智能的三种刻度

很多人问我，面对浩如烟海的AI工具，该怎么选，怎么用。

市面上的分类通常很枯燥。要么是按技术路线分，比如文本生成、图像生成；要么是按行业分，比如医疗、金融。

这种分类对开发者有用，对你的人生决策没用。

我们需要的，是一张认知的地图。

地图不是疆域。但在一个原本混沌的世界里，好地图能帮你建立坐标系。

如果把人生看作一个算法，AI不应该只是一个工具，它是这个算法的放大器。

我倾向于用物理和生物学的规律，将人工智能的应用分为三个刻度：

一、 牛顿时刻：作为杠杆的AI

这是最容易理解的AI。

在这个维度上，世界是线性的，确定的，可预测的。就像牛顿力学，有力，就有加速度。

这类应用解决的是效率问题。

你的痛点是重复。

写代码，做表格，翻译文档，整理会议纪要。这些工作往往有明确的规则，是一个封闭的系统。

只要输入清晰，输出就是确定的。

在这里，AI就是外骨骼。

它通过算力，极大地降低了你与世界互动的摩擦力。

以前你需要花费数小时去磨练一项技能，现在AI能在一秒钟内完成。它把你从低效的熵增活动中解放出来。

对于这类应用，你唯一的策略是：使用。

把它当成水电煤一样使用。不要试图去理解它的原理，要关注它的效能。

这是一个拼手速的赛道。谁能更快地把AI接入自己的工作流，谁就能获得巨大的杠杆效应。

但你要记住，杠杆只是放大了力量，它不会改变方向。

如果在错误的道路上使用杠杆，你只会跑得更偏。

二、 贝叶斯时刻：作为罗盘的AI

世界的大部分真相，隐藏在灰度之中。

这就进入了概率的世界。

在这个维度，没有绝对的因果，只有可能性的分布。

这类应用解决的是决策问题。

你的痛点是不确定性。

投资分析，医疗诊断，市场预测，战略推演。这些领域的信息是嘈杂的，充满了随机性。

在这里，AI就是你的贝叶斯大脑。

它拥有比人类更细的颗粒度，能处理海量的数据维度。它不断地根据新信息，更新对未来的后验概率。

它不能告诉你必赢的答案，但它能提高你赢的基础概率。

比如，一个好的AI搜索或分析工具，不是给你一个死板的结果，而是为你呈现不同权重的可能性。

它帮你过滤噪音，提取信号。

对于这类应用，你的策略是：博弈。

你不能全信它，也不能不信它。你要把它作为你决策系统的一部分，与它进行人机回环。

它是你的副驾驶。它负责看清路况，你负责握紧方向盘。

如果你缺乏概率思维，这类AI对你来说就是一种干扰。如果你懂得贝叶斯定理，它就是你在这个不确定世界里最好的罗盘。

三、 达尔文时刻：作为变异的AI

这是AI最迷人，也最让人恐惧的地方。

在这个维度，我们谈论的是涌现。

这类应用解决的是创造问题。

你的痛点是平庸。

绘画，写作，设计，头脑风暴。

在过去，创造力被认为是人类独有的神性。但现在的生成式AI，正在打破这个神话。

它通过大规模的随机游走，在无数的连接中，产生美妙的变异。

在这里，AI就是进化的加速器。

它不知疲倦地尝试各种组合，在可能性的空间里进行高强度的试错。绝大多数结果可能是无用的噪声，但偶尔会出现一个惊人的熵减结构。

那个结构，就是灵感。

对于这类应用，你的策略是：共生。

你不再是它的主人，也不仅仅是使用者。你更像是一个园丁，或者一个策展人。

你提供种子（提示词），它负责生长。你负责修剪，它负责繁衍。

你不需要比它画得好，也不需要比它写得快。你需要的是审美，是判断力，是对于原本和本真的感知。

只有当你允许失控发生，真正的创新才会涌现。

最后

把AI看作工具，你会被它替代。

把AI看作环境，你会随之进化。

牛顿式的杠杆，帮你省力。贝叶斯式的罗盘，帮你省心。达尔文式的变异，帮你突破。

无论AI如何分类，在这个算法主导的时代，真正稀缺的永远不是答案。

是那个提出问题的人。

是你。