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我從來不擔(dān)心我的技能會(huì)被 AI 淘汰 因?yàn)槲夷苡肁I，在一個(gè)月內(nèi)，快速掌握任何一個(gè)我需要的全新技能。 這篇文章，我想與你系統(tǒng)地分享，我是如何把AI從一個(gè)簡單的工具，變成一個(gè)強(qiáng)大到足以重塑我個(gè)人能力的“學(xué)習(xí)放大器”。 我們首先要回到一個(gè)根本性的邏輯：AI的第一性原理是人，而人的第一性原理，是學(xué)習(xí)能力。 在AI時(shí)代之前，一個(gè)學(xué)習(xí)能力強(qiáng)的人，往往具備幾種稀缺的特質(zhì)。 他們擁有高質(zhì)量的信息源，懂得如何高效地搜索； 他們具備強(qiáng)大的結(jié)構(gòu)化思考能力，能從原始素材中快速提煉出知識(shí)的框架； 最后，他們依靠堅(jiān)韌的毅力，沿著框架去填充細(xì)節(jié)，日積月累，構(gòu)建起自己的知識(shí)體系。 這個(gè)過程，對(duì)人的要求其實(shí)相當(dāng)高。它漫長、艱苦，且充滿不確定性。 但是，AI的出現(xiàn)，正在將學(xué)習(xí)這件事，從一種少數(shù)人的“天賦”，變成一種多數(shù)人可以掌握的“技術(shù)”。 下面，我將會(huì)手把手教你我用AI進(jìn)行學(xué)習(xí)的完整方法論：我稱之為AI增強(qiáng)認(rèn)知飛輪 第一步：全景式輸入 在學(xué)習(xí)開始之前，我們的第一步，不再是去尋找零散的信息，而是利用AI，直接生成這個(gè)領(lǐng)域的全景知識(shí)地圖。 AI讓你擁有了上帝視角，讓你在學(xué)習(xí)開始之前，就看清了全局，而不需要再從原始學(xué)習(xí)素材中提煉框架 你可以直接使用下面這段提示詞，向AI獲取知識(shí)地圖 請(qǐng)你扮演一位世界頂級(jí)的[在此處填入具體領(lǐng)域，如：行為經(jīng)濟(jì)學(xué)/國學(xué)]專家和教育家。第二步：結(jié)構(gòu)化內(nèi)化 框架建立后，接下來就是針對(duì)知識(shí)點(diǎn)的消化和內(nèi)化 傳統(tǒng)的方式是按部就班地學(xué)習(xí)，但我實(shí)踐下來，有一個(gè)更高效的方式：提問式學(xué)習(xí)。 讓AI扮演蘇格拉底，通過不斷向你提問、與你辯論，來幫你把零散的知識(shí)點(diǎn)，重組成你自己的思維模型。 這種方式不再是灌輸，而是在幫你建立屬于你的認(rèn)知結(jié)構(gòu)。 這個(gè)過程你可以用如下提示詞 很快，你就會(huì)遇到那個(gè)讓你大腦一片空白的問題。這恰恰是最高效學(xué)習(xí)的時(shí)刻。 你可以用如下提示詞求助 AI 我無法回答這個(gè)問題。這暴露了我的知識(shí)在[指出你認(rèn)為的知識(shí)盲區(qū)]方面是空白的。以上就是“提問-卡殼-求助-再回答”的循環(huán) 第三步：杠桿式輸出 我一直推崇和實(shí)踐費(fèi)曼學(xué)習(xí)法，它的精髓在于以教為學(xué)。學(xué)習(xí)的最終目的，是為了創(chuàng)造和輸出。 在這個(gè)階段，你把你的思考、你的創(chuàng)意、你的初稿交給AI，讓它承擔(dān)所有低層次、重復(fù)性的執(zhí)行工作： 比如檢查邏輯、潤色語言、調(diào)整結(jié)構(gòu)。 AI成為你的杠桿，將你從繁瑣的寫作勞動(dòng)中徹底解放出來，讓你能夠百分之百地專注于最高價(jià)值的思想創(chuàng)造本身。 第四步：即時(shí)性反饋 你的任何輸出，無論是觀點(diǎn)還是作品，都可以瞬間獲得AI從不同維度、不同角色出發(fā)的分析和反饋。 它把過去需要數(shù)周乃至數(shù)月才能完成的驗(yàn)證迭代周期，壓縮到了幾分鐘。 這四步：輸入、內(nèi)化、輸出、反饋，周而復(fù)始，形成一個(gè)不斷加速的飛輪。 當(dāng)你擁有了這個(gè)認(rèn)知飛輪，你獲得的，就不是某個(gè)單一的技能。 你真正獲得的，是一種全新的能力：“學(xué)習(xí)的能力”，而這是一種“元能力” 在AI時(shí)代，你掌握多少知識(shí)和技能不再是核心競爭力，關(guān)鍵在于你能多快的速度獲取新知識(shí)和新技能 而 AI就是你加速的唯一引擎 有人缺認(rèn)知，有人缺行動(dòng)，你可以思考下，你缺的到底是什么？ |
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