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：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。

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，它不是用來替代某個(gè)特定工具的。你問 AI 替代了什么？答案是，它什么都沒直接替代。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?？吹捷斎肟颍覀兊拇竽X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)問題，得到一個(gè)答案，然后關(guān)閉頁面。整個(gè)過程，就像在 Google 搜索一樣，高效、直接，但無比淺薄。

換句話說，當(dāng)你看到一個(gè)長得像搜索框的東西，你的大腦會(huì)自動(dòng)進(jìn)入“搜索模式”。

這就是問題的核心。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)只問他一個(gè)問題，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)行一場長時(shí)間的、有深度的對(duì)話，挖掘他思考問題的方式。

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，比如市場調(diào)研、競品分析、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 并沒有給出“是”或“否”的答案，但它讓整個(gè)決策過程的質(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程。

普通人也是一樣。不要再問 AI “幫我寫一個(gè)完美的營銷方案”。你應(yīng)該說：“我要為一個(gè)面向年輕人的咖啡品牌做營銷，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)資深營銷總監(jiān)的角度，告訴我可能忽略了哪些關(guān)鍵點(diǎn)?！?/p>

然后，你可以繼續(xù)追問：“針對(duì)你提到的‘KOL 合作風(fēng)險(xiǎn)’這一點(diǎn)，我們來深入聊聊，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”。

大語言模型被訓(xùn)練得非常“友善”，總是順著你的話說。但真正的成長來自于觀點(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)你完全沒想到的替代方案。

通過讓 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 沒有這種局限。你可以把你的方案扔給它，然后連續(xù)追問五遍“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)。

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)市場的影響，Conor 引用了 Anthropic 公司 CEO 的說法：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)峻的問題：如果入門級(jí)的工作消失了，年輕人如何獲得成長所需的初始經(jīng)驗(yàn)？

Conor 沒有給出答案，但他為求職者和職場新人指了一條出路：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，不要只是在簡歷上寫“熟練使用 AI 工具”。這毫無意義，就像現(xiàn)在說“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。

你可以這樣說：“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?！?/p>

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)管理者來說，一個(gè)能夠優(yōu)化團(tuán)隊(duì)流程的人，其價(jià)值遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過一個(gè)只能埋頭干活的人。用 Conor 的話說：“重塑一個(gè)流程，遠(yuǎn)比你多做一堆工作更容易被注意到。”

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。

一個(gè)孩子可以通過 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)，但相比于過去的一無所有，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，不是工具的問題，是你大腦習(xí)慣的問題。

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程中；要習(xí)慣于讓它來挑戰(zhàn)你、反駁你、補(bǔ)充你。

這場革命的核心，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。