如何把 AI 从“聊天”用成“调研工具”?一个多轮对话案例

我一直很关注万维钢。他对 AI 的用法很高明：用它帮自己逼近更好的答案。

所以我也想学一下他那套路子。

今天我刷到一篇微信文章，说间歇性禁食能延长寿命，关键机制是“重建紊乱的代谢功能”。文章里还写得挺具体：以秀丽隐杆线虫为模型，禁食让线虫平均寿命延长了约 41%，并且找到了对应的蛋白质介质。

这种文章我一般不会直接信，也不会直接喷。

我更常用的做法是：先让 AI 做一轮像样的核实，然后再决定要不要继续往下问。

下面就是我这次完整的追问过程。你不一定要对“禁食”感兴趣，但这种追问方式，大多数话题都能套。

1）第一轮：先核实“它到底是不是胡说八道”

我做的第一件事很简单：把原文链接直接丢给 ChatGPT，让它逐点核实。

我要求它做：

• 把文章里的关键论断拆出来，一条条核对

• 去找论文/原始出处，而不是只复述公众号

这一轮下来，我得到的结论：

公众号文章并不是瞎编，确实能追到对应研究；但它的证据主要来自线虫模型。

这就把问题推到了下一层：

线虫延寿这件事，对人到底意味着什么？

2）第二轮：从“线虫结果”往外推——同类型研究有没有？有没有人类证据？

如果你只停在第一轮，你最多得到一句话：

“哦，是动物实验，那我谨慎点。”

但我想知道的更具体：

禁食和代谢之间的关系，到底有没有更大范围的证据？

因为在我自己的理解里，很多慢性病最后都绕不开“代谢紊乱”四个字。

所以我第二次追问是让它去搜：

• 同类型研究还有哪些（不止线虫）

• 禁食影响代谢的路径有哪些说法

• 有没有人类数据（至少是人群研究/临床指标层面的）

这一轮的意义不是让 AI 给我一个“禁食有效/无效”的结论，

而是把证据分层：哪些是机制推断，哪些是动物结果，哪些才接近人。

3）第三轮：把问题落到现实场景——“一年一次 24 小时斋戒”算不算一回事？

问到这里我突然想到一件事：

很多宗教每年都有一次斋戒，本质上就是 24 小时不吃东西。

我自己也尝试过。

所以我第三次追问很直接：

• 这种一年一次的 24 小时禁食，和“间歇性禁食”是不是一回事？

• 如果不是一回事，差别在哪里？

• 对普通人来说，它更像是“仪式”，还是可能带来某种代谢上的改变？

4）第四轮：我不知道怎么问了

这一步来自李笑来常说的那种迭代法：

当你不知道怎么问的时候，就问 AI：我应该怎么问？

这一轮的价值不在于它多会“回答”，

而在于它帮我把问题拆得更细：证据、边界、风险、替代方案、落地动作。

这也让我更确信一件事：

现在知识很容易拿到，但好答案往往在等一个更好的问题。

5）最后回到“能执行”的层面

再经过几轮用ChatGPT的问题问他，最后得到了一些可以执行的建议，其实还不是很成熟。

比如它会把重点放在：

• 限时进食到底怎么设窗口才更合理

• 空腹多久可能更合适（比如 14–16 小时这种区间）

• 很多人挂在嘴边的 16+8，不一定是最优解

当然，这些也都不是“标准答案”，更像是一个你可以拿来试、拿来监测、再继续调整的起点。

我不是为了显得自己会提问才追问这么多轮。

有了AI的年代，网上看到的信息，随时可以进行验证甚至进行调研。

如果你也想试一次，可以从最简单的第一轮开始：

先让 AI 帮你核实——它到底引用了什么证据。

别急着站队，也别急着行动。