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來(lái)源：商業(yè)分析家Suri ID：thinktanks001 作者：Suri

···編者按···

在數(shù)字化浪潮席卷各行各業(yè)的當(dāng)下，如何高效利用人工智能已成為職場(chǎng)人士的核心競(jìng)爭(zhēng)力。本文犀利地指出，將AI簡(jiǎn)單視為“答案提取機(jī)”是常見(jiàn)的認(rèn)知誤區(qū)，這不僅效率低下，更會(huì)鈍化我們的獨(dú)立思考能力。文章的核心洞見(jiàn)在于，應(yīng)轉(zhuǎn)而將AI定位為強(qiáng)大的“假設(shè)生成器”，利用其擅長(zhǎng)聯(lián)想、歸納與擴(kuò)散的特性，為我們的決策提供豐富的思考燃料和可能性方向。

在信息爆炸的數(shù)字化環(huán)境中，面對(duì)復(fù)雜問(wèn)題，“AI+人”的協(xié)作模式展現(xiàn)出顯著優(yōu)勢(shì)。AI能快速生成大量結(jié)構(gòu)化假設(shè)，打破個(gè)體經(jīng)驗(yàn)帶來(lái)的思維定式，而人類則專注于發(fā)揮判斷、驗(yàn)證和決策的核心價(jià)值。這種分工協(xié)作，正是數(shù)字化時(shí)代人機(jī)協(xié)同的典型范式——讓機(jī)器處理海量信息的初步加工，讓人回歸高階思考。本文提供的具體提示詞示例，為讀者將這一理念轉(zhuǎn)化為實(shí)戰(zhàn)能力提供了清晰路徑，極具啟發(fā)性和實(shí)操價(jià)值。

···正文···

很多人使用AI時(shí)犯的一個(gè)錯(cuò)誤就是：直接向AI要答案、要結(jié)論，把AI當(dāng)成答案提取機(jī)。

我們要搞清楚AI擅長(zhǎng)什么？它擅長(zhǎng)聯(lián)想、組合、歸納、擴(kuò)散、找可能性。

AI不擅長(zhǎng)什么？它不擅長(zhǎng)判斷、求證、優(yōu)先級(jí)、真實(shí)性、可信度。

讓AI寫(xiě)可能的原因是OK的，讓它做初步框架是OK的，讓它提供方向列表也是OK的。

但讓它告訴我們最終答案是什么，它回復(fù)的基本都是聽(tīng)上去很對(duì)、但沒(méi)什么落地價(jià)值、甚至讓人發(fā)虛的結(jié)論。

所以，用AI的正確姿勢(shì)是：別讓它給結(jié)論，讓它給假設(shè)和思路；別把AI當(dāng)“答案提取機(jī)”，把AI當(dāng)“假設(shè)生成器”。

我們把它當(dāng)答案提取機(jī)，我們的腦子就會(huì)越來(lái)越慵懶，越用越遲鈍，思考能力就會(huì)慢慢退化。

我們把它當(dāng)假設(shè)生成器，我們的腦子就會(huì)越來(lái)越靈活，越用越敏銳，思考能力就會(huì)慢慢增強(qiáng)。

什么是假設(shè)

不知你有沒(méi)有發(fā)現(xiàn)，工作中，有人解決問(wèn)題的效率特別高。為什么？因?yàn)樗麄兲貏e擅長(zhǎng)使用假設(shè)。

在信息尚不充足、形勢(shì)尚不明朗的情況下，他們會(huì)以已有的事實(shí)或經(jīng)驗(yàn)為基礎(chǔ)，在大腦里先生成一個(gè)或幾個(gè)假設(shè)。然后以假設(shè)為方向只搜集必要的信息和數(shù)據(jù)，去驗(yàn)證假設(shè)的真?zhèn)巍?/p>

用一句話來(lái)說(shuō)，假設(shè)就是可能的原因、可能的結(jié)構(gòu)、可能的解釋、可能的方向、可能的猜測(cè)。

假設(shè)不是為了準(zhǔn)確，而是為了讓我們有思考的方向，讓大腦開(kāi)始思考。

為什么要用AI生成假設(shè)

回想一下，在日常工作中，我們分析解決問(wèn)題的方法和路徑有哪些。

1. 第1種：窮盡式模式

具體的路徑：我們定義問(wèn)題 →收集資料和信息 → 在海量的信息中尋找規(guī)律，探索結(jié)論→ 繼續(xù)收集資料和信息 → 繼續(xù)尋找規(guī)律，探索結(jié)論 →......

這種模式，效率非常低，很有可能費(fèi)盡千辛萬(wàn)苦也解決不了問(wèn)題。

2. 第2種：假設(shè)驗(yàn)證模式

具體的路徑：我們定義問(wèn)題 → 召集團(tuán)隊(duì)成員開(kāi)頭腦風(fēng)暴會(huì)，收集可能多的假設(shè)→ 從中選擇幾個(gè)靠譜的假設(shè) →查資料和信息驗(yàn)證假設(shè)→ 形成結(jié)論→ 呈現(xiàn)和表達(dá)。

為了保證思路和假設(shè)的全面不遺漏，通常采用的方法是頭腦風(fēng)暴，借助集體的力量，進(jìn)行思維碰撞，產(chǎn)出盡可能多的假設(shè)，避免個(gè)人思維的局限。

這種模式，效率明顯高于第1種模式，但是仍有提升的空間。如何提升？就是AI。

3. 第3種模式：AI和人協(xié)作模式

AI，我們前面說(shuō)了，它擅長(zhǎng)聯(lián)想、組合、歸納、擴(kuò)散、找可能性，天生就是一個(gè)“方向制造器”。它可以在一分鐘給我們生成20個(gè)可能原因、18個(gè)可能的猜測(cè)、15個(gè)可能的路徑、10個(gè)可能的框架，等等。

我們就可以把團(tuán)隊(duì)頭腦風(fēng)暴的事交給AI，讓它生成假設(shè)，給我們提供更多的思路。這就形成了第3種模式：AI和人協(xié)作模式。

具體的路徑：我們定義問(wèn)題 → AI生成假設(shè)→我們從中選擇幾個(gè)靠譜的假設(shè) →我們和AI查資料信息驗(yàn)證假設(shè)→ 我們形成結(jié)論→ AI優(yōu)化表達(dá)和呈現(xiàn)形式。

這就是AI的正確使用方式：它不是答案提取機(jī)，而是假設(shè)生成器。假設(shè)由AI生成，答案靠我們自己思考和驗(yàn)證。

我們不需要它對(duì)，只需要它全面、無(wú)遺漏，然后我們從里面挑出覺(jué)得靠譜的，再深入思考和驗(yàn)證。

這種模式，效率又大大提升。為什么？用頭腦風(fēng)暴生成假設(shè)，通常需要半天到1天時(shí)間，而AI只需要幾分鐘就能生成更為全面的假設(shè)，不僅效率成倍提升，而且思考維度更為全面，能很大程度避免遺漏重要因素。

除此之外，人類思考最大的弊端就是依賴慣性思維，一旦我們?cè)谀硞�(gè)領(lǐng)域、行業(yè)、崗位待久了，思維就容易固化，熟悉的領(lǐng)域=固化的思維=受限的視野，思考問(wèn)題就容易受限，而且很難跳出來(lái)。這時(shí)候需要一個(gè)思維外力——AI的跨界聯(lián)想能力，幫我們打破思維定式。

應(yīng)用場(chǎng)景

在我們的日常工作中，都有哪些場(chǎng)景可以用AI生成假設(shè)呢？如何使用提示詞呢？

1.診斷業(yè)務(wù)問(wèn)題，讓AI列出所有可能原因

提示詞示例：

（2）拆解的假設(shè)層級(jí)，需要達(dá)到可以用指標(biāo)量化或可以搜索相關(guān)數(shù)據(jù)的程度。

2. 做行業(yè)分析，讓AI列出可能的分析框架

提示詞示例：

我要做新能源汽車(chē)行業(yè)的分析，請(qǐng)給我5套行業(yè)分析框架。

提示詞示例：

我們公司要做戰(zhàn)略規(guī)劃，請(qǐng)列出所有可能要考慮的因素。

4. 個(gè)人學(xué)習(xí)與提升，讓AI生成學(xué)習(xí)模塊和路徑

提示詞示例：

請(qǐng)給我所有可能需要了解的模塊、學(xué)習(xí)的先后順序和路徑，以及我可能會(huì)踩哪些坑。

AI非常擅長(zhǎng)多角色推理，讓它模擬不同身份視角，能幫我們打開(kāi)思路、跳出思維定式。

提示詞示例：

（2）拆解的假設(shè)層級(jí)，需要達(dá)到可以用指標(biāo)量化或可以搜索相關(guān)數(shù)據(jù)的程度。

6. 針對(duì)不同假設(shè)，讓AI生成驗(yàn)證路徑

AI不僅可以生成假設(shè)，當(dāng)我們不知如何驗(yàn)證假設(shè)的時(shí)候，還可以讓AI告訴我們驗(yàn)證的指標(biāo)、數(shù)據(jù)以及來(lái)源。

提示詞示例：

請(qǐng)列出我需要查找的數(shù)據(jù)和信息、要驗(yàn)證的指標(biāo)，以及數(shù)據(jù)和信息的來(lái)源。

總結(jié)

AI時(shí)代，思考能力差的人被淘汰得更快；思考能力強(qiáng)的人變得更強(qiáng)。

為什么？因?yàn)锳I能幫我們把可能性一下子放大幾十倍。

如果我們有判斷力，我們會(huì)越來(lái)越快。如果我們沒(méi)判斷力，我們只會(huì)被淹沒(méi)在一堆聽(tīng)上去都對(duì)的廢話里。

讓AI當(dāng)假設(shè)生成器，其實(shí)是迫使我們進(jìn)入一個(gè)更高質(zhì)量思考模式。我們不是被AI帶著走，而是讓AI幫我們打開(kāi)思路，拓展思維，然后我們自己做判斷。

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