AI的本质是认知放大器

翻开《AI时代的个人成长·投资·财富自由》，我原本是被“投资”和“财富自由”这几个字眼吸引。然而读完才发现，书中关于“投资”的部分枯燥无味，至于“财富自由”更是只字未提。

真正触动我内心，让我读后欲罢不能想写点东西的，反而是书中关于人工智能的见解。

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AI并非标准答案，更像是一面镜子，映照出的是我们的认知水平，是认知的放大器。我们原有的认知才是核心，而认知的核心在于我们如何去定义问题。

英伟达创始人黄仁勋曾表示：

即便AI再强大，拥有再渊博的认知，若无人去获取，也是徒劳，关键在于我们如何去利用它？

首先，要在我们已有的认知基础上提出正确的问题，借助AI来拓展我们的认知边界。

其次，需要清晰明确地表达出我们的需求。

正如黄仁勋所言：

在某种意义上，自然语言就是AI时代的编程语言。

我们越清晰，AI的理解就越清晰。

书中提到，AI并非真的在“理解世界”，而是在“匹配模式”。它不会“思考”，它只是在“预测”。

这才是AI的本质所在，它是一个认知放大器，但前提是我们必须拥有可供放大的内容。

真正厉害的人，不在于是否会用AI，而在于拥有强大的认知结构，并能利用AI将其放大。未来真正的核心竞争力，不在于工具操作技巧，而在于你是否有自己的知识体系、稳定的判断标准、成熟的思维模型、能否提出高质量问题，以及能否让AI服务于你的目标。

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以投资为例，“财富自由”听起来很遥远，但“千里之行始于足下”，无论目标多远，通往它的方法就是迈出一步。

这一步究竟是什么呢？

无非就是找到一家优秀公司并买入。那么，如何借助AI来辅助这一过程呢？

当脑海中缺乏可供匹配的模式时，我们只能泛泛地问“帮我挑选几家优秀的公司”。这样提问，AI确实能列举出一堆公司，但问题在于，你敢就此将投资全权交给AI吗？

这是一种求最大公约数的回答，其效果与直接购买宽基指数基金相差无几。

更好的用法是构建一个认知框架，先进行初步的选择与判断，然后让AI利用该框架来分析我们的选择、诊断我们的判断。

例如，可以从宏观（市场）、中观（行业）、微观（公司）三个维度入手，让AI从各项指标进行分析，并给出分结论与总结论。例如：

请从宏观、中观、微观角度分析某某公司，分别给出分结论，并最终给出总结论。具体内容如下：

宏观：人口结构、技术革命、全球格局、政策周期、信贷周期、整体估值等。

中观：行业生命周期、行业景气度、竞争格局等。

微观：商业模式、护城河、财务状况、公司治理、估值水平等。

以上列举的只是个粗糙的通用框架，效果有限，但总比没有框架要好。随后，针对存疑的或感兴趣的点进行追问，通过追问来完善框架，最终形成一个既凝聚个人认知又可供AI放大的更好框架。

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在决策方面，AI只是一个辅助角色，没有AI也能做出明智的决策。然而，如果没有作为内核的个人认知，再强大的AI也只是空中楼阁。

AI无疑将是未来最重要的工具，作为工具它至关重要。但放眼全局，最重要的不是工具本身，而是使用工具的人。

正如书中所写：

根本在于我们的大脑，无需为AI工具感到焦虑，真正值得焦虑的是我们的大脑。工具的操作肯定会越来越简单直观，而真正的使用方法不指向工具，而是指向我们的大脑。

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