已经来到了21世纪的Q2，时间过得很快，科技也发展的极其迅速，很关键的是——仿佛一夜过去大家都都不再通过自己学习了，通通改问AI。
hi @grok Is this true?
确实近年来AI发展的很快，大伙也都说现在只要会打字，似乎一夜之间人人都能成鲁迅、个个都能做爱因斯坦。好似简简单单的一串 prompts 发送出去，接下来就会得到从有文字记录以来人类智慧的结晶给出的真理——“42”。
但我细细一想，却觉得未必。这就好比给了一个不识字的农夫一支钢笔，他大抵只能用来画个圈，断写不出《呐喊》、《彷徨》来。
我估摸着确实应该没那么美好，经过长时间与雇佣的AI”同事“的共事，我也愈发它绝非雪中送炭的救世主，充其量，不过是锦上添花的助脚力。
“懂行”的人，方配有“好运气”
1990年，斯坦福大学有个叫伊丽莎白（Elizabeth Newton）的研究生做了个著名的实验。
两人一对，一个做“敲击者”，手指在桌上笃笃笃地敲，心里默唱着《祝你生日快乐》；另一个做“听众”，只管猜歌名。
敲的人信心满满，觉得这节奏如此分明，哪怕是傻子也能猜中一半。可结果怎样？听众里一百个倒有九十八个是懵的，只觉得是乱响，猜中率仅有 2.5%。
为何？因为敲的人脑子里有旋律，听的人耳里却只有噪音。 这便是所谓的“知识的诅咒”——你自己懂了，便以为全世界都该懂，这真是天大的误会。
如今看来，我们与 AI 的对话，像极了这场实验。
我们往往就是那个“敲击者”。我们脑子里有具体的业务场景、有复杂的逻辑约束（心里的旋律），但指尖敲进对话框的，往往只有寥寥数语（桌上的敲击声）。
AI 虽博学，却是个“听众”。它没有读心术，听不到你心里的旋律。当你问它“怎么盖房子”，它便按着概率给你搭个茅草棚；只有当你像个老工头一样，讲明了“如何用钢筋混凝土起一座三十层的洋楼，抗八级地震，还得是巴洛克风格”，它才晓得你要干大事业。
这便是 AI 时代的“新文盲”困境： 不懂行的人，被自己的“知识诅咒”困住，以为随便说两句 AI 就该懂，结果只能得到平庸的大路货；只有懂行的人，知道如何打破这层隔膜，念出精准的“咒语”（Prompt），才能让 AI 真正显灵。
所以在我看来，AI 就像条脾气挺好的毛驴，你得会牵。
小心求证，莫把胡话当真理
况且，这 AI 还有一个从娘胎里带出来的毛病，那便是爱一本正经地胡说八道。
我们要晓得，这机器骨子里是个“概率预测机”，它并不懂什么是真理，只知道哪个字接在哪个字后面看着顺眼。你若问它些冷门的典故，它能把张飞杀岳飞聊得头头是道，连眼睛都不眨一下——如果它有眼睛的话。
治学也好，做事也罢，最要紧的是“大胆假设，小心求证”。
AI 的长处，在于帮我们“大胆假设”。 它读书多（虽然未必读懂），反应快。你给它一个题目，它瞬间能给你罗列出十种可能、八个方向。这很好，这帮我们省去了翻箱倒柜找材料的功夫，拓宽了我们的思路。它抛出来的那些话，我们不妨暂且把它看作是一种“假设”，一种“可能”。
但人的责任，在于“小心求证”。 如今最大的危险，便是人们把机器生成的“假设”，直接当成了“结论”。
人还得有点真本事傍身。
算盘打得再响，也得有人去拨珠子。如今这算盘变成了电子脑，道理却还是那个道理。鉴别真伪、逻辑判断、审美决策，这些“拨珠子”的活儿，还得靠人。
怕只怕，机器越来越聪明，人却越来越懒，最后脑子生了锈。
诸位，切莫让这工具成了我们偷懒的借口，倒要让它成全我们更大的学问。若自己先成了“敲击者”实验里的糊涂虫，那便怪不得 AI 这位“听众”耳背了。