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AI越来越聪明,为什么我们反而更需要一套决策系统?
AI越来越聪明,为什么我们反而更需要一套决策系统?最近，我认真看完了曾鸣三次「看十年」的内容整理。 曾鸣老师《看十年》直播讲了什么 2017年，他试图为未来十年的商业范式命名。 2023年，他开始讨论AI、区块链等新技术如何改变商业的底层设施。 2026年，他进一步把问题推向AI原生应用、Agent、创智组织，以及如何通过人机协同实现智能复利。 三次演讲，九年时间。 最让我感兴趣的，不是他究竟预测对了多少未来，而是他不断追问的那个问题： 当技术改变世界的速度越来越快，我们究竟应该如何进化，才能不被时代甩在后面？ 曾鸣提到，随着对AI的持续研究，他反而越来越不焦虑了，因为很多东西逐渐看清楚了。 我很理解这种感受。 我自己也一直在研究一个相似的问题：一个人如何持续提升认知，建立自己的决策系统，并借助工具让这种进化变得更高效？ 过去十一年，我几乎把主要精力都投入了这件事。 从2008年的一次惨痛亏损，到后来学习芒格、乔布斯和硅谷王川，再到构建决策狮的思维模型框架，以及近两年把AI能力接入这个系统，我逐渐形成了一个越来越清晰的判断： 未来真正值得投资的，不只是某一项技能，而是让自己持续变得更聪明、能够不断做出更好决策的系统。 因为AI可以越来越强大，但有一个问题始终没有消失： 你究竟应该让它做什么？ 2007年，我在炒股。 我研究涨停板、K线形态和各种交易技巧，试图通过掌握更多方法，提高自己获利的概率。 那时候，我以为自己在认真研究市场。 2008年，股灾来了。 我亏掉了90%。 这件事给我带来的打击，不仅仅是损失了钱。更重要的是，我对整个领域形成了一个错误的理解：股市就是投机。 于是，我很长时间不再碰它。 直到后来学习巴菲特和芒格，我才逐渐明白，当年那个自己连投资与投机都没有分清楚。 我以为自己需要的是更好的技术，实际上更需要的是一个正确的框架。 炒股票，关注的是价格变化与交易机会；投资，则需要理解生意、价值、概率、风险和长期竞争优势。 两者表面上都在买卖股票，背后的思考方式却可能完全不同。 我当年真正的问题，不是那套技术还不够精细，而是在没有理解自己究竟在做什么之前，就急着优化操作。 如果问题的定义错了，解决问题的能力越强，资源就可能浪费得越快。 这是我后来理解思维模型时，一个非常重要的起点。 我们常常以为，自己遇到困难，是因为能力不够。 于是拼命学习技能，延长工作时间，提高执行效率。 但也许应该先问一句： 我正在解决的，真的是那个最重要的问题吗？ 2015年，我给自己定了一个目标：追求智慧。 最初，我从儒释道、心学以及商业实践者的思想中寻找答案。我试着把自己学到的东西组织起来，形成关于人生、经营与管理的框架。 但框架建立起来之后，我开始感到不满足。 那些框架看起来越来越完整，支撑它们的思维模型却并没有经过系统学习。 就像一副骨架已经搭好，里面却缺少足够的血肉。 我意识到，自己还需要学习那些能够解释现实运行规律的底层模型。 2016年年中，我读到了查理·芒格的《穷查理宝典》。 这本书改变了我的学习方向。 芒格强调多元思维模型：从不同学科中学习重要原理，再把它们组织起来，用于理解世界和做出决策。 这个思路让我看到了自己此前一直在寻找、却没有真正找到的方法。 经济学可以解释激励机制，心理学可以解释认知偏差，概率论可以帮助我们理解不确定性，系统思维可以帮助我们识别瓶颈与反馈。 这些模型各有用途，但更重要的是它们之间的联系。 例如，一个企业的销售额下降。 如果只从销售技巧出发，可能会要求销售人员提高拜访量。 如果从激励机制出发，可能会检查销售制度是否鼓励短期签单，却忽视客户长期价值。 如果从系统思维出发，可能会发现真正的瓶颈是产品定位、客户需求或交付能力。 如果再加入竞争、网络效应和成本结构的模型，看到的可能又是另一番景象。 同一个问题，随着思维模型网络的丰富，可以出现更多解释与解决路径。 孤立的知识帮助我们理解一个现象，彼此连接的知识，才有机会帮助我们理解现象背后的系统。 从2016年到2018年，我集中学习芒格与巴菲特，也不断阅读其他相关领域的书籍，尝试将一个个模型放进自己的框架中。 后来，我又深入学习乔布斯和硅谷王川的思想。 乔布斯让我更加理解聚焦、产品与创造；王川的大量思维模型，则让我看到了更丰富的模型连接，以及复杂系统、正反馈、复利和结构性优势之间的关系。 这是一个不断拓宽框架、又不断重构框架的过程。 我渐渐发现，真正重要的不是拥有一张永远不会变化的知识清单，而是获得一种能够持续更新认知结构的方法。 2019年，我开始实际从事SaaS软件产品相关工作。 我对软件产品的理解还不够深入。 一开始设计功能时，我希望尽可能多地满足用户需求。这个功能挺好，那个功能也有价值，于是不断增加想法。 结果呢？ 产品变得越来越复杂，开发周期不断拉长，却迟迟没有一个真正突出的核心功能。 我终于意识到，增加功能未必等于增加产品价值。 后来，我开始系统学习乔布斯的产品理念。 其中一个令我印象深刻的思想是：聚焦不仅意味着决定做什么，更意味着敢于对许多看起来不错的事情说不。 为了做好最重要的事情，必须舍弃那些虽然不错、却会分散资源的事情。 这让我重新审视自己的产品。 我开始删减功能，把注意力集中到真正重要的部分，产品也逐渐走向清晰。 这件事给了我一个重要启发。 一个好系统的价值，不只是增加能力，更是知道应该把能力用在哪里。 这在产品设计中如此，在企业经营、投资和个人成长中同样如此。 一个人一天只有有限的时间，一家企业也只有有限的资源。 如果没有判断什么更重要的能力，我们就可能用最宝贵的资源，去完成大量并不重要的事情。 所以，我越来越重视两个问题： 第一，如何理解问题的底层结构？ 第二，如何根据这种理解，做出更好的选择？ 它们共同指向一个核心能力：决策力。 我们习惯把人生理解成一系列目标。 考上好大学，找到好工作，赚到更多钱，建立自己的事业。 目标当然有价值。 但目标解决的是“想去哪里”，并不能自动告诉我们“应该如何走”。 真正影响人生长期走向的，是我们反复做出的选择，以及这些选择如何改变下一次选择的条件。 举个例子。 一个创业者发现生意增长缓慢。 他可以选择加大营销投入，也可以选择提高团队效率，还可以重新分析客户为什么购买，以及自己的产品究竟为客户创造了什么价值。 如果问题在于市场需求，单纯提高营销效率可能只是更快地消耗资金。 如果真正的瓶颈在于产品，那么改进产品可能比招聘更多销售人员更有效。 如果当前市场的商业模式已经发生变化，那么更重要的选择甚至可能是改变方向。 关键不在于哪一个选项听起来更努力，而在于哪一个选项更符合实际问题的结构。 这就是为什么我认为，决策力是一个人最值得长期提升的能力之一。 我所理解的决策，不是临时面对一个问题，从几个答案里挑选一个。 它至少包含四个环节： 理解问题、形成选项、做出选择、根据反馈修正。 理解问题，决定我们有没有找对方向。 形成选项，决定我们是否看见了原本忽略的可能性。 做出选择，意味着对价值、成本、风险和长期后果进行权衡。 反馈与修正，则让每一次经历成为下一次决策的输入。 这四个环节不是一次完成的直线流程，而是一个可以不断进化的循环。 理解得更好，决策就有机会更好；决策改变了行动，行动产生新的结果；新的结果又帮助我们修正理解。 这就是我想建立的决策系统。 不是保证永远不犯错，而是让错误能够被发现、被理解、被纠正，让正确的经验能够积累下来。 回到AI。 过去几年，我一直在观察人工智能能力的变化，也开始思考：如何将AI真正融入决策狮，而不仅仅是把它作为一个聊天工具。 因为我想解决的并不是如何更快地生成一篇文章，或者更快地解释一个概念。 我更关心的是： 能否借助AI，更高效地搜集、整理和连接高价值知识？ 能否把一流思想家的洞见，组织成相互关联的思维模型？ 能否让这些模型更容易被找到、被理解，并在真实问题出现时得到调用？ 经过持续探索，我开始将AI的能力接入决策狮。 现在，我可以让Agent协助整理高价值信息、提取思维模型，并发现模型之间可能存在的联系；而我需要进一步确认这些模型、关系和解释是否合理，再把有价值的部分纳入框架。 这改变了我过去学习和构建框架的工作方式。 以前，收集资料、逐篇阅读、梳理概念和寻找联系，需要投入大量时间。 现在，部分整理工作可以由Agent辅助完成，我则能把更多注意力用于判断、校准和系统重构。 对我而言，这是一种很有价值的人机协作方式。 但这里有一个关键区别。 AI能够生成更多信息、提出更多假设，却不意味着每一个假设都正确，也不意味着它自然知道你真正想解决的问题是什么。 一个人如果缺乏判断标准，AI生成的内容越多，他也可能越难辨别什么重要、什么可信、什么值得行动。 反过来，如果一个人拥有比较清晰的思维框架，知道如何提出问题、检验逻辑、识别风险，并且能够不断修正自己的认识，那么AI就可能成为一个更有力的放大器。 AI让信息处理能力变得更强，而认知框架决定我们如何使用这种能力。 因此，我真正感兴趣的不是让AI替代自己的思考，而是构建一套人机协同的决策系统，让机器帮助我们处理复杂度，让人把更多精力放在问题定义、价值判断、系统设计与最终决策上。 对于个人，这是自己的决策操作系统。 对于组织，这是不断学习、调整方向、改善决策的组织系统。 这也是我读完曾鸣三次「看十年」之后，最有共鸣的地方：面对AI时代，与其不断焦虑下一项技术会改变什么，不如先研究自己应该如何持续进化。 决策狮从一开始，就不是想再做一个简单的知识库。 我希望建立的是一套围绕多元思维模型组织起来的学习框架。 在这个框架里，我们不只是收集优秀思想家的观点，而是尝试识别其背后的底层模型，再理解这些模型如何连接，并把它们放回实际问题中。 为什么这样做？ 因为框架的价值，不只是把知识放得整整齐齐。 框架真正的价值，是让你在需要做决策的时候，知道应该看什么、想什么，以及下一步应该做什么。 一个模型，可以帮助你理解一个问题。 多个模型之间的联系，可以帮助你发现问题中的关键变量。 一套能够持续更新的模型网络，则可能让你在面对陌生问题时，拥有新的分析路径。 例如，投资一家企业时，你可以从财务数据入手，但不能只停留在财务数据。 你还需要理解企业的商业模式、竞争优势、客户需求、管理激励、行业变化与长期增长的可能性；同时，还要评估估值、潜在损失、机会成本，以及这项投资是否可能让自己承担无法承受的风险。 这些不是互不相关的知识点，而是共同服务于一个目标：做出更完整的判断。 创业也是如此。 当企业发展遇到瓶颈时，你需要判断问题出在哪里，哪些条件可以改变，哪些投入值得持续，哪些路径已经不再值得投入。 当个人成长遇到瓶颈时，你也可以从能力、环境、信息来源、时间分配和选择权等不同角度，重新审视自己的处境。 决策狮所做的，就是围绕这些重要问题，把多元思维模型组织成一个能够持续学习与应用的框架。 我把这种方法称为「框架学习法」。 它的核心不是让你背诵更多模型，而是帮助你逐步掌握： 如何发现重要模型，如何理解它们之间的联系，如何用不同模型分析复杂问题，以及如何让这些知识进入自己的决策过程。 不是学完一本书就结束，而是让每一本重要的书，都有机会成为你整个认知系统的一部分。 十一年来，我越来越明确一个认识：真正有价值的思想，往往很难仅仅通过阅读一遍就完全掌握。 你可以知道“复利”这个概念，却不一定理解知识如何复利、产品如何复利、信任如何复利。 你可以听过“系统思维”，却未必知道如何找出一个企业真正的瓶颈。 你可以理解“多元思维模型”，却未必掌握怎样把模型连接起来，用于一个真实而复杂的问题。 知道一个结论，与真正掌握产生这个结论的方法，是两回事。 所以，我希望通过决策狮的线下共学，把过去多年学习、整理和构建框架的过程，变成参与者可以一起讨论、观察和练习的内容。 11月7日晚至11月8日，我们将在广州举办一次两天一晚的深度共学营。 本次活动将围绕五个专题展开。 第一讲题：认知之门——进取者的能量场，用「第二大脑」重装你的认知操作系统 我们每天接触大量信息，但信息增加，并不必然带来判断力提升。 这一专题将讨论如何组织知识、连接思维模型，并建立一套能够持续吸收、调用和更新认知的系统。 第二讲题：提升智慧的本质——修正直觉、升级大脑的压缩算法，构建系统化的认知框架 这是本次共学的重要方法论环节。 我们将结合具体思维模型，演示芒格式框架学习法：如何识别关键模型、建立模型联系，以及如何将抽象概念用于分析实际问题。 第三讲题：明道——底层认知与系统进化的生存智慧 为什么有些问题不能靠单纯增加努力解决？ 我们将讨论如何穿透现象，识别底层机制、关键变量与系统瓶颈，以及如何从个别案例中提炼能够迁移到其他场景的规律。 第四讲题：指数时代的认知资本家——构建多维选择权网络 这里讨论的「躺赢」，不是不努力就能成功，而是思考如何让当前的投入成为未来的起点。 我们将围绕复利、结构性优势、选择权与长期积累展开交流，探讨怎样减少低效竞争，让能力、知识与资源能够持续积累。 第五讲题：升维进化——构建高维反脆弱人生 面对不确定性，怎样避免一次错误摧毁多年的积累？ 我们将讨论风险管理、调整空间、选择权与长期进化，尝试建立一种既能追求增长，也能承受变化的思考框架。 这五个专题有一条共同的主线： 从建立认知系统开始，学习如何连接模型，进而理解底层规律，发现结构性优势，并把它们用于长期决策。 它们是30个专题体系中的重点入口，不是全年30讲的全部交付。 我们不会承诺两天之内让人掌握所有模型，更希望参与者通过这次共学，真正看见框架学习法如何运作，找到值得继续研究的问题，并把讨论带回自己的事业与生活。 除了专题分享，我们也希望围绕参与者正在面对的创业、投资、经营、管理和个人成长问题展开深入交流。 不是替别人做决定，而是尝试把问题看得更清楚，让选项更完整，让判断有更扎实的依据。 决策狮目前提供两种不同深度的学习与交流服务。 第一种：两天一晚深度共学营，4980元/人。 这是一场聚焦五个核心专题的线下共学活动，包括主题分享、框架学习方法演示、模型联系分析与真实问题交流。 适合希望体验决策狮学习方法、深入讨论关键问题，并判断自己是否适合继续系统学习的人。 活动时间为2026年11月7日晚至11月8日，地点为广州户外休闲酒店，具体地点报名确认。 第二种：年度深度学习与交流服务，10万元/年。 面向希望长期系统学习的参与者，年度服务包括全年10次广州线下课程与交流，每次两天一晚，围绕决策狮30个专题展开学习，并结合创业、投资、经营、管理和个人发展中的实际问题进行讨论。 升维进化，构建高维反脆弱人生：决策狮-芒格式思维模型框架30讲 一年的价值，不在于参加了多少场活动，而在于有机会反复学习重要模型、理解模型之间的联系，并持续将其用于自己的现实决策。 两种方式并不相同。 两天一晚是一次重点专题的深度体验，年度服务则是长期、系统的学习与交流。 如果你想先了解这种方法，可以从共学营开始；如果你已经明确希望进行一年的系统学习，也可以进一步了解年度服务。 因为我认为，人最重要的资产之一，是自己理解世界与做出选择的能力。 钱可能会亏损，技术可能会过时，某个行业的优势可能会消失。 但如果一个人持续改善自己的认知与决策系统，他就有机会在变化到来时更快理解新问题，重新建立判断，并找到新的发展路径。 我不认为拥有一套思维模型框架，就能保证每个人都成功。 世界远比任何一套框架复杂。 但我相信，我们可以学习得更系统一些，思考得更完整一些，也更清醒地认识自己的局限。 十一年来，我一直在做这件事。 从早年试图用技术战胜市场，到开始追求智慧；从阅读芒格、乔布斯和王川，到建立自己的思维模型框架；从手动整理模型，到借助软件和Agent提高信息处理与模型连接的效率。 每一个阶段都不是终点，而是下一阶段的起点。 现在，我希望把这些积累变成一套能够与他人分享的学习方法。 不是告诉你应该相信什么，而是展示我如何理解一个问题、如何寻找模型之间的联系、如何判断一个框架是否真正有用。 我希望交付的，不只是一些答案，而是帮助你自己产生更好答案的能力。 想象两个面对AI时代的人。 第一个人每天追逐新工具、新课程、新技巧，不断学习，却没有时间把它们真正整合起来。 第二个人同样学习新技术，但他有意识地建立自己的认知框架，知道什么问题值得研究，哪些信息必须验证，如何将新知识连接到已有模型，并通过真实行动不断修正自己的判断。 随着时间推移，两个人之间的差异，可能不只是掌握了多少工具，而是能否持续把新工具转化为新的能力。 当AI可以帮助我们处理越来越多的信息，人的价值并不会自动消失。 真正值得追问的是：我们能否借助它，更清楚地理解问题，更有效地作出选择，并构建一个能够持续进化的系统？ 这也是决策狮想探索的未来。 不是让AI替你思考，而是让你拥有更强的思考系统；不是追逐每一次技术浪潮，而是让自己具备理解变化、适应变化和利用变化的能力。 十一月，我们希望与一群真正重视思考、愿意持续学习的人，一起探讨这件事。 决策狮·芒格式多元思维模型深度共学营 时间：2026年11月7日晚—11月8日 地点：广州户外休闲酒店，具体地点报名确认 形式：两天一晚深度共学与交流 核心内容：第二讲、第七讲、第八讲、第九讲、第十讲，共五个重点专题 费用：4980元/人 报名咨询：添加微信号 wise-lion 全年10次线下课程、每次两天一晚的年度深度学习与交流服务，费用为10万元/年，另行咨询。 如果你在意的不只是知道更多，而是希望真正改善自己理解世界与做出决策的方式，欢迎加入这次共学。 因为未来不会等待任何一个人准备好。 但我们可以从现在开始，建设一套更好的系统，让自己面对未来时，拥有更多的清晰、选择与主动权。 决策狮——让重要的思维模型彼此连接，让系统性思考真正进入决策。
