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人工智能时代的人类策展:稀缺性已经改变了位置

人工智能使生产民主化。变得罕见的是知道什么是值得的、对谁来说以及为什么值得。

人工智能时代的人类策展:稀缺性已经改变了位置

几十年来,优势属于那些生产者。那些能够写更多、画更多、出版更多、占据更多空间并获取更多价值的人。产能是瓶颈,谁解开了瓶颈,谁就赢了。人工智能一举解决了这场游戏。

生产已经成为一种商品。现在每个人都可以以良好的技术质量进行任何数量的创作。经济规则是无情的:当某种东西变得丰富时,价值就会转移到它周围变得稀缺的东西上。变得稀缺的不是生产。这是审判。策展、品味和语境成为新的瓶颈,因此也成为新的价值。

稀缺性已经改变

该机制值得理解,因为它重新组织了优先级。在生产稀缺的世界里,有价值的工作要做。在一个生产丰富的世界里,有价值的工作就是选择。当在几秒钟内生成一千个选项时,瓶颈不是生成第一千个选项:而是知道这千个选项中哪一个是好的。

这是层次结构的倒置。以前看似次要的技能,决定什么值得存在,决定削减什么,决定什么出现在公众面前,已经成为核心技能。编辑开始比写作更有价值。选择,而不是生产。红笔变得比打字机更强大。

对于领导者来说,后果是直接的。下一个十年最有价值的专业人士并不是那些产出最多的人,因为产出已经变得便宜了。他有判断力说“不”,指出重要的事情,保护公众免受过度行为的影响。招聘数量就是押注于商品。招聘具有洞察力的人就是把赌注押在稀缺的东西上。

品味不是奢华,而是功能

人们有一种古老的偏见,认为“好品味”是装饰性的、主观的、不严谨的东西。这种偏见变得昂贵。良好的品味是训练有素的能力,可以区分什么是好东西,什么是看起来好东西,而在大量可信的内容中,这种能力就是区分信号和噪音的能力。

人工智能擅长创造看似合理的事物。她得到了正确的平均值、预期的形式和正确的结果。但平均的合理性恰恰是不引人注目的。在正确的事物海洋中,在此时此刻,怀着这样的意图,区分出适合这个公众的事物:那就是品味,而机器没有那个。

品味不是从天上掉下来的,而是后天培养出来的。它是曝光、比较、误差、积累参考的结果。任何见过很多好事和很多坏事的人都会形成一种比有意识的解释更快的过滤器。这个过滤器才是最重要的,它是非常人性化的,因为它取决于一生的特定经历。

上下文是机器没有的

人工智能处理整个世界,但不了解你的世界。她不知道上次会议中发生了什么,她的客户的敏感度是什么,已经尝试过什么但失败了,哪个笑话很受观众欢迎,哪个笑话被冒犯了。上下文是情境信息,机器根据一般信息进行操作。

质量策展本质上是语境的应用。它需要一个技术上正确的作品并询问:对于谁、何时、出于什么目标是正确的。同样一句话,在一个地方是辉煌的,在另一个地方却是灾难性的,只有了解地形的人才知道其中的区别。这些知识并不存在于任何数据集中,而是存在于经历过这种情况的人的头脑中。

这就是为什么无可替代的策展人是具有深度的策展人。了解读者的编辑。了解团队的领导者。创造者了解他的社区,知道它会喜欢什么,会拒绝什么。这个人提供了任何规模都无法解决的问题:情境相关性。我在[反人工智能的废话和人类的价值0]中用没有上下文的内容来解决疲惫问题。

责任:必须有人签字

策展有一个经常被忽视的维度,这也许是最重要的:责任。 AI 生成但不响应。她不会失去名誉,不会产生任何后果,也无需承担任何责任。有人需要把自己的名字写在底部并说“这会发生,因为我决定它会发生”。

这个签名赋予了选择权重。当一个人痊愈时,他会承担判断的风险:如果情况不好,他的可信度就会下降。这种承诺正是大规模生成的内容所缺少的,因为这些内容没有所有者或罪魁祸首。责任是判断的对应物,而且它是人类不可还原的。

对于领导者来说,这重新定义了角色。人工智能时代的领先在很大程度上在于成为负责任的管理者:批准、审查、确定优先顺序并为整体负责。该机器扩大了生产选项的能力;领导者提供选择的洞察力和签名的勇气。谁把判断外包给工具,恰恰就放弃了不能外包的部分。

这对创作者和领导者意味着什么

对于创作者来说,这个信息是解放性的。你不需要在数量上击败人工智能,你也不会。你需要赢得选择:你选择展示什么,你决定剪掉什么,只有你会看到的角度。未来的创造者不再是一个内容工厂,而是一个有发言权的策展人,一个公众信任的过滤世界的人。

对于领导者来说,重组是一个价值标准。停止通过交付的数量来衡量团队,并开始通过决策的质量来衡量。奖励那些删掉多余内容的人,那些指出没人发现的错误的人,以及那些在技术上正确的事情面前有勇气说“这还不够好”的人。这就是已经变得稀有的人才。

我在这篇文章中捍卫的转变与人类存在已成为一种奢侈的观念进行了对话,我在[新的奢侈是显得人性化]中发展了这一观念。它们是同一枚硬币的两面:当生产是免费的时,人类的价值在于他们决定的东西,而不是他们制造的东西。

策展、品味、背景和责任感并不是在人工智能中顽强生存的怀旧技能。这些是人工智能最有价值的技能,因为它可以解决周围的所有问题,而恰恰是那些未被发现的技能。在一个生产不再给任何人留下深刻印象的世界里,投资于判断力是区分那些受到追捧和被忽视的人的关键。

本周,选择一件不发布的事情,作为过滤练习。谨慎地说“不”已经变得很少见了。

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