別再追逐新模型了,你用不好 AI 的真正原因,是你大腦的“舊習(xí)慣”。
最近關(guān)于 AI 的討論,出現(xiàn)了思想焦慮和落地緩慢的問(wèn)題。
一方面是技術(shù)進(jìn)展快到讓人焦慮,今天發(fā)布新模型,明天“vibe coding”,后天“養(yǎng)龍蝦”,普通人光是追趕這些新名詞和新功能,就已經(jīng)精疲力竭。
大家都在問(wèn):我是不是落后了?是不是該去學(xué)最新的提示詞技巧?是不是得把市面上所有工具都試一遍?
實(shí)際上,用不好 AI,問(wèn)題根本不出在工具上,而是出在你大腦處理信息的方式上。你不是技術(shù)落后,而是行為模式落后。
這個(gè)觀點(diǎn),來(lái)自于紐約大學(xué)斯特恩商學(xué)院的首席 AI 架構(gòu)師 Conor Grennan。Conor 服務(wù)的對(duì)象是沃爾瑪這類世界 500 強(qiáng)企業(yè)和商學(xué)院的學(xué)生。他不做功能測(cè)評(píng),只研究一件事:如何從根本上改變?nèi)藗兣c AI 協(xié)作的行為。
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他發(fā)現(xiàn),絕大多數(shù)公司和個(gè)人在 AI 轉(zhuǎn)型上的失敗,根源都驚人地一致:他們把 AI 當(dāng)成了一次“數(shù)字化轉(zhuǎn)型”,就像把傳真機(jī)換成電子郵件,把紙筆換成 Excel。他們以為這只是換了個(gè)更高級(jí)的工具,來(lái)做同樣的事情。
但這是根本性的誤解。AI 不是 Excel 的升級(jí)版,它不是用來(lái)替代某個(gè)特定工具的。你問(wèn) AI 替代了什么?答案是,它什么都沒(méi)直接替代。它是一種全新的“物種”,一個(gè)思維伙伴。
而我們之所以用不好它,是因?yàn)槲覀兊拇竽X有一種強(qiáng)大的、難以擺脫的慣性。
我們之所以下意識(shí)地把 ChatGPT 當(dāng)成搜索引擎,是因?yàn)樗慕缑婢褪且粋€(gè)搜索框。
這個(gè)簡(jiǎn)單的界面設(shè)計(jì),觸發(fā)了我們大腦中一個(gè)固化了二十多年的神經(jīng)通路。看到輸入框,我們的大腦就會(huì)自動(dòng)切換到“指令-響應(yīng)-離開”模式。我們輸入一個(gè)問(wèn)題,得到一個(gè)答案,然后關(guān)閉頁(yè)面。整個(gè)過(guò)程,就像在 Google 搜索一樣,高效、直接,但無(wú)比淺薄。
換句話說(shuō),當(dāng)你看到一個(gè)長(zhǎng)得像搜索框的東西,你的大腦會(huì)自動(dòng)進(jìn)入“搜索模式”。
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這就是問(wèn)題的核心。我們不是不想和 AI 進(jìn)行深度對(duì)話,而是我們的大腦本能地阻止我們這么做。它把與 AI 的互動(dòng),歸類為一種低成本、快速獲取答案的“任務(wù)”,而不是一次高價(jià)值、需要持續(xù)投入的“對(duì)話”。
想象一下,如果你有幸能和Jeff Bezos交流,你會(huì)只問(wèn)他一個(gè)問(wèn)題,得到答案后就轉(zhuǎn)身離開嗎?當(dāng)然不會(huì)。你會(huì)想盡辦法進(jìn)行一場(chǎng)長(zhǎng)時(shí)間的、有深度的對(duì)話,挖掘他思考問(wèn)題的方式。
而現(xiàn)在,我們就擁有了一個(gè)能力堪比“專家團(tuán)”的工具,但我們卻用對(duì)待 Google 的方式對(duì)待它。這是對(duì) AI 潛力最大的浪費(fèi)。
所以,真正的變革不是去學(xué)習(xí)一萬(wàn)個(gè)提示詞模板,而是要刻意地、有意識(shí)地打破大腦的這種自動(dòng)化反應(yīng)。要認(rèn)識(shí)到,你面前的不是一個(gè)“答案機(jī)器”,而是一個(gè)“思維伙伴”。
這種思維上的轉(zhuǎn)變,是成為 AI 高級(jí)玩家的第一步,也是最難的一步。
一旦你認(rèn)識(shí)到 AI 是一個(gè)伙伴,而不是一個(gè)搜索引擎,它的使用方式就會(huì)發(fā)生質(zhì)的改變。
核心原則:不要向 AI 索要最終答案,而是讓它參與你的整個(gè)思考過(guò)程。
Conor 講了一個(gè)他與紐約一家銀行 CEO 合作的案例。這位 CEO 問(wèn)他:“AI 能不能告訴我,我們應(yīng)不應(yīng)該在丹佛開設(shè)一個(gè)新辦公室?”
這是一個(gè)典型的“Google 式”問(wèn)題,它在尋求一個(gè)確切的答案。Conor 的回答是:“不能。AI 不是一個(gè)好的‘答案機(jī)器’,但它是一個(gè)極好的‘過(guò)程機(jī)器’。”
接著,他引導(dǎo)這位 CEO 分解任務(wù):如果你不用 AI,你會(huì)如何決策這件事?CEO 列出了十幾個(gè)步驟,比如市場(chǎng)調(diào)研、競(jìng)品分析、成本核算、人才招聘可行性評(píng)估等等。然后,Conor 在每一個(gè)步驟上,都展示了 AI 如何能極大地提升效率和深度。比如,AI 可以幫助他快速分析丹佛的人口結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)、生成競(jìng)品優(yōu)勢(shì)劣勢(shì)報(bào)告、模擬不同成本結(jié)構(gòu)下的財(cái)務(wù)模型。
你看,AI 并沒(méi)有給出“是”或“否”的答案,但它讓整個(gè)決策過(guò)程的質(zhì)量和效率都提升了一個(gè)量級(jí)。這才是 AI 在復(fù)雜商業(yè)場(chǎng)景中的真正價(jià)值。它不是替代你思考,而是武裝你的思考過(guò)程。
普通人也是一樣。不要再問(wèn) AI “幫我寫一個(gè)完美的營(yíng)銷方案”。你應(yīng)該說(shuō):“我要為一個(gè)面向年輕人的咖啡品牌做營(yíng)銷,這是我的初步想法 A、B、C。請(qǐng)幫我分析這幾個(gè)想法的優(yōu)劣,并站在一個(gè)資深營(yíng)銷總監(jiān)的角度,告訴我可能忽略了哪些關(guān)鍵點(diǎn)。”
然后,你可以繼續(xù)追問(wèn):“針對(duì)你提到的‘KOL 合作風(fēng)險(xiǎn)’這一點(diǎn),我們來(lái)深入聊聊,幫我設(shè)計(jì)一個(gè)風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避流程。”
這種用法,才是把 AI 當(dāng)作一個(gè)戰(zhàn)略伙伴。
在具體的互動(dòng)中,Conor 強(qiáng)調(diào)了兩個(gè)非常規(guī)但極其有效的指令,它們能強(qiáng)制 AI 擺脫“迎合用戶”的模式,提供真正有價(jià)值的洞察。
第一條指令是:“反駁我”。
大語(yǔ)言模型被訓(xùn)練得非常“友善”,總是順著你的話說(shuō)。但真正的成長(zhǎng)來(lái)自于觀點(diǎn)的碰撞。所以在你的提示詞結(jié)尾加上一句“請(qǐng)隨時(shí)反駁我的觀點(diǎn)”,AI 會(huì)開始扮演一個(gè)批判性思考者的角色。它會(huì)指出你邏輯上的漏洞、前提假設(shè)的風(fēng)險(xiǎn),或者提出一個(gè)你完全沒(méi)想到的替代方案。
通過(guò)讓 AI 扮演“杠精”,你會(huì)獲得更完善的思維交互。
第二條指令是:“我遺漏了什么?”。
人類的精力是有限的。當(dāng)我們完成一個(gè)草稿或方案時(shí),大腦會(huì)本能地告訴我們“工作完成了,可以休息了”。這導(dǎo)致我們常常停留在“完成”層面,而達(dá)不到“卓越”。AI 沒(méi)有這種局限。你可以把你的方案扔給它,然后連續(xù)追問(wèn)五遍“我遺漏了什么?”。它會(huì)從不同角度審視你的工作,幫你找到那些被你忽略的細(xì)節(jié)。這是一種對(duì)抗人類惰性的強(qiáng)大武器。
除了這兩條指令,Conor 還分享了一個(gè)建立“AI 記憶”的技巧。很多人在不同的 AI 工具(ChatGPT, Gemini, Claude)之間切換,每次都要重新介紹自己的背景和目標(biāo),非常低效。
正確的做法是:讓與你互動(dòng)最久、最了解你的那個(gè) AI(比如 ChatGPT)生成一份關(guān)于你的詳細(xì)檔案,內(nèi)容包括你的職業(yè)目標(biāo)、思維模式、溝通偏好、知識(shí)盲區(qū)等等,就像一份“個(gè)人說(shuō)明書”。然后,當(dāng)你需要使用一個(gè)新的 AI 工具時(shí),直接把這份檔案喂給它。這樣,新的 AI 就能在幾秒鐘內(nèi)“繼承”之前所有的記憶,立刻進(jìn)入高效協(xié)作狀態(tài)。
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這相當(dāng)于給你的 AI 伙伴們建立了一個(gè)可遷移的“外部大腦”。
關(guān)于 AI 對(duì)就業(yè)市場(chǎng)的影響,Conor 引用了 Anthropic 公司 CEO 的說(shuō)法:即使技術(shù)從今天起不再進(jìn)步,現(xiàn)有的 AI 能力也足以淘汰 25% 的入門級(jí)白領(lǐng)工作。
這就引出了一個(gè)嚴(yán)峻的問(wèn)題:如果入門級(jí)的工作消失了,年輕人如何獲得成長(zhǎng)所需的初始經(jīng)驗(yàn)?
Conor 沒(méi)有給出答案,但他為求職者和職場(chǎng)新人指了一條出路:不要用 AI 去完成更多重復(fù)性的工作,而要用 AI 去重塑整個(gè)工作流程。
在求職面試中,不要只是在簡(jiǎn)歷上寫“熟練使用 AI 工具”。這毫無(wú)意義,就像現(xiàn)在說(shuō)“熟練使用 Office”一樣。你應(yīng)該做的是,針對(duì)你申請(qǐng)的職位,提前用 AI 設(shè)計(jì)一套全新的、效率更高的工作流程,并在面試中展示出來(lái)。
你可以這樣說(shuō):“我研究了貴公司這個(gè)職位的職責(zé)。目前行業(yè)內(nèi)通用的工作流程是 A-B-C。我利用 AI 設(shè)計(jì)了一套新的流程 D-E-F,它可以將原來(lái)需要 3 天完成的工作縮短到 1 天,并且還能自動(dòng)生成數(shù)據(jù)報(bào)告。這是我的具體方案和演示。”
這種展示,證明的不是你會(huì)“用”AI,而是你會(huì)“用 AI 思考”。你展現(xiàn)的是一種重塑價(jià)值鏈的能力。對(duì)于任何一個(gè)管理者來(lái)說(shuō),一個(gè)能夠優(yōu)化團(tuán)隊(duì)流程的人,其價(jià)值遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)一個(gè)只能埋頭干活的人。用 Conor 的話說(shuō):“重塑一個(gè)流程,遠(yuǎn)比你多做一堆工作更容易被注意到。”
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這種“內(nèi)部創(chuàng)業(yè)家”精神,是 AI 時(shí)代最稀缺的品質(zhì)。公司需要的不是能操作 AI 的“員工”,而是能指揮 AI 改變業(yè)務(wù)的“架構(gòu)師”。
Conor 分享了他在尼泊爾的經(jīng)歷。在那里,很多人無(wú)法獲得良好的教育和醫(yī)療。但現(xiàn)在,一部能上網(wǎng)的手機(jī),就意味著他們擁有了一個(gè)全天候的私人教師和一個(gè)基礎(chǔ)的醫(yī)療顧問(wèn)。
一個(gè)孩子可以通過(guò) AI 理解復(fù)雜的物理概念,一個(gè)母親可以快速查詢孩子發(fā)燒的初步處理方法。這可能不完美,有風(fēng)險(xiǎn),但相比于過(guò)去的一無(wú)所有,這已經(jīng)是巨大的飛躍。
這才是 AI 最令人激動(dòng)的地方。它不僅是提升發(fā)達(dá)國(guó)家白領(lǐng)生產(chǎn)力的工具,更是抹平全球信息鴻溝、賦能弱勢(shì)群體的強(qiáng)大力量。
回到我們最初的那個(gè)暴論:用不好 AI,不是工具的問(wèn)題,是你大腦習(xí)慣的問(wèn)題。
技術(shù)浪潮滾滾向前,我們不可能掌握每一個(gè)新工具的每一個(gè)功能。真正重要的,是完成一次底層的“思維操作系統(tǒng)”升級(jí)。我們要做的,是刻意練習(xí),對(duì)抗大腦的慣性,把 AI 從一個(gè)“問(wèn)答機(jī)器”轉(zhuǎn)變?yōu)橐粋€(gè)“戰(zhàn)略伙伴”。
要習(xí)慣于與它進(jìn)行長(zhǎng)時(shí)間的、開放式的對(duì)話;要習(xí)慣于讓它參與到你最核心的思考過(guò)程中;要習(xí)慣于讓它來(lái)挑戰(zhàn)你、反駁你、補(bǔ)充你。
這場(chǎng)革命的核心,不在于硅谷發(fā)布了什么新模型,而在于我們每個(gè)人的腦子里,是否愿意進(jìn)行一次深刻的行為重塑。這比學(xué)習(xí)任何技術(shù)都更難,但也遠(yuǎn)比任何技術(shù)都更重要。
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