上周六，我參加了李繼剛老師組織的線下活動。

現場干貨滿滿，尤其是關于 AI 時代提示詞的價值、與 AI 溝通的藝術等話題，李老師的分享如同醍醐灌頂，讓我對 AI 人機協作有了更深的理解。

將幾點核心收獲整理出來，與大家一同思考和進步。

?

一、AI越來越強，提示詞還有未來嗎？

用一句話來總結提示詞的本質：你的「輸入」會影響你的「輸出」

面對 Manus、GPT-5、GPT-6... 洶涌而來的 AI 浪潮，很多人可能會問：提示詞這東西，還值得學嗎？

李繼剛一句話點醒了我：提示詞的本質，在于你的「輸入」會影響你的「輸出」。

無論 AI 進化到何種形態，只要我們還需要向它輸入信息（指令、問題、素材等）來獲取期望的回應，那么這種“輸入”的技巧，也就是廣義上的“提示詞”就永遠有其價值。

區別可能在于，隨著 AI 能力的指數級提升（智商、情商、理解力等），我們或許不再需要像現在這樣，有時寫出長篇大論的提示詞。

輸入可能會變得更精煉，但其重要性絲毫不會減弱。

二、什么時候少說，什么時候多說？

既然 AI 越來越聰明，我們輸入的提示詞可能會變短，那什么時候該少說，什么時候又該多說呢？

這就需要請出了我們的“老朋友”，經典的溝通模型：喬哈里視窗模型。

?

這個模型是用于人與人之間的溝通的，當然用在人與 AI 之間的溝通也可以。

1、公開區 ：你知，AI?也知---少說為妙

當溝通的內容處于人類和 AI 都知道的“公開區”時，就可以盡量少說。

舉個例子，討論哲學時你想讓 AI 扮演哲學家與你探討，只需說「你是一位哲學家」即可。

不需要贅述“你需要了解存在主義、邏輯實證主義、要能思辨...”等等。

為什么？因為“哲學家”這三個字在 AI 龐大的知識庫里，已經關聯了海量的背景信息、思維模式和知識領域。

你說“哲學家”，它就懂了。

再舉一個例子：模仿文風。

你說「用魯迅的風格寫一段文字」，AI 立刻就能調動關于魯迅生平、作品、語言特色（犀利、批判、時代感等）的所有數據。

無需你再解釋“什么是魯迅風格”。

在公開區，“少說”是因為關鍵詞本身蘊含的信息密度足夠高，且雙方（人與?AI）有共識。

2、隱藏區 ：你知，AI?不知 ---需要多說

當你需要表達一些 AI 訓練數據中大概率沒有的、個性化的或私有的信息時，就需要“多說”了。

例如，我想讓 AI 模仿「夙愿的表達風格」寫文章。

AI 知道“夙愿”是誰嗎？知道我的風格是怎樣的嗎？大概率不知道。

那怎么辦呢？?這時候，就需要“多說”。

詳細描述我的風格特點（比如：喜歡用比喻、結構嚴謹、帶點小幽默？），甚至給出具體的示例（Few-shot examples）。

“多說”的過程，就像是給?AI?打“知識補丁”，幫助它理解那些它原本不知道的概念。

提供示例尤其有效，因為有時我們自己也難以用語言精確描述某種感覺或風格，不如直接展示：“看，就像這樣，你自己悟吧！”

3、盲點區 ：你不知，AI?知---考驗提問力

這個區域是 AI 知道而我們不知道的。

在 AI 時代，這恰恰是巨大的機遇所在，當我們擁有了 AI 這個強大的“外腦”，只要你想學，并且懂得如何有效提問，就能撬動這個杠桿，快速獲取、學習海量你之前未知的知識和信息。

?

4、未知區：你不知，AI?也不知---隨便聊

這是人類和 AI 共同的知識邊界。

李繼剛說對這個領域也涉獵不多，而我個人覺得，這正是好奇心和探索精神的用武之地，有事沒事隨便聊聊。

或許，通過與 AI 的自由漫談、碰撞，真的能激發靈感，共同觸達未知的領域。

三、為何要“少說”？

既然“多說”能讓 AI 更準確地理解我的意圖，那為什么不干脆所有情況都盡可能詳細描述呢？

這是因為過度具體的指令，可能會限制 AI 的發揮空間，犧牲掉結果的廣度、深度乃至創意。

比如，在“哲學家”的提示詞里，如果我加上了“存在主義”，那 AI 的回答很可能就會被框定在存在主義的范疇內，而錯失了從其他哲學流派視角帶來驚喜的可能性。

因此，在?AI?能理解的前提下，“少說”有時能激發 AI 更出色的表現。

?

四、AI不會帶來知識平權，反而可能加劇分化

我們談到，AI 可以成為強大的知識杠桿，但這是否意味著人人都能輕松獲取知識，實現“知識平權”？

李繼剛的觀點（我深以為然）可能要潑一盆冷水：AI?不僅不會帶來知識平權，反而可能加劇知識的貧富差距。

原因很簡單：

主動學習的意愿已經分化了，在短視頻、信息流等即時滿足、多巴胺刺激的環境下，人們的專注力持續下降。

真正愿意并能夠靜下心來，主動利用 AI 進行深度學習和思考的人，注定是少數。

從 B 站等平臺付費課程的低完播率可見一斑，許多人的“學習”只是購買時的心理安慰。

長期不進行系統性學習，學習能力本身就會用進廢退。

結果就是，只有少數懂得如何與?AI?協作、保持主動學習姿態的人，能夠借助 AI 這個超級杠桿，實現知識和能力的躍遷，成為信息時代的“富人”。

?

五、成為駕馭AI的少數人

在 AI 時代如何學習、如何思考、如何保持領先的深刻洞見。

核心在于：持續提升與?AI?高效對話的能力，并保持主動學習和深度思考的習慣。

至于如何真正成為那“少數人”？我最近也在摸索實踐中，有了一些思路但尚不成熟，待時機成熟再與大家分享吧。

與?AI?共舞的時代，挑戰與機遇并存，愿我們都能成為那個手握韁繩、駕馭駿馬的人。

（本文插圖均由最新的 GPT-4o 圖像模型生成，將活動現場畫面轉化為吉卜力風格，效果非常棒～）

以上，我寫完了，如果這篇文章對你有啟發，歡迎分享給更多正在學習 AI 的朋友。