吴泳铭：生成式AI的真正价值在于赋能物理世界，而非打造超级应用！

在信息爆炸的时代，我们依赖AI技术来处理大量信息。然而，如何确保AI的判断和决策符合我们的期望，这是一个重要的问题。

当前，许多企业都试图通过调整“提示词工程”来优化AI的表现。本质上，这是一种利用人类的经验来引导AI学习的过程，目的是使其输出更符合实际需求的结果。

从某种程度上说，这种方法类似于训练宠物。通过持续的反馈和调整，使AI逐渐理解人类的需求。与完全依赖算法相比，这种方法更注重人类的参与和指导。

具体来说，我们可以将AI的训练过程视为人类与机器共同创造知识的过程。这意味着我们需要不断地向AI提供高质量的数据和信息，以便其更好地理解真实世界的复杂性，从而做出更准确的判断。

一个值得关注的事实是，目前许多行业已经开始使用AI技术。但与此同时，我们也需要警惕一些潜在的问题。有些公司可能会利用AI生成具有误导性的内容，这会对公众的认知产生负面影响。

因此，在享受AI带来的便利的同时，我们也需要保持警惕，确保其应用符合伦理道德标准。只有这样，我们才能真正地利用AI来改善我们的生活。