《人工智能小白书》

弱者愈弱，强者愈强（前言）：工业革命以后人类体力普遍下降，可是自主锻炼的少数人里，成绩好的比例在提高，最好的成绩过去不可想象，第一名和第二名的距离也越拉越大。作者认为脑力也一样，而且早在 AI 之前就开始了：过去几十年商品设计遵循“傻瓜化”原则，不需要学、不需要想、拿来就能用的东西才卖得好。AI 降低了所有学习的难度，会把这个趋势无限放大。前言的最后一句是：“剩下的，只不过是趋势中个体的选择……”

ChatGPT 是一个“终极 AMA 机器人”（第 1 章 1.1—1.3 节）：AMA 是“Ask Me Anything”（问我任何事），最早是论坛 Reddit 上名人回答网友提问的板块。真人做不到有问必答，ChatGPT 能：随时待命，什么领域都能问，还能扮演任何角色，比如“请把你自己当作马丁·路德·金”再提问。作者打了个比方：Google 像一座巨型图书馆，ChatGPT 像图书馆里冒出来的精灵，一边整理扩建图书馆，一边随时跟任何人对话（第 1 章 1.3 节）。

多数人不会“好好说话”（第 1 章 1.4—1.5 节）：很多人对 ChatGPT 说的第一句话是“你好”，作者认为这是浪费，因为 AI 只会把它当任务，回一句“有什么可以帮你的吗”。Google 上线二十多年，每月仍有大量的人搜“我怀孕了吗？”。两件事的共同点，是用户从没想过工具的边界：Google 只判断网页和搜索关键词有多相关，它不知道“我”是谁。

拿来任何一个工具——越是有用的工具理论上越应该如此——都应该提前认真思考这个工具的边界，这原本是在“研究我如何用好这个工具”之前就应该思考的事情。

第 1 章 1.5 节

工具方法论（第 1 章 1.6 节）：作者说这一章的重点是“为自己创建一整套系统的‘工具方法论’”（methodology of tools，书中后来给的英文是 Principles of Using Tools）。最初的清单是：边界之外，它不能干什么；边界之内，它能干什么；能干的部分再分基础（如何用）、进阶（如何用得更好）、高级（如何用得最好）。他要读者做个作业：重新审视身边每个工具的边界，收集因为不懂边界而闹出的笑话，比如拿螺丝刀撬东西、用吸尘器吸水，或者“试图通过询问 ChatGPT 了解自己的病症”。他说这是三五岁孩子都能懂的道理，越早教越好。

我们从一开始就要为自己创建一整套系统的“工具方法论”。

第 1 章 1.6 节

闭合型和开放型问题（第 1 章 1.7 节）：闭合型问题答案固定，可以用“是”或“不是”回答，适合核实事实、快速做决定；开放型问题没有固定答案，常以“为什么”“如何”开头。闭合型问题后面加一句“为什么？”就变成开放型。作者提醒家长：多数家长问孩子的全是闭合型问题（“今天开心吗？”“作业写完了吗？”），这不是沟通。对人和对 AI 都一样，分清问题类型是“好好说话”的一部分。

先想风险（第 2 章 2.1 节）：工具方法论里加了一条，排在“怎么用”之前：使用它时要注意哪些风险。用任何工具都要遵循“安全第一”（Safety First）。作者举美国的统计：每年十几万起与梯子有关的急诊，手工工具的伤害大多源于误用，最常被误用的是螺丝刀。

迭代二分法：只在自己能解决的格子里用力（第 2 章 2.2 节）：作者把 ChatGPT 的风险分进一张两行两列的表：OpenAI 能不能解决，我能不能解决。两边都解决不了的（技术滥用、算法偏见）只能忍；OpenAI 能解决的（训练数据落后、联网搜索差、推理弱），时间会解决，用户着急没用；该花力气的是“OpenAI 解决不了、我却能解决”的那一格：信息错误或误导、语言偏见。这种先罗列、再分类、再换个角度二分的办法，他叫“迭代二分法”，还举了药物双盲试验的例子：医生知不知道、病人知不知道，两边都不知道才能测出真实药效。

幻觉（第 2 章 2.2.2 节）：AI 的回答是一个词一个词“算”出来的，不是“想”出来的：先找概率最高的第一个词，再根据已有的词算下一个，生成的句子合乎语言习惯，不代表它理解。读起来斩钉截铁，其实是煞有其事。书中的例子是问“梁家辉、房祖名、曾江三人一起出演的电影是什么名字？”：第一次 ChatGPT 编了一部电影和剧情，第二次换了一部，直到让它上网搜索，才答对是 2007 年的《战·鼓》。作者还举了一位带货主播一句话错三处的事，猜测是文案团队用 AI 写稿、谁都没核查。

你看，“生成式人工智能”（ChatGPT 就是典型代表之一）最大的特点之一就是“擅长一本正经煞有其事且斩钉截铁地胡说八道”……在我看来，这是用户在使用 ChatGPT 的时候所面临的最大且最频繁的风险。

第 2 章 2.2.2 节

造一个专职的事实核查员（第 2 章 2.3 节）：设想家里有两个机器人，其中一个只干一件事：核查另一个说的话。做法是新开一个对话，先给它定好身份（书中叫“角色定义”，Role Definition）：“从现在开始，你就是一位认真且又严格的事实核查员。每当我向你提供任何信息时，你需要逐条审查其中涉及事实的陈述。请提供详细的反馈，说明哪些陈述是准确的，哪些不准确，并解释原因。如果有任何不确定或无法验证的内容，也请指出，并建议如何进一步查证这些内容。”以后遇到要核实的内容，就到这个对话里，以“请帮我进行事实审核：”开头贴进去（第 2 章 2.3.1 节）。

角色定义本是生活常识（第 2 章 2.3.2 节）：家长质问老师“你是个老师，你就这么说话吗？”，就是在给对方定角色。作者自己打投诉电话前也有一套开场白：先说明情绪不针对接线员个人，理解对方处理投诉的压力，再请对方理解自己。每个对话都像 ChatGPT 的一个“分身”，第一句话定得越清楚，分身越精确。

让它替你写角色定义（第 2 章 2.3.4 节、第 2 章 2.6 节）：作者的事实核查员的角色定义，是让 ChatGPT 自己写的：先说清需求，再加一句“使用你所掌握的最佳设计原则帮我书写一个详尽且又结构化的 GPT 角色定义。”他认为别人很难做得比这更好，“那压根就不是我厉害”，而是一上来就让 ChatGPT 按它掌握的最佳原则来写。他把这和自己的投资做类比：选择定投、紧跟市场，因为没有人能打败市场。有效的思路往往极其简单，越简单越被忽视。

信息泡沫与“多读好书”（第 2 章 2.4—2.5 节）：AI 生成的文字、音频、视频已经真假难辨，作者判断人类创造的内容在全部内容里的占比早就很低，好内容会越来越稀少。对策是培养对“好内容”的判断力，而“品味”只能靠时间积累，一句话就是“多读好书”。找书也可以问 ChatGPT，书中给的模板要求按出版社名气、再版次数、作者知名度、是否上过榜单来排序。

用 AI 做苦力，判断留给自己（第 3 章 3.1—3.2 节）：作者让 ChatGPT 做一张表，比较它在手机、电脑、网页各端的功能，返回的内容仍有不少“一本正经”的错，他又补了两次格式要求、再结合自己的核对改定。从初级到中级再到高级，往往只是一点点整理工作，“跟智商真的没有任何关系”。

AI 的“母语”是英语（第 3 章 3.3 节）：作者认为科学知识的母语是英语，大模型的训练语料以英文为主，同样的问题用英语问，答案质量好很多，这是“语言偏见”。他举苏联李森科事件说明，不存在“属于某个国家的特殊的科学”，同理也没有属于某个国家的特殊人工智能。

接受、改变、分辨（第 3 章 3.4 节）：作者引了自己在《把时间当作朋友》里用过的“宁静祷文”：接受无法改变的，改变能改变的，分辨这两者的区别。他把语言偏见判为能解决的问题，先给一个马上能用的办法：造一个翻译机器人。

翻译机器人的关键在第三个条件（第 3 章 3.4—3.5 节）：书中给的角色定义是：“请你担任中英文之间的翻译者。如果文本是中文，将其翻译成英文；如果是英文，则翻译成中文。对于混合语言输入，翻译成占比较低的语言。请直接提供翻译，无需附加任何评论或解释。”一般人只写前两个条件，或者干脆做两个机器人；关键是第三个条件，中英混合时怎么办。

判断、决策、分支（第 3 章 3.6 节）：作者从布尔代数（Boolean algebra，用“真”“假”和“与、或、非”运算来表达逻辑的数学）讲起：图灵（Alan Turing）提出了图灵机，香农（Claude Shannon）把布尔逻辑用到电路上，今天计算机里的一切计算和决策都靠逻辑门完成。由此他得出本章标题的论断：

“智能”的核心在于，它可以“判断”（Judgements），随之而来的就是“决策”（Decisions），紧跟其后的就是流程上的“分支”（Branches）……

第 3 章 3.6 节

有判断，而且判断条件完整（第 3 章 3.7 节）：翻译机器人的三个条件覆盖了所有情况。作者说，编程里的“臭虫”（bug，程序错误）几乎都是没考虑到某种情况造成的。

换句话讲，“翻译机器人的角色定义提示词”，首先在于“有判断”，而后在于“判断条件完整”。

第 3 章 3.7 节

全面、深入、坚韧（第 3 章 3.7 节）：人生几乎所有任务都可以看作“解决问题”，与之相关的词只有五个：解决、分析、全面、深入、坚韧。

• 全面，就是尽可能多地罗列各种情况，没有漏掉任何一种可能性。办法有三：把问题定义清楚，太宽要罗列的情况无穷多，太窄又用不着智能；换个角度想想；反复实践积累。
• 深入，就是看得到问题背后的问题，靠一次又一次的因果分析，“刨根问底”。
• 坚韧，是面对问题时耐着性子花时间，把“原本无法解决的”变成“可以解决的”。

作者特别强调一个习惯：随时问自己“我有没有遗漏什么？”，重要的问题隔一段时间再问，至少连问三次。

任何时候，都要习惯性地问自己，“我有没有遗漏什么？”或者“还有什么没想到的地方？”并且，对于那些重要的问题，一定要养成“每隔一小段时间重问，至少连问三次”的习惯。

第 3 章 3.7 节

语料里藏着偏见（第 3 章 3.7 节）：作者以“黄皮肤”为例：地球上没有人的皮肤真是黄色的，这种说法带着文化偏见，藏在英文文献里，进入训练数据后，即使算法本身没有偏见，偏见也存在。化解的办法是自己积累更多知识，并且多用英语创作。

方法有输入和输出（第 4 章 4.2 节）：做菜，输入食材，输出菜；用锤子，输入钉子和木板，输出钉进木板的钉子。方法可以串起来：拧螺丝前先用锤子敲两下，再用螺丝刀拧，第二个方法的输入就是第一个方法的输出。

递归方法（recursion）：作者要读者把定义背到只字不差，他说关键句背熟了，给孩子讲道理时才不会卡壳。

它能把自己的输出当作自己再次执行时的输入。

第 4 章 4.2 节

跑步就是递归：第二天跑步的输入，正是第一天跑完后的你。递归方法反复执行的过程叫“迭代”（iterate）。电影《盗梦空间》里两面镜子对放，镜像无穷无尽，也是递归（第 4 章 4.1—4.3 节）。

递归无所不在（第 4 章 4.4 节）：作者每年在敦煌种树，他观察到沙漠里梭梭树下常有一个土包：每一次沙尘暴都把一点尘土留在树下，下一次的输入就是上一次的输出。人类的繁衍、树枝的分叉、树叶和花瓣的形状，都是递归的结果。

其原因在于，递归就是进化和发展的核心，只要是有进化的地方，只要是有发展的地方，就肯定都有递归迭代——所以递归才无所不在，它也只能无所不在。

第 4 章 4.4 节

学习是递归，所以要终生学习（第 4 章 4.5 节）：每次学习的输入都是上一次学习的输出，迭代次数够多，就能超出所谓“天分”和“智商”的限制。作者说投资也是递归，所以他选了最简单的递归方法：定投。

用工具学怎么用工具（第 4 章 4.6 节）：有递归思维的人会自然想到，可以问 Google 怎么用 Google，问 ChatGPT 怎么用 ChatGPT，比如“How to use ChatGPT like a pro?”。作者认为这才是对 ChatGPT 该说的第一句话。

让 ChatGPT 当“提示词大师”（第 4 章 4.6.2 节）：与其买书上课学“提示词工程”（prompt engineering，琢磨怎样给 AI 下指令的学问），不如新开一个对话，让 ChatGPT 自己改提示词。书中的模板是：“请根据提示词设计的最佳实践原则帮我修改以下提示词，以便我能从 ChatGPT 获得最佳反馈。修改过的提示词，请返回中英两个版本。”第 2 章的事实核查员，就是作者先随手写一句“我需要一个事实核查机器人”，交给这个“提示词大师”改写后再去问出来的。他再往前走一步，让 ChatGPT 写了一个“造机器人的机器人”，并说人与人的区别，只不过是“有没有递归思维”。

毕竟，在写提示词这方面，有谁能拼得过 ChatGPT 自己扮演的“提示词大师”呢？反正，我知道我自己肯定拼不过。

第 4 章 4.6.2 节

“具体”要从语法上落实（第 4 章 4.7 节）：怎么问 ChatGPT“如何像专家一样用你”，第一条建议总是“要具体”。作者认为做到具体，最好从语法入手：用更具体的动词和名词，给名词加定语，给动词加状语。书中列了十组对照，比如与其问“告诉我编程语言的事情”，不如问“Python 和 Java 在处理大型数据集时的表现如何？”。

同一个问题多问几遍（第 4 章 4.8 节）：生成式 AI 每次回答都不一样，同一个问题一字不改或略加修改地反复问，在几个答案里总能找到额外的收获；略加修改时，尽量指定不同的角度。

新的贫富差距（第 5 章 5.1—5.2 节）：作者算了一笔账：如果把人类用石器的 260 万年比作一个足球场，能用自然语言对话的智能工具只出现了一根头发丝那么长的时间。过去编程语言是撬动机器效率的杠杆，现在杠杆变成了人人都会说的自然语言，于是贫富差距多了一个来源：

能不能跟人工智能“好好说话”？

第 5 章 5.2 节

他的回答是三条：用程序思维思考，用英语表达，在电脑的浏览器里对 ChatGPT 说话。后两条是他的个人偏好，第一条是本章主题。

设计流程就是拆解（第 5 章 5.3.1 节）：时间有排他性，同一时间只能做一件事，所以做事必然有步骤、有顺序。菜谱是程序，穿鞋也有程序，人人时时刻刻都是“程序执行员”；程序员的核心工作是设计和优化程序。

所谓的“设计流程”，最朴素的定义其实是“拆解”。

第 5 章 5.3.1 节

顺序、分支、循环（第 5 章 5.3.2—5.3.3 节）：任何流程都可以用三种结构搭出来：顺序（先 A 后 B）、分支（满足条件做 A，否则做 B）、循环（重复做，直到满足停止条件）。计算机科学里这叫“结构化程序定理”（structured program theorem）。书中用拧螺丝举例：判断是一字头还是十字头，选对螺丝刀；检查还有没有螺丝钉，有就回到第一步。作者说，这些不识字的小朋友也能懂，“算法”只不过是“计算方法”的缩写。流程图可以让 ChatGPT 用一种叫 Mermaid 的作图语言画出来。

异常处理和优化（第 5 章 5.3.4—5.3.5 节）：复杂任务的特点是“意外频发”，所以设计流程时要单独有一环“异常处理”：出了意外怎么办，比如路口堵车就走备用路线。优化可以从五个问题入手：“这个步骤必要吗？”“顺序需要调整吗？”“分支的条件需要补充吗？”“循环次数能减少吗？”“还有什么异常没有考虑到？”作者讲了自己教儿子“先洗手后撒尿”的事：在外面玩手脏，洗手是为了自己好，关键是吃东西前一定要洗。给孩子流程，也要讲清流程背后的理由。

程序思维的根基不在代码（第 5 章 5.4—5.5 节）：多数人宁愿只执行别人设计的程序，一是回避思考，二是回避责任：照着做，错了也是设计者的错。所以程序思维真正的根基是三种品质。作者说，三者缺一，就只能当“码农”。

真正的问题在于你是否具备以上三个品质：“主动思考”、“长期积累”、“承担责任”。

第 5 章 5.4 节

团队、管理与 SOP（第 5 章 5.5 节）：团队运营只有三件事：制定和优化流程（领导做），执行流程（执行者不需要判断），监督执行（中层，按领导给的标准判断）。企业常用的“标准作业程序”（SOP，standard operating procedure）就是把流程固定下来。

理论上来讲，一切的管理，核心对象，其实是“流程”及其各个环节，而不是执行流程的人。

第 5 章 5.5 节

习惯就是流程（第 5 章 5.6 节）：习惯是重复了无数遍、固化在脑子里的流程，坏习惯多是凭直觉形成、没经过设计和优化的流程，比如用工具前漏掉“读说明书”，做事最后漏掉“检查”。作者说，孩子的大脑大约 15 岁时才基本发育完整，负责计划、判断和自控的“前额叶皮层”还要更晚，在那之前父母得替孩子当这块“前额叶皮层”；父母自己只会执行程序，孩子的基本流程就全是凭直觉的坏习惯。他建议父母常问自己三个问题：我主动思考了吗？我长期积累了吗？我承担责任了吗？

六个程序思维提示词（第 5 章 5.7 节）：

• “把【……】拆解成多个最小化且可处理的问题。”
• “做【……】的具体步骤/流程是什么？”
• “做【……】（例如某个步骤）的时候都需要做哪些关键判断？”
• “在做【……】的时候，通常都有哪些意外可能发生？”
• “以下是我做【……】的步骤，看看有哪些地方可以优化？”
• “做【……】的时候，如何尽量减少重复工作？”

拿到软件先看设置，再学快捷键（第 5 章 5.8 节）。作者还有一句话：电脑才是真正的效率工具，手机其实是“分心神器”。

人想不全面，是因为能量有限（第 6 章 6.1 节）：大脑只占体重约 2%，却消耗全身 20% 以上的能量，注意力越集中越耗能，作者写作时常常饿得去翻冰箱。认知偏差、思维定势、知识不足、视角有限、情绪干扰，追到底都来自同一个根源：个体的时间精力有限。真正的“全面”和“深入”，靠的是日复一日地关注一个问题，而不是一口气连续想几十个小时。

AI 最大的用处是提高人的思考质量（第 6 章 6.2 节）：AI 一直插着电，不知疲倦、响应极快，还能在上一次的基础上不断深入。所以头脑风暴（brainstorming，大家各抒己见、集思广益的讨论）从必须多人参加的活动，变成了一个人就能做的事，几乎没有额外的时间和沟通成本。书中引了英伟达创始人黄仁勋的话：他每天都用 AI，哪怕知道答案也会用它再核对一遍，接下来问的两三个问题常常揭示他不知道的东西。

这是我能想到的 ChatGPT 这类生成式人工智能的最大用处，帮助我们提高我们自己的思考质量

第 6 章 6.2 节

“不需要休息”是绝对最底层的竞争力，所有的差别其实都基于这个属性。

第 6 章 6.2 节

最重要的关键词：List（第 6 章 6.3 节）：用 AI 头脑风暴，提示词里最需要的只是一个词，List（罗列、列表）。两个模板是“List as many as possible....”（尽可能多地罗列……）和“Provide a comprehensive and structured list of....”（提供一个全面且又结构化的关于……的列表）。加上“全面且又结构化”（comprehensive and structured），说明、阐述、讲解这些词也会有 List 的效果。作者的理由是：全面和深入的思考，用自然语言写出来最合适的形式就是列表，哪本书的目录不是列表呢？

“全面”用一级列表就可以，那么“深入”呢？用二级列表就可以了啊！

第 6 章 6.3 节

天下就没有什么是一个 List 解决不了的，因为如果不能用一个 List 解决的话，就说明其实当前所有人都没有思路。

第 6 章 6.3 节

列表也可以递归地用：先让它用“List as many as possible”这个模板列出各领域的提示词，再要更高级的，再挑出最重要的十个，每一步的输入都是上一步的输出。

“进阶技巧”只有一个动作：看设置（第 6 章 6.4 节）：任何软件的定制功能都集中在“设置”里，作者说 99% 的用户从没主动打开过。默认设置是设计者给大多数人定的“最大公约数”，改不改是你的选择。觉得设置复杂，往往是因为不懂“图形界面设计语言”，也就是输入框、按钮、下拉菜单、开关这些元素各管什么，这个可以直接让 AI 全面且结构化地讲给你。

“懒人推动世界”是误导（第 7 章 7.1 节）：流行的说法是“懒得爬楼才发明了电梯”。作者反驳：懒得爬楼的人和发明电梯的人根本不是同一群人；发明者只是懒得做枯燥的事，省下时间做更有意义的事；一个彻头彻尾的懒人，一定懒得改变世界。他把“需求是发明之母”改成“效率是发明之母”。

一切工具（或者发明）的诞生肯定都是为了“提高效率”，但使用工具并不一定仅仅是为了“图省事”。

第 7 章 7.2 节

99% 与 1%（第 7 章 7.2 节）：有意义的工作里，往往 99% 是“枯燥且单调却又不可或缺”的，真正关键的只有 1%，就像一杯咖啡 99% 是水。工具的用处在那 99%，省下的时间精力用在 1% 上，那 1% 必须靠人自己完成。所以有了好工具，人不会更闲，只会更忙。作者认为，满世界担心 AI 造成失业，也是因为多数人只做过那 99%，以为工具就是用来省事的。

“手里拿着更好的工具”的结果，肯定不是“要干的活变少了”，而一定是“要干的活变多了”。

第 7 章 7.2 节

天下最好的偷懒方法只有一个，那就是“不偷懒”，“绝不偷懒”。

第 7 章 7.3 节

懒人用 AI 的荒诞场景（第 7 章 7.3 节）：写邮件的人让 AI 把几个关键词扩成一大篇，收邮件的人再让 AI 压缩成一句话。两个机器人消耗着算力和电费，人和人之间的沟通几乎为零。

不读摘要（第 7 章 7.4 节）：ChatGPT 出来以后，冒出一大批收费的“摘要生成器”，作者一个都没装。阅读有三个环节：输入、处理、输出，最重要的是中间的“处理”，也就是思考，这是你自己的事。读书若只有输入，让 AI 总结确实快；可要是连输入都交给 AI，就谈不上输出了。

“阅读”和“阅读摘要”不可能是一回事。

第 7 章 7.4.2 节

AI 用来提问、查漏、拓展（第 7 章 7.4.3—7.4.4 节）：作者的做法是先自己把书读完，再让 ChatGPT 给一份引导读者读这本书的问题清单，看看有哪些问题自己没想到；好书被很多人评价过，ChatGPT 等于已经“内建”了它。他用这个办法读 Rick Rubin 的《The Creative Act: A Way of Being》，发现清单上大多数问题自己答得出，也有好几个没想到的。看电影、读小说时，他会让 AI 列出作品里鲜为人知的细节，但要再交给事实核查员过一遍。衡量读书有没有收获，标准是读完以后脑子里的“概念、关系、流程”有没有变化。

需要自己思考时，绝对不要用 AI（第 7 章 7.5 节）：这是一本教人用 AI 的书，作者却用一整章说这件事。大脑有可塑性（plasticity），用什么就长什么：拼写自动纠正让很多人提笔忘字，导航让很多人分不清东南西北，手机让很多人看不完一部电影。

大脑就是这样。只要你敢放弃思考，它就马上失去思考能力，不做任何挽留，没有任何悔意。

第 7 章 7.5 节

作者借用那篇奠定今天大模型基础的论文标题《Attention Is All You Need》（注意力就是你所需要的一切），给人类改了一句：Attention is all you have.（你有的只是注意力）。注意力是人唯一、最实在的资产，放在思考上才最划算。

一个两岁孩子的英文绘本（第 8 章 8.1—8.2 节）：作者不会画画，也不会编故事，却想每天给两岁的孩子讲一个英文绘本故事。他先让 ChatGPT 写方案，再做极简版：一张图、一个英文短故事、一段语音。第一遍先出图再写故事，故事里的乌龟和红球图上都没有；他调换顺序，先写故事、再按故事出图，问题解决了。接着他让 ChatGPT 列出一个月每天一句话的故事大纲，写好故事模板，并在提示词里加一句“除了生成的故事之外，不要添加任何说明和评论”，防止多余的话被读进语音里。最后他写程序批量生成了一整年的图片、故事和音频。

这是个非常真实的“创作”过程，想到就开始做，做的时候，还没办法想得足够完整，但，做过一遍之后，不管好坏，都有了“可以继续改进的起点”，然后一点一点“优化”。

第 8 章 8.2.5 节

作者也提醒：这件事做得顺，是因为对象是两岁孩子，质量要求实在不高，他们真正需要的是陪伴；这只是一个讲道理的例子。他还认为给零到三岁孩子买的纸壳书多半是伪需求，这个年龄真正需要的是互动、语言交流和生活经验（第 8 章 8.1 节）。

从“学”到“造”的距离被压缩了（第 8 章 8.3 节）：作者在《自学是门手艺》里把学习拆成四个环节：学、练、用、造。学校光学不练，以考代练，从不以“创造”为目标；有些专业连练和用都很贵。所以从“学”走到“造”，往往要半辈子。AI 把这段距离一下子缩短了。

“学”就是为了“造”，为了“造”而学。

第 8 章 8.3 节

中间件技能（第 8 章 8.4 节）：作者用电影导演的分镜（拍摄前画出每个镜头的草图）举例：奉俊昊、卡梅隆、诺兰画得很精致，姜文、斯科塞斯的画连火柴人都算不上，丝毫不妨碍他们拍出好电影。对导演来说，手绘是中间件技能。技能分三层：基础技能（导演的是理解剧本、镜头语言、故事节奏），中间件技能，终端技能（完成作品、发行）。书法对书法家是终端技能，对其他人是中间件技能，字处理软件一出来，大多数人就不必苦练了。

能被工具替代的技能都是“中间件技能”。

第 8 章 8.4 节

必须成为主动生产者（第 8 章 8.5 节）：作者把人分成“程序执行者”（被动生产者）和“主动生产者”（程序设计者、优化者、创造者）。工具的每一次进步都在消灭中间件技能，被动生产者也一直在被取代：纺织工人、马夫、打字员、电话接线员、排字工……这一次 AI 的速度前所未有。不能从根本上变成主动生产者，别说用好 AI，不被 AI 淘汰就不错了。

要从一开始就想办法“造”，并且，一切的动作都要以“造”为核心。

第 8 章 8.5 节

新的学习路径（第 8 章 8.6 节）：从“造”出发，“用”就是“造”，剩下的两个环节换了重点：

• 学，重在“客观评判标准”（objective criteria）：一上来就问，判断我造出来的东西好不好，标准是什么？提示词是：“给我一个全面且结构化的阐述：判断……好坏的客观评判标准是什么？”小说、电影、论文、演讲、商业计划书、品牌标志，甚至一道菜，都可以这样问。
• 练，重在“最佳实践原则”（best practice principles）：“给我一个全面且结构化的阐述：做……的最佳实践原则是什么？”照着练，动作不走形。

财富唯一的正当来源是生产（第 9 章 9.1 节）：人们以为生产者是用体力造东西的人，其实能卖出去的还有数据、作品、软件、品牌、渠道、影响力。企业家的产品是企业，明星的产品是作品和影响力，投资人的生产资料和产品都是资金。作者说“选择本身也是一种生产”。

文字是人人可得的生产资料（第 9 章 9.2 节）：普通人的困境，根子在缺少生产资料，历史上的垄断都从垄断生产资料开始，土地、盐、铁、烟、酒、茶都被垄断过。作者问：有没有一种绝对不会被垄断、人人可得、取之不竭的生产资料？答案是文字。它能生产新闻、小说、剧本、教程、歌词、广告文案、商业计划书；现在还能用文字驱动计算机，想建多少个机器人就建多少个。高中毕业时人人都上过 12 年语文课，却很少有人用文字生产过。

先选定生产什么（第 9 章 9.3—9.4 节）：缺终端技能，其实是缺生产目标。办法还是分类：先分虚构和非虚构，再按题材、风格、受众、设定往下分，二级分类像一张表格，三级分类像一个魔方，每个格子都是一个可能的选择。郑渊洁从部队复员后想靠写作谋生，只问了两个问题：“什么市场最大？”“什么审查最轻？”，于是选了童话。选定以后，就用上一章的两问去问 ChatGPT，比如“向我全面且又结构化地阐述判断一部短篇冒险类青少年小说好坏的客观评判标准都有哪些？”，读懂、整理、马上开始做。这是在建立品味，再在品味上打磨判断力。

从标准里提炼一条硬规则（第 9 章 9.4 节）：作者写的是成长类非虚构书，ChatGPT 列了十个评判维度，他挑出最重要的一条“可操作性与实用价值”，再提炼成给自己的一句话：

只写自己已经做到的道理。

第 9 章 9.4 节

这一句让他过去写的东西有一半可以直接扔掉。顺着它，他又得出“不仅要有用，还要长期有用”，又滤掉一大半选题。至于文风他不在意，修辞只用类比和排比，最在意的是“举例的时候，最好举得绝一点”。

思考只能是自己的事（第 9 章 9.5 节）：作者现在写作时有一群机器人随时待命，但他与机器人打交道的第一原则是：

思考必须且只能是我自己的事。它们只负责处理那些枯燥且单调却又不可或缺的工作。

第 9 章 9.5.1 节

他读书时最常问 AI 的两个问题：一是假设书中某个论点成立，从不同领域尽量多地列举支持它的例子、研究、名人轶事，并附可靠来源（拿到后要交给事实核查员）；二是假设这个观点正确，它还能用在哪些生活领域，这一个不需要核查，“就想听他‘胡说八道’”。引用别人的话时，他用一个模板让 AI 复述，避免直接复制粘贴，并给出完整出处。他还做了一个中文编辑机器人，查错别字、标点、措辞和格式，但删掉了“调整逻辑和结构”，因为那是作者自己的事。

所以，经常写作的人都明白，很多想法，若是没有写出来的话，就真的会“凭空消失”。

第 9 章 9.5.2 节

AI 写的东西为什么无趣（第 9 章 9.6 节）：作者认为，以目前的机制，AI 写的东西都基于别人写过的东西，“毫无新意”是它的首要特点。在讲基础知识、科学事实时，这反而是优点；在创作中完全没用。他专门让 ChatGPT 写了一篇文章，按他列的大纲续写，依然生硬无聊；而他的朋友和菜头一天更新两三篇，篇篇有趣。

首先，机器人肯定无趣，那是它的天性。但，若是你是个有趣的人，你的机器人就有可能会跟着你变得相对有趣——有趣，是你的任务，你的问题，反正肯定不是机器人的。

第 9 章 9.6 节

写小说时的“人物小传”（第 9 章 9.7 节）：作者认为 AI 对虚构写作的帮助可能更大，不是在创意上，而是当头脑风暴的助手。做法是给一个角色写完整的小传：在哪儿出生，父母怎样要求，形成了什么性格和世界观，口头禅是什么，经历过哪些事，现在多大。之后随时让机器人按这个人物的经历和习惯，去处理新情况、改写台词。同样的办法也能用来造一个故事发生的“世界”。

盒子太少（第 9 章 9.9—9.10 节）：人们常说创意要“跳出盒子思考”（think outside the box），还说小孩子最有创意。作者的看法是：小孩子不是跳出了盒子，而是连一个盒子都没有，他们的“创意”和 AI 偶尔的“创意”一样，只是碰巧。要拥有更多的盒子，唯一的办法是学习。创作真正的难点不在创意，而在持续地、递归地做四件事：学习、观察、思考、尝试。

如若你没创意，其实并不只是因为你被禁锢在一个盒子里，更是因为你的盒子太少，只有一个而已……

第 9 章 9.9 节

作者举马伯庸为例：他的每部小说其实都是学习笔记，《长安十二时辰》是看美剧《24 小时》的笔记，《显微镜下的大明》是读明史的笔记（第 9 章 9.10 节）。

英语不是中间件技能（第 10 章 10.1—10.3 节）：很多人以为 AI 翻译这么厉害，外语不用学了。作者正好相反：英语的最佳用处是“和人工智能好好说话”，而 AI 是有史以来最好的外语老师，人人都可以成为“多语使用者”（polyglot）。他是朝鲜族，老家在延边朝鲜族自治州，中文和朝鲜语都是他的母语。他列举多语者的好处：更有耐心、更谦虚、更少刻板印象；大量朗读和说话也让大脑更健康，他引了几项研究说多语者老年痴呆发病更晚。

读和写，现在就交给 AI（第 10 章 10.3 节）：读和写不要求即时反应（书中叫“异步处理”），可以马上交给 AI。读不懂就让它“用中文详细讲解以下英文文本”，它会讲生词的冷僻义项、拆语法、逐句翻译。写的时候，关键不是让它“检查拼写和语法”，而是先理解中文原意、再用地道英语重新组织，不要逐字翻译，口音、风格都可以指定。

绝大多数人，真正的问题不是“不会说英语”，而是“实际上也没啥可说”。

第 10 章 10.3.1.2 节

听和说，要密集、系统地练（第 10 章 10.4 节）：练习就是靠大量重复在大脑里建立新的连接。一天三小时，一年攒够一千小时；一天五分钟，要三十多年，而且重复密度不够，新连接会被冲掉。

所以说，所谓“努力”无非就是“短时间内足量重复”。

第 10 章 10.4.1 节

“系统”是另一个隐蔽的问题：孩子学母语走的是一条螺旋线，任何时候都在当前范围里“够用且系统”，比如先学会 big 和 small，再补 large、tiny；教材却循序渐进地走成一根歪歪扭扭的射线，任何时候都不够用。作者自嘲五十多岁才知道方位叫 bearings，说不出螺丝刀各个部件的英文。现在问 AI 一句“Tell me names of parts of a screwdriver.”，就能得到以往任何老师、词典都给不了的系统回答。

“密集”且“系统”是任何练习真正有效的统一秘密。

第 10 章 10.4.2 节

写给家长（第 10 章 10.5 节）：作者认为英语很可能是小学阶段唯一能彻底拉开差距的科目。过去英语好坏看家庭条件，请得起好老师、外教的才学得好；现在任何人类老师都比不过 AI，这是第一次出现“教育资源绝对平等”。剩下的差距不在钱，而在家长的观念。

大多数人只用了计算机不到一成（第 11 章 11.1—11.2 节）：用空格对齐，手算总和不用公式，所有文件堆在桌面上，不会快捷键……学校的“计算机基础素养教育”（computer literacy education）跟不上计算机的发展，职场默认员工早就学会了。作者认为，会不会用计算机决定了一个人的效率，一辈子损失的收入难以估计。

是否善用计算机决定了你的效率——无论哪方面，无论是学习、工作，还是生活。

第 11 章 11.2 节

拱手相让的垄断（第 11 章 11.3—11.4 节）：服务器的数量早已远超个人电脑，计算机这个超级工具正在被少数人垄断，手机和手机里的软件只是终端，“别人让你怎么用你就只能怎么用”。外卖骑手被困在算法里，就是被垄断使用的结果之一。可是这一次的垄断不是强制的。生产有三要素：生产资料、生产工具、生产方式。文字是人人可得的生产资料，计算机是人人买得起的生产工具，生产方式（也就是思考）向来是平等的。

它其实并不是强制的，除非你自己心甘情愿地拱手相让。

第 11 章 11.3 节

计算机素养从阅读理解开始（第 11 章 11.7—11.9 节）：软件报错时给出的出错信息其实很详细，很多人一看就关掉。作者说，半数以上的问题定下神来从头读完出错信息就能解决；看不懂英文，就让 AI 翻译。AI 也最懂计算机，因为过去几十年网上最丰富的就是计算机知识。阅读理解差的根源是缺乏耐心，常说“我不想看那么多，你就告诉我怎么弄吧”的人，就是这样。作者仿写了心理学家平克（Steven Pinker）关于写作的名言：

“阅读之难，在于将线性的文字，通过树状的语法，构建思想的网络……”

第 11 章 11.9 节

书末还给了一份由浅入深的计算机学习清单，分十类：基础使用、命令行、文本编辑器、编程基础、远程操作、版本控制、数据库、网页开发、移动开发、产品设计与项目管理。作者说学完前四类就是“高级用户”，有了关键词就可以拿去一项一项问 AI（第 11 章 11.10 节）。

工具的功效取决于用的人（第 12 章 12.1—12.2 节）：作者九十年代开电脑公司时，买过一把 515 元的螺丝刀，磁力要恰好一次只吸一颗螺丝；他曾在十二小时里装好 65 台电脑。真正起作用的是对流程反复琢磨出来的诀窍，不是螺丝刀贵。

工具的功效和工具使用者的能力绝对正相关。

第 12 章 12.2 节

他补上了工具方法论里最重要的一条：“既然工具为我所用，那么我不行它也不行……”书中的例子是画图：说得出“画一个 10×10 的格子、左上角一格填成咖啡色的 SVG”，前提是知道 SVG（一种用代码描述图形的格式）；想画一条阿基米德螺线，就得知道这个名词，还得知道该用 JavaScript 生成路径、放进网页里显示。概念储备决定了你能对 AI 说出什么。

所以，当然应该卷工具，但更应该卷自己。

第 12 章 12.2 节

这本书想改变的是人（第 12 章 12.3—12.4 节）：作者说全书每一章的核心都不是 ChatGPT 技巧，而是：

把你变成“使用同一种工具的另外一种人”。

第 12 章 12.3 节

他列了这个人的样子：独立思考、追求效率、有耐心、有阅读理解能力、绝不放弃思考，有程序思维和递归思维，认真对待工具、安全第一，熟练用计算机和英语，只要学就拼命练，为了造而学，主动生产，在乎并不断打磨思路。他用亚瑟王拔石中剑作比：关键在人，你不是亚瑟，剑就只是插在石头里的一块铁。用 DALL·E 画图也一样，先让 AI 给一份完整的使用指南，读懂之后把构图、风格、色彩、视角这些概念一个个问清楚，就有了“一套新的语言”跟它交流。

机器人军团的团长（第 12 章 12.4.2 节）：作者建议写故事的人先读罗伯特·麦基（Robert McKee）的《故事》，再让 ChatGPT 按书里的建议，列出可以建哪些写作助手、各管什么、怎样协同：构思、人物、主题、对话、叙事风格、结构、场景、编辑、情感反馈。他给“团长”的六条提醒是：你主导它们辅助；你思考它们苦劳；你不查它们就乱；你不强它们就弱；意外只有你在意；后果只有你担当。

到最后，“怪机器人”只能暴露自己的弱智。

第 12 章 12.4.2 节

一切都是语文课（第 12 章 12.5 节）：剩下要的，只是“中小学生水平的阅读理解能力”。语文是学校里课时最多、却最不受重视的科目，因为没人觉得自己母语不过关。作者认为，对大脑来说一切都是语文课，数学、物理、编程用的是精确的人工语言，平时用的是灵活的自然语言，区别只在用哪种多。

99% 的情况下，数学不好是因为语文没学明白——阅读理解能力差。

第 12 章 12.5 节

调高大脑的“安全阈值”（第 12 章 12.6 节）：作者认为小孩子学得快，是因为对他们来说那是为了生存而挣扎；大人反复确认“不会也死不了”，大脑就把用力的上限调得很低。他把“躺平”定义为把这个阈值降到最低，把“积极”定义为想办法拉高它，还送读者三个造句：“造不出……，生不如死。”“练不好……，生不如死。”“学不会……，生不如死。”这是他的个人心法，书中没有给出科学依据。

选择是最后的资产（第 12 章 12.7 节、后记）：作者预言，会有更大比例的人放弃 AI 这个平权的生产工具，就像过去很多人放弃了文字和计算机。

选择也是任何人所拥有的最后资产，终极资产——没有人可以剥夺，除非你自己放弃。

第 12 章 12.7 节

后记里，作者说自己的书都是学习笔记，结构只有两种：“概念—深入阐述”“问题—解决方案”；修辞只用类比和排比，大白话说清楚最要紧。他衡量自己作品的标准只有一个：

我写的这个东西真的有用吗？

后记

全书的工具方法论（第 11 章 11.5 节、第 12 章 12.2 节）：作者在第 11 章把散在各章的“工具方法论”整理成一张清单，第 12 章又补了最后一条：

• 安全第一；
• 阅读：说明书、手册、文档；
• 理解用途和功能：使用场景、使用边界；
• 掌握正确用法：用好客观评判标准；快速上手，系统训练，效率至上，与时俱进，记录并分享；
• 维护：妥善保管，定期检查；
• 遵守道德与法律；
• 工具为我所用，“我不行它也不行”。