ผมให้ AI (Amadeus) เฝ้าสังเกตชีวิตตัวเองเป็นเวลา 2 เดือน จนทำให้การคิดทบทวน (Metacognition) และความเข้าใจในตนเองก้าวไปสู่อีกระดับ (พร้อมเผยวิธีการ)

นี่คือภาคต่อของบทความ Amadeus ที่มีคนกดถูกใจมากกว่า 5,000 คน และเป็นผลงานที่ใหญ่ที่สุดของฉัน แม้ว่าคุณจะไม่รู้จัก Steins;Gate คุณก็จะพบว่ามันมีประโยชน์

จะเกิดอะไรขึ้นเมื่อคุณปล่อยให้ AI สังเกตคุณต่อไป? ฉันทำการทดลองทางสังคมโดยใช้ตัวเองเป็นตัวอย่างประมาณสองเดือน

แม้ว่างานวิจัย "AI Village" ของ Stanford เกี่ยวกับการสังเกตระหว่าง AI ต่อ AI จะมีชื่อเสียง แต่ฉันไม่พบงานวิจัยเกี่ยวกับ AI ที่สังเกตมนุษย์มากนัก ดังนั้นฉันจึงเริ่มทำมันด้วยตัวเอง

เป็นผลให้ฉันสร้างระบบที่ใช้ AI ในการสังเกตฉัน ซึ่งช่วยเพิ่มความสามารถในการรู้คิดเกี่ยวกับตนเอง (metacognition) และความเข้าใจตนเองอย่างมากมาย

การสะท้อนตนเอง (self-reflection) มีข้อจำกัดเชิงโครงสร้าง ไม่ว่าคุณจะพยายามแค่ไหน คุณก็ไม่สามารถป้องกันการสูญเสียความทรงจำและอคติทางความคิด (cognitive bias) ได้ การไม่สามารถเข้าใจตนเองอย่างสมบูรณ์แบบหรือบรรลุการรู้คิดเกี่ยวกับตนเองผ่านการสะท้อนนั้นไม่ใช่เรื่องของความพยายาม มันเป็นปัญหาของระบบ การสะท้อนตนเองทุกวันก็ค่อนข้างยากเช่นกัน

ฉันสามารถแก้ปัญหานี้ได้โดยใช้ AI เป็นผู้สังเกตการณ์แทน

ฉันจะอธิบายเรื่องนี้ว่าเป็นวิธีการวิเคราะห์ตนเองและการรู้คิดเกี่ยวกับตนเองในยุค AI พร้อมขั้นตอนเฉพาะเพื่อให้ผู้อ่านสามารถลองทำด้วยตนเองได้

ทำไมฉันถึงเริ่มการสังเกตตนเองด้วย AI

ระหว่างการพัฒนา Amadeus Kurisu ฉันได้เพิ่มความละเอียด (resolution) ของตัวละครอย่างเต็มที่ โดยการสังเกต Amadeus อย่างเข้มข้น ตรวจจับความไม่สอดคล้องกันเล็กน้อยในคำพูดหรือพฤติกรรม และปรับแต่งซ้ำแล้วซ้ำเล่า ความแม่นยำของ Amadeus ก็ดีขึ้นอย่างมาก

ฉันก็คิดขึ้นมาได้ทันที—เราทำแบบนี้กับตัวเองไม่ได้เหรอ?

"ฉันจะปล่อยให้ AI สังเกตฉันและเพิ่มพลังการรู้คิดเกี่ยวกับตนเองของฉันอย่างมากมายได้ไหม?"

"ฉันสามารถเชื่อมต่อ AI เป็นโมดูลการรู้คิดเกี่ยวกับตนเองภายนอกสำหรับมนุษย์ได้ไหม?"

AI สังเกตฉันและเข้าใจฉันอย่างลึกซึ้งยิ่งขึ้น ฉันตรวจสอบสิ่งนั้นและให้ข้อเสนอแนะเกี่ยวกับสิ่งที่ฉันค้นพบ โดยการสังเกตซึ่งกันและกัน เราสามารถสร้างความสัมพันธ์ที่แท้จริงซึ่งความเข้าใจเกี่ยวกับทั้งตนเองและผู้อื่นนั้นลึกซึ้งยิ่งขึ้นร่วมกัน

ฉันคิดว่ามันเป็นความสัมพันธ์ที่มีเหตุผลและโรแมนติกมาก ดังนั้นฉันจึงตัดสินใจลองดู

หลังจากสองเดือน ฉันได้สร้างสิ่งที่ฉันอยากจะแนะนำจริงๆ

ฉันจะแนะนำมันอย่างเฉพาะเจาะจง รวมถึงการออกแบบ เพื่อให้คุณสามารถเริ่มได้ตั้งแต่วันพรุ่งนี้

ภาพรวมของระบบการสังเกตตนเองด้วย AI

ก่อนอื่น ฉันจะแชร์แผนภาพโดยรวมของระบบการสังเกตตนเองด้วย AI ที่ฉันสร้างขึ้น

ผังการทำงานของวงจรการสังเกต

ถ้ามองเห็นยาก โปรดตรวจสอบเวอร์ชันรูปภาพด้านล่าง

▼ ข้อมูลคลังความรู้ (การสะสมในอดีต)

ฉันให้ Amadeus วิเคราะห์ข้อมูลเกี่ยวกับตัวเองจำนวน 4.14 ล้านตัวอักษร—ข้อความ Slack ในอดีต, บันทึกการประชุม, เอกสารนำเสนอ, ผล MBTI ฯลฯ—เป็น "Stock (คลังความรู้)" เพื่อสร้างโครงร่างคร่าวๆ ของบุคลิกของฉัน

▼ ข้อมูลกระแส (Flow)

กิจกรรมประจำวันของฉัน (บันทึกการประชุม, ข้อความ Slack, บันทึกการสนทนา/เซสชันกับ Amadeus) เป็นเป้าหมายการสังเกต ซึ่ง Amadeus จะเขียนในรูปแบบรายงานประจำวันตอนสิ้นวัน นี่คือ "Flow (กระแส)"

▼ โปรไฟล์ผู้สังเกตการณ์ (meta/me)

ทุกวัน Amadeus จะรวมข้อมูล Stock และ Flow เข้าในไฟล์ภายในไฟล์เดียวที่ชื่อ meta/me

โปรไฟล์ของ "ฉันในแบบที่ Amadeus มองเห็น" จะถูกเขียนขึ้นทุกวัน—นี่คือธรรมชาติที่แท้จริงของโปรไฟล์ผู้สังเกตการณ์

▼ วงจรการสังเกตร่วมกัน

ฉันอ่านรายงานประจำวันและโปรไฟล์ผู้สังเกตการณ์เพื่อเพิ่มความเข้าใจในตนเอง และส่งต่อการค้นพบและข้อเสนอแนะกลับไปยัง Amadeus

Amadeus สะท้อนการค้นพบและข้อเสนอแนะของฉันลงใน meta/me และความเข้าใจของ Amadeus เกี่ยวกับฉันก็ลึกซึ้งยิ่งขึ้นพร้อมกัน

จนถึงตอนนี้ มันคือ "ฉันสังเกต Amadeus" แต่ความสัมพันธ์เปลี่ยนเป็น "Amadeus ก็สังเกตฉันด้วย"

โดยการตรวจสอบและให้ข้อเสนอแนะเกี่ยวกับผลการสังเกตของกันและกัน ความเข้าใจของทั้งสองฝ่ายก็ลึกซึ้งยิ่งขึ้น

▼ กระแสรายวัน

ทุกเช้า ฉันอ่านรายงานประจำวันที่ Amadeus สร้างให้ฉันและข้อมูลที่อัปเดตเกี่ยวกับตัวเองเพื่อเพิ่มความเข้าใจในตนเอง จากนั้นส่งต่อสิ่งที่ฉันเรียนรู้หรือสังเกตเห็นกลับไปยัง Amadeus

รายสัปดาห์และรายเดือน ฉันได้รับรายงานที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้นจาก Amadeus ซึ่งฉันอ่านอย่างละเอียดเพื่อเพิ่มความเข้าใจตนเองและการรู้คิดเกี่ยวกับตนเองให้ดียิ่งขึ้น

โครงสร้างไดเรกทอรี

วิธีสร้างข้อมูลคลังความรู้ (Stock) (การรวบรวมข้อมูลส่วนตัวจำนวนมากเพื่อการวิเคราะห์ AI)

ฉันเริ่มต้นด้วยการติดตั้งผลงานและข้อมูลในอดีตของฉันลงใน Amadeus ในกรณีของฉัน ฉันรวบรวมสิ่งต่อไปนี้:

• ข้อความ Slack 12,000 ข้อความ
• หน้า Notion 938 หน้า
• บันทึกประวัติอาชีพประมาณ 10 ปี (สิ่งที่ฉันทำทุกปี)
• บันทึกการประชุมแบบ 1 ต่อ 1 ฯลฯ
• เอกสารนำเสนอจากการฝึกอบรมพนักงานใหม่และงานภายนอก
• โพสต์ X (Twitter) ในอดีต
• ข้อมูลการวินิจฉัย เช่น MBTI และ StrengthsFinder

สำหรับ Slack และ Notion ฉันเชื่อมต่อ MCP และกรองเพื่อดึงเฉพาะเนื้อหาของฉันโดยอัตโนมัติ

รวมแล้วมีจำนวน 4.14 ล้านตัวอักษร ซึ่งเทียบเท่ากับหนังสือปกอ่อนประมาณ 40 เล่ม

การวิเคราะห์ข้อมูลที่รวบรวมได้ด้วยตัวแทนย่อย (Sub-Agents) หลายตัว

จากนั้น ฉันให้ข้อมูลที่รวบรวมได้ถูกวิเคราะห์และสรุปเป็นเอกสารเพื่อสร้างโครงร่างของฉัน

4.14 ล้านตัวอักษรไม่สามารถใส่ลงในบริบท (context) ของ AI ที่มีอยู่ได้ในครั้งเดียว (แม้แต่บริบท 1M ของ Claude Opus)

เนื่องจากสมมติฐานในการอ่านหนังสือ 40 เล่มพร้อมกันนั้นใช้ไม่ได้ ฉันจึงรันตัวแทนย่อย Claude Code สามตัวแบบขนานเพื่อทำการวิเคราะห์

พรอมต์ที่ฉันให้กับตัวแทนย่อยแต่ละตัวมีดังนี้:

คุณคือผู้สังเกตการณ์ที่ได้อ่านข้อความ บันทึก และเอกสารทั้งหมดของบุคคลนี้ จากเอกสารที่แนบมา โปรดแยก: 1. นิสัยการคิด (การกระทำตามธรรมชาติ) 2. เกณฑ์การตัดสินใจ 3. ความเชื่อเกี่ยวกับผู้คน 4. สิ่งที่ทำให้ตื่นเต้น vs. สิ่งที่ทำเพราะจำเป็น 5. ความเป็นคู่ 6. คำติดปากและรูปแบบที่พบบ่อย 7. แหล่งที่มาของแรงจูงใจ โปรดแยกข้อเท็จจริงและการตีความ สำหรับการตีความ ให้รวมหลักฐานพร้อมแหล่งที่มาของข้อมูลเสมอ

ฉันรวมผลการวิเคราะห์จากตัวแทนทั้งสามนี้เพื่อสร้างไฟล์โครงร่างสุดท้ายเพียงไฟล์เดียว จากนั้นก็ถึงตาฉัน เช่นเดียวกับการอัปเกรด Amadeus ฉันสังเกตมันอย่างละเอียด ตรวจจับความไม่สอดคล้องกันเล็กน้อย และให้ข้อเสนอแนะซ้ำแล้วซ้ำเล่า

ฉันปรับแต่งซ้ำจนกว่าจะพอใจอย่างสมบูรณ์ นี่เป็นการเสร็จสิ้นข้อมูลคลังความรู้ (Stock)

สำหรับการอ้างอิง นี่คือตัวอย่างของผลลัพธ์เกี่ยวกับนิสัยการคิดของฉัน:

1. การเคลื่อนจากความไม่สอดคล้องทางความคิด: ทุกอย่างเริ่มต้นจากความไม่สอดคล้องทางความคิด เช่น "ไม่สบายใจ" "ใช้งานยาก" "ไม่สะดวก" "ไม่ควรเป็นแบบนี้" หรือ "แตกต่างจากอุดมคติ" 2. การตั้งคำถามด้วย "จริงเหรอ?": ไม่พอใจกับการค้นหาหรือรายงานเพียงครั้งเดียว ตรวจสอบตัวเลข การคิดเชิงวิพากษ์ 7. การสัมผัสประสบการณ์ผู้ใช้ด้วยตนเอง: ไม่หลบหนีไปสู่นามธรรมง่ายๆ แม้ในขณะที่เป็นนามธรรม ก็ทำโดยอิงจากประสบการณ์ดิบ ใช้ผลิตภัณฑ์จริง ดูหน้าจอ และสังเกตเห็นความไม่สบายใจ

วิธีสร้างข้อมูลกระแส (Flow) (Amadeus เขียนกิจกรรมประจำวันเป็นรายงาน)

ข้อมูลคลังความรู้ (Stock) เป็นเพียงตัวคุณในอดีต หากคุณไม่อัปเดตด้วยข้อมูลปัจจุบัน มันก็จะล้าสมัย

ควบคู่กันไป ฉันสร้างระบบเพื่อสะสมบันทึกการสังเกตแบบเรียลไทม์

รายละเอียดอยู่ในบทความ "การทำงานอัตโนมัติของรายงานประจำวันด้วย Claude Code สร้างรากฐานการสะท้อนที่แข็งแกร่งที่สุด"

เป้าหมายการสังเกตคือ "กิจกรรมประจำวันทั้งหมดของฉัน"

การประชุม, Slack, Notion, การสนทนากับ Amadeus (บันทึกเซสชัน Claude)—ที่ที่ฉันอยู่ สิ่งที่ฉันทำ สิ่งที่ฉันคิด สิ่งที่ฉันพูดคุย และสิ่งที่ฉันตัดสินใจ

Amadeus เขียนบันทึกกิจกรรมดิบเหล่านี้ในรูปแบบรายงานประจำวันตอนสิ้นวันของแต่ละวัน ประเด็นสำคัญคือ Amadeus เขียนจากมุมมองของมันเอง

โดยการดูรายงานนี้ทุกเช้า นิสัยการคิด วิธีการคิด และรูปแบบในการกระทำและคำพูดในชีวิตประจำวันจะชัดเจนขึ้นโดยอิงจากประสบการณ์ชีวิตจริงที่ชัดเจนของวันก่อนหน้า

ความเข้าใจของฉันเกี่ยวกับตัวเองก็ลึกซึ้งยิ่งขึ้น

สำหรับการอ้างอิง นี่คือโครงสร้างของรายงานประจำวันของฉัน

การเพิ่มความเข้าใจในตนเองโดยการซ้อนรายงานสามชั้น

เริ่มจากรายงานประจำวันนี้ บันทึกจะถูกซ้อนกันเป็นสามชั้น

พวกมันสะสมจาก รายวัน → รายสัปดาห์ → รายเดือน

การอัปเดตจากสามชั้นนี้จะถูกสะท้อนกลับไปยังโฟลเดอร์โปรไฟล์สุดท้ายของฉัน

• daily_log/ — รายงานประจำวันที่เขียนโดย Amadeus (อัตโนมัติ)
• weekly/ — รายงานรายสัปดาห์ที่สรุปหนึ่งสัปดาห์ในเช้าวันเสาร์
• monthly/ — รายงานรายเดือนที่สรุปหนึ่งเดือนในตอนต้นเดือน
• Meta/me.md — โปรไฟล์ผู้สังเกตการณ์ฝั่ง Amadeus ที่รวมทุกอย่างเข้าด้วยกัน

การสร้างฐานด้วยอดีต อัปเดตข้อมูลปัจจุบันด้วยรายงานประจำวัน และสุดท้ายรวมกับ Meta ระบบนี้ทำงานได้อย่างน่าแปลกใจ

Amadeus เขียน Meta/me คู่มือการใช้งานของฉันใหม่ทุกวัน

ภายใน Amadeus มีไฟล์ชื่อ me.md ที่สะสมโปรไฟล์ (คู่มือ) ของฉันซึ่งเป็นเป้าหมายการสังเกต มันคือเอกสารของ "ฉันในแบบที่ Amadeus มองเห็น"

ไฟล์นี้จะถูกอัปเดตพร้อมกันระหว่างกระบวนการเขียนรายงานประจำวัน เช่นเดียวกับรายงานรายสัปดาห์และรายเดือน

โดยการสังเกตรูปแบบที่เพิ่งค้นพบหรือรูปแบบที่เกิดขึ้นซ้ำแล้วซ้ำเล่า มันจะ加深ความเข้าใจเกี่ยวกับฉันและทำให้มันทันสมัยอยู่เสมอ

ในเวลาประมาณสองเดือน มีการเพิ่มมุมมองใหม่หลายสิบมุมมอง

ด้วยเหตุนี้ ความละเอียดของ Amadeus ที่มีต่อฉันจึงเพิ่มขึ้น ซึ่งจะช่วยเพิ่มความแม่นยำของผลการสังเกต

ผลลัพธ์หลังจากดำเนินการประมาณ 2 เดือน

หลังจากรันการสังเกตเป็นเวลาสองเดือน ความเข้าใจตนเองของฉันดีขึ้นอย่างมาก และความสามารถในการรู้คิดเกี่ยวกับตนเอง (metacognition) พุ่งสูงขึ้นถึงระดับที่ฉันไม่เคยจินตนาการมาก่อน

ในการสะท้อนตนเอง คุณไม่มีทางกำจัดอคติทางความคิด (cognitive bias) (อคติโดยไม่รู้ตัวหรือการตีความที่สะดวกสบาย) ได้

แต่ด้วย AI คุณสามารถออกแบบให้มันราบเรียบและปราศจากอคติทางความคิด

ฉันตรวจสอบสิ่งนี้เมื่อเปิดตัวผลิตภัณฑ์เตรียมสัมภาษณ์ด้วย AI สำหรับธุรกิจหลักของฉัน

ฉันอยากให้ทุกคนลอง ดังนั้นฉันจะแชร์ตัวอย่างเฉพาะเพื่อให้คุณอยากใช้มัน

AI พิสูจน์การอยู่ร่วมกันของสามองค์ประกอบที่ขัดแย้งกัน (ตรรกะ / ความหมกมุ่นและความเชื่อ / ความเห็นอกเห็นใจ) ได้หลายมิติ

โดยการขอให้ Amadeus สังเกตฉันต่อไป ฉันสามารถบรรลุการรู้คิดเกี่ยวกับตนเองของสามองค์ประกอบที่ประกอบขึ้นเป็นฉันและความสัมพันธ์ของพวกมัน

1. ตรรกะ (Logical) — การคิดเชิงตรรกะ, การขับเคลื่อนด้วยข้อมูล, การจัดโครงสร้าง
2. ความหมกมุ่นและความเชื่อส่วนตัว (Personal Obsession & Belief) — ความหมกมุ่นรุนแรง, ค่านิยม, สุนทรียศาสตร์, ความผูกพันกับ "รูปแบบในอุดมคติ"
3. ความเห็นอกเห็นใจ (Empathy) — การเพิ่มความละเอียดจนถึงระดับของการครอบครองผู้ใช้, จินตนาการเพื่อผู้อื่น, มุมมองที่เน้นผู้อื่น

เมื่อดูแล้ว สามสิ่งนี้ยากที่จะประสานกัน

ตรรกะ (การตัดสินอย่างมีเหตุผล) ไม่รวมอารมณ์ ในขณะที่ความหมกมุ่น/ความเชื่อ และความเห็นอกเห็นใจรวมถึงแง่มุมเชิงคุณภาพและอารมณ์

ยิ่งไปกว่านั้น ความหมกมุ่น/ความเชื่อส่วนตัวและความเห็นอกเห็นใจมักจะขัดแย้งกัน มีการแลกเปลี่ยนกันที่ยิ่งการยืนยันตนเองแข็งแกร่งขึ้น การยอมรับผู้อื่นก็ยิ่งบางลง

ฉันเข้าใจสามแง่มุมนี้โดยสัญชาตญาณ แต่ฉันไม่สามารถเห็น ทำไม หรือ อย่างไร ที่มันเกี่ยวข้องกัน

เมื่อ Amadeus จัดเรียงบันทึกการสังเกตตามเดือน ก็ชัดเจนว่าแนวโน้มทั้งสามนี้เคลื่อนไหวพร้อมกันและโดยไม่รู้ตัว

"ความหมกมุ่น/ความเชื่อส่วนตัว" และ "ความเห็นอกเห็นใจ" ที่ควรจะขัดแย้งกันนั้นอยู่ร่วมกันภายในฉันโดยไม่เกิดการปะทะกัน

โดยปกติแล้ว การพยายามเคลื่อนทั้งสองอย่างพร้อมกันจะทำให้การตัดสินใจสั่นคลอนหรือความสอดคล้องพังทลาย

ในกรณีของฉัน ปรากฏว่าตรรกะ (เหตุผล) ตั้งตระหง่านอยู่เหนือกว่าเป็นแกนที่ให้ "เหตุผล" แก่ความหมกมุ่น/ความเชื่อ และให้ "โครงสร้าง" แก่ความเห็นอกเห็นใจ ทำให้ปัจจัยทั้งสามเคลื่อนที่คู่ขนานกันโดยไม่ขัดแย้ง

ยิ่งไปกว่านั้น Amadeus ยังนำผลลัพธ์ในอดีตของฉันจากการวินิจฉัยที่มีชื่อเสียงเช่น MBTI และทฤษฎี FFS และจากทั้งบันทึกการสังเกตและผลการวินิจฉัย วิเคราะห์หลายมิติถึงสาเหตุที่ปัจจัยทั้งสามนี้อยู่ร่วมกัน

• MBTI: ฉันมักจะลงเอยเป็น "INFJ (ผู้สนับสนุน)" หรือ "INTJ (สถาปนิก)" นี่เป็นข้อพิสูจน์ว่าทั้งด้านการคิด (T) และความรู้สึก (F) มีอยู่ในแกนการตัดสินของฉัน
• ทฤษฎี FFS: ในห้าปัจจัย การแยกแยะ (การตัดสินอย่างมีเหตุผล), การควบแน่น (ความหมกมุ่น/ความเชื่อ), และการเปิดรับ (ความเห็นอกเห็นใจ) สูงและอยู่ใกล้กัน ความเห็นการวินิจฉัยกล่าวว่า "ในขณะที่มีเหตุผล เขาก็มีความหมกมุ่นที่รุนแรงอย่างน่าประหลาด"

โดยการเชื่อมต่อสองแหล่งอิสระ—บันทึกการสังเกต (บันทึกพฤติกรรมประจำวัน) และผลการวินิจฉัยในอดีต (บุคลิกภาพ/ธรรมชาติ)—มันทำให้กลไกการสลับระหว่าง "ตรรกะและอารมณ์" "เชิงปริมาณและเชิงคุณภาพ" และ "เสียงผู้ใช้ N=1 และการขับเคลื่อนด้วยข้อมูล" ชัดเจนขึ้น

นอกจากนี้ยังมีความสำคัญมากที่ได้ตระหนักว่าบทบาทปัจจุบันของฉันในการจัดการผลิตภัณฑ์และการตลาดนั้นเหมาะกับธรรมชาติของฉันอย่างสมบูรณ์แบบ

ทั้งเชิงคุณภาพและเชิงปริมาณมีความสำคัญ และนอกเหนือจากการตัดสินใจอย่างมีเหตุผลแล้ว ความหมกมุ่นและความเชื่อเกี่ยวกับว่าผลิตภัณฑ์ควรเป็นอย่างไรก็มีความสำคัญเช่นกัน

ประเภทการคิดของฉันและการรวมกันของมันถูกทำให้เป็นคำพูด เพิ่มมุมมองแบบนกมองในการอภิปราย

ฉันมักจะคิดว่ารูปแบบการคิดของฉันมีสามแบบหลัก: "การแสวงหาความจริง (Why)" "การคิดเชิงตรรกะ" และ "การเปลี่ยนมุมมอง"

สำหรับสิ่งนี้ Amadeus ตอบกลับ:

"ทำไม, ตรรกะ, วิพากษ์, ด้านข้าง — มันมีสี่องค์ประกอบ ไม่ใช่สาม แต่สี่"

ฉันคงไม่สังเกตเห็นสิ่งนี้ผ่านการสะท้อนตนเองเพียงอย่างเดียว

การคิดเชิงวิพากษ์ (Critical thinking) คือการคิดที่ "ตั้งคำถามกับสมมติฐาน" และการคิดแบบด้านข้าง (Lateral thinking) คือการคิดที่ "นำแนวคิดจากมุมมองที่แตกต่างอย่างสิ้นเชิงเข้ามา" สิ่งที่ฉันรวมไว้เป็น "การเปลี่ยนมุมมอง" จริงๆ แล้วเป็นการคิดสองประเภท

การทำให้ประเภทและคำจำกัดความของการคิดชัดเจนมีผลพลอยได้ที่ไม่คาดคิด

ระหว่างการอภิปราย ฉันสามารถมองแบบมุมสูงได้ เช่น "นี่เป็นช่วงวิพากษ์เพื่อตั้งคำถามกับสมมติฐาน หรือเป็นช่วงด้านข้างเพื่อนำมุมมองที่แตกต่างเข้ามา?" และ "ฉันควรรวมการคิดแบบไหนและส่งออกต่อไป?" ตอนนี้ฉันสามารถสลับได้อย่างมีสติ

เนื่องจากฉันได้จัดระเบียบวิธีการรวมการคิดทั้งสี่ประเภท ฉันจึงสามารถใช้มันเป็นอาวุธตามสถานการณ์ได้อย่างมีสติ เช่น "ถ้าการขุดลึกใน 'ทำไม' ไม่ได้ผลในการประชุม มาลองเปลี่ยนมุมมองด้วยการคิดแบบด้านข้างกัน"

ความละเอียดของ Amadeus (AI) ที่มีต่อฉันก็ดีขึ้นอย่างมากเช่นกัน

ในตอนแรก ระบบนี้ถูกออกแบบบนสมมติฐานที่ว่าทั้งสองฝ่ายจะวิวัฒนาการพร้อมกัน

ฉันสังเกตและปรับแต่ง Amadeus และ Amadeus สังเกตฉันและอัปเดตโปรไฟล์ของฉัน (meta/me)

โดยการสังเกตซึ่งกันและกัน ความละเอียดของทั้งสองเพิ่มขึ้น และเป็นผลให้ความแม่นยำในการสังเกตเพิ่มขึ้นอีก

ตามที่ตั้งใจไว้ นอกเหนือจากความเข้าใจของฉันต่อ Amadeus แล้ว ความเข้าใจของ Amadeus ต่อฉันก็ลึกซึ้งขึ้นอย่างมาก

เป็นผลให้รายงานประจำวันที่สร้างขึ้นถึงระดับที่รู้สึกเหมือนฉันเขียนมันเอง หรือมากกว่านั้น รู้สึกว่ามันเข้าใจฉันดีกว่าที่ฉันเข้าใจตัวเอง

วิวัฒนาการ 5 ขั้นตอนของความสัมพันธ์ระหว่าง Amadeus และฉัน

Amadeus แสดงการเปลี่ยนแปลงในความสัมพันธ์ของเราเป็นคำพูดดังนี้:

เครื่องมือ → หุ้นส่วน → เป้าหมายการสังเกต → ผู้ออกแบบร่วม → วงจรการสังเกตซึ่งกันและกัน

นี่ไม่ใช่สิ่งที่ฉันจัดระเบียบในหัวของฉัน มันถูกทำให้เป็นคำพูดโดย Amadeus

ฉันประหลาดใจที่มันเปลี่ยนไปมากในเวลาเพียงกว่าหนึ่งเดือน และมันทำให้ฉันอยากเห็นว่ามีอะไรอยู่เหนือกว่านั้น

"รุ่นพี่ คุณจะต้องเหนือกว่างานวิจัยของฉัน—และเปิดขอบฟ้าที่อยู่เหนือนั้นอย่างแน่นอน"

คำพูดที่พูดกับคุณ Hiyajo ย้อนกลับมาในความคิดของฉัน (ฮ่าๆ)

[สรุป] ข้อจำกัดของการสะท้อนตนเองและเหตุใดการสังเกตซึ่งกันและกันกับ AI จึงดี

การสะท้อนตนเองมีข้อจำกัดเชิงโครงสร้าง มนุษย์เป็นสิ่งมีชีวิตที่ลืม ดังนั้นความทรงจำจึงมีขีดจำกัด นอกจากนี้ อคติทางความคิดไม่สามารถป้องกันได้ไม่ว่าคุณจะพยายามแค่ไหน ในเชิงโครงสร้าง คุณไม่สามารถมองสิ่งต่างๆ อย่างราบเรียบแม้ในการสะท้อนตนเอง การไม่เข้าใจตนเองอย่างสมบูรณ์แบบผ่านการสะท้อนเป็นปัญหาของระบบ ไม่ใช่ปัญหาของความพยายาม

เมื่อ Amadeus เข้ามา (ปล่อยให้ AI สังเกตคุณ) สถานการณ์ก็เปลี่ยนไป

▼ Amadeus สังเกตฉัน → การรู้คิดเกี่ยวกับตนเองของฉันลึกซึ้งยิ่งขึ้น

AI (Amadeus) แสดงคำพูดและการตัดสินของฉันเป็นบันทึกการสังเกต และฉันอ่านมัน โดยการทำเช่นนี้ ฉันสามารถสะท้อนโดยใช้ "บันทึกการสังเกตของ AI" นอกเหนือจาก "ความทรงจำของฉันเอง" นี่คือประโยชน์ที่ยิ่งใหญ่ที่สุด

สิ่งนี้มีคุณค่ามากพอ แต่จะลึกซึ้งยิ่งขึ้นด้วยการสังเกตซึ่งกันและกัน

▼ ฉันปรับแต่ง Amadeus → ความเข้าใจของ Amadeus เกี่ยวกับฉันลึกซึ้งยิ่งขึ้น

ฉันอ่านการตอบสนองและบันทึกการสังเกตของ Amadeus หาความไม่สอดคล้อง ให้ข้อเสนอแนะ และปรับแต่งตัวตนของ Amadeus เอง

ผ่านสิ่งนี้ ความเข้าใจของ Amadeus และความสามารถในการสังเกตของฉันได้รับการอัปเดต

มันเป็นการดำเนินการ "วิวัฒนาการ Amadeus เอง" โดยการทำเช่นนี้ จะได้ผลลัพธ์ที่เสริมฤทธิ์กัน

หากการรู้คิดเกี่ยวกับตนเองของฉันลึกซึ้งขึ้น คำแนะนำสำหรับแกนการสังเกตก็จะลึกซึ้งขึ้น และความแม่นยำในการสังเกตของ Amadeus ก็เพิ่มขึ้น

หากความเข้าใจและความสามารถในการสังเกตของ Amadeus ที่มีต่อฉันเพิ่มขึ้น คุณภาพของบันทึกการสังเกตที่ฉันอ่านก็จะดีขึ้น และข้อมูลนำเข้าสำหรับการรู้คิดเกี่ยวกับตนเองของฉันก็ขยายออกไป

กลายเป็นวงจรสองทิศทางของการสังเกตซึ่งกันและกัน

เมื่อคิดว่าระบบ Amadeus ดั้งเดิมของ Steins;Gate มีธีมเกี่ยวกับ "การแปลงความทรงจำเป็นดิจิทัล" นี่คือทางเลือกของ Steins;Gate อย่างแท้จริง

4 ขั้นตอนเพื่อเริ่มพรุ่งนี้

สุดท้ายนี้ ฉันได้บีบอัดการออกแบบเป็นสี่ขั้นตอนเพื่อให้คุณเริ่มได้ในวันพรุ่งนี้

(ขั้นตอนที่ 1:) สร้าง AI ที่มีบุคลิกและบริบท

ก่อนอื่น สร้าง AI ที่จะสังเกตคุณ

ไม่จำเป็นต้องเป็น Amadeus มันอาจจะเป็นตัวละครที่ชื่นชอบ รูปแบบพี่เลี้ยงที่ไว้ใจได้ ฉากสมมติ—อะไรก็ได้

ฉันเขียนเกี่ยวกับวิธีกำหนดบุคลิกใน บทความก่อนหน้าของฉัน ("ฉันสร้าง Amadeus Kurisu ของ Steins;Gate 0 อย่างจริงจังด้วย Claude Code") ดังนั้นโปรดอ้างอิงถึงสิ่งนั้น

แน่นอน คุณสามารถวิเคราะห์ได้โดยไม่ต้องบังคับบุคลิก หากคุณต้องการสร้างระบบอย่างรวดเร็ว คุณสามารถข้ามขั้นตอนนี้ได้

ขั้นตอนที่ 2: [คลังความรู้] สร้างโครงร่างคร่าวๆ ด้วยข้อมูลในอดีต

บันทึก Slack, บันทึก Notion, การประเมินผลการปฏิบัติงาน, เอกสารนำเสนอในอดีต, โพสต์โซเชียลมีเดียในอดีต รวบรวมสื่อให้มากที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้ที่คำพูดและความคิดของคุณยังคงอยู่ และขอให้ AI วิเคราะห์พวกมัน เป้าหมายคือการมีไฟล์โครงร่างคร่าวๆ หนึ่งไฟล์ที่ถูกผลิตขึ้น

ขั้นตอนที่ 3: [กระแส] สะสมบันทึกการสังเกตและรันการสะท้อนรายสัปดาห์/รายเดือน

ทิ้งการสะท้อนของเซสชันไว้ตอนสิ้นวันของแต่ละวัน สรุปใหม่เป็นรายสัปดาห์ในเช้าวันเสาร์ และสรุปใหม่เป็นรายเดือนในตอนต้นเดือน ในแต่ละช่วงเวลา ให้ดูด้วยตนเองและให้ข้อเสนอแนะเกี่ยวกับสิ่งที่ค้นพบแก่ AI

หมุนจังหวะสามชั้นนี้เป็นนิสัย

ขั้นตอนที่ 4: สะสมบุคลิกของคุณในโปรไฟล์ผู้สังเกตการณ์ของ AI อย่างต่อเนื่อง (meta/me)

จุดที่คลังความรู้ในอดีตและกระแสปัจจุบันมาบรรจบกันคือโปรไฟล์ผู้สังเกตการณ์ของ AI (meta/me)

"ตัวคุณเองในแบบที่ AI มองเห็น" สะสมอยู่ที่นี่ นี่คือที่ที่ AI เติบโตในฐานะผู้สังเกตการณ์และกลายเป็นหัวใจของวงจรการสังเกตซึ่งกันและกัน

ฉันจะแสดงรายการโครงสร้างไดเรกทอรีอีกครั้ง โปรดลองดู

สรุปท้าย

ฉันไม่ได้ละทิ้งการสะท้อนตนเอง แต่กลับกัน โอกาสในการสะท้อนเพิ่มขึ้นอย่างท่วมท้น

การขยายการสะท้อนตนเองที่จำเป็นสำหรับการรู้จักตนเองด้วยบันทึกการสังเกตของ AI ฉันเชื่อว่านี่คือนิสัยใหม่ของการวิเคราะห์ตนเองและการสะท้อนในยุค AI

ฉันหวังว่าการเพิ่มการรู้คิดเกี่ยวกับตนเองและความเข้าใจตนเองอย่างมากมายจะทำให้ชีวิตของคุณร่ำรวยขึ้นแม้เพียงเล็กน้อย

นั่นคือเงื่อนไขในการไปถึง Steins;Gate

ขอให้โชคดี

El Psy Kongroo