为什么不同的人用 AI 是不一样的？
你可能已经发现了。
同样使用 AI，你让它帮你写首诗，它可能给你一堆“啊，美丽的晚霞”之类的陈词滥调。
但有的人，就能让它写出逻辑严谨、情感饱满的万字长文。
这是为什么？难道我们用的是拼夕夕版的 AI 吗？
当然不是。
大模型的能力边界是非常广阔的
我们得先明白一件事：AI，尤其是现在我们说的大语言模型，它不是一个简单的“自动回复机器人”。
你可以把它想象成一个刚毕业的实习生，而且是顶级学府里记忆力、学习能力都点满了的那种天才实习生。
他几乎读完了人类历史上所有的书籍和资料，知古通今，上知天文下知地理。
但问题是，他很被动，而且有点“一根筋”。
你不问他，他就不说。你问得含糊，他就答得敷衍。
他的能力边界极其宽广，从写代码、做分析、搞创作到提供人生建议，理论上无所不能。
可具体能发挥出多少，不取决于他，而取决于坐在他对面的你——那个提问的人。
就像你走进一个藏书亿万的图书馆，是进去随便翻两本就走，还是带着明确的目标，找到解决你问题的孤本秘籍，结果是完全不同的。
问题比答案更重要
所以，关键就来了。
在 AI 时代，答案本身可能没那么值钱了，因为 AI 总能给你一个“答案”。
真正值钱的，是那个能引出绝妙答案的“问题”。
有着正确的问题，才会有正确的答案
这道理简单得像一句废话，但恰恰是大家最容易忽略的。
“垃圾进，垃圾出”这个原则在与 AI 互动时体现得淋漓尽致。
举个例子吧。
一个糟糕的提问是：“帮我写个营销文案。”
AI 看到这个问题，估计内心也是崩溃的，它只能随便给你一些万金油式的模板。
但一个好的提问是这样的：
“你现在是一位经验丰富的营销总监，请为一款主打‘0糖0脂、口感丝滑’的燕麦奶产品写一篇小红书推广文案。
我们的目标客户是 25 到 35 岁的都市女性，她们注重健康，追求生活品质。
文案的风格要轻松、有趣，像朋友聊天一样，最后要有一个互动环节，鼓励用户分享她们的健康早餐搭配。”
你看，同样是写文案，后者提供了：
- 角色扮演 (Role-play)：你是谁？
- 背景信息 (Context)：产品是什么？特点是什么？
- 目标受众 (Target Audience)：写给谁看？
- 风格要求 (Tone)：要用什么语气？
- 具体任务 (Task)：需要包含什么内容？
有了这些精确的“导航”，AI 这个天才实习生才能准确地调动他脑子里的知识，给你一份八九不离十的优质答案。
如何提升问问题的能力？
好了，既然我们知道了“提问”是关键，那下一个问题就是：
我怎么才能成为一个“会提问”的人呢？
总不能指望一觉醒来，任督二脉就打通了吧。
提升问问题的能力，提升自己，形成飞轮效应
这里有个很酷的概念，叫“飞轮效应”。
想象一个又大又重的轮子，开始时，你要花很大的力气才能让它转动一点点。
但你坚持推，一圈，两圈……慢慢地，轮子的势能就建立起来了，你会发现推动它变得越来越轻松，最后它会自己飞速旋转。
提升提问能力也是如此。
你开始有意识地优化你的问题，从 AI 那里得到了更好的答案。
这个更好的答案，提升了你对某个领域的认知。
有了新的认知，你又能提出更深刻、更精准的问题。
- 优化问题
- 得到好答案
- 提升认知
这个循环一旦转起来，你的成长速度会是指数量级的。
AI 在这个过程中，成为了你个人知识体系进化的“催化剂”和“加速器”。
多元思维模型
“手里只有一把锤子，看什么都像钉子。”
为了避免这种窘境，你需要一个装满各种工具的“思维工具箱”。
查理·芒格提倡的“多元思维模型”就是这个工具箱。你不需要成为每个领域的专家，但你需要了解不同学科最核心的思维方式。
比如，我们来试试其中一个非常强大的模型。
逆向思维
这个模型特别好用，也特别反常识。
简单说，就是“倒过来想”。
你想研究“如何才能婚姻幸福？”，不如先研究“什么会导致婚姻必然破裂？”。
你想知道“如何才能投资成功？”，不如先搞清楚“哪些行为是投资失败的保证？”。
把这个用在和 AI 的互动上，威力无穷。
很多时候，避免失败，本身就是一种巨大的成功。
总结
最终，我们不是要成为一个只会念咒语的“提示词工程师”，而是要成为一个认知更强的人。
AI，只是帮助我们达到这个目的的、有史以来最强大的工具而已。
所以，别再纠结于用的是哪个模型，哪个平台了。
真正的差距，在我们每一次提问的深度和每一次思考的广度里。
那个天才实习生已经准备就绪了。
现在，轮到你这个“老板”，给他派个好活儿了。
