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第10章 课·AI让你变笨？3法则让它成超级大脑—人机共舞的认知革命（第2页）

“别让AI直接给结论，先让它‘罗列原材料’。”教授举例，“研究‘全球变暖’，你该说‘用Ipcc报告、近5年Nature论文、石油公司内部研究，做一份争议点清单’，而不是‘告诉我全球变暖是不是真的’。”

她突然加重语气：“关键是加个‘反共识’要求。”比如补充一句“特别标注那些认为‘变暖速度被高估’的研究，说明他们的模型缺陷”——这样AI就不会只给你看主流观点，会逼你看到问题的另一面。

第二步：用“苏格拉底追问法”，逼AI暴露逻辑漏洞

“拿到清单后，别当真理，要当‘被告’来审问。”教授拿起粉笔，在黑板写下一串问题：

- “这些数据有没有忽略海洋碳汇的非线性变化？”

- “模型里的人口增长假设，符合联合国最新预测吗？”

- “这个结论在小冰期的历史数据里能验证吗？”

“AI会调用更复杂的模型来回答这些问题。”她解释，“比如你问‘海洋碳汇’，它会调出复杂系统动力学模型，告诉你‘当海水温度超过25c，碳吸收能力会断崖式下跌’——这时候你获得的认知，已经超越了90%的‘环保爱好者’。”

小林突然想起什么：“我上次用这招问AI‘教育公平’，它一开始说‘关键是投入’，我追问‘那为什么芬兰投入少却效果好’，它才调出‘教师自主权’‘小班教学’这些更深层的原因！”

第三步：用“你的坐标系”给AI结论“贴标签”

“最后一步最关键——别让AI的结论变成你的认知。”教授在黑板画了个坐标轴，x轴是“系统论视角”，Y轴是“伦理维度”，“把AI给的10个结论，扔进你自己的坐标系里分类。”

比如分析“AI取代工人”：

- 符合“系统论”的：AI会创造新职业（如AI训练师），但转型期会有阵痛；

- 涉及“伦理”的：企业该为被取代的工人提供再培训吗？

“这时候你会发现，AI只是给了你‘拼图碎片’，而怎么拼成你想要的图案，取决于你。”教授总结道，“就像康德说的‘知性为自然立法’——AI提供‘自然材料’，你用自己的‘认知框架’给它们立法。”

三、长期用AI，大脑不会退化，反而会进化出“超级思考力”

“可总让AI处理信息，我们会不会连深度思考都忘了？”小李还是担心，“我现在看长文章都走神，总想着‘让AI总结一下’。”