用AI做研究

8·28新政出来，接到领导布置的一个研究小活，需要研究一下新加坡和日本的预售制度，跟中国有什么不一样。

时间比较急，这次就用AI试了新的研究方法。简单总结一下，没什么特别的，就是不断追问，不懂的地方就追着问。

按说AI是用大量人类知识训练出来的大模型，很多相关知识它是有的，但回答时也会有幻觉。通过追问，我们可以发现一些矛盾，识别出部分幻觉。还拿不准的地方，请AI溯源，找到原始文件，我们再对照看看。

这种不断追问＋逻辑判断＋溯源补充的方式，用下来还挺有效。具体到这个研究，问着问着，我感觉自己的理解也直观清晰了：新加坡更像是在管项目，日本更像是在管公司。这个概括未必严谨，但确实是无数个问题之后的感觉。

AI也打开了我的思路，提供了一个有意思的角度：从抵押物出发，看看风险在购房过程中是怎么转移的。从这个角度看，两国制度和我们新政有一个共同出发点，就是尽可能保护消费者利益，只是保护方法不同。再想未来中国的制度怎样演进，发现其实也会有很多变数：像新加坡一样实施更严格的预售监管，还是像日本的集合公寓一样，采用“类现房销售”的方式？

AI也回应了我的困惑：这些可能降低资金使用效率的措施，会让这些国家的商业模式如何变化？从企业信用的角度看，能发挥企业信用的制度，可能更有助于行业整合和优胜劣汰，也可能让信用好的企业获得更好的回报。这也是个值得继续往下研究的问题。

这种研究方式，让我想起很多年前做国际比较研究的时候。那时需要找各种各样的原始资料，很多和研究主题没有直接关系，但读起来其实很有意思。经常做一个研究，中间还会生出很多可以深入的小课题，可以随手存下来，以后再研究。

那时候总希望身边有个专家，实际中也确实会找很多专家问问，只是找专家相当不易，专家水平也参差不齐。

到了AI时代，明显感觉研究更聚焦了：哪里不懂，就在那里追着问。AI像是提供了一个全能专家，随时能聊。只要你会问问题，找对方向，ask the right question，就能推进不少快速研究。当然，对行业的深入了解也是必要的，能帮你找到方向，帮你作出判断和选择。

有人会觉得AI做的研究有点扯，但不同的人，使用水平、行业判断能力不一样，成果也不一样。和过去方法对比，过去找到的专家说的也不一定对，传统研究里也有不少胡说之作。想到这里，对AI的不完美也就释然一些。

不过，第一件事还是得记住：AI给出的，可以理解为基于已有资料的一个概率答案，不一定对。建立研究框架、判断答案时，在人们懂的领域，人机协作往往能做得更好。但在不懂的领域，完全依赖AI，人其实也就失去了鉴别错误的能力。那么就得有合适的方法去判断。可能这时候，自然科学里的实验和反馈更有用。

社会科学研究中，目前我的办法还是追问和溯源。追问它的逻辑，再回到原始文件里看看底层资料，这么看，教育和训练还是很重要。

目前看，人类这样的小模型还是有用的。不知道再进化下去，未来会不会变成大模型训练一些小模型来帮助自己，最后整体取代碳基生物。

最后说一句，在人机协作系统里，人的带宽也是个瓶颈。信息太多了，给得再快，还是需要人真正理解。那些传统的归纳、总结方法，看来也还得继续用。于是我最后又拿AI做了个解释研究内容的视频，算是本次研究的一个副产品。