

内容来源:笔记侠(Notesman)。
责编 | 贾宁 排版 | 沐言
第 9441 篇深度好文:3057字 | 11 分钟阅读
思维方式
笔记君说:
你好,我是柯洲,笔记侠创始人。
最近,我看了中国工程院王坚院士的一次内部分享,他有句话说得特别好:"AI 是强大的工具,但提出正确问题、设计解决方案、批判性评估结果的核心能力依然在于人。驾驭 AI 的能力,将成为未来最重要的专业素养之一。"
可能你会问,王坚是谁?有什么成就?
他是咱们国家人工智能与云计算领域特别有影响力的思想者与实践者,同时还是阿里云的创始人和之江实验室主任。
这位拥有心理学学术背景、深耕计算机科学与数字产业的学者,构建了我们在 AI 领域,覆盖技术底座、产业实践、技术哲学与生态治理的完整思想体系。
今天,我想和你分享这位行业大咖关于 AI 的一些思考,希望能给你带来一些启发。
一、未来最重要的能力,是什么?
王坚院士有句话,像钉子一样扎进我脑子里:
" 驾驭 AI 的能力,将成为未来最重要的专业素养之一。"
等等,什么叫 " 驾驭 AI"?
不是你会不会用 AI,也不是你能不能收到答案。而是:当 AI 给你答案时,你能不能看出答案哪里不对。

你有没有过这种经历?
遇到一个问题,火急火燎地去问 AI。它噼里啪啦给你三段式结构、五个步骤、八个建议,逻辑严密,结构清晰。你看着屏幕,总觉得哪儿不太对,但又说不上来。
恭喜你,你刚刚体验了 " 不会驾驭 AI" 的标准症状。
病根在哪里?你把 AI 当成了答题机器。
王坚说得很直白:提出正确问题、设计解决方案、批判性评估结果 , 这些核心能力,依然在人手里。AI 越强,驾驭 AI 的人就越贵。
那到底怎么才算 " 驾驭 "?拆开来说,三层功夫。
1. 学会问正确的问题
王坚有句话,值得我们抄下来反复读:" 我们要学会问正确的问题,而不是停留在解决表面问题。"
当年杭州堵车,所有人都说是 " 车太多 "。逻辑没毛病:车多才堵,限行、限购,听起来顺理成章。
可王坚带着团队一算,发现杭州 300 万辆车,高峰期真正在路上跑的只有 30 万辆。
问题根本不是车太多,是车开得太慢。
你看,问了三十年 " 车太多怎么办 ",结果答案是 " 限购 "。
换了问题之后呢?
" 如何实时知道并优化路上的车辆数量 ",答案变成了 " 城市大脑 "。
今天杭州几万个摄像头采集车流数据,AI 调控红绿灯,路口车速提了,拥堵降了。还是那 30 万辆车,路突然就通了。
这就是问对问题的力量。
我们平时工作里也一样。销量下滑就问 " 怎么提升销量 ",效率低就问 " 怎么提高效率 ",AI 给你 10 条建议,条条正确,条条没用。因为你可能根本没找到那个真正的结。
所以下次问 AI 之前,先问自己一句:我这个问题,是挖到根了,还是只刨了层土?
2. 学会设计解决方案
王坚打了个比方,我听完直接存进了手机备忘录:
" 如果我给你一辆自行车,你会有自己的一套方式从香港去上海或杭州;
如果我给你一辆车,你会换一种思考方式;给你一架飞机,又是另外一种逻辑;
如果再给你一枚火箭,你的思维方式就完全变了。
算力的提升就像交通工具的变革,它彻底改变我们如何规划任务、如何解决问题。"

这段话太狠了。
大多数人用 AI,是拿着火箭当自行车骑 , 路径规划还是靠脚踩。
你不是不会用工具,你是思维还没换。
王坚管这叫从 " 工具思维 " 到 " 系统思维 " 的转变。工具思维是 " 这玩意儿能帮我干点啥 ",系统思维是 " 有了这玩意儿,整件事能不能重做一遍 "。
举个例子。以前写产品文档,中译英,找翻译公司,18 天,钱花了不少。现在阿里云的工程师怎么干?AI 翻译,1 天,效率提升 20 倍。
但这是 " 工具思维 "。
什么叫 " 系统思维 "?是你发现整个文档流程都可以重构,不是把翻译这步变快,是让 " 需要翻译 " 这件事变少。或者干脆文档结构一开始就为多语言设计。
交通工具变了,地图也得重画。
所以下次用 AI,别问 " 它能帮我做什么 "。问:如果这个帮手 24 小时待命、成本几乎为零,我的工作流程哪里是可以重新做的?
3. 学会批判性评估结果
AI 有个天生的毛病:它永远自信满满。
它不会跟你说 " 我不确定 ",不会跟你说 " 这部分数据可能有偏差 "。你问,它就答,而且答得特别像那么回事。
但你有没有想过一件事:AI 的所有知识都来自 " 过去 ",而你要做的是 " 未来 "。
比如它给的行业数据是两年前的;它把特殊情况当普遍规律;它完美忽略了政策风险。
这时候,你怎么办?
王坚说过一句很实在的话:
" 你今天做不成事情,一定不是因为你没有算力,是因为你创造力不够。"

AI 可以帮你生成报告初稿、分析数据、甚至写代码。但你要不要用这个结论、敢不敢拍这个板,那是你的事,推不到 AI 头上。
这就是 " 批判性评估结果 ":你得能看出 AI 在哪儿 " 露怯 " 了,然后你反过来再去质问 AI,它才能承认自己真的错了。
你才是那个要对结果负责的人。
二、AI 时代
文理兼修不是选修课,是必修课
王坚自己的经历,就是这句话最好的注脚。
他是心理学博士,留校做了十年老师,研究工程心理学。后来去了微软亚洲研究院,再后来去了阿里,成了阿里云创始人。
你看,就这么一个心理学博士,带着一帮工程师,把中国云计算做到亚洲第一。
他说起自己的求学经历,很坦诚:
我是第一届学生,没有既定的教学大纲。普通物理、化学、生物需分别跟随物理系、化学系、生物系学习,还在课程中接触了材料力学。
这个学习路径看起来很零散,其实是在未知领域里一点点试探边界、积累认知。
这段话我读了好几遍。
你以为是 " 跨界 ",其实人家根本没把自己框死过。
王坚常提起人工智能的几位先驱,比如诺贝尔奖得主辛顿是心理学家,西蒙拿过诺贝尔经济学奖和图灵奖,但最早是政治学博士。
他说这些,是想告诉你:学科边界是后来人划的,开创者眼里只有问题,没有边界。
AI 时代,这种门槛,忽然变低了。

你想理解用户行为,不需要先读四年心理学;你想做点数据分析,不需要从线性代数开始补课。
AI 帮你把很多专业的 " 入场门槛 " 削平了。原来你费半天劲也进不去的那扇门,现在可以推开了。
现在,问题只剩下了一个你敢不敢推开这扇门?
你才是那个要对结果负责的人。
结语
在 AI 时代,人类的核心竞争力不是掌握多少 AI 工具,而是具备驾驭 AI 的核心能力:提出正确问题、设计解决方案、批判性评估结果。这三种能力才是我们在 AI 时代的护城河。
在这场 AI 大潮里,真正的赢家不是掌握最多 AI 技术的人,而是能够驾驭 AI、让 AI 为人类创造价值的人。
我们深嵌于一个政治、经济、科技、哲学都在经历持续变革和深刻重塑的复杂社会与商业系统之中。
在前所未有的复杂系统性变革中,我们需要的是理解世界底层的 " 元能力 "。
面向 AI 新时代,笔记侠 PPE(哲学、政治学与经济学)课程,正是为理解这样的复杂系统而生:理解国际贸易与经济政策、理解国际政治与治理模式、理解全球技术与科技范式、理解 AI 哲学和科技经济、理解文明进程与哲学意义。
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参考资料:
1.《王坚:创新源于 " 不完美 " 与 " 跨界 "》,21 世纪经济报道
2.《算力,到底有何 " 超能力 "?》,央视新闻
3.《听王坚院士讲 " 人工智能 +":一些刷新认知的笔记与思考》,迎春的微光,作者:自然资源部国土卫星遥感应用中心副研究员,石迎春
4.《AI 思想者集萃:中国工程院院士王坚》,深观启元
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