AI 时代,如何有效提升个人认知与实践能力?
作者：微信文章昨天组织了乔木阅读群第二次直播，群友魔云兽分享《AI帮你赢》这本书，同时邀请了原书作者谭少卿老师答疑。
《AI帮你赢》是近期出版的AI科普书，由于AI现在是全民热点，加上作者的多年的AI实战落地经验，通俗易懂又直击本质的哲学思考，深入浅出写出来，印在纸上，阅读感受相当不错。
曾占领微信读书和得到读书的新书榜Top 1，粉丝众多。
下面是基于昨天直播讨论内容，用ChatGPT o1模型写的文章，希望对大家有启发。
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从我第一次接触电脑开始，就隐约感到这个世界终将走向某种“智能”的彼岸。
几年后我才知道，那个彼岸，叫做 AI。
大多数人对新技术的态度都经历一个微妙的转变：由畏惧到猎奇，再到尝试，最后可能爱上，或者干脆置之不理。
面对 AI，恐惧与兴奋常常交织；
我们既害怕它“无比强大”，又渴望借由它打破旧有瓶颈。
于是现在，我们正处在一个拐点：如何让 AI 成为我们真正的思想助推器，而不是被它裹挟，或仅仅把它当作噱头？
在这篇文章里，我想谈谈“思维边界”是怎样形成与打破的，以及 AI 在其中扮演了怎样的角色。
在我看来，AI 的最大价值不只在于它能帮你写一篇像模像样的文章，或让你三分钟变身程序员，而是能激发你转向更宽阔的认知视野，持续迭代自己的思想结构，为自己赢得更丰盈的实践可能性。
你真的需要懂 AI 的技术原理吗？
就好像使用剃须刀不用先攻读一堆机械原理一样，使用 AI 并不需要你成为机器学习专家。
那些对“技术细节”的过度好奇，很多时候只是一种焦虑：“我不懂这些专业术语，会不会用错？”
但事实是，和所有工具一样，你只需要找到合适的使用方式，就能立竿见影地获益。我们也不必过度神化 AI；
它不是什么神明，只是一台昂贵、有时脾气古怪却又充满潜力的机器。如果你心存畏惧，那第一步就是承认这一点：技术上的局限和傻瓜式可，永远比你想象得更多。
有人说，AI 能否真正帮我提升？
答案是肯定，但关键在于你如何与它对话——而不仅仅是发号施令。就像苏格拉底会问学生各种问题，让他们自己推导出结论一样，AI 也需要你的“引导式提问”，才能给出更具启发性的信息。
这背后的逻辑在于，AI 并不会读心，它只是根据你输入的文本来推理下一步该说什么。
所以用AI更像是一种“提示”或“续写”，而不只是简单的“请告诉我怎样怎样”。
当你开始意识到这一点，你就抓到了与 AI 交流的要领。
从“搜索思维”转向“对话思维”
过去，我们习惯把搜索当作打开信息世界的唯一大门：输入一个词或一句话，点击回车，然后从几条或几十条搜索结果里挑选它们的精华。
可这是个一次性的过程，很少有人会不断追问“那后来呢？”、“如果换个条件呢？”。
然而，AI 大模型的出现，让交互变得“环环相扣”。
你可以——并且应该——多轮对话：先用大白话抛出问题，然后从 AI 的初步回答里提炼出专业术语，再用这些“黑话”进行更深入的询问，借助专家视角升级答案。
无论是帮你迭代一个文案，还是做一段代码，你都可以反复沟通、修改、再沟通。如果说搜索更多地在传递信息，那么 AI 对话更像是在一起商讨。
这就意味着，对话需要耐心，也需要不断追问。
这是对人类思维习惯的一次挑战：我们必须换一种思路，学会使用这种“对话式交互”，让 AI 成为可延展的智库。
白话、黑话与多轮对话
这里引用一个简单的技巧：先用“白话”与 AI 交流，确保它给你的回应是以专业言语（即“黑话”）为基础。
接着，你再利用这些黑话进一步探究细节，优化结果，然后在“对话”里来回迭代。
举个例子：
你先用白话问：“我想写一篇有关 AI 应用场景的文章，能给我一些思路吗？”AI 会先给你一些思路，里面可能夹带一堆专业词汇或框架，这就是所谓的“黑话”。接着你再追问：“请你按照刚才提到的 XX 理论帮我构造一个更详细的提纲。”再反复讨价还价，比如：“这个提纲能否再加一些商业应用案例，以及操作步骤？”最后多轮对话，合并所有有价值的信息，一步步整合出一篇接近你期望的文章。
这个过程不是一次性获取结论，而是不断试错、迭代、精炼、重构，就像开一次头脑风暴会议。
要知道，信息技术的发展从未如此贴近我们的“对话天性”，这是 AI 带来的一个绝佳红利。
升维、降维与转移：找到思维的杠杆
不止于问与答，很多人在与 AI 互动时最常卡住的地方是——要不要关注细节？要不要抽象化？
其实，这也是思维方式的一道坎。升维、降维和转移的概念可以帮我们更灵活地应对：
降维：当你发现自己陷在琐碎的细节里焦头烂额，就可以把问题抽象。比如从技术实现回到业务目标，从“我怎么写这行代码”回到“我到底想解决什么问题”；再让 AI 去梳理。升维：当你只看到一个宏大的方向时，但又不知如何落地，就要把概念一步步分解。让 AI 把抽象概念拆解为具体步骤，也让自己看清可执行的环节。转移：如果在同一维度徘徊太久，尝试让 AI 从另一个相邻领域切入，比如从文学转到心理学，再转到市场营销——往往能撞出意想不到的火花。
思维的切换就像不断缩放、移动一张分形画，你在不同的比例尺上都能看到完全不同的结构，而这恰恰是“一图多解”的奇妙所在。
不要一击制胜：不断迭代，享受错误
你会发现，很多时候与 AI 对话并不会一次就成功，这非常正常。 我们最容易犯的错误就是把 AI 当作“完美答案的提供者”。
其实，AI 的回答往往是混合了概率或统计推理的结果，不一定十全十美。
你要做的是像开会一样，从它给出的提案中萃取有价值的部分，再反刍、再询问、再修正。就像软件开发要经历无数版本迭代，你也要在对话中一轮轮 refine。
这种不焦躁、循序渐进的迭代心态，能让你在生活与工作中养成好的习惯：提前接受不完美，聚焦每一次可见的进步。
AI 给出的答案只是起点，你的思考和判断才是能让它变得更好的关键。
AI 不只是工具：它是可以协作的“伙伴”
很多人把 AI 当工具，但我更喜欢把它当作具备“可塑性”的伙伴。
它会响应你的需求，也会在你没想到的地方提供新的观点或素材。
就好比你和一个博学多才的同事合作，对话中就可能会收获让人耳目一新的想法。
但别忘了保持独立思考。
伙伴再好，它终究不是你。有些时候，AI 也会犯常识性错误，或者陷入自相矛盾。 我们要对它输出的结果进行选择性的吸收，避免被其“带跑”。
这也是为什么，我常说 AI 让我们“更像人”。
因为在信息大爆炸的今日，真正的稀缺品是人的批判性、创造力和独立思考能力。
做一个价值发现者：从“RAMP方法”说起
斯坦福教授的著名案例：给 MBA 学生每人 5 美元，要求在两小时内赚取尽可能多的钱。
有人套现一些简单的生意，也有人直接转售三分钟的演讲时间。 关键不在于 5 美元本身，而在于我们如何重新定位手中的资源与价值。
这背后的思想可以用 RAMP 方法来概括：
1. R（Resource Identification）资源识别：发现你或周围世界中哪些潜在资源还没有被利用。
2. A（Audience Analysis）分析需求：哪些人群对这项资源有需求？
3. M（Market Repositioning）市场重新定位：有没有新的用途或角度让这资源更具吸引力？
4. P（Pricing based on Value）基于价值定价：以新定位的价值给资源定价，而不只是看它的原始成本。
当我们把这样的思维与 AI 整合，你可能会突然发现生活中许多“闲置”或“被低估”的东西，都可以利用 AI 找到新的用途或市场。
让 AI 替你搜集、分析、印证，或者帮你输出商业计划简稿； 你的琐碎创意就可能成长为实打实的项目。
持续学习，别放过那些“看似平常”的信息
在 AI 时代，“没有上限的认知”其实是对每个人的召唤。
正如有人能用 AI 来弥补自己的专业空白，也有人通过它来迭代写作与编程技能。
你越学，就越能体会到自己无知的部分——不再怕说“不会”，而是想办法用 AI 技术把“不会”变成“会”。
你不用担心“一不留神就学太多东西”，因为我们对世界的理解永远不嫌多。
但如果你一点好奇心也没有，就算面前有再强大的 AI，也只能原地踏步。
那些貌似微不足道的小问题——儿童绘本为何重要？护手霜可以让军队打胜仗？——背后往往蕴藏着人性的趣味和市场的机会。
你越挖掘，就越能发现新可能。何况 AI 永远不会嘲笑你的好奇，相反，它最擅长在你抛出的偏门小问题中，给出跨学科的思路。
结语：别忘记你才是主体
我们总在谈 AI 多神奇，可回到根本，AI 不会替你活，不会替你做终极抉择，也不会定义你的未来。
它最多像个多才多艺的咨询顾问，帮你在迷茫的岔路口提几个还不错的选项，但下决定的那个人依旧是你。
要想真正利用好 AI，就要既拥抱它的对话能力与无限知识，又时刻警惕自己是否在“盲从机器”。
在对话里不断迭代、升维、降维，在黑话和白话之间切换，强化自身的创造力与批判性思维。
当你越充分地认清 AI 的边界和价值，你就越能在这个新技术浪潮里站稳脚跟、开拓新的边界。
所以，下次再遇到什么需要写、做、学的事，试着先找 AI 聊聊。
别担心在对话中暴露无知，先以白话开始，再从 AI 提示里寻找黑话，再通过多轮对话反复迭代。既让 AI 做你的智囊，也在提问与思考中磨炼你自己的心智。最后你会惊讶地发现，随着 AI 的成长，你也在加速成长。
AI 还在不断进化，更强大的“脑力”或许随时会出现，但无论技术怎样演变，保持对话、迭代和价值发现的意识都依然是我们的“永恒课题”。
把它当作工具，它能为你省时省力；把它当作伙伴，它能让你打开新的认知维度。
最妙之处，在于你会看到，自己对世界的兴趣和好奇心，一旦遇到 AI，便仿佛找到了一个永不疲倦的共鸣者——一起探索、一起创造，一个不会划定上限的未来。
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