最近人們一直在問我同樣的問題——訓練一個我的AI版本的過程是什麼？

真相是：我正在用大量資訊來裝載這個數位的我。我們談的是我的核心原則、已發表的作品、錄音訪談、演講、過去的文章——基本上是完整的檔案庫。這個想法是，一旦它在所有這些資料上訓練完成，這個AI就能夠獨立推理解決新問題。它不僅僅是重複記憶的答案；它實際上會像我一樣思考，並以我可能的反應來回應未曾見過的情況。

這比單純傳送文字檔案要複雜得多。訓練資料的品質非常重要。背景、細微差別、我決策背後的原因——所有這些都會被考慮進去。這樣模型不僅捕捉我說了什麼，更能理解我處理問題的方式。

現在的挑戰不僅是收集資料，而是教導AI如何處理模糊性，並做出符合實際原則的判斷，而不是僅僅從過去的反應中模式匹配。這個過程仍在完善中，但這就是基礎。