AI时代的个体进化-从洞察力到反思力

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大家好，我是人月聊 IT。今天接着聊AI时代思维方面的话题。即AI时代的个体进化，里面有一个关键点，就是深度的拓展个人的洞察力和反思力，在AI工具足够成熟的时候，执行力反而应该是工具自动化完成的事情。

经过近一年的观察，我发现随着AI和大模型技术的快速发展，许多人产生了焦虑情绪，担心自己的工作会被AI取代，或在过度依赖AI后逐渐丧失独立思考能力。那么，在AI时代，我们应如何构建自己的思维能力？

我将通过一个框架来阐述这个问题。此前我已多次撰文讨论AI时代个人思维模式的转变，包括从快思考转向慢思考、向AI学习思维链（COT）、从内向思考转向外向思考，以及在问题解决过程中更注重问题定义等。

这些都是提升AI时代思维能力的关键要素。

在AI时代，个人能力的提升是一个持续迭代的学习-实践-复盘闭环过程。这个闭环包含三个关键环节：洞察力、执行力和反思力。

首先，洞察力是个人进步的基础。

在AI时代，我们需要保持对外界事物的强烈好奇心和观察力，这是知识能力进步的根本前提。AI时代你个人的核心武器反而变成了你对外在事物和行为的感知能力，有了感知才有了新的信息，有了信息才有了更多的和AI交互的输入。

其次，执行力是一个完整的问题分析、定义和解决过程。

在AI时代，我将这个过程分为两个关键步骤：想清楚和做出来。

"想清楚"不仅是对事物的认知，更需要深入理解。正如我在上一个关于学习本质的视频中所说，真正的学习不是简单的记忆匹配，而是需要通过形式逻辑和归纳逻辑进行多层次理解。只有清晰定义问题，AI才能有效执行。"做出来"这个环节在AI时代将主要由AI完成，但AI执行效果不佳往往源于问题定义不清。

最后，反思力是当前最被忽视的环节。

许多人过度依赖AI，既不认真审核AI的输出，也不从中学习。这导致提示语越来越简略，对AI输出质量缺乏把关机制。要实现真正的进化，我们必须对AI的输出进行复盘和反思。反思包括多个方面，例如：为什么在与AI交互时，即使给出了提示语和问题定义，仍需要多轮迭代才能解决问题？

对于反思来说或，本身又涉及到几个关键的方面需要思考。

第一个点就是反思如何建设和AI迭代次数。

一个问题你虽然用AI工具解决了，但是来来回回和AI交互了很多次，不断的补充你的需求和语义，不断的纠正AI的输出结果，所有的问题往往都来源于一开始没有进行问题精确的定义。那么在问题解决后我们就要反思这个点，如何更好的在前期进行完整的精确问题定义上。

第二个反思点则是向AI学习。

AI的输出结果仅仅是反思与学习的起点，关键在于分析AI的推理过程及其思维链。当AI协助解决问题时，应重点关注其思考逻辑中值得借鉴的部分，并将这些提炼出来逆向迭代到两个方面：

1. 通过学习AI的运作方式，能否在下次更清晰地定义问题；
2. AI的输出能否激发对新事物、新领域的探索与好奇心。

通过这些反思，将我们学习实践复盘的完整流程进行了闭环。即便使用AI工具，也能保持思维的活跃与迭代。这才是我们真正需要的。这也是我经常强调的，AI不是代替我们思考，而是让我们思考的重心发生了变化，我们思考重心不应该再是解决问题细节算法的思考，而应该是对外界信息感知洞察，对解决问题后的反思总结方面的思考。

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如上图，浅思考是内圈和内循环，而深度思考是外圈和外循环。要打破内圈的束缚跃迁到外圈，除了我们经常谈到的熵增定律以外，更加重要的就是反思能力，包括我原来谈到的周期性复盘。

也就是常规思考往往是场景问题驱动的，是外在感知受到刺激驱动的。而深度思考往往是自我强大的内驱力和自我意象驱动的。常规思考调取的是大脑简单记忆细胞进行匹配，而反思能力体现的是深度思考和推理，调取的是符合知识关联特性的诸多细胞的快速融合判断。

人天生具备意识，具备强大的主观能动性，具备足够的对新鲜事物的好奇心，这也是整个人类社会生活，科技进步的源动力。类似程序员，类似AI大模型的开发者，他们为何明知道AI大模型的开发和发展，包括最终会诞生具备自主意识的AI机器，强大的硅基文明会代替碳基文明，但是这种好奇心本身仍然趋势人类去探究未知世界。这种好奇心是促使我们跳出思维层级约束的关键。

所以这也是我这篇文章想描述的重要观点，所有训练记忆（对应AI存储），训练计算（对应AI算力）方面的能力都没有那么重要，你学习这些知识的目的是增加知识的广度而已。而真正重要的是对感知能力，对反思能力的训练和锻炼。这个才是你能够跳出思维约束，能够驾驭AI工具的关键。

最后，还是那句话，AI时代往往只会让强者更加强大，而让弱者趋于平庸。今天分享就到这里，希望对你有所启发。