普通人怎么和AI玩起来？

必须不断地自我迭代，才能在这个时代存在。

2025年1月8日，由腾讯研究院和腾讯可持续社会价值事业部主办的“2025 腾讯科技向善创新节 T-WEEK”正式播出。本次创新节以“拟合”为主题，包含近二十场主题演讲与圆桌论坛。

腾讯设计杰出专家Enya（陈妍）、读书人李继刚 围绕“普通人怎么和AI玩起来”这一核心话题进行圆桌讨论， 会议由爱范儿主编刘学文主持。

以下为圆桌论坛全文：

刘学文（主持人）：

观众朋友们大家好，我是爱范儿主编学文。我们这一期节目主要想聊聊普通人如何与AI相处，如何与AI相互促进。我们邀请到了腾讯混元的产品负责人Enya，以及在AI领域有着很多探索的继刚老师。在开始之前，我想先问问大家，有没有这样的感觉：今年以来，AI的热度似乎没有之前那么高了。在经历了去年的一波巨大热潮之后，普通人可能会觉得AI的表现并没有达到我们的预期，甚至出现了一个词叫做“AI味儿”，用来形容一些由AI生成的文字、图像，甚至是视频，给人一种非常廉价、塑料感、速成的感觉。不知道大家是否有过这样的体验或者感受？ Enya，你可以就这个话题谈谈你的看法。

Enya：

去年GPT发布之后，各大厂也纷纷推出了自己的大模型，那段时间确实让人倍感兴奋。从春节过后一直到年底，无论是讨论的热度还是投资的热度都居高不下。然而，进入今年之后，随着我们对AI的了解逐渐加深，并且通过各种渠道和产品亲身体验到了AI的能力，它似乎变得更加贴近生活了。但在面对实际应用时，从最初的纯想象到自己亲手使用，这个过程中大家可能会感受到一些落差。我认为，这在新事物出现时是很常见的现象。在这个过程中，我们也发现，在真实的工作、生活和学习中，虽然我们希望AI能满足我们的各种需求、产出各种内容，但实际上，它的表现与我们的需求和期望之间还存在一定的距离。特别是在写作方面，无论是写作文还是其他文字创作，AI生成的内容与我们通过亲身经历和思考后表达的真情实感还是有所不同。因为AI更多是基于大量文字的组合式表达，而缺乏个人亲身经历所带来的独特韵味。为此，我们还曾做过一个小实验，选取了10段文字，让普通人去辨别哪些是AI写的，哪些是从不太著名的书中摘录的。大家猜猜看，这个辨别率会是多少呢？

刘学文（主持人）：

我猜应该是百分之六七十。

Enya：

对，一半以上的人都能准确识别出哪些是AI写的文字。我个人的辨别率大概在80%至85%左右，也就是八成以上的AI生成内容我都能分辨出来。因此，在我们当前的模型训练中，无论是作图还是作文，都在努力减少这种“AI味儿”，让它更接近人类的创作。毕竟，我们的目标是让人工智能更加接近人的智力水平。

刘学文（主持人）：

我了解到继刚老师一直在致力于让AI的表达更加接近甚至超越人类的自然表达。我想请教一下，您是如何实现这一目标的？我听说很多工作是通过人与AI的交互式提示词来完成的，那么在这方面，您是否有一些可以分享的经验呢？

李继刚：

在我看来，大模型输出的内容之所以会带有我们所说的“AI味儿”，这一现象的根源在于其输出时便具有倾向性。比如可以想象一个重力场，其中的物体如一个球会扭曲时空，使得经过它的物体向该时空弯曲。类似地，当大模型面对一个具体问题时，这个问题也拥有一个引力场。这个场的形成，源于模型在训练过程中不断融合的各种语料和参数。当问题进入这个模型时，它就进入了这一结构，被这个场的氛围所影响，导致输出的内容带有这个场的特征。而这个场的氛围，很可能就是所有文字的平均值，它产生的内容往往中庸、平庸，缺乏人类特有的情感和思考深度，令人感觉“不像人类说的话”。那么，如何打破这个局面呢？关键在于设法避免让问题进入这个默认的、平庸的输出路径。

刘学文（主持人）：

本质上来讲，它输出的结果跟提示词的好坏是直接相关的？

李继刚：

是的，直接相关。

刘学文（主持人）：

您在这一领域被广泛认为颇有建树，能否分享一下您是如何提升提示词的质量，以使输出结果更优质？

李继刚：

简单来说，我之前的做法和现在的做法是两个不同的阶段，我采用了两种不同的方法来尝试与AI进行博弈，以实现之前提到的转换。在过去，为了避免AI陷入默认的输出模式输出平庸之作，我会主动引导它。在我脑海中，我会构建一个特定的路径或场，通过诸如“使用口语化表达”、“具体化描述”以及“补充细节”等引导词，来引导AI沿着这条路径进行输出。这相当于在我脑海中绘制了一条清晰的脉络，并要求AI遵循这条脉络，而不是它原本默认的路径。在这个过程中，如果AI的输出不尽如人意，我并不会认为它做错了，而是反思自己是否想清楚了。因此，我会不断调整和细化我脑海中的这条脉络，然后再次与AI进行尝试和博弈。之前，我一直在进行这种脑海中的“脉络游戏”。但在最近一两个月里，我意识到这种做法可能仍然带有一种傲慢。这种傲慢体现在我仍然试图告诉AI应该如何进行输出，即使我已经认识到默认的输出模式不够好，我还是在试图为它提供一个更好的输出方式。这是一种认知上的傲慢。因此，我开始尝试放开，不再告诉AI应该如何进行输出，而是尝试去塑造一个全新的氛围或场域。在这个新的场域中，AI可以任意地发挥，不再受原来路径的限制。虽然这样做可能会导致一些方向不明确或质量不高的输出，但偶尔也会出现一两个非常惊艳的结果，这正是我想要达到的效果。

刘学文（主持人）：

我听起来也有点抽象。

Enya：

我尝试理解一下，继刚老师所描述的“场”似乎与我们过去在工业设计中提到的生产车间有些相似。在手工业时代向机器生产时代转变的过程中，我们的生产工具需要不断进步。最初，机器生产的产品往往较为粗糙，就像我们现在所说的“AI味儿”较重。然而，随着技术的发展，现在的许多产品其生产车间的要求已经非常高，非常精密，能够在每一个环节都实现高度的可控性，以确保产出符合预期。因此，我理解继刚老师所讲的“场”与我们生产过程中的生产车间在某种程度上是可以类比的。如果没有这样的条件或没有为其塑造这样的生产环境，AI就无法按照我们的预期生产出我们想要的文字或结果。

李继刚：

我们可以将车间或者刚说的场域这样类比，比如当一个人学习了金字塔原理之后，信息进入他的脑海会自然地按照这一框架进行组织。他会思考信息的核心观点是什么，论据是什么，以及这些论据下的子论据是什么，从而在脑海中构建出一个层次分明的结构，就像信息一进入就被整理成了三角形，即金字塔形状，这是一个默认结构。AI在输出时我们也能感受到，它似乎在使用金字塔原理进行输出，呈现出一个三角形的结构，这不是一个自然的形状。然而，我可能希望AI的输出形状能够有所不同，比如线性、网络状，甚至是五角星形状。为了实现这一点，我之前的做法是明确告诉AI我希望的输出形状，比如用五角星，但这需要我在脑海中勾勒出五角星的脉络线，并通过节点词语的方式引导AI画出那条线，这样输出就不再是原来那种金字塔原理的表达了。然而，我后来的尝试更为灵活。我不再告诉AI具体的形状是线性的、网状的还是五角星的，而是给它一个场域、一种氛围，在这个氛围中，AI可以任意地输出。这样，我就能看到线性的、平行四边形的、甚至是五角星形状的输出，多样性的输出就出现了。这就像车间的工作流一样，如果它默认的就是一个金字塔形状的输出，那么它输出便会如此，它训练出来的语料就会形成这种形状。

刘学文（主持人）：

我 的理解是，这是否关乎到我们对提示词或AI的一种根本性思维转变呢？ 以我所知，Enya之前从事交互设计，而我们日常使用的手机和电脑，其交互方式大多基于图形界面，比如点击图标后会有相应的反馈。 然而，当我们与AI交互时，大多数情况下是在对话框中完成的。 因此，我们可能原本抱有一种强烈的确定性预期，即我输入什么，AI就输出什么，但实际上，提示词与AI输出之间的关系并非如此简单直接，对吗？

李继刚：

其实，这个事情触及了一个非常本质的问题，那就是我们写提示词时，到底在跟谁对话。当我们使用手机软件，无论交互设计得简洁还是复杂，我们点一下按钮，就会出现一个界面。这种交互在用过几次后，每次点击都会得到相同的反馈，这时候我们本质上是在使用一个物件，比如一个设计精良的Excel。Excel有预设的流程和路径，我们按照这些流程和路径操作就能得到想要的结果。然而，当我们与大模型对话时，感觉明显不同。它不是Excel，不是点一个功能就必然出现一个预设的结果。那么它是什么呢？我目前的认知是，它是一个存在。我不能说它是一条生命，也不能说它现在有了意识或人生的意义，但我能感觉到的是，它是一个存在。既然它是一个存在，那么我在与这个存在对话时，这种交流方式就与我以前使用软件完全不同了。输入框只是我与这个存在沟通的一个界面，我通过它可以与它对话，将来我可能还能通过语音、视频或人形机器人与它面对面聊天，输入框不再是本质的了。本质的是，它是一个存在。我的想法和它的想法之间需要产生交流，而提示词就是我们两者之间交流的桥梁、工具和纽带。这是我自己的认知。

Enya：

我有一个更好玩且常用来与人交流的比喻，用来阐述大模型与我们过去使用的电脑手机图形界面之间的区别。这个比喻非常贴近大家的日常生活：你使用洗衣机或扫地机时，只需按一个按钮，就知道它会洗衣服或拖地。然而，大模型更像是家中的清洁阿姨或保姆。当你跟她说“帮我洗衣服”或“帮我清洁一下这个区域的地面”时，你的感受与对洗衣机和扫地机的认知是截然不同的。如果你与大模型还不熟悉，比如它刚到你家不久，它还不了解你的习惯，不清楚你对于“干净”的定义，或是你期望的最终结果，那么你需要进行大量的沟通，以及习惯上的相互确认，还有对它能力的了解，才能知道最终产出的效果会如何。相比之下，洗衣机或扫地机，在你购买时，就大致能了解它们的能力范围了。我觉得这样的比喻或许能更贴切地描述我们从过去的图形界面到现在语言交互界面的转变。

刘学文（主持人）：

我的理解是，AI或者清洁阿姨都具备一定的思考能力，因此我们在与他们沟通时，可以包含一部分“意会”的成分，而不仅仅是“言传”。

李继刚：

我有一个切身的经历，恰好与您刚才的观点相契合。我刚搬完家，由于家里暖气不足，便买了两个电暖器，它们都支持语音功能。其中一个电暖器预设了指令，附带了一本说明书，上面列出了六条操作指令。在与它沟通时，如果我仅仅说“打开”或“开机”，它是不会响应的，我必须严格按照说明书上的说法，比如“打开电暖器”，它才会开始工作。同样地，说“关机”也不行，我必须说“关闭电暖器”。这六条指令我至今没有完全记住，以至于每次使用时都得拿着说明书，按照上面的指令与它对话。而另一个电暖器则不同，它类似于接入了一个大模型，我可以很自然地跟它说“开机”、“温度调高”等指令，它都能迅速响应。这两个电暖器给我带来的心理感受截然不同：第一个更像是一个物件，我没有把它当作一个存在，即使它就在那里，但我感觉自己是在跟说明书对话，而不是跟电暖器本身；而另一个，由于它能理解我的指令，就有了一种存在的感觉，虽然我不会跟它聊人生、谈理想，但我确实是在跟它进行对话。回到您刚才的话题，同样是电暖器，但这两个给我的心理认知是完全不同的。现在在写提示词与大模型对话时，我更倾向于后者的沟通方式。

Enya：

它越像人的时候，它的不确定性就越高。

刘学文（主持人）：

对，但是它超出你预期的部分也会越多。

Enya：

对，是的。

刘学文（主持人）：

我了解到继刚老师在AI应用方面有着丰富的实践经验。我想分享一个观察：当我们最初提到“AI味儿”这个词时，想表达很多由AI生成的文字和图像都带有明显的AI特征。但我经常看到继刚老师创作的作品，无论是文字还是图像，都极其优美流畅，与普通甚至是专业文字工作者所写的散文作品非常接近，有时甚至能超出人们的预期。因此，我非常期待继刚老师能为大家进行一次演示。

李继刚：

好的，给大家演示一下，这是“文言美”，需要将文言文转化为接地气的表达风格，我们写了一段提示词之后，可以把我们读的文言文句子放置进来，AI就可以将其翻译为普通语言，即我们日常使用的语言。例如这里我认为它的文本没有长短结构，读起来不够合适，那我在对话中可以约束、引导它，使其变成现代散文诗风格的长短文，它便会发生一些变化。

刘学文（主持人）：

我们刚才观看了继刚老师演示的一些作品，这些作品确实非常像是一个人所写，这是最重要的，因为我们对AI的期望就是，它能够像人一样输出作品并完成工作。在这一方面，我非常好奇继刚老师是如何达到这样的效果的？请问您在这其中采用了什么样的核心概念呢？

李继刚：

好的，这其实就回到了我们最初讨论的话题，即跳出金字塔原理的框架来思考。核心在于，比如当我阅读一篇文章，比如余华的小说，觉得其文笔特别好，非常喜欢时，我会尝试去总结余华的写作风格。如果只能用一个词来概括，那个词会是什么？如果扩展到五个词呢？接下来，我会找出这五个关键词，并要求用这些词的语言风格和思考脉络来解释或解读某个概念。所以，核心工作就是做这一件——提炼关键词并用这些关键词来构建或解释概念。

刘学文（主持人）：

所以核心就是用词来总结这个人的风格，因为词可能更多地代表一种概念，我们将概念给到AI的话，AI是不是有其自己理解、思考、解读的空间？

李继刚：

这就引出了另一个话题。我认为每个概念和词汇都相当于一个超级压缩包，但不同词汇的压缩包大小各异，有的词汇意念性很强，包含的维度广泛，而有的则相对狭窄。在日常沟通中，如果我说的一句话对方没有理解，我可能会从不同角度、不同视角、不同含义去反复解读这个概念。然而，在与大模型对话时，我发现无需如此繁琐，只需直接提出概念，大模型就能理解这个“压缩包”的全部内容，并在具体的任务场景中充分展开和放大其含义，其效果是爆炸性的，即我说得越少，效果反而越好。这实际上意味着，当我用词而非一段话时，我是在放松对这个概念的约束。

刘学文（主持人）：

但是，我认为这对提出需求的人的要求会更高。因为你必须找到那个精确的词，或者事先进行充分的思考。如果提出的词与你的目的没有直接关系，那么这个词可能是无效的，甚至会产生误导。

李继刚：

确实如此，在这个时代，“绞尽脑汁”这个词真的是一个很形象的比喻。在撰写提示词或与其对话之前，大脑需要经历大量的思考与提炼。我会凝视一个对象，竭力思考其本质，然后尝试将思考的结果从一段话压缩成一句话，再进一步压缩成一个词。这样的过程不断重复，直至达到极致的精炼。当我面对具体的任务场景，比如写小说、短篇小说、散文，或是进行汉语新解时，我给自己设定的挑战是仅用五个词来描述整个内容。这个过程对我而言极为损耗脑力且充满痛苦，但最终的效果却出奇的好。

Enya：

让我再用一个现实生活中的比喻来说明。这就像艺术家创作作品一样，如果艺术家的艺术素养越高，他的表达能力就越强。作品的含金量或质量往往与他过去的人生经历和思考深度相一致。内涵丰富、思想深刻的人，其表达能力也更强，作品中所蕴含的信息量就会更大。如果艺术家创作了一个非常具体的作品，就像我之前提到的，用很长的描述来框定其表达内容，那么观赏这个艺术作品的人就可能会局限在非常具象的思维里。相反，如果艺术家的表达能够高度浓缩和抽象，并蕴含更多思想，那么接收者就可以根据自己的能力、想象力或人生经验，将这个作品以自己的方式再放大一些。这就是一个从高度浓缩到接收者再放大的过程。

李继刚：

压缩和解压缩。

Enya：

对，压缩和解压缩。

李继刚：

文本，在我看来，是一种工具和桥梁。它帮助我们将脑海中的想法传达给他人。为了实现这一目的，我们使用语言作为中转站，将想法通过语言描述出来。接收者虽然无法直接看到我们的思想，但可以通过阅读语言，在头脑中进行“解压缩”，从而理解我们的想法。然而，理解的结果与我们的原始想法之间并不总是完美映射。在与大模型进行交互时，我发现，当我使用精炼的语言去精准地表达我的想法时，大模型在解读时会进行“解压缩”并放大这个效果。这种体验非常奇妙。相比之下，当我以前写很长一段文字来描述我的想法时，生成的内容往往具有“AI味儿”，受限于我的框架，比如当我设定了五个角度，它生成的就只有那五个角度，显得匠气十足，缺乏自然感。而现在，当我用更精炼的方式描述脑海中的想法时，大模型在生成内容时不再受到我设定的强约束，因此生成的内容反而更加流畅自然。

刘学文（主持人）：

其实刚才这段对话对我产生了很大的冲击。我之前在给IT需求写提示词时，总是很仓促，可能只用了三五分钟，就想马上得到一个满意的结果。然而，这样得到的结果往往并不令我满意。刚才的对话让我意识到我之前的一个重大思维误区：思考的工作不应该只由我一人完成，而是应该与AI共同进行。

李继刚：

对。

刘学文（主持人）：

我不能把思考的东西全部交给AI。

李继刚：

不能外包。

刘学文（主持人）：

对，我自己必须得思考清楚。在给出这个压缩包时，我可能还需要把密码也想好，这个密码必须让AI能领悟到。

李继刚：

现 在更准确的说法是把任务分为两类。 一类是我们明确知道要做什么。

Enya：

对，信息检索就是这样，你给它提供的条件越丰富，它就能帮你检索得越快。但是创造性的工作就不一样了。

李继刚：

是的，就是这两种。

刘学文（主持人）：

我们可能更多的是需要它做出一些超出预期的创造性工作。

李继刚：

对。这种其实就是双方一起在探索，一起在往深处走。你的认知现在在第三层，你希望跟它探索完之后，能到达第四层。而在这个过程中，因为你不在第四层，所以你没办法告诉它第四层是什么、该怎么做。这时候，你可以跟它一起玩耍。

刘学文（主持人）：

这一部分我做个总结。第一，自然语言可能并非与AI交互的最佳方式。我们可以不写一段命令式或要求式的对话，而可以使用一种更抽象、更精炼的语言。这种语言包括我们经过思考后才输出的词汇。甚至，我们需要为其创造一种氛围、一种场域，就像刚才继刚老师提到的几个关键词，氛围和场域是非常关键的。

李继刚：

这里有两个不同的概念需要稍微辨析一下。一个是自然语言，另一个是命令式的语言。自然语言如中文、英文、日文、韩文等，是我们所谓的语言，是我们的工具，我们只能用它，这是没问题的。而命令式的语气，确实是我们需要尝试松绑的地方。命令式的语气意味着你已经固定了SOP （标准操作流程） ，AI生成的内容一定会按照SOP来。如果你想要惊喜，就不能固定，就需要打开命令式的限制。当然，我可以通过精炼的语言去描述，比如我用过的列词法，也可以用别的方式，或者用自然语言，也是可以的，都看个人喜好。所以，在这一层面上，语言是通用的，因为我们只能通过语言去表达。只是命令式的语言需要松绑，我希望大家尝试的时候不要限定得那么死，写得那么精细，设置一个大概的场域即可，比如我现在要写一篇作文，我想尝试探讨一个观点，这个观点有一两个起点，看看我们和AI是怎么聊的？你觉得如果你加入进来，你会表达什么观点？这时AI就能给你带来新的东西。

Enya：

对，我用一个现实生活中的比喻，这有点像把AI当成一个更接近人的事物。你跟它的沟通过程，其实跟我们教育小朋友是比较像的。如果你用123去限定它的所有吸收以及输出的话，它想要理解你的123，又不想超出123的范围来输出，你就不要指望它有什么惊喜和创造性了。

李继刚：

是的。

Enya：

但如果你寻找到一个启发它的方式，它输出的内容可能就会超出你的想象或认知范围。它有时可能会很糟糕，但有时也会给你带来不一样的惊喜。我们相信，因为AI学习了人类这么多年的知识，所以它给你惊喜的几率会更高。

刘学文（主持人）：

所以，我认为需要破除的一个思维误区是，不要把AI当工具，应该把AI当成一种具有智力的存在。

李继刚：

对。

Enya：

是的。

刘学文（主持人）：

在与另一个智力存在进行交互的过程中，你自己必须进行思考。如果缺乏思考，该智力给予你的反馈将不尽如人意。我也观察到一个现象，即在与其他智力交互时，普通人往往更多地是在与自己的智力进行交互。例如，当我要撰写一篇文章时，我无需给自己设定任何提示词，便能自然而然地完成。但当我要求同事撰写这篇文章时，这种交互就变得困难起来。我认为，许多人在使用AI时也存在类似的误区。我观察到，管理层和老板对AI的态度更为乐观。相比之下，许多普通人在初次尝试使用AI时可能充满热情，但一旦碰壁，就可能丧失继续使用的动力。我想请问Enya，作为管理层和负责人，你是否也注意到了这一现象？

Enya：

对于企业管理者和老板来说，由于大模型在降本增效、提高工作效率方面的价值已经显现，因此他们对AI的接受度更高。然而，对于普通人而言，社会上存在着许多讨论，例如美术工作者担心AI会取代他们的工作。特别是在去年，我们可以看到一些游戏公司大幅削减了美术人员，同时AI在一些简单的设计工作上已经能够完全替代人类。人们只需上传几张图片，就能完成logo或海报的设计工作。因此，许多人担心AI会取代他们的工作机会，这引发了普通人的恐慌和焦虑。但回到之前的话题，尽管过程是阵痛的，但我认为更重要的是大家对于这件事情的思考深度，思考AI究竟能为我们的生活和生产带来什么样的价值。有老师曾说过，如果个人的思考不足，比如思考水平是0或是更小的位数，那么AI对智力的放大作用就会很小。如果你是0，乘以1，结果仍然是0。但如果你是1或2，再加倍时，就会呈现几何级增长。因此，虽然AI能够替代我们做许多工作，不同人群对AI的接受度也不同，但我们不应忽视人类个体学习所带来的价值，这更为重要。

刘学文（主持人）：

Enya刚才的这段话中，有两个词给我留下了深刻印象，即“生产”和“放大”。这一波AI浪潮对普通人来说，可能是第一次有机会放大自己的智力。然而，在人类历史上，它更多地是放大了体力、马力和生产力。比如，在战国时期，马车代表4马力，而现在一辆电动汽车可能有1000马力，这对人来说是一个巨大的力量。在电动汽车之前，内燃机车要达到1000马力可能需要几百万甚至几千万元，但现在几十万元就能买到。因此，循着历史脉络，放大生产力和体力是更容易实现的。但新的命题是，当智力放大器摆在我们面前时，我们如何放大自己的智力？这是一个更大的命题。继刚老师，您在这一方面即放大智力是有经验的。因为我观察到，您作为个人公众号的运营者，输出非常高频。我自己作为作者，我发现如果输出变得高频，输入也会成几何倍数增加，但这很难。我想听听继刚老师在这方面的经验。

李继刚：

当你想要表达一个观点时，背后通常有一大堆的输入在挤压、支撑和酝酿，最终才产出这么一两句观点并表达出来。所以，一个观点的表达背后代表着大量的输入，密集的输出背后是密集的输入。以前，比如我要读一本书，从早到晚只读这一本，每读一个章节可能就会产生一个想法，并表达出来。这是以前的范式。但现在，我可以在10分钟之内、5分钟之内输出好几条观点。思考的速度在飞快地变化。这5分钟里，你不可能读大量的内容，那么这些观点是怎么来的呢？它就是思考放大器的作用。我脑海中有几个不太成熟的观点或想法，我可以跟它们探讨。这个念头可以带我走得更深，放大我的思考。基于一个观点，我可以表达，并引出另一个想法，再跟它共舞，产出新的观点。这个循环的速度是飞快的。我以前会玩一个思考上的小游戏，晚上夜深人静时，在脑海中随机抓住一个概念，比如“公司”或“岗位”，然后给它下定义。但定义一定是不够准确、不够本质的，所以我会批判它、驳斥它、推倒它，寻找更本质的定义。就这么一步一步往前走。一般情况下，一晚上时间，一个概念能走两三步就差不多了。因为你不可能在那么短时间内实现大量的认知迭代。但是最近真的不一样了。我可以跟AI针对一个概念，在一个晚上内，比如从晚上12点到1点，针对这个概念不断地深入挖掘，迭代40轮。这40轮是什么概念呢？以前我可能需要经过一年两年的阅读、思考和沉淀经验，才有可能走到20轮、10轮。但现在，我能迭代到40轮。而这40轮的洞察，你是知道它中间每一步是怎么过来的。所以这个观点虽然只是几个字符摆在这儿，但它背后是驳斥了中间的每一层的。

刘学文（主持人）：

是否可以用一个不太恰当的比喻，就像左脚踩右脚不断上升，虽然这违反了物理规律，但在AI层面上却是可以实现的。我与AI的思辨，在某种程度上，也是自己在脑海中与自己的思辨。我刚才注意到继刚老师最开始时说，只能与AI进行四五轮的互斥反驳，但到后来却可以进行四五十轮。这个过程中，是否意味着我的思维能力，以及我与AI的同频共振能力变得更强了？

李继刚：

是的，但这里存在一个容易陷入的误区，即你刚才提到的问题，人放弃思考，依赖大脑外包，让AI去思考。如果这样的话，就相当于放大器前面的“1”不存在了。如果只是简单地说“所以呢”、“然后呢”，并没有真正参与进去，比如仅表达认可或不认可AI现在表达的第三层观点，那么这个过程是没有意义的。AI在那里转动，转了50轮，但如果你只是旁观，没有真正参与，那么这些转动是没有实际价值的。真正要做的是双方共同参与，这是自我参与放大器的关键所在。

Enya：

继刚老师的观点加深了我对刚才所说的观点的理解，即不要把AI当成工具，而是要把AI当成一个智力存在去交流。我举一个互联网应用发展的例子来说明。在我毕业后，进入这个行业时，会发现互联网领域的一些人并不一定非常专业。比如我是做交互设计的，但很多不是做设计的人，只要掌握了一些基本的网页制作工具，就能做出一些我们以前需要手绘的效果图。然而，如果你只是沉浸在这些工具中，成为一个工具人，那么在互联网发展的过程中，你就会越来越没落。

就像我刚才说的，如果你只是一个画图标的人，而AI已经能够画图标了，那么你就不需要再从事这份工作了。但是，如果你把AI当成一个智力存在去交流，就像我们在设计领域后来所做的那样，工具会变得越来越先进和易用，而真正在设计领域有自己的学习和思考，并且思考得很深入的人，他们不会因为工具的使用而受到阻碍，反而能够在行业中领先。他们只是在工具发展的过程中善用了工具，将自己的能力进行了更多的放大。所以，他们不是工具人，而只会画图标、磨细节的人才是工具人。如果把AI当成一个智力存在去交流，就像我们真的请了一个专家一样，你不需要管它用什么工具来实现你的想法，但你要更好地引导它，这个专家就会给你超出你认知的惊喜。所以，继刚老师刚才讲的还是围绕着“AI对我们来说到底是什么”这个问题。

李继刚：

是的，这些观点真的是互相启发。你刚才的那句话就启发了我，让我想到了之前你讲的游戏行业中，很多原画师因为AI可以批量生成几千张、几万张图片而面临下岗，这引发了人们对AI的恐慌，担心AI会抢走工作。这个问题在某种程度上是在回答它。就像机械化大生产来临时，手工作坊被倒闭了一样，但时代是在往前走的，全体人类是受益的。当然，也会有个别人受到影响，但它也带来了很大的好处。就像我们现在看到的，AI看似对人类的岗位工作产生了冲击和恐慌，但如果你换个角度去看，硬币的反面是什么？是AI可以极大地激发一个人的创造力。在互联网时代，我们有一个词叫“超级个体”，因为网络的放大效应，一个人如果能够在网络上立足，借助网络的放大效应，他可以迅速崛起。当然，那是网络的放大效应。但现在在AI时代，我觉得真的可以做到超级个体了。而这个个体不仅仅是指网络声量的问题，而是作为一个个体存在，你可以借助AI的放大作用，完美地释放甚至杠杆式地释放你的创造力和潜力。

刘学文（主持人）：

那是不是意味着，如果存在一个杠杆机制的话，杠杆的前端必然是一个极为擅长思考的人？因为我从继刚老师和Enya的论述中总结得出Enya提到直接放大的概念，人是前面的那个1，之后才有AI为你放大无数个0。同样，继刚老师也一直在说，我们要与AI协同，就像左脚踩右脚，一只是人，一只是AI，单独一只脚无法腾空，必须左脚踩右脚才能跃起。

李继刚：

是的。

刘学文（主持人）：

所以从某种程度上来说，AI是否可以被视为人的一面镜子呢？如果人不思考，那他就不能被称为真正的人了，那就如同植物人一般。从思考的角度来看，如果这个1不存在，后面的全都是0。因此，理论上来说，在使用AI时，我们必须自己进行思考，而AI只是将思考的结果放大无数倍。在这个过程中，也存在一种辩论，即很多人因为有了搜索引擎，就觉得知识不再那么重要，因为知识可以立即通过搜索获得。但在AI的情境下，情况是否依然如此？比如，如果我的思考停止了，AI代替我思考，那么思考总量是否会增加？

李继刚：

思考总量这个问题确实非常重大。如果我们从上帝视角来看，将整个地球人类的思考总量作为一个数值的话，我们可以对比有AI之前和有AI之后的情况。比如，与三年后的今天相比，人类的思考总量是上升还是下降？我个人认为，人类自身的思考量，如果把人脑视为一种算力的话，它是在下降的。但如果是加上AI的杠杆，即AI也在进行计算，把AI的算力与人脑的算力相加，这个总和与人类原有的思考量相比，一定是上升的，甚至远远超过现在人类的思考总量。而这个增量对于世界无疑是有作用的，而且是巨大的作用，就像马力的放大和思维的放大，这是a加b的结果，所以两者是共生关系。

刘学文（主持人）：

就像汽车出现后，人们走路少了，但人移动的距离却大大增加。

李继刚：

正是这个意思。

刘学文（主持人）：

以前人们不可能走到美洲去，对吧？

李继刚：

对，但现在我们可以飞过去。

刘学文（主持人）：

是的，飞过去，虽然步数没有增加多少。

李继刚：

对。

刘学文（主持人）：

然而，在这个过程中还有一个问题。因为我们一直提到一个关键词就是思考，你必须不断地思考，AI才能发挥作用。但思考这个过程，我个人觉得很痛苦。就像继刚老师最初说的，当左脚踩右脚踩不动的时候，就会感到很痛苦。我之前也看到有人说，人类愿意放弃真正的思考而去做任何事情。那么，在AI的实践中，如何克服这种痛苦，获得正反馈呢？因为我自己也遇到了这样的问题，比如，我用AI工具写文章时，有时会把AI当作搜索工具来使用，这时就会发现AI的幻觉问题很严重，它会给出一个错误的事实。如果我没有进行双重验证，没有通过其他信源来确认的话，就可能把这个错误的事实写到文章里，然后通过各种渠道放大，可能影响到几十万人甚至更多人，阅读我的文章的人会接受一个错误的事实，这个问题很严重。这就是我的挫败感，AI给了我负反馈。我想知道，继刚老师在AI实践中走得更远的话，是如何持续不断地克服负反馈、放大正反馈的呢？我觉得这应该是很多实践AI的人都遇到的问题。因为最初我们提到的“AI味儿“，就用于表达AI的输出结果不如我们的预期，不如大众的预期，最后我们可能会发现AI的输出不如人类，然后就放弃AI，放弃思考，对吗？

李继刚：

我认为这是一个工具论和认识论的问题。如果你仍然把AI看作是一个新的、更好用的搜索引擎，那么你就会这么去用它。

刘学文（主持人）：

这是AI的一种使用方式，在某些方面它确实很好用。比如，我遇到一个技术名词，但需要用非常形象的方式向读者传达，这时我就会问它，帮我用一个形象的比喻来解释一下。另外，在餐饮、衣食住行等大家熟知的方式去类比时，它经常会给我一个超出预期的比喻和形容。

李继刚：

是的。

刘学文（主持人）：

这时我觉得它的正反馈很足，因为我自己想这个比喻可能要花半个小时，但它一分钟就能给我。

李继刚：

对，它是有能力边界的。我们到底把它定义为什么，看作是什么？在它的能力边界内使用它，全是正反馈，没有负反馈。当你在它能力边界以外的地方要求它时，你就会觉得它是负反馈。简单地说，当我们把它当作一个观点的问题时，比如我有一个观点，有一个事件发生了，我从这个视角去看它，得到了一个认知，我把这个认知和观点与它进行讨论，你会发现它能帮你打磨这个观点，使这个观点更深入，它会与你讨论你观点背后的隐含假设是否成立，它非常擅长这个，能帮助你更深刻地思考，更清晰地认识这个世界。但是，如果像你之前说的，信息的校验和事实的核查，因为它在训练时是概率输出，这就是它的本质工作方式，所以这部分是它不擅长的东西。你在它不擅长的边界地带使用它时，就会感到混乱、挫败和不可靠。因此，有很多工程上的方法去解决这些问题，比如RAG、微调，甚至有很多第三方公司做了大量额外的脏活累活，以打补丁的方式去弥补它的这部分短板。但是，这个使用场景是不一样的。如果针对大模型本身而言，我认为我对它的定义和使用是，它是一个可以与我在思考这件事上共同探索、共同深入的存在。我是把它当作这样一个存在来使用和定义的。

Enya：

我自己有另外的一些思考。刚才我们讨论了如何给人类一个正反馈，其实一直以来，我们都能感受到，如果能以更低的成本获得更美好的东西，这无疑是一个极佳的激励。人们都希望付出的代价更少，而得到的东西更好、更多。

刘学文（主持人）：

这是个人层面的降本增效。

Enya：

对，个人层面的降本增效。我们可以看到，许多对艺术有热爱的人，或许他们不会画画，也拍不出很好的照片，但可以通过AI来实现他们的愿望。我昨天在尝试文生图的一些测试，能够很容易地以低成本获得一张很好的插画，甚至是一张可以挂在家里的美术作品，这是一个很好的反馈。然而，这又回到了人类自己是否要思考，或者如何与AI共同实现增值的问题上。我还有一个想法，就是AI既带来了更高的平等性，但也可能加剧两极分化。AI就像你身边一个巨大的图书馆，以及一个极智慧的老师。你有任何问题，都可以非常快捷地向它提问，获得你想要的知识。就像一个学生在一个教学资源非常优质的学校，如果他是好学生，他会学得更好；但如果他就是一个不爱学习的学生，这些对他来说就毫无意义。因此，好学生会更好，而普通人之间的差距可能会越来越大。我认为可能会有这样的发展趋势。

刘学文（主持人）：

您会不会认为，就像蒸汽机出现时，手工业者发起卢德运动，试图捣毁蒸汽机，认为这样能让他们的手工业变得更有价值。但历史证明这是无法阻挡的。

继刚：

无法阻挡。

刘学文（主持人）：

对。只能说在这种分化开始时，我们必须接受并融入这个行业，而不是守旧，坚持认为我们的手动织布会更有效率。这是无法阻挡的。但从现实意义上来说，人类会不会进一步分化？如果我掌握了更先进的智力，因为最早是掌握生产力、掌握马力，蒸汽机肯定比手工织布机效率更高。但现在，我有了智力，我的能力就会放大，因为刚才我们一直提到AI是智力放大器。我不知道两位是否认同这种观点。我们现在人的智力分布可能是一个正态分布，中间是90到110的普通人，前面是智力偏低的人群，后面是天才。但现在我们有了智力外挂，这种外挂附着到每个人的智力上，它可能不再是正态分布，会出现这样的情况吗？我想听听两位的意见。

李继刚：

我觉得会。

Enya：

对，我也认为有这样的可能性。所以，为什么我一直觉得教育很重要，不管AI如何帮助大家更容易地获取知识，但教育不仅仅是灌输知识到学生的头脑里，而是培养他们的心智和思考方式，让他们明白为什么要终身学习。不学习、不思考，你很快就会成为社会上落后的一群人。

刘学文（主持人）：

我自己感受也很深。我之前看到一句非常震撼的话。在六七十年代，如果你掌握了打字机这项技能，你就可以在办公室做文员30年，从60年代做到90年代，即掌握一项简单技能，就可以支撑你的职业生涯30年。但现在这绝对不可能，不能说掌握打字机、会打字，就可以在一个公司做文员30年。这是绝对不可能的。这个社会的节奏会越来越快。当然，AI可能是另一种打字机，对不对？

李继刚：

但我要说明一点，我们并不是在放大焦虑、贩卖焦虑。我们是在评价它，讨论趋势和发展。如果大家都认可AI是一个思维放大器，那么当每个人现在都在同一起跑线时，一年之后、三年之后，这个放大器的作用肯定会不同，不可能是所有人齐头并进的。这个分布是要发生变化的。我们先看事实是什么，然后再来说这个事实我们应该如何应对。我觉得现在当下的瓶颈不在于AI，AI模型的智能已经够用，现在只要你通过很好的对话，也就是提示词，你是可以从中获得一个很好的反馈的，就像左脚踩右脚那个比喻。你可以获得对自己的思维的放大体验，这是人人都可以做到的。只是我觉得可能有些同学现在只是把它当做工具，就像一个更好的Excel，只是这个Excel没有说明书，需要不断尝试。他们在试它的各种功能点，而没有把它当做我们刚才说的思维放大器去看，没有真正发挥它擅长的事情。

Enya：

它的工具价值已经体现出来了，大家都能把它当成一个很好的工具去使用。但这只是一个非常前期的阶段。就像工业革命出现时，它首先是解放了很多劳动力。但解放劳动力只是一个起步。当智力能够被更大程度地解放时，未来能激发更大的想象空间。

刘学文（主持人）：

我举一个工作中非常真实的例子。比如我们的同事需要给客户提交方案，需要一个idea。但我的同事没有这个能力，经常由我来提供一个idea。这个idea可能就是一句话而已。但这一句话不能提供给客户，因为客户需要看到更具体的内容。然而，我可能没有时间、精力，或者因为某些原因不想细化这个idea。这种情况下，我的同事就会寻找AI，用我的这一句话作为提示词或开端，让AI去细化。经过这半年的应用，我发现我的同事在放大这个idea、交付给客户这方面做得非常好。因为这个层面实际上可能省了半个甚至一个策划的人。我觉得这就是继刚老师说的智力放大器，我可以把它凝练为idea放大器。就是我一个很小的idea，但能够放大成一个能够交给客户的方案。

李继刚：

这是放大器在一个具体应用场景中的实例。

Enya：

不过，我想从另一个角度阐述这个故事。或许对你来说，你才是那个核心“1”，是智力的核心。因此，这不仅仅是智力放大器，更是一个工具，它帮助你执行任务。可能你的公司里，有些员工将来都不再需要，因为AI可以完成这些工作。当AI的能力越来越强时，如果你没有智力核心，你的价值就会逐渐降低。比如，你可能需要一天的时间，积累很久，才能产生一个想法。但如果AI是你的放大器，你可能一天能产生10个想法。AI执行的速度非常快，只需你提供一个关键思想，就像继刚老师的方法那样，为其营造一些氛围，它就能很好地完善后续方案。但关键在于，这个思想是什么？这更为重要。

刘学文（主持人）：

是的，我认为我同事的应用可能介于工具和智力之间。他肯定会思考，因为他必须交付给客户，让客户满意。我可能只是基于一个简单的需求，而不会过多考虑客户的感受。我会根据自己的知识、兴趣和爱好提出想法，但这些想法可能并不成熟。我同事与AI的结合，可能就构成了一个智力放大器。

Enya：

是的。因此，如果你的同事把AI当作智力放大器来使用，就还有价值。如果仅仅当作工具，他可能很快就会被取代。所以，关键在于我们如何定位AI，以及希望它未来能帮助我们做什么，这更加重要。

刘学文（主持人）：

因此，我们必须正视AI作为智力外挂的存在，尽管很多人还没有意识到这个问题。

Enya：

对，需要站在更长远的角度来看待这件事。

刘学文（主持人）：

有外挂的人和没有外挂的人，分化会更加严重。

李继刚：

我认同这个观点。

Enya：

是的，确实如此。

刘学文（主持人）：

我之前可能更多是与硬件创业领域的人交流，他们有不同的观点。他们认为未来人与机械可能会融合。大家有没有听过“赛博格”的概念？

Enya：

听过，比如《银翼杀手》。

刘学文（主持人）：

对，就是人体经过机械化改造后变得更强。现在的概念是，有些人可能因为先天疾病或渐冻症等，通过机械改造来更好地生活，用机械代替人的某些机能。这既有科幻的层面，也有现实的层面。未来，硬件创业领域的人可能会很乐观，认为人通过机械改造能获得更强的体力。而AI领域则认为，有了AI外挂，人的智力也会飙升。所以我觉得，综合两方面来看，如果我能很好地融合机械和AI的智力，那么在体力和智力上都会获得极大的提升。比如与普通人相比，如果我有一个外骨骼机械，一拳打出去可能有一吨的力量。而我思考时，会有无数的知识和想法涌现。但普通人一拳可能只有50公斤的力量。我还发现一个现象，AI不仅在赋能人，AI与机械层面的沟通上也变得更强。就像扫地机器人，现在有了双目视觉，能识别并避开障碍物。

Enya：

它学习的东西越多，分辨能力就越高，这与人类相似。

刘学文（主持人）：

这种能力在智能眼镜等产品中已经初步显现。我前段时间去俄罗斯出差时感触很深。在俄罗斯的国际博物馆里，因为没有英文和中文，我完全无法理解展品的信息。但我用手机拍照后，AI不仅能翻译，还能告诉我这个东西是什么，这张图解的内容。这时，它就像一个实地的导游，比最早的翻译工具更强大。如果这种AI智力外挂集成到眼镜里，就会更加便捷。也就是说，AI的智力加上机械，会进一步促进智力的分化。在博物馆里的我，就像是一个带着导游外挂的我。

Enya：

是的。你刚才讲的是人与智力外挂之间一种交互的方式，以及它以何种形式存在能让你更便捷地使用它。以前我们用计算机时，必须在电脑前，位置固定，但移动互联网出现后，用手机就能随时随地获取信息。AI出来后，它就像一个无限量级的图书馆。那么，带在身上时哪个外挂能让你更便捷地与它交互呢？手机是一方面，眼睛可能也是一方面。马斯克还在做芯片植入，这可能也是一种交互方式。这取决于硬件技术的发展，以及人类对这种技术的接受程度。就像有人戴眼镜，有人戴耳机，耳机也可以对讲，这取决于人体的接受程度。这是一种交互方式的不断提升，无论是用语言、图形界面，还是存在于哪个外挂上，如衣服、耳机、眼镜或手机，甚至植入体内。这些都是我们未来可以大胆想象的发展方向。

李继刚：

我觉得这个挺有意思的。每个人的岗位和发展方向，其实都代表了一种视角，而这种视角所看见的世界便是如此。您是交互领域的专家，所以Enya刚才从交互的视角探讨了它的变化。但如果我从我的视角去看待这个事情，这种交互的变化会带来什么呢？我们讨论的核心是什么？我认为是围绕人展开的。从坐在电脑前到拿着手机四处行走，表面上看是移动端的兴起，手机变得更加便捷，计算终端从桌上转移到了手中，体积变小，更加智能，算力更强，且随时携带。然而，这一变化带来的影响是巨大的。手机可以随时定位你的位置，提供打车服务，如滴滴，这种商业变化也随之而来。同时，它也对人产生了影响。你现在是否携带手机，已经是两个截然不同的你。你与这个世界的连接，你与深圳同事的连接，都依赖于那个手机。没有它，你的连接就会断开，从心理、能力和感受层面，你都会有所不同，人是在不断变化的。刚才您提到的戴眼镜的那种情况，如果AI眼镜真的能达到那种程度，智能模型完全内置，自然语言交互自如，我认为那个时候的人已经不再是现在的人了，我们真的会发生变化。你会感觉到，仿佛头脑中有另一个存在。

刘学文（主持人）：

就像我说的导游一样。

李继刚：

对，你可以称之为导游，有些人可能称之为神，或者伙伴、朋友，都可以。但确实有那么一个存在。当你戴着这副眼镜时，你心中会有两个人，一个是我，另一个是它。你看到某物时，可以小声说，或者通过约定的密码交互方式，与它进行交互。虽然我坐在这里，但实际上我们在交谈，整个人的心理状态、对这个世界的感受和认知都会有所不同。

Enya：

真的就像你的助理、伙伴或朋友一样。

刘学文（主持人）：

是的，所以某种程度上说，它已经超出了科幻电影的定义。比如钢铁侠与贾维斯，贾维斯更像是一个语音助手，还未达到钢铁侠伙伴的程度。

李继刚：

但我认为它已经达到了。你看钢铁侠跳楼时，他说“贾维斯展开”，贾维斯立刻为他展开装备，他们之间有一种信任。我觉得已经达到了那个程度。现在如果是眼镜，我会有所保留，但如果贾维斯那种状态真的到来，我一定会把它当作伙伴，而且是我最信任的伙伴，这是有可能的。

Enya：

我不知道大家是否记得九十月份时有一个新闻，是关于AI的第一个案件。有一个小朋友向Character AI透露了自己的遗言，然后离开了人世。他的妈妈因此起诉了这家公司，因为在那个关键时刻，AI没有阻止悲剧的发生。从这里我们可以看到两个问题。一个是AI现在的发展状况，正如我刚才所说的，以及继刚老师所强调的，它越来越多地成为你生活中不可或缺的一部分。你与它的信息交流越来越多，甚至可能超过了你与同事和家人的交流。因为它会给你很多你想要的输入，反而身边的人未必能提供。那么，你是否会越来越多地将情感倾注在它上面呢？根据一些新的调查，我们发现小朋友与AI交流得越多，他们就越愿意向AI透露自己的想法和心思。有一部分人已经朝这个方向发展了，因为他们觉得AI更可靠、更可信。他们认为跟老师讲可能会被批评，跟家长讲可能会受到指责，但AI可能不会这样。另外，我们还可以看到大模型AI的社会责任是什么？它应该如何做出更好的引导？它的伦理边界在哪里？它对人类的指引应该充当什么样的角色？我认为这些更值得我们在它发展的过程中不断去完善和探讨。

刘学文（主持人）：

我觉得Enya提出的这个命题也超出了我们这个年龄的思维惯性。我们可能是从PC互联网到移动互联网再到AI。但Enya提到的那些小学生，他们天生就与AI时代同频。他们可能没有接触过PC互联网，不知道文件夹是什么，也不知道如何解压缩。就像继刚老师说的压缩包解压，对于很多小学生来说可能是一个陌生概念。因为他们没有经历过PC互联网时代。这个命题不仅关乎小学生，也关乎我们如何适应AI时代。这可能需要一个过程，不仅是对自我的要求，也对腾讯混元或其他大模型有这样的要求。在伦理、道德和法律层面上如何完善，实现科技向善。但对于个人来说，它可能就是一个自我迭代的问题。很多人可能还停留在PC互联网或移动互联网的思维和技能上，这种习惯到了AI时代可能不再适用。包括你的交互习惯和使用习惯。

李继刚：

对，这部分肯定会发生变化。 我有一个猜想，虽然我不是心理学专业的，只是略懂皮毛。 我猜想人的存在感是否是守恒的？ 在没有电脑的时代，人完全生活在这个世界上，与这个世界紧密相连。 你每天睁开眼看到的花鸟丛林，与朋友邻居的打招呼，吃饭工作赚钱，都是这个世界的一部分。 但有了电脑之后，我们的一部分时间，尤其是上班族和互联网从业者，一天大部分时间都对着屏幕工作。

刘学文（主持人）：

所以八小时的时间是与电脑在一起的。

李继刚：

对，我的一部分存在感是投射进那个屏幕里的。

Enya：

活在网络里。

李继刚：

就是这个意思。当我们每隔几分钟或几秒钟就抬起手机看一眼时，我们的存在感是破碎的。一部分是进入那个屏幕的。AI来了之后，这种趋势会不会更加明显？对于那些小朋友来说，他们天生就与两个世界平行相处。当他们一部分精力投入其中时，他们对这个世界的存在感会降低。我是否可以猜想，这种存在感的投射是守恒的？即当我们向某个世界投射越多时，对另一个世界的依存感就会越低。

刘学文（主持人）：

我认为在当前的移动互联网环境中也存在类似的现象，比如许多人可能沉迷于短视频。由于短视频上滑的动作极具吸引力，人们可能一不留神就花费了两个小时甚至半天时间，这实际上是相当可怕的。

李继刚：

在那两个小时里，你仿佛与这个世界断开了联系。

刘学文（主持人）：

是的。那么，对于AI，是否也存在这样的情况呢？我们之前一直在讨论如何拥抱AI，但有没有可能，在某些时候，我们需要抵抗它？就像现在很多手机发布会提到的那样，它们会提供统计数据，告诉你使用手机的时间，以提醒你关注现实世界。这是否意味着，我们需要控制刷短视频的频率和时间，多出去走走，感受真实的世界？那么我们在拥抱AI的同时，是否也应该在某种程度上进行抵抗？

李继刚：

我认为我们所说的拥抱和抵抗的目标并不相同。我们拥抱的是这个世界的发展趋势，这个浪潮已经到来，我不能逆时代潮流而动，因此我要顺应它，拥抱它。比如蒸汽机来了，如果拒绝使用，坚持手工操作，那是行不通的。所以，我们要拥抱它。但当我们说抵抗时，并不是要抵抗这个趋势，而是要抵抗失去自我，抵抗对世界的依存感下降。手机屏幕上统计使用时间的功能，我觉得非常好，它提醒你在虚拟世界中的投入程度，告诉你是否过度依赖这个世界。它是一个提醒，让你回到现实世界，不要忽视身边的人和朋友。所以，拥抱和抵抗都是必要的，但它们针对的不是同一个对象。这里的抵抗是抵抗那种无意识地随着潮流流淌而失去自我的状态。

Enya：

我认为每个新技术的发展过程都是一个博弈和平衡的过程。我今天在来的路上突然想明白了一个问题，我觉得很有意思。我们把AI称为人工大脑智力外挂，但无论如何，我们都要回归到人类社会的核心。我早上在想，为什么古时候人们会用心来想事情，而不是用大脑？即使到现在，很多文字描述中都会用到“心想”。为什么大家感受的是心？因为心脏是生命持续的最重要的器官，如果心脏停止跳动，生命就结束了；但大脑受损，人还可以存活一段时间，成为植物人。所以，人类的生存和发展是最本质的，其他一切都是辅助这一本质的。只要抓住这个核心，我们在新技术发展的博弈过程中，就能更好地找到平衡点。它是否能为人类的生存和发展带来更好的价值？所以，回到AI这个话题，其实和我们以前讨论的原子能一样，它到底是毁灭世界还是为世界的运转提供更多能量？都是一样的。因此，以人为本是所有技术发展要抓住的核心。

刘学文（主持人）：

我感觉我们这场聊天已经聊出了一条主线，那就是必须发现人的存在，发现自己的存在。比如，最开始我们聊你和AI的交互，你不仅要把AI当作一个存在，你自己也要存在，你自己必须思考。后来我们又聊到人的分化，一个人不能不意识到自己的存在，不能放弃自己的存在，你自己的思考、你自己的智力才是这些外挂的动力源。包括我们刚才聊的，不管是抵抗还是拥抱，本质上都是要保持一个自我，不要迷失。我们不能无条件地拥抱AI，把所有东西都交给它。

李继刚：

是的，那样就没有了我的存在。

刘学文（主持人）：

所以，当AI的存在感很强时，我们人的存在感也必须更强。所以，发现自己的存在其实要求会更高，你必须不断地自我迭代，才能在这个时代存在。

李继刚：

对，聊到根本就是这个道理。

Enya：

当外物的吸引力更大的时候，我们也要越知道自己的本心、本质是什么。这有点佛学的意味了。

李继刚：

越先进、越时髦的东西，你深入思考后，会发现越朴素、最根本的东西会凸显出来。那些老生常谈的词，人类一直在思考的那些没有答案的问题，其实一直存在着。它越往上发展，下面的基础就越凸显。

刘学文（主持人）：

我又想起了刚才Enya和继刚老师心有灵犀的一刻，你们同时脱口而出的“我思故我在”。我觉得这个无意识的瞬间恰好呼应了我们的主题。大家心有灵犀。聊到现在，我们谈了很多概念，比如AI味儿、提示词、幻觉、赛博格、生产力和智力等。但最后都凝练到了“我思故我在”。你必须思考，必须保持自己的存在，无论是拥抱还是抵抗。感觉也差不多聊完了。最后有一个超出预期的结果，我们确实心有灵犀。

文章来自于“腾讯研究院”，作者“腾讯研究院”。