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一位麻省理工大學(xué)的研究生,我們姑且稱之為M哥,在Reddit上分享了他借助谷歌的AI筆記工具NotebookLM,用累計(jì)48小時(shí)的時(shí)間,修完了一門他專業(yè)之外的陌生課程,而且取得了4.0的高績(jī)點(diǎn),不過發(fā)布不久,他就把自己的分享內(nèi)容給刪除了。
但幸運(yùn)的是一個(gè)叫Ihtesham Ali的博主,在X上把這一切都記下來了,M哥的使用NotebookLM的方法和大部分人完全不一樣。
第一個(gè)差別是,M哥把AI當(dāng)成架構(gòu)師,而不是閱讀代工。
大部分人把NotebookLM當(dāng)成一個(gè)內(nèi)容榨汁機(jī)或閱讀代工。最常用的提示詞通常是:“請(qǐng)幫我總結(jié)一下這篇文檔”、“提取核心要點(diǎn)”、“用最簡(jiǎn)短的話告訴我這本書在說什么”。這種方式依然是被動(dòng)接收,得到的是碎片化的知識(shí)點(diǎn)或一堆干癟的摘要,沒有建立起知識(shí)之間的聯(lián)系。
但他上手的第一問是:“該領(lǐng)域?qū)<夜蚕淼?個(gè)核心心智模型是什么?” 這種提問方式是典型的自上而下建構(gòu)。他跳過了具體的細(xì)節(jié)和龐雜的章節(jié),直接要求AI把這門學(xué)科的承重墻和底層邏輯抽離出來。先搭建起最高維度的認(rèn)知框架,然后再往里面填補(bǔ)細(xì)節(jié)。
第二大差別是,M哥重在探究學(xué)術(shù)分歧,而非大部分在意的標(biāo)準(zhǔn)答案。
大部分人帶著應(yīng)試教育的慣性,把AI當(dāng)成全知全能的維基百科。提問的潛臺(tái)詞往往是:“正確答案是什么?”、“期末考試會(huì)考哪些重點(diǎn)?”。普通用戶渴望消除不確定性,試圖讓AI給出一個(gè)唯一正確的、可以用來死記硬背的結(jié)論。
M哥則把AI當(dāng)成學(xué)術(shù)辯論場(chǎng)。他的第二問是:“專家之間存在哪些根本性分歧?” 真正的高手知道,前沿知識(shí)的本質(zhì)往往不是共識(shí),而是爭(zhēng)議。通過了解聰明的大腦們?cè)诔呈裁础槭裁闯常芩查g把握這門學(xué)科的邊界、局限性以及當(dāng)前的探索前沿。這是從學(xué)生視角向?qū)<乙暯堑目缭健?/p>
最后一個(gè)差別是,人人都知道蘇格拉底提問法,但M哥是真貫徹到底了。
普通人在做錯(cuò)題時(shí),習(xí)慣的做法是:看一眼正確答案,然后硬記下來。 這種學(xué)習(xí)是單向的、表層的。但蘇格拉底式的提問,則要求澄清概念、探究假設(shè)、尋找證據(jù)、替代視角等流程。
他把AI當(dāng)成魔鬼考官,進(jìn)行高強(qiáng)度的壓力測(cè)試和深度迭代。他的第三步是讓AI“生成10個(gè)能區(qū)分真正理解者與死記硬背者的問題”,然后自己花了整整6個(gè)小時(shí)去作答。最關(guān)鍵的是,面對(duì)錯(cuò)誤,他不是簡(jiǎn)單地核對(duì)答案,而是持續(xù)追問AI:“我為什么錯(cuò)?我遺漏了哪些關(guān)鍵邏輯?”
這種長(zhǎng)達(dá)數(shù)小時(shí)的、針對(duì)自己邏輯漏洞的蘇格拉底式追問,徹底擊碎了“看似懂了”的幻覺,逼迫自己達(dá)到能與導(dǎo)師對(duì)話的真理級(jí)別。
學(xué)習(xí)的革命已經(jīng)發(fā)生。
看到這里,很多人可能已經(jīng)按捺不住激動(dòng)的心情,準(zhǔn)備今晚就下載NotebookLM,明天就去考個(gè)CPA或者注冊(cè)建筑師了。但事情肯定不是這么簡(jiǎn)單。就像以為買到了博爾特同款的跑鞋,自己就能跑進(jìn)10秒;以為拿到了MIT學(xué)霸的提示詞,自己就能48小時(shí)通關(guān)一門學(xué)科。
這就像健身房里的高強(qiáng)度間歇訓(xùn)練,動(dòng)作拆解開來,深蹲、波比跳誰都會(huì)做,但能咬牙把心率頂?shù)?80并堅(jiān)持做完的人,寥寥無幾。M哥的學(xué)習(xí)法,本質(zhì)上是一場(chǎng)認(rèn)知上的高強(qiáng)度間歇訓(xùn)練。阻礙普通人復(fù)刻這種神跡的,不是智商,而是長(zhǎng)年累月被傳統(tǒng)教育塑形的學(xué)習(xí)心智。
AI對(duì)人類整體的智力增強(qiáng)是毫無疑問的,但人與人之間智力的方差也會(huì)越來越大。哈佛大學(xué)(Harvard University) 與 波士頓咨詢公司在2023年的一項(xiàng)調(diào)查發(fā)現(xiàn),頂尖研究人員在AI的輔助下,產(chǎn)出暴增81%;而底層研究人員的產(chǎn)出卻幾乎沒有變化。AI非常勢(shì)利眼,它只獎(jiǎng)勵(lì)那些本就具備強(qiáng)大邏輯判斷力和問題構(gòu)建能力的人。如果你的基礎(chǔ)技能和思維模型不足,AI 只是讓你更快地制造垃圾;如果你是該領(lǐng)域的頂尖人才,AI 則是能讓你實(shí)現(xiàn)一人抵一個(gè)團(tuán)隊(duì)的外骨骼,也就是外界鼓吹的一人公司。
回到M哥的案例,NotebookLM是免費(fèi)的,每個(gè)人都能用。但核心問題是,你問得出那三個(gè)問題嗎?你有耐心在第三個(gè)問題上,和AI死磕6個(gè)小時(shí)的“錯(cuò)誤原因分析”嗎?
大部分人還是困在巨大的慣性里,習(xí)慣了老師把知識(shí)嚼碎了喂到嘴里,習(xí)慣了劃重點(diǎn),習(xí)慣了背誦標(biāo)準(zhǔn)答案。如果讓一個(gè)習(xí)慣了小鎮(zhèn)做題家模式的學(xué)生去用NotebookLM,他大概率會(huì)問:“請(qǐng)幫我生成一份期末考試必考點(diǎn)匯總,最好能押題。”
M哥的這套學(xué)習(xí)法其實(shí)相當(dāng)挑人,要求學(xué)習(xí)者具備極強(qiáng)的元認(rèn)知能力,你要知道自己不知道什么,你要懂得如何向知識(shí)體系開炮。
但并非完全不不可學(xué)習(xí),照貓畫虎,也可以總結(jié)一些訣竅。
首先,先找地圖,再挖金幣。
傳統(tǒng)學(xué)習(xí)是線性的:第一頁(yè)、第二頁(yè)、第三頁(yè)……學(xué)到期末,你可能都沒搞清楚這門課到底在干嘛。 AI時(shí)代的學(xué)習(xí)是降落傘式的:直接空投到最高點(diǎn)。當(dāng)你拿到一堆新資料時(shí),第一步,讓AI列出這個(gè)領(lǐng)域的“5大核心概念”、“歷史演變脈絡(luò)”和“底層運(yùn)行邏輯”。這就像打游戲前先開全地圖視野。在你搞清楚這座城市的骨架之前,不要去背任何一條街道的名字。
接著,要敢于尋找沖突,而非盲目相信共識(shí)。
國(guó)內(nèi)高中教育最大的副作用,是讓我們覺得所有問題都有一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)答案。但在真實(shí)世界和高階學(xué)科里,最精彩的往往是沒有答案的地方。 但是套路依然是存在的,遇到任何問題,你都可以學(xué)習(xí)M哥,問三個(gè)問題:目前這個(gè)領(lǐng)域共享的心智框架是什么?最大的爭(zhēng)議是什么?不同學(xué)派之間的爭(zhēng)吵點(diǎn)是什么?
當(dāng)你理解了分歧,你就不再是一個(gè)背誦定理的機(jī)器,而是一個(gè)站在戰(zhàn)壕邊緣的審視者。理解了他們的爭(zhēng)吵,你就理解了這門學(xué)科的邊界。
其次,要觸發(fā)AI拷問的費(fèi)曼地獄模式,不要表演式的自我感動(dòng)。
愛因斯坦曾說,提出一個(gè)問題往往比解決一個(gè)問題更重要。很多人看書,畫了滿篇的高光筆,記了三本手帳,感動(dòng)得自己熱淚盈眶,一合上書,大腦一片空白。普通人在學(xué)習(xí)新知識(shí)時(shí),最大的障礙不是找不到資料,而是提不出好問題。但這也是難點(diǎn)所在。你讓一個(gè)從未思考過學(xué)科本質(zhì)的人去問 AI 專家之間的分歧,這就好比讓一個(gè)連規(guī)則都不懂的象棋新手,去向 AI 詢問“殘局的破局點(diǎn)”在哪里。
所以,讓AI給你出10個(gè)“最能暴露智商底色”的刁鉆問題。然后,像M哥一樣,逐題作答,并要求AI無情地指出你的邏輯漏洞。
沒有被按在地上摩擦過的認(rèn)知,都是偽認(rèn)知。
最后,用時(shí)間壓縮杜絕拖延癥。
為什么是48小時(shí)?如果給你一個(gè)學(xué)期,你會(huì)花兩周時(shí)間挑選好看的筆記本,花三周時(shí)間猶豫先看哪本書。而在48小時(shí)的生死時(shí)速下,你的大腦會(huì)自動(dòng)過濾掉所有的細(xì)枝末節(jié),瘋狂尋找最關(guān)鍵的節(jié)點(diǎn)。這種高壓下的學(xué)習(xí)效率,是常態(tài)下的十倍不止。
確實(shí),學(xué)習(xí)和很多事情一樣,不是下載一個(gè)軟件就能解決的問題,而是一場(chǎng)漫長(zhǎng)而艱辛的自我進(jìn)化。
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