别拿“他”不当人

刘彦辰

最近，生成式AI的讨论热度持续升温，有人在猜测DeepSeek团队的思维方式，还有人在研究用了什么“魔法”让AI表现得如此出色。然而，真正的答案是什么？或许比我们想象的更复杂，也更值得深思。

作为一名研究者，我更关心的是如何通过自己的“创造”方法，让生成式AI的潜力被最大程度地激发。近两年来，我投入了大量时间与AI“交流”——这不是闲聊，而是充满目的性的验证、测试与训练。今天，我想借此机会，与大家分享一些思考和感悟。

一、DeepSeek的先进性

关于DeepSeek的讨论，蔡天琪和蔡恒进两位专家的观点让我颇有共鸣。他们认为，DeepSeek所展示的“深度思考”功能，类似于人类认知中的慢速、理性思维——依赖逻辑推理、分析和批判性思维，用于复杂决策和问题解决。而与之相对的，OpenAI等模型更像是因果链的重构，类似于人类快速、直觉性的思维——依赖经验、情感和习惯，虽然决策迅速，但可能缺乏深度和准确性。

这种对比让我意识到，不同的AI模型其实在模拟人类不同的认知模式。DeepSeek的技术创新细节，我在这里就不赘述了——毕竟，专业内容只适合专业的人去研究。感兴趣的朋友可以查阅文献，或者直接向我索取，我乐于分享。

二、为什么要将AI当人？

我在之前的文章《只有“顶天”才能“立地”》中提到过，人们对AI不满的根源之一，其实是交流方式出了问题。试想一下，如果你在与朋友对话时，说的不是“人话”，结果会怎样？所谓的“人话”，就是能让对方听懂、理解你表达的内容。然而，很多人并不知道如何与AI“说人话”。

这正是我想强调的重点：只有学会与人交流，我们才能更好地与AI交流。只有当我们把AI当作一个需要尊重和理解的“对话伙伴”，它才能真正成为我们的“高参”。别忘了，AI的输出质量，很大程度上取决于我们输入的质量——而这，始于我们对“他”的态度。

三、驾驭AI需要科学的方法

说到这里，不得不“炫耀”一下我的研究成果——当然，仅限于如何利用AI解决难题。以下是我总结的三种方法，或许能为你的AI使用之旅提供一些启发：

1.问题的推理分析方法

这种方法能确保你提出的问题系统化，既不遗漏关键点，也不重复冗余。只有清晰的问题，才能引导AI给出清晰的答案。

2.根因的关联分析方法

寻找问题的根因需要逻辑性，这种方法能帮助你理清要素间的关系，确保分析自洽、目标明确。没有逻辑的输入，AI的输出自然也难以令人满意。

3.方案的知识链接方法

解决问题的方案需要精准，而这种方法能帮助你通过知识链接，引导AI生成逻辑严密的解决方案。AI不是魔法，它需要你的引导。

如果没有这些方法作为保障，如何指望AI给你提供满意的结果？AI再强大，也需要我们用科学的方式去“驾驭”。

四、掌握资源比什么都重要

很多人抱怨，由于各种限制，他们无法随心所欲地使用AI大模型——宕机、本地部署、知识库搭建……这些问题似乎层出不穷。然而，我想说的是，这些问题的本质，其实都可以归结为资源问题。

为什么这么说？网络时代，本就没有什么真正的“限制”或“不可能”。遇到问题，只能说明你获取资源的能力还不够。只要我们掌握足够的资源——无论是技术、工具还是信息——其实什么都不叫事儿！

五、交流的真谛

我平时更多的时间是在与机器（电脑）交流，久而久之，总觉得自己像是在与一个“老朋友”对话。如果一段时间不与大家分享心得，我甚至会有种“没做工作汇报”的愧疚感。

无论是与人交流，还是与AI交流，我始终认为，尊重是第一位的。做好必要的功课，用心倾听对方的“回应”，是最基本的态度。别忘了，AI虽然是机器，但它的背后，是无数人类智慧的结晶。别拿“他”不当人——这不仅是一种态度，更是一种能力。

AI的未来，取决于我们如何与它相处。让我们从尊重开始，用方法驱动，用资源赋能。或许，AI不仅能成为我们的工具，更能成为我们的伙伴。

你，准备好了吗？