AI公司不希望我们高效使用Token
当前我们正处于尝试LLM的蜜月期，但AI公司如Anthropic和OpenAI没有动力教我们如何高效使用Token。它们通过让用户产生大量不可读的输出来制造依赖性。我们需要保持自律，不要让AI代替我们工作，而是辅助我们。
目前，我们正享受着与大型语言模型（LLM）互动的蜜月期，探索它们的能力与局限。然而，接下来我们将进入追求效率的阶段。Anthropic和OpenAI等公司并没有教导我们如何高效使用Token的动机，因为它们从我们的依赖中获利。没有比生成人类无法阅读的产物更能建立依赖性的了：一份关于琐碎话题的20页文档，一个过于庞大无法拆分的合并请求。我们正淹没在只能由其他代理解读的代理输出海洋中。我们越依赖它们，就越无法在没有它们的情况下工作。而且，当我们停止审查它们的输出时，工作质量下降，这就需要更多的代理和Token来修复混乱。因此，我们必须保持自律：不要生成你不会阅读的内容；不要在需要人类质量的地方使用代理。LLM是助手——让它们协助你，而不是替你完成工作。提高Token效率是一种反抗行为。