本周的主题是 Copilot 副驾。

AI 和人的关系是什么？有两个选项：

1. Autopilot
2. Copilot

Autopilot 就是以 AI 为主。Siri 和 Tesla FSD 都是这个思路。它扮演的角色是完全接管原本人类做的事情，人类只需要提需求，AI 就能自动满足。

Copilot 则是 AI + 人共生共创。微软在 Github 和 Office 上都发布了类似的产品。在这个设定中，AI 更像是坐在人类旁边，帮助人类解决一些 AI 更擅长的问题。这个角色设定中，AI 扮演的不是入侵或替代的角色，而是起到辅助和提效的作用。

AI 在 GPT-4 的水平上，仍然会产生很多错误，但这并不影响它得到广泛的应用，背后的原因是：只要使用者有一定的认知水平，发现并纠正这些错误并不困难，甚至于只需要一瞥的时间。这和现在广泛应用的辅助驾驶功能是类似的，虽然只有 Level 2，但人类驾驶员只需要在很少的场景下介入，大部分时间都可以更加放松，甚至处理一些其它事情。实际上，这就是 Copilot 的一个很好的例证。

Copilot 和人类的结合，还解决了一个问题，就是人类对机器的不信任感。如果人类意识到，AI 只是站在辅助角色上，也会更加强调自身的主观责任。比如：由人类确认过的 AI 生成内容，在新的技术语境下，就是人类创作的内容。

如果 AI 的能力在短期内无法达到「全知全能」的水平，那么以 Copilot 的角色假设向下发展，也能带来很大的价值增益。这就是为什么我们说：AI 必将赋能于人，服务于人，是人类能力的扩增。

Essays

Malleable Software in the Age of LLMs by Geoffrey Litt

Geoffrey Litt 目前在 MIT 攻读博士学位，方向就是帮助不会写代码的人获得更多的计算能力。本文发表与 3 月末，我最近在曲凯的 42 章经中发现了这篇文章。

文中有一副图，描述了一种「计算媒介」的前景。Litt 解释说，我们经常使用的电子表格就是一种计算媒介，它具有计算能力，用户可以通过公式、脚本的方式在其中实现各种计算任务。我们可能都见过，一张精心编制的 Excel 电子表格可以实现多么强大的功能，但是这种计算能力仍然存在巨大的局限，比如说，它的数据来源仍然来自于用户输入，而且它对语言输入的处理能力有限。