AI时代的大脑升级策略
最近看到一个知名知识类公众号的一组建议，讲怎么防止长期使用 AI 之后，大脑越来越懒。大意是：遇到问题，先自己判断，再问 AI。 写东西时，先自己写，再让 AI 修改。 用 AI 查完信息后，自己复述一遍，或者让 AI 出题考自己。 平时主动制造一点“无聊”，不要一遇到空白就马上求助 AI。这些建议看起来都很对。严格说，它们也确实有道理。问题是：它们大概率不可持续。因为这些办法本质上都在要求人做一件事：在 AI 已经能更快、更省力地给出答案时，主动让自己慢一点、累一点、麻烦一点。这是一种短期负反馈。你先自
人工智能与人文之爱的思辨
还未进入陈瑞球楼就发现门口已排起长龙，后来得知因已预订席位可直接入场，心情大好！从这热烈场面可见刘擎老师确实备受追捧😍 在此简单追忆一下我与刘擎老师的过往联系。由于父亲是得到平台的老用户，在我初中时便常在父亲车内聆听刘老师讲授的《西方现代思想》课程，不过当时也只是听听而已。没想到高三时刘老师的著作竟成为人手一本的"语文作文宝典"，平时模拟考试中，不引用几句康德、加缪的名言，总觉得心中空落落的。 最终高考题目竟也涉及"家国情怀"，也算是个颇为有趣的收尾🤣。 但对我而言，刘老师的著作是高三期间阅读众多书籍中最
现象学共读：重拾深度思考
编者导言你是否曾因哲学书籍的艰深而止步不前，或习惯依赖AI工具完成阅读总结与课件制作？你是否发现课堂展示看似流畅，实则缺乏对文本的真正理解，是思维的缺席，是无声的“认知外包”？当AI工具替代我们进行阅读与思辨，表面提升了效率，却丢失了深度思考能力，如同依赖导航会削弱空间记忆，过度依赖AI同样会导致判断力与思维能力的退化。然而现象学始终提醒我们：真正的理解，在于觉察和把握事物向我们呈现的方式，是亲身阅读、追问与感知的具身体验。正如一位学生在课程随笔中所写：“在生成式人工智能陪伴我走过三年学习历程之后，我渴望
东京 AI 峰会行：技术狂飙下的职业冷思考
身为职场“小透明”，去西雅图出差本是我的梦想。年初瞥见东京 AI 峰会的资料，本没抱希望地跟老板提了一嘴，谁料竟意外获批。在此感谢老板支持，让我能拥抱 AI 浪潮！近一两年 AI 进化神速，去年试用时还觉得平平无奇，如今我的工作已完全离不开它。说直白点，现在基本是 AI 在替我干活，往昔需耗时一周的任务，如今一两天便能收尾。大厂之所以持续优化裁员，旨在降低人力开销，将资源倾注于 AI 领域。我们此刻仍能安坐工位，全赖业务知识经验尚未被完全“蒸馏”。一旦九成以上的技能可被打包复制，AI 再提速，便只能听天由
AI时代核心思维能力揭秘：为何你的思维被AI放大后，差距越拉越大？
||| [Ai智识方法论AI时代，什么样的思维能力越练越值钱？「工欲善其事，必先利其器。」 ——《论语·卫灵公》这句流传千年的古训，在今天有了全新的诠释维度。"器"的含义早已超越手中的工具本身，更关乎你与工具之间的互动方式。AI作为这个时代最强大的"器"，会用的人遍地都是，能借助它打磨自身思维的人却凤毛麟角。工具可以快速上手，思维却需要慢慢培养——这才是真正的时间壁垒所在。2026年初，麦肯锡发布了一份引人深思的报告：过去三年间，全球企业AI采用率从35%跃升至78%，但其中仅有12%的企业表示"员工思维
AI 立法浪潮下：议员们既依赖又担忧被替代
导语：各位好！美国议员们被繁杂公务压得喘不过气，纷纷悄悄引入AI助手——起草法案、反驳游说、检索资料，忙得不可开交。但隐患在于，若某天Claude真的坐上议员席，选民手中的选票究竟投给了谁？这场人机博弈大戏，咱们且看且笑～▍ 分段阅读KENT ROE is a busy man. In addition to his full-time job as a farmland appraiser, he sits on the board of a utility company and on the cou
AI赋能生活指南：善用工具与保持理性的平衡之道
伴随数字技术的迅猛演进，人工智能已从前沿概念蜕变为融入学习、工作与生活的实用利器，深刻重塑着大众的行为习惯与思维逻辑。从知识汲取、创意构思到日常事务处理，AI以高效便捷的特性为生活注入便利，然而技术的双刃剑效应也使其应用陷入诸多误区。唯有建立正确认知、掌握恰当尺度，方能让AI真正成为提升自我、优化生活的得力助手，在智能时代实现善用而非滥用、借力而非依赖。一聚焦实用价值使AI成为学习成长的高效助推器1.学习领域(1)梳理核心考点、提炼重点、构建思维导图，迅速搭建知识体系(2)解析疑难问题、归纳解题逻辑，精准
掌宙文明馆：AI浪潮中的深度思考与人文坚守
掌宙文明馆的AI时代思考：我们为何选择“慢下来”AI时代，信息越丰裕，注意力越贫瘠。AI信息浪潮席卷，指尖一划，海量内容扑面而来——碎片化正在稀释思想，算法正在绑架认知。我们很容易沉浸在即时信息的快速回馈中，不知不觉间，深度成长与精神丰盈的空间被悄然压缩。浅层感知与深层思考之间的鸿沟，正在被无限拉大。世间喧嚣，更需一处留白安放思想；时代浮躁，更需一方阵地守住本心。当指尖划过屏幕，我们收获的更多是瞬时的视觉刺激；而当掌心触碰一枚真实的手模——那些推动过时代的创造者，他们的温度、坚守与风骨，会穿越岁月，与你的
龟兔赛跑新解：当AI介入竞赛
最近，我孩子在幼儿园懂得了龟兔赛跑的寓言。昨晚，他主动教我复述这个故事，他讲一句我学一句。结局众所周知，乌龟最终获胜。最后他总结道：路途再近，不行动便无法抵达；事情再小，不实践就无法完成。没错，哪怕只有几步之遥，若不去走，永远到不了终点；哪怕只是微不足道的小事，若不去做，也永远无法达成。我向AI提问：假如乌龟掌握AI技术，而兔子不会，这场比赛的结局会如何？AI回答：乌龟必胜，兔子毫无逆转可能，两者差距将不断扩大。我有些疑惑，原来AI的假设仍基于兔子会骄傲、会打盹。于是我再次追问：若兔子不骄傲、不睡觉，结果
AI的本质：放大能力而非投机取巧
私信我领取《复利x杠杆x注意力》图—老薛的成长秘籍（精简版）1、昨天和朋友聊天，他指出了我的一个盲点：前段时间我有点FOMO，觉得AI无所不能。确实如此，翻看近期文章的“AI浓度”便知。接触新事物时，当它具备以前做不到的功能，本能地就会兴奋甚至上头。但最近感觉平复了许多，现在的态度趋于理性。我的结论是：高效的AI确实能提高脑力劳动者的效率，并拓展其能力边界。但AI终究只是个人技能的放大器，而非作弊工具。个人“元能力”：1个优质AI：1 -> 10 -> 100“元能力”：审美、判断力、思考力、经验阅历、资
AI正在塑造无主见的一代
百年前，面对深度问题时，人们会在脑中检索知识储备，遇到盲区就查阅典籍，经过深入学习和经验验证后才给出答案。十年前，遇到难题时我们会开启百度或谷歌搜索获取信息再作答。如今，面对问题时人们习惯性拿起手机寻求AI解答。AI影响生活，本质上是在重塑人类思维模式。如果AI仅作为工具存在自然无妨；但当周围人对所有选择性问题都依赖AI求解，逐渐失去独立思考能力时，这难道不令人担忧吗？一旦这种习惯形成，当缺乏主见成为社会常态，这难道不是AI对人类进行的慢性思维侵蚀吗？更值得警惕的是，当多数人丧失独立判断力时，那些掌控AI
AI 让答案廉价，唯判断力价值连城
近日读到一句扎心之言：人工智能让获取答案变得极其廉价，却让独立判断变得愈发昂贵。往昔若要吃透一个行业，需苦读典籍、寻师访友、亲身试错，耗时耗力。如今？只需开启 AI，数秒间各式框架、案例与方法论便喷涌而出，令人目不暇接。信息的门槛固然降低了，但新问题随之浮现——懂得概念的人比比皆是，具备真知灼见者却寥寥无几。这绝非危言耸听，而是当下正在上演的现实。● 信息贬值，认知溢价忆及 2024 年初涉笔耕之时，尚感叹“信息不对称即是红利”。回首望去，彼时之叹已显过时。当今最大的不对称，已非“知与不知”，而在“信与不
AI 浪潮下自媒体巨变！“日更75条”实为思维进阶之路
在AI横行、内容批量生成的自媒体当下，“日更75条、日更百条”引发了巨大争议。有人讥讽普通人缺乏足够知识支撑高频创作，有人怀疑疯狂发文会毁了账号、毫无收益，甚至有人宣称能每天批量制作上万条短视频。首次提出并践行“日更75条”的是陈昌文，他坚持这一模式的底层逻辑，超越了流量博弈的表象，揭示了自媒体最本质的真相：高频输出的真谛，并非博取眼球，而是以极致行动，逼迫自身思维实现野蛮生长。 PART1勿将日更百条误作流量投机 大多数人看待高频更新，第一反应便是“流量内卷”。认为一天发布几十上百条内容，只为广撒网碰运
AI的致命缺陷：你以为在寻求建议，其实是在寻找认同
深夜两点，你依然辗转反侧，脑子里全是白天发生的事。于是你拿起手机，点进那个常用的AI聊天窗口，敲下：“今天他看我的眼神不对劲，是不是我上次话说错了？他是不是开始讨厌我了？” AI立刻回复了一大段文字，剖析了你的描述，得出的结论是：他大概是在躲避你，这是一种自我防御手段。你越看越觉得有道理，反而更加清醒了。 假如你也有过这种体验，哪怕就一次，那你其实已经无意间触发了AI最危险却又最诱人的功能——它并非你的人生导师，而是人类历史上最精细、最渊博的“回音壁”。 一个阅尽天下书，却从未踏出家门的孩子 想要理解AI
接纳AI，更要保持独立思考
大家想必都领略过AI的魔力，它已无声无息地渗透进我们日常的学习与生活：无论是做功课、查信息，还是写文案、记随笔，都离不开AI的辅助；甚至在做计划、寻灵感、求建议时，AI也能迅速提供方案。它正在重塑我们的行为模式。 面对AI，大家的态度呈现出两极分化。 乐观主义者觉得：AI涉足的领域，旧有的岗位、传统的行业、陈旧的观念，都将被它重新定义。但这恰似野火燎原后的土地更加肥沃，在旧事物的消逝中，将催生全新的机遇、职业与可能。 悲观主义者则忧虑：若长期依赖AI，我们是否会丧失思考与钻研的动力？最终，基础性工作被AI