如何像前 1% 的人一样用 AI 思考？

舒雅的朋友圈

如何像前 1% 的人一样用 AI 思考？


最近看了 Anthropic 教育负责人 Drew Bent 的一个访谈，有些观点听起来挺刺耳的。

Drew 这个人背景挺有意思，他父母都是教育工作者，自己从高中就开始做同伴辅导，后来创办了辅导非盈利组织，当过高中数学老师，现在在 Anthropic 专门研究 AI 教育。

这期访谈的核心话题是关于顶尖学习者如何使用 AI 工具。

Drew 在访谈中提到了一个很有意思的现象，就是那些从一开始就接触 AI 的人，他们使用 AI 的方式和我们这些后来才学会用的人完全不一样。

而且更关键的是，AI 在教育领域正在制造一个意想不到的副作用。

我花了快一个小时看完这个访谈，最大的感受是我们可能都低估了 AI 的能力，同时也高估了自己使用 AI 的水平。

今天我就把最重要的几个观点整理出来，和大家聊聊为什么有些人能用 AI 变得更聪明，而有些人却在不知不觉中变笨了。

1️⃣ AI 原生用户看到的是一个完全不同的世界

Drew 在访谈中特别强调了一个概念，就是 AI 原生用户和传统用户之间存在巨大的认知差异。

他在卢旺达和印度这些地方观察到，那些第一次接触技术工具就直接用上 AI 的人，他们对 AI 能力的判断要准确得多。

这是什么意思呢？

简单说就是，如果你是 2022 年就开始用 AI 工具的，你可能还把它当成一个高级助手在用。

但那些 2024 年、2025 年才开始用 AI 的人，他们一上来就知道这玩意儿可以做更复杂的事情。Drew 说这就像是你有个同事，每天都在指数级地变聪明，但你还在用他上个月的能力标准来要求他。

我自己对这点特别有感触。

我去年还在用 ChatGPT 做一些简单的文字润色、头脑风暴之类的事情，但现在回头看，这些任务对于今天的 AI 模型来说实在是太简单了。

Drew 提到，他的同事们已经在用 AI 做各种他想都没想过的复杂任务。关键是你要不断提升自己的野心，不要低估这些工具的能力。

Drew 给出的建议是：你需要像 AI 原生用户那样思考。

就是不要被过去的经验限制，而是要去尝试那些今天的 AI 模型还做不太好的事情。

等到下一代模型出来的时候，你就会发现自己已经站在了最前沿。

2️⃣ 会用 AI 的人都在做一件事：疯狂投喂上下文

这可能是整个访谈中最实用的一个观点。

Drew 说，那些真正会用 AI 的人和不会用的人之间最大的差距，不是提示词写得多好，而是他们会不会提供足够的上下文信息。

他自己的使用习惯是这样的：在问问题之前，先花大量时间把相关的文档、公司背景、自己的思考过程全都丢给 AI。

可能还会把一些相关的文章、自己写过的东西都扔进去。AI 模型现在可以处理非常大的上下文窗口，关键是你得充分利用这个能力。

但问题是什么呢？

我们大多数人都习惯问很简短的问题，期待 AI 能读懂我们的心思。

Drew 的原话是，AI 再聪明，如果你只给它一点点信息，它也没法理解你到底在想什么。这就像你去找医生看病，你只说一句我不舒服，然后期待医生给你开最合适的药，这显然不现实。

我最近也在尝试这种方法，发现确实有效。

比如我在让 AI 帮我分析一个商业问题的时候，会先把公司的背景、市场环境、我之前的分析思路都丢进去，然后再提问。

这样得出来的答案质量完全不一样，因为 AI 真的理解了你的语境。

3️⃣ AI 正在让学生变笨，但不是所有学生

这是访谈中最让人警醒的部分。

Anthropic 做了一个研究，让两组学生完成同样的编程作业，一组可以用 AI，一组不能用。

结果可以用 AI 的那组更快完成了任务，这不意外。但重点来了，研究人员又让两组学生都在不能使用 AI 的情况下做了一个测试，考察他们对刚才学到的概念的理解。

结果怎么样？

不用 AI 的那组学生在最终测试中表现好了 17%。

换句话说，那些用了 AI 工具的学生虽然作业做得快，但其实没怎么学到东西。

Drew 把这个现象称为技能萎缩，意思是你越依赖 AI，自己的能力反而在退化。

不过这里有个转折。

研究发现并不是所有用 AI 的学生都表现差，那些用探究式方式使用 AI 的学生，就是那些会主动问问题、深入思考的人，他们在最终测试中表现很好。

所以关键不是用不用 AI，而是你怎么用。

4️⃣ 2030 年的课堂，你可能看不到任何技术

Drew 描绘了一个很有意思的未来图景。他说到 2030 年，如果你走进一间教室，你可能根本看不到任何技术设备。

但 Drew 的逻辑是这样的：真正好的技术应该是隐形的，它应该在幕后运作。

AI 会帮助老师节省时间、制定个性化的课程计划、根据学生的情况分组，但这些都发生在看不见的地方。

学生和老师看到的，是一个资源丰富、高度个性化的学习环境，就像现在的私立学校能提供的那种体验，但普及到所有学校。

他还提到一个很酷的例子。

现在有些老师在 WhatsApp 群里每天分享他们用 Claude 这样的 AI 工具创造的教学资源，有的是闪卡应用，有的是测试工具，有的是互动练习。

这些老师早上突然想到一个点子，用 AI 工具快速做出来，当天就能在课堂上用。

这其实指向一个更大的趋势：AI 不会取代老师，但它会让老师变得更强大。

老师可以把精力放在真正重要的事情上，就是和学生的互动、理解每个学生的需求、引导他们的思考。那些重复性的、机械性的工作，让 AI 去做就好了。

几个关键的变化方向很清楚：

第一，我们需要给 AI 提供更丰富的上下文，让它真正理解我们的需求。

第二，我们要有意识地避免技能萎缩，把 AI 当成学习伙伴而不是答案机器。

第三，技术会变得越来越隐形，但它对教育和工作的影响会越来越深远。

最后，与 AI 协作将成为一种核心能力，就像今天的团队协作一样重要。

那些现在就开始认真思考如何更好地使用 AI 的人，肯定会占得先机。