AI 提升了人的能力下限，而一个人的能力上限，隐含在这个动作里

我们经常听说这样一句话：AI 提升了人的能力下限而不是上限。

这句话有形而上的意味。有没有更具体的案例呢？

追问：从“能用”到“出色”的分水岭

答案就在我们与 AI 对话的过程中。优秀的模型加上优秀的提示词模板可以得到让很多人惊艳的结果。但似乎拥有些瑕疵和不以为然之处。

很自然地，需要进一步追问。而这一步动作，是见真章的时刻。

1. 我们不知道需要追问，看不出最初结果中的瑕疵。
2. 能觉察到瑕疵之处，但不知道该怎么追问。
3. 追问并未抓住重点，继续跑偏。
4. 追问后的结果中也有亮点之处，如何与之前的对话进行整合？

AI 时代四种核心竞争力

1. 提问力
2. 鉴赏力
3. 整合力
4. 判断力

第一种情况对应鉴赏力。这里不仅仅是审美因素，还包括对 AI 幻觉的识别：看似合理的解释，是否与事实有出入？论证是否扎实，是否全面？这就涉及到了批判性思维，不在此展开赘述。

第二种情况，这一问题依然发生在鉴赏力层面，我们对于自己要描述的问题是否足够了解？

第三种情况，一方面有方向判断的问题，再往深层挖依然是对于议题足够了解。另一方面则是提问力的问题。

第四种情况是整合力问题。如何把 AI 多次输出中的闪光点整合成最终的成果？

以上四种情况，以及四种能力，最终都指向了一个核心问题：我们对面临的领域是否足够了解？

两个例子

Oli 律师是我的一位朋友。她在一次辩护过程中，敏锐地发现对手律师采用了一条过期的法律条文，显然是用 AI 生成的，没有经过检查。AI使用知识库时，版本问题都是重灾区。无论在法律领域、编程领域，还是其他什么领域。

最近，著名华人数学家、菲尔兹奖获得者借助 AI 证明了一道被称为埃德尔什 367 号问题的数学难题。起初 AI 给出了一个运用到高阶数学知识的证明，陶哲轩认为有点杀鸡用牛刀，花了 30 分钟时间把这个证明改为很基础、更易懂的版本。另外有一名数学家同样借助 AI 和其他工具外加手工验证，完成了形式化证明。

知名 AI 博主宝玉老师的评价是：

都在说 Gemini 3 已经到了博士生水平，看来所言非虚，这些事情真的需要数学博士级别才能做的出来，但另一方面，真正的数学家也并没有被 AI 代替：是人类决定哪个问题值得解决，是人类判断AI的p-adic方法太重了需要简化，是人类手工完成最终的形式化表述以验证 AI 的结果是否准确。

总结：AI不是替代品，而是个人能力的放大器

通过上面两个例子，我们可以看到，AI 在不同人手里，呈现出“遇强则强，遇弱则弱”的特点。

通借助提示词模板，虽然极大的提升了我们输出的下限，但真正做出优秀的作品，本质上还需要使用者自身能力和素养的提升。好消息是，我们可以在使用 AI 的过程中不断提升自身的能力和素养，同时保持智力上的谦逊。

原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/5Rc0FNe6Tngms-q70RvniQ