Newshot 我愿意让 AI 拥有的技能
我有阅读障碍倾向，最近我不再担心自己的拼写了。老实说，我不确定这是不是件好事。
我实际打字的样子
字母会乱序出现。还有一个从我记事起就有的怪毛病：下一个词的首字母会往后漂到前一个词上。“Write letters”打出来会变成类似“writel etters”。大多数时候我看不出来。我的眼睛读到的是我想表达的内容，而不是我实际打出来的内容。
多年来，这让写作变成了两份工作。首先是把想法写出来，然后回头逐行检查我看不见的错误。第二份工作才是让我筋疲力尽的那份，它常常消耗掉本该用于第一份工作的精力。
模型看到的是什么
后来 LLM 出现了，第二份工作基本消失了。
原因在于它们阅读的方式。语言模型不会拿词典去核对单词。它把文本拆分成 token，这些片段可以是一个完整的词、词的一部分，或单个字符。一个拼写正确的常见单词通常是一个单独的 token。“writel etters”不在任何人的词汇表里，所以它会被切成几个奇怪的碎片。
让我惊讶的是，这并不会破坏任何东西。模型从海量杂乱的人类文本中学习，包括拼写错误，它会在周围一切的上下文中读取每一个碎片。在一个通顺的句子里，奇怪的片段仍然能拼出“write letters”。它不需要我的字母按正确顺序排列。它需要足够的模式来推断我的意思，而且它通常能做到。
这是第一次，有东西像我读自己那样读我：靠意义，而不是靠拼写。
我不再做的事
这是一种真正的自由。我可以打得又快又烂，仍然被理解。想法在字母绊倒它们之前就出来了。
但我注意到了一件事。我不再回头检查了。错误并没有消失。我只是不再需要修正它们了。既然模型会搞定，何必费这个劲？
这给我留下了一个挥之不去的问题：我是在用 AI 绕过一个局限，还是在悄悄交出一样我本应继续培养的技能？
从内部来看，这两者感觉完全一样。
我划的界线
拼写是起点，不是终点。它是低风险的技能，是放手明显有帮助的那一种。风险在于，同样的习惯——“模型会搞定的”——会蔓延到真正重要的技能上：组织思路、构建论证、写出连贯的段落。沿着这条路走足够远，你最终会变成一个没有模型在环就无法写作、无法思考的人。我不想成为那样的人。
所以我要把它拆开。模型可以继续读穿我的拼写错误，我很感激它这样做。但我要重新开始做第二份工作：重读我写的东西，发现自己的错误，自己修正它们，即使没有别人需要我这么做。不是为了和 AI 竞争，而是因为我不想忘记如何在没有它的情况下沟通。
你让 AI 拥有了哪些技能，你是刻意选择的吗？
我很想听听你的看法。在 Twitter 上找到我 @niksmac_，分享你的想法。