AI浪潮中,建立属于自己的认知体系

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最近有朋友问我，在日常使用AI工具时，什么才是关键？

在我看来这涉及三个递进的层次

初始层次：让AI成为生活的组成部分

先行动起来，探索AI如何提升你的产出效率，无论是职场工作还是休闲娱乐。知与行之间隔着"做"字，只想不动只会让思维变得迟钝，反而更不愿意迈出第一步。

"融入"的含义是让使用AI变成一种自然习惯。前些日子我们常听到"数字原住民"这个概念。第一批真正拥抱互联网、持续在其中表达和创造的人，后来大多建立起了自己的竞争优势。

如今，我们同样可以努力成为"AI原住民"。不必因为所谓的AI焦虑而畏惧使用它，理性地让AI承担重复性或流程化的工作，把自己的精力留给创造性内容、资源整合和享受生活。

那么如何从这一层次过渡到下一层次呢？

在使用AI之后（特别是深度使用——与AI多维度探讨某个问题或共同完成一个小项目）给自己留出反思的时间，反思越深入，进入第二层次的速度就越快，因为反思能催生问题，而问题是最有价值的养分。如果你不清楚如何进行系统化反思，可以参考以下框架

如果不清楚如何系统化反思，可以先问问自己这几个问题：

这次使用AI帮我处理了什么具体问题？

我最初的提问方式是怎样的？

AI的回答中有哪些有价值，哪些没有价值？

我在筛选结果时做了哪些取舍？

如果重新来过，我会如何调整？

这次经验能否迁移到其他领域？

这些问题看起来简单，但每次认真思考一遍，都能帮助你更清晰地认识自己的需求、表达方式和判断依据。反思不是为了成为一个精通提示词的人，而是通过一次次实践，逐步看清自己的困惑、判断和真实需求。

当你对AI形成了属于自己的认知时，就会自然进入

第二层次：信息甄别

在这个时代最不缺乏的是信息，真正稀缺的是判断力。

盲目相信有时还不如完全不信。打个比方，我们有一张白纸，想画一幅画，毫无筛选的信息就像在纸上随意涂鸦，有些笔触自己都不知道为何要画上去，想要改变就得全部擦掉重来。

这样做有两个问题，一是那些杂乱的笔触会持续影响你的想法，无法完全清除干净；二是这样极其耗费时间和精力，得不偿失。

认真做好信息甄别可能比别人慢一些，但心中有数，想要的结果会在某个时刻自然出现

第一层次做的是什么？是先把"想画画"的念头激发出来。如果没有这个念头，大概率会走向两种情形，第一种是因为焦虑，"大家都在用AI，我也必须用，而且要用到和他人一样的水平"，焦虑的来源可能是看到别人靠AI获利了，或者担心自己被淘汰、自己的岗位部分被AI替代。但这有个问题，你如何确定别人做的一定正确？如何确定别人追求的就是你想要的？别人展示的往往只是冰山一角，焦虑会削弱人的判断力

第二种是，我觉得我的生活根本不需要AI，我连这张白纸都不想要。其中内因又分为两种，一种是因为恐惧，恐惧AI的进化能力，把人和AI放在了同一水平线上（我们后续专门写一篇讨论），所以只敢关注眼前的一小步；另一种是因为高度笃定，我按照自己的节奏规划，我做好自己该做的事就好，个人认为这种内在的笃定在这个时代非常珍贵

我不想简单评判哪种选择更好，但如果一个人已经感到焦虑、混乱、被信息推着走，那就需要重新建立自己的判断框架。我们只是顺着这个角度分析，人都是在变化的，世上没有两个完全相同的人，也没有一个道理能适用于所有人所有阶段。

如果你觉得当前状态有些问题，关键在于开始转变思维；

如果你觉得没有问题，那就继续坚持一段时间，专注于自己想做的事，在实践中思考，人生走到新阶段会出现更广阔的视角，别被不同的认知干扰而摇摆不定，关键在于自我提升

跑题了，我们回到正题，如何进行信息甄别

信息，展开来看是被他人的表达（或行为）吸引——加入到他营造的这个场域中——吸收理解他传递的信息——再通过表达或行动，反过来影响他人——最终内化为自己的认知，这样的一个循环。

那么被谁影响就非常关键了，我们来看这三个案例：

假设我想投资股票，但我感觉巴菲特说的有问题，我要信我朋友的朋友的二大爷的，这不是开玩笑吗？当然并没有说他二大爷不好的意思，只是要看看在我认知范围内做得更出色的

一个经常下厨、而且做得好吃的人，大概率会接触更多和烹饪相关的信息。他推荐的厨具大概率不错，会比更习惯点外卖的朋友推荐的更好。为什么？他们在烹饪这件事上有自己的品味，在选择厨具这件事上有自己的理由

我喜欢一位作者，他的书有很多人解读。一个人说，哎呀！这个作者讲的是看似不合理的事情其实换个角度就是合理的，事情皆有阴阳两面。另一个人说，哎呀！这个作者讲的是从历史的角度看，存在本身就有其原因和内在逻辑。这两个人谁对谁错？还是都对都错？

迁移到和AI相关的信息甄别，有三个原则

1.相信当前认知范围之内做得最好、产出内容也比较丰富的一到两个人或群体，如果自己找不到就去问和这个领域相关的人或者做出来的产品能在市场上验证的人，问他们的信息来源（最好是当面询问或私下询问）

2.关注跨领域人才，每个人学的东西会在不自觉中形成一个知识图谱，关注AI和其他行业交叉的那个领域。同样的AI工具，不限制自己思考的多领域专家会比普通人产出更好。把目光聚焦于人用工具做的具体的事上，而不仅仅是工具本身。看他们究竟解决了哪些具体的问题？你又能依据你在的领域解决哪些具体的问题？

3.对于已经被转述一遍的信息保持警惕，因为你的信任不