中，所以将它们添加到文章中。
将这些视为一个有趣的想法清单或开放问题，供思考。
1. 提示工程作为一个学科只存在于短期内。在接下来的几次迭代中，提示工程师的需求和角色将在很大程度上消失。
2. 更希望听到更多关于使用人工智能创建模拟环境和游戏的内容。Mollick博士还领导着沃顿互动，这是一个专注于为教育构建模拟的倡议。看起来像是一个值得单独写一本书的话题。
3. 也希望听到Mollick博士更多关于应该如何考虑将摩尔定律应用于未来发展的想法。这与谈论人工智能未来的演变略有不同（他确实谈到了！）。知道计算机遵循了摩尔定律，但他是否期望它推动各行各业的创新？否认为可以将某种形式的摩尔定律应用于人工智能能力？希望能从他那里听到更多关于这个问题的看法。