DeepSeek这么猛了，AI该怎么学？

我早上问了 DeepSeek R1 这个问题：

在 DeepSeek R1 具备如此强大的推理分析、意图识别、语言表达能力的情况下，对人类来说，想要保持自己的竞争力，未来应该侧重哪些方面的能力提升？

AI 思考 20 秒后，给了一堆类似共情能力、跨界、人机协同之类很泛的回答：

啥也不是，对吧？

真正有价值的是我追问后的回答：

实际上，你列出的以上能力，都是生成式 AI 在强化学习具备了推理能力之后全都可以做到的，只要有得当的提示词指引。我更想知道的是，在人人都可以使用你这个强大的人工智能工具的情况下，人应该重点提升训练哪方面的能力，来体现自己的差异性，能够比其他人更好的使用你发挥价值的最大化？

DeepSeek 先是用更清晰的表达复述了我的问题，它的复述，其实已经是答案了：

当AI工具.民.主.化后，真正稀缺的是能最大化AI价值的人类能力

下面是一部分我觉得非常有价值的个人能力提升方向

战略定位：成为AI的价值放大器

1. 高阶决策架构设计

   • 建立「人机分工坐标系」：清晰界定AI作为「可能性空间探索者」与人类作为「价值收敛决策者」的边界
   • 案例：资深投资人用AI生成100种商业模型分析，但依靠行业直觉选择3个进行深度验证

2. 价值密度提升

   • 发展「需求翻译」能力：将模糊诉求转化为可执行的AI工作流
   • 例如：普通用户只能生成营销文案，专家能构建「品牌人格图谱→用户心智模型→动态内容策略」的增强回路

核心能力：构建不可替代的操作系统

1. 元提示工程（Meta-prompting）

   • 掌握思维链显性化技术：将隐性经验转化为可复用的思维模板
   • 例：普通用户：「写会议纪要」
     专家级提示：「模拟资深商业分析师，用MECE原则结构化输出，重点标注决策点与执行风险」

2. 领域知识图谱构建

   • 创建专属的「认知增强网络」：将碎片化专业知识转化为机器可理解的拓扑结构
   • 如法律从业者构建「司法解释关联图谱+判例演化树」，使AI输出具备实务深度的分析

实践策略：建立人机协同增强回路

1. 认知镜像训练
   • 实施「思维对比分析法」：将自己的思考过程与AI推理链进行差异点标记
   • 如程序员将自己的调试逻辑与AI生成的解决方案进行步骤级对比

终极竞争优势：人类作为「意义锚点」

1. 价值主张具象化

   • 发展「意图清晰化」能力：将抽象价值观转化为可操作的AI约束条件
   • 案例：ESG倡导者指导AI生成既符合商业逻辑又嵌入可持续发展基因的方案

2. 意义网络编织

   • 创造「价值涌现场域」：通过人类独有的意义构建能力激活AI产出深度
   • 例如：教育专家用AI生成教学内容时，注入教育哲学层面的价值导向

关键结论

未来最稀缺的是能进行「二阶思考」的AI策展人——不仅要会使用工具，更要具备：

1. 定义问题的智慧（在别人看到任务时看到战略机会）
2. 价值密度的压缩能力（从AI的海量输出中提取黄金颗粒）
3. 责任闭环的构建勇气（在算法无法抵达的伦理地带做出决断）

建议通过「三阶训练法」提升：

• 第一阶段：成为AI的「严苛教练」（训练精细调整能力）
• 第二阶段：转型为AI的「战略指挥官」（掌握任务架构设计）
• 第三阶段：进化为AI的「价值锚点」（塑造不可替代的意义赋予能力）

终局：如何提问？

我在另一篇文章有写过这么一段话：

*DeepSeek R1太强了，它真的已经做到可以解决我们所有可表达的问题了。

它的思考推理过程，已经几乎跟人一样了。

如果你仔细观察它的推理思考过程，会发现它有大把的时间是在推测我们的真实意图和背景。

这意味着，当我们提出有清晰背景和目的指向性的问题时，它可以把算力留给更有价值的答案探索上。

那么，压力就给到提出问题的人了。

因为在人人都可以平权地使用超强能力的 AI 时，能不能让 AI 的价值最大化，取决于你的问题是否足够清晰和指向性。

再往前一步，就是你对正在面对问题的分析和拆解能力。*

我让 DeepSeek R1 重新梳理了一下，不得不说，人类写文章已经没啥意义了，只需要提供思考的起点。

这段话的核心可以拆解为以下三个层次，揭示了人类与AI协作的新范式：

1. AI能力的革命性突破

• 新一代AI（如DeepSeek R1）已具备接近人类水平的推理能力
• 突破性在于对"潜层需求"的理解：能主动解析提问者的真实意图、隐含背景和问题本质
• 技术特征表现为"意图预判算法"：将算力优先用于需求挖掘而非单纯答案生成

2. 提问者的范式转换压力

• 传统模式：提问者只需描述表面需求 → AI被动应答
• 新范式：提问者需构建"问题决策树"
  • 背景框架：明确问题发生的领域、约束条件和利益相关方
  • 目标锚点：定义成功标准及可量化的预期结果
  • 路径预设：提供初步解决方案假设供AI验证优化

3. 未来竞争力维度演变

• 核心能力迁移：从"寻找答案"转为"定义问题"
• 新型能力结构：
  • 问题解构力：将混沌现象拆解为可操作模块
  • 意图编码力：将模糊需求转化为机器可理解的逻辑框架
  • 对话架构力：设计阶梯式提问路径引导AI深度协作

这种演变本质上重构了人机协作的界面：当AI突破图灵测试后，人类需要发展"第二阶思维"——不是思考如何解决问题，而是思考如何定义问题才能激活AI的全部潜能。这要求我们建立新的思维协议：每个提问都应包含元认知层（我为什么要问这个问题）、知识拓扑层（问题在认知图谱中的坐标）、价值预期层（期待的认知增量维度）。

以 2025 年春节为分界点，我们即将开启一个更新的 AI 时代。

过去那种对“提示词工程”的要求，看起来不需要了，但实际上是需求压缩。

是“从多到精炼”，而不是“直接少说”。

需要先有，再压缩&提炼。

正确的路径是：产生需求 —> 明确指向(目标) —> 预设实现路径 —> 压缩表达(给足信息又不约束 AI 思考)

这个路径依然需要大量的知识积累和训练。

陆奇博士那句“未来唯一有价值的就是你的见识”这句话的含金量依然在不断增加。

你知道的越多、经历过的越多，你就越能够快速定位一个问题的本质、简洁的描述你正在面临的处境、向 AI 表达你的需求。

2025 年，跟我们一起扩充见识、实践行动拿结果吧！

我和起点课堂、人人都是产品经理，一起发起了「AI 行动派会员计划」。

一句话介绍「AI行动派会员」：2024年已经上线和2025 年即将上线的课程全包含，外加 50+AI 实用教程视频、3 套知识库文档，以及各种实践、行动带教团活动。

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6 月前的排期如下：