把你的经验变成AI能调用的skill

今年4月，北邮附近一家叫金谷园的饺子馆，在GitHub上发布了自己的skill。

有人笑：一个煮饺子的，凑什么热闹？

阿里云智能集团副总裁、阿里云科技研究中心主任安筱鹏却说，嘲笑的人根本没理解这个行为的价值。

“这个skill不是给欧洲人看的，也不是给美国人看的，是给AI看的。”他给大家分享了一个理念——AI时代一个重要的认知转变：skill，也就是“技能”，正在成为AI时代的软件。

skill到底解决了什么问题？Anthropic两位专家的说法是：面对一份复杂的报税任务，你不需要一个智商300的数学家，你需要一个有20年经验的税务专家。而税务专家的经验，可以变成一种技能，被AI调用。

大模型学完了互联网上所有公开的知识，但它没学过律师怎么思考问题，也没学过你怎么写文章、怎么起标题、怎么搭结构。这类隐性的、属于你个人的知识，在互联网上学不到。

“但今天，你可以把它沉淀成skill，让AI去调用。”他打了个比方：skill就像孙悟空拔一根毫毛，一根毫毛能变出100个、1000个孙悟空。每个人除了拥有大模型，还需要把自己的经验、方法沉淀下来，用skill去帮更多人。

开源，正是让这件事跑起来的底层逻辑。

他举了两个例子，一个是爬珠峰。开源相当于派一架直升机，把你从地面送到海拔5200米的珠峰大本营；如果有一个强大的开源体系，那是有很多架直升机把你送到大本营——但从5200米到8800米，得你自己爬。开源降低创新门槛、提高效率、加速普惠。

另一个有关诺贝尔奖。2024年几位与AI相关的科学家获得诺贝尔化学奖和物理学奖，他们都把自己的方法开源出来，让它成为下一轮竞赛的公共基线。这就是“竞赛—开源—创新”的循环。

放进更长的历史看，从文字到印刷术到AI，人类文明就是一部知识压缩与转化的历史，一部压缩效率不断进化的历史。在安筱鹏看来，skill只是走到了一个新的阶段。它的逻辑，本质上是一次知识层面的开源。

人要去做尚未被定义的事

一句18个单词的译文，被ChatGPT改了7处。人机之间，谁更懂表达？

外文出版社荣誉英文主编、中国政府友谊奖获得者大卫·弗格森第三个登台讲课，他先讲了一件小事。

一位同事把他改过的一句译文拿去问ChatGPT，开启了一场人机翻译能力的小比赛。他一句一句比对，最后表示：7处里只有1处比他的好——“scars”比“wounds”好，因为更有画面感。其余6处，都不如他。

“这是我第一次真正被迫去思考：AI 在翻译中到底扮演什么角色。”大卫·弗格森发现，大语言模型从互联网的海量文本里学习，而写作、翻译、编辑呈现出一种“钟形曲线”现象：极少数人做得极好，绝大多数人水平平平。也就是说，AI能从“优秀”人群里采到的样本很少，能从“平庸”人群里采到的样本却极多。“于是大语言模型得出结论：平庸就是好的，因为平庸的样本最多。”所以ChatGPT犯的错，恰恰是他预期一个平庸译者会犯的错；ChatGPT认为漂亮的表达，恰恰是他眼里平庸的表达。

一个问题随之浮出来：AI到底强在哪里、弱在哪里？人又该做什么？他的判断是，AI在“有对有错”的领域极强，比如STEM学科、答案明确的法律流程；但在需要判断、需要主观性的地方，它吃力得多。AI的判断来自它吃进去的样本。开源开放不只是开放模型，也关乎数据、语境和判断的来源。

“那么，译者、口译员的未来在哪？”一位观众提问。

他的回答出其不意：讲故事。

他说，译者太宝贵了，不该被浪费在给AI改错上。翻译这个行当的工作方式，一定会变。以他60年的经验，也因为他自己会说四门语言——语言好的人往往文字也好，这意味着他们是好的讲故事的人。

当AI把“平庸”变得唾手可得，人更要去做那些尚未被定义、却至关重要的事。他说，未来，不是“你怎样才能更好地去配合AI工作”，而是“你怎样才能成为一个目前还不真正存在、但至关重要的行业的一部分”。

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