AI越来越强,我该怎样练好与它配合的本领?

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AI越来越强，我该怎样练好与它配合的本领？

今天看到有人讨论AI在数学研究里的新进展，说AI已经能帮数学家证明一些原来很难下手的定理。我很兴奋，便带着消息去问AI：究竟发生了什么？这意味着什么？

它给了我一段解释，讲得很清楚。我又追问了几轮，越聊越深。

但聊着聊着，我的问题变了。

AI的能力不断往前走，但我使用它的方式，会不会还停在原地？

AI好比一把好剑，同一把剑在不同人手里发挥的作用不一样。我想练的，是跟它配合的本领。

我已经经常用AI讨论问题、整理录音、辅助写公众号。工具更新了，我也知道它变强了。但"知道它变强"和"能把它用得更好"，显然还有距离。

这段距离，才是我今天真正想弄清楚的。

AI给了我三条建议：把更完整的问题交给它，让它挑战自己的判断，用实际任务检验合作效果。我认真手抄了下来。

可抄完以后，我还是继续问："这三点，本质上改变了什么？"

这些话我看得懂，也认同。但如果明天继续写文章，我究竟会做得有什么不同？倘若说不出来，它们就可能只是笔记本里多出的三条道理。

我得把它放进自己的工作，才知道它们到底改变了什么。下面这三条，是我拿自己的事试过以后，真正觉得能用的。

改变本身有成本

回看这段对话，我发现自己正在做一件平时不太留意的事：观察自己怎样理解一句话，又怎样试图把它放进生活。我为什么觉得自己懂了？又为什么还不会用？

想来想去，我发现中间卡住的地方是旧习惯。我以为"懂了"就够了，但"懂"和"用"之间，还隔着一层旧习惯。我每次打开AI，还是按老套路来：发录音，让它分析，挑方向，写文章，修改。这套流程我太熟了，熟到不用想。

可一旦要换做法，就需要先察觉自己又进入了旧习惯，再停下来，想起新方法，判断它是否适用。开始时还可能更慢、更不顺。

这些注意力和心力，要当下付出。新方法的好处，却未必马上看得见。

如果每次使用AI，我都要记住一整套原则，还得不断提醒它遵守，那我又多了一份管理工作。我愿意练习，但这种练习最好能够积累。今天付出的心力，应该让下一次配合容易一点，而不是每次重新教一遍。

三个准备尝试的做法

这场交流，让我整理出三个准备在日常工作中尝试的做法。

第一，不用每一步都管，但要看住关键处。

AI可以承担整理、比较、起草和修改。人的注意力有限。有三个地方值得看住：它理解我的意思了吗？它的说法有依据吗？这个结果能用吗？

今天就是一个例子。我拿自己写文章这件事举例，想让AI帮我想想怎么改进协作。它几次把讨论引向文章怎么写：找什么角度，提炼什么观点，怎样组织内容。回答很长，也很顺。但我一直在追问：它理解我的意思了吗？我关心的是"写完文章认知有没有更新"，它一直在回答"文章怎么写"。

方向偏了，回答再顺也没用。

第二，没想清楚也可以开始问。

过去我有时会觉得，要先把问题理顺，才能得到一个好回答。但澄清问题本身，也可以成为合作的一部分。有一段混乱的录音，可以直接交给AI："先帮我看看，我究竟卡在哪里。"随后再判断，它找出来的问题，是不是自己的问题。

习惯的调整不用一次全换。每次只改一个小地方，管用就留下，不管用就再调整。新方法需要用效果证明自己值得采用。

第三，逐渐学会什么时候相信、追问和动手。

我希望自己用得越来越熟之后，能够更快分辨：

这次缺的是背景资料，还是问题根本没问对？

这个结论可以采用，还是需要查证？

现在值得继续追问，还是已经足够开始做事？

这些判断，很难仅靠记住几句提示词获得。它们要在一次次具体任务里练习，也需要从不顺的地方得到反馈。有时多问两句，避免写出一整篇偏题的文章，反而节省了总时间。这里的"快"，不只是少聊几轮。

这三点有没有用，要留给下一次工作检验。我准备从下一段录音开始试：照常把真实想法交出来，让AI先协助澄清。我看看，这样能否少一点纠偏，少一点反复解释，也更快知道接下来该做什么。

对我来说，这篇文章本身也要接受同样的检验。写完、读懂、觉得有道理，还只是开始。等到下一次打开对话框，我能不能把今天想明白的用上，才是真正的检验。

起初，我来问的是："AI又进步了多少？"

聊到后来，我发现真正要练的不是追着AI的进步跑，而是在自己的习惯里找到哪里该换、换了值不值得。

改变有成本，开始时更慢更不顺。但如果不换，今天付出的心力，明天还要再付一遍。