
内容来源:笔记侠(Notesman)。
责编 | 贾宁 排版 | 沐言
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思维式
笔记君说:
你好,我是柯洲,笔记侠创始人。
近,我看了工程院坚院士的次内部分享,他有句话说得特别好:" AI 是强大的工具,但提出正确问题、设计解决案、批判评估结果的核心能力依然在于人。驾驭 AI 的能力,将成为未来重要的业素养之。"
可能你会问,坚是谁?有什么成就?
他是咱们国人工智能与云计域特别有影响力的思想者与实践者,同时还是阿里云的创始人和之江实验室主任。
这位拥有心理学学术背景、耕计机科学与数字产业的学者,构建了我们在 AI 域,覆盖技术底座、产业实践、技术哲学与生态理的完整思想体系。
今天,我想和你分享这位行业大咖关于 AI 的些思考,希望能给你带来些启发。
、未来重要的能力,是什么?
坚院士有句话,像钉子样扎进我脑子里:
"驾驭 AI 的能力,将成为未来重要的业素养之。"
等等,什么叫"驾驭 AI "?
不是你会不会用 AI,也不是你能不能收到答案。而是:当 AI 给你答案时,你能不能看出答案哪里不对。
你有没有过这种经历?
遇到个问题,火急火燎地去问 AI。它噼里啪啦给你三段式结构、五个步骤、八个建议,逻辑严密,结构清晰。你看着屏幕,总觉得哪儿不太对,但又说不上来。
恭喜你,你刚刚体验了"不会驾驭 AI "的标准症状。
病根在哪里?你把 AI 当成了答题机器。
坚说得很直白:提出正确问题、设计解决案、批判评估结果 , 这些核心能力,依然在人手里。AI 越强,驾驭 AI 的人就越贵。
那到底怎么才"驾驭"?拆开来说,三层功夫。
1. 学会问正确的问题
坚有句话,值得我们抄下来反复读:"我们要学会问正确的问题鹰潭橡塑胶,而不是停留在解决表面问题。"
当年杭州堵车,所有人都说是"车太多"。逻辑没毛病:车多才堵,限行、限购,听起来顺理成章。
可坚带着团队,发现杭州 300 万辆车,峰期真正在路上跑的只有 30 万辆。
问题根本不是车太多,是车开得太慢。
你看,问了三十年"车太多怎么办",结果答案是"限购"。
换了问题之后呢?
"如何实时知道并优化路上的车辆数量",答案变成了"城市大脑"。
今天杭州几万个摄像头采集车流数据,AI 调控红绿灯,路口车速提了,拥堵降了。还是那 30 万辆车,路突然就通了。
这就是问对问题的力量。
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我们平时工作里也样。销量下滑就问"怎么提升销量",率低就问"怎么提率",AI 给你 10 条建议,条条正确,条条没用。因为你可能根本没找到那个真正的结。
所以下次问 AI 之前,先问自己句:我这个问题,是挖到根了,还是只刨了层土?
2. 学会设计解决案
坚了个比,我听完直接存进了手机备忘录:
"如果我给你辆自行车,你会有自己的套式从香港去上海或杭州;
如果我给你辆车,你会换种思考式;给你架飞机,又是另外种逻辑;
如果再给你枚火箭,你的思维式就变了。
力的提升就像交通工具的变革,它改变我们如何规划任务、如何解决问题。"
这段话太狠了。
大多数人用 AI,是拿着火箭当自行车骑 , 路径规划还是靠脚踩。
你不是不会用工具,你是思维还没换。
坚管这叫从"工具思维"到"系统思维"的转变。工具思维是"这玩意儿能帮我干点啥",系统思维是"有了这玩意儿,整件事能不能重做遍"。
举个例子。以前写产品文档,中译英,找翻译公司,18 天,钱花了不少。现在阿里云的工程师怎么干?AI 翻译,1 天,率提升 20 倍。
但这是"工具思维"。
什么叫"系统思维"?是你发现整个文档流程都可以重构,PVC管道管件粘结胶不是把翻译这步变快,是让"需要翻译"这件事变少。或者干脆文档结构开始就为多语言设计。
交通工具变了鹰潭橡塑胶,地图也得重画。
所以下次用 AI,别问"它能帮我做什么"。问:如果这个帮手 24 小时待命、成本几乎为,我的工作流程哪里是可以重新做的?
3. 学会批判评估结果
AI 有个天生的毛病:它永远自信满满。
它不会跟你说"我不确定",不会跟你说"这部分数据可能有偏差"。你问,它就答,而且答得特别像那么回事。
但你有没有想过件事:AI 的所有知识都来自"过去",而你要做的是"未来"。
比如它给的行业数据是两年前的;它把特殊情况当普遍规律;它忽略了政策风险。
这时候,你怎么办?
坚说过句很实在的话:
"你今天做不成事情,定不是因为你没有力,是因为你创造力不够。"
AI 可以帮你生成报告初稿、分析数据、甚至写代码。但你要不要用这个结论、敢不敢拍这个板,那是你的事,不到 AI 头上。
这就是"批判评估结果":你得能看出 AI 在哪儿"露怯"了,然后你反过来再去质问 AI,它才能承认自己真的错了。
你才是那个要对结果负责的人。
二、AI 时代
文理兼修不是选修课,是修课
坚自己的经历,就是这句话好的注脚。
他是心理学博士,留校做了十年老师,研究工程心理学。后来去了微软亚洲研究院,再后来去了阿里,成了阿里云创始人。
你看,就这么个心理学博士,带着帮工程师,把云计做到亚洲。
他说起自己的求学经历,很坦诚:
我是届学生,没有既定的教学大纲。普通物理、化学、生物需分别跟随物理系、化学系、生物系学习,还在课程中接触了材料力学。
这个学习路径看起来很散,其实是在未知域里点点试探边界、积累认知。
这段话我读了好几遍。
你以为是"跨界",其实人根本没把自己框死过。
坚常提起人工智能的几位先驱,比如诺贝尔得主辛顿是心理学,西蒙拿过诺贝尔经济学和图灵,但早是政学博士。
他说这些,是想告诉你:学科边界是后来人划的,开创者眼里只有问题,没有边界。
AI 时代,这种门槛,忽然变低了。
你想理解用户行为,不需要先读四年心理学;你想做点数据分析,不需要从线代数开始补课。
AI 帮你把很多业的"入场门槛"削平了。原来你费半天劲也进不去的那扇门,现在可以开了。
现在,问题只剩下了个你敢不敢开这扇门?
你才是那个要对结果负责的人。
结语
在 AI 时代,人类的核心竞争力不是掌握多少 AI 工具,而是具备驾驭 AI 的核心能力:提出正确问题、设计解决案、批判评估结果。这三种能力才是我们在 AI 时代的护城河。
在这场 AI 大潮里,真正的赢不是掌握多 AI 技术的人,而是能够驾驭 AI、让 AI 为人类创造价值的人。
我们嵌于个政、经济、科技、哲学都在经历持续变革和刻重塑的复杂社会与商业系统之中。
在前所未有的复杂系统变革中,我们需要的是理解世界底层的"元能力"。
面向 AI 新时代,笔记侠 PPE(哲学、政学与经济学)课程,正是为理解这样的复杂系统而生:理解贸易与经济政策、理解政与理模式、理解全球技术与科技范式、理解 AI 哲学和科技经济、理解文明进程与哲学意义。
这是五代企业应有的套"操作系统"。
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参考资料:
1.《坚:创新源于"不"与"跨界"》,21 世纪经济报道
2.《力,到底有何"能力"?》,央视新闻
3.《听坚院士讲"人工智能 + ":些刷新认知的笔记与思考》,迎春的微光,作者:自然资源部国土卫星遥感应用中心研究员,石迎春
4.《AI 思想者集萃:工程院院士坚》,观启元
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