## AI和你的竞争力

上周OpenAI发布了最新推理模型o3。这是一个极为强大的模型，是AI智能的决定性突破，让我一度陷入了存在主义危机……这一讲咱们说说o3有多强，以及我们该怎么办。这回我们不关心AI能不能取代你，我们关心「你+AI」，怎么取得一个相对于别人的阿尔法优势。

o3有多强呢？我们专栏熟悉的经济学家泰勒·科文（Tyler Cowen），参加了内测，他的判断是o3就是AGI。

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X上一位顶尖生物学家认为，o3的智能已经达到或者接近天才的水平。

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我记得当初o1-Pro刚发布的时候，我感觉模型太强了，有这个东西在手我可以写任何文章 —— 再难的难题，只要有人能解决它似乎就能解决……那个震撼感持续了好几天，不过后来我慢慢缓过来了，意识到它还是有一些不足的。

可这次o3，却是再一次大大超出了我的预期。一接触，就发现对方的能力有点过强，每一句都信息密度极高，充满深意……我心想原来跟高级智能对话是这样的感觉！我一度怀疑「科学作家」这个职业是否还有存在的必要……这几天稍微适应了一些，我的情绪渐渐平复下来，所以才能跟你聊聊心得。

但我的确认为大多数人，特别是中文世界，严重低估了o3的意义。正如山姆·奥特曼（Sam Altman）在一次访谈中说的，当AGI真正到来的那一天，一开始什么都不会发生，它不会立刻改变世界……但几年之后，世界会因此而巨变。

我理解这是因为人们一开始还不知道该怎么用它，没有发挥它的最大潜力。

咱们说说初步的用法。我可以肯定「人」仍然有价值：最稀缺的仍然是人的能力 —— 但如果你不结合AI，你会被人轻松碾压。

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o3不仅仅是一个更聪明的模型，它是一个完全不同类型的模型 —— 它是个天生的多模态智能体（Agent），端到端训练出来会原生态调用各种工具。要充分发挥o3的能力，你不是给它一个问题让它回答，而是给它一个任务让它完成。

比如一个流行玩法是给o3一张照片，让它猜是在哪里拍的。o3会像我们以前讲过丹尼尔·罗素的《搜索的喜悦》书中 [1] 说的那样，从蛛丝马迹中提取线索，一边编程分析细节，一边上网搜索，经过多轮推理找到答案。

比如我给它一张我家附近的一个小公园拍的照片，它从其中一棵树的树种猜到加州湾区，然后搜索湾区各个公园的样子，跟照片中的滑梯对比……找一个线索，搜索一轮，想一想再找线索再搜索一轮，最后锁定了具体的公园。

还有一个任务印象很深。几年前我在微博认识一个朋友，后来他离开了，我想知道他的近况。用Perplexity搜索只能找到一些以前的报道，从此渺无音讯。这次用o3调查，它一开始也得到差不多的结果，但它没有停下。它用那个网名去各个社交平台搜索，包括Instagram、LinkedIn等等，然后居然在X上找到了。那哥们现在专门发英文内容，但是网名中保留了当年的痕迹，而且所发的内容跟以前的风格和思路是连贯的，一看就知道是他。o3不但生成了关于他的动态报告，而且还在末尾总结了一番道理……

简单说，o3的研究能力比OpenAI自己的Deep Research都强。不但结果更深更有洞见而且速度极快。

不过它也有缺点，比如还有一定的幻觉，而且写代码的时候容易犯小错误。不过有个哥们说得好：「o3之所以编程能力差，是因为编程对它而言太低级，它不屑一顾。」

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我给几个具体例子，你体会一下 ——

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前几天传出詹姆斯·韦布太空望远镜发现一百光年外的一颗行星有生命迹象，引发轰动。我不知道任何细节，连那个行星的名字都不知道，但我想知道那个行星上的引力是多少，人上去能不能受得了。o3自己搜索到了相关的数据，用Python编程计算出那个星球表面的引力相当于地球的1.3到1.6倍，并且告诉我人锻炼一下可以适应。关键是你看它说的多全面 ——

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我猜测这么大的引力可能在那里重新起飞很困难，o3做了一番计算，认为化学火箭根本不可能，除非用核能才行。

它还告诉我那个星球表面没有陆地，全是水蒸气和高压氢气。我说那就无法发展高级文明，因为玩不了电；o3说何止玩不了电，关键是玩不了火！没有火就没有文明 ——

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不过它没有拘泥于人类现有认知，最后分析说，也许那里的海洋生物可以发电，可以据此搞技术 ——

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我只提供了一点思考方向，NASA只提供了几个基本数据，o3就自行分析出这么多东西。看到结果的那一刻，我大概是对K2-18b行星了解最多的业余人士。

这不是搜索更不是什么「统计鹦鹉」在生成内容，这是实打实的分析研究。

o3特别擅长用高观点分析事物的本质。有一次我问它，在你看来，王阳明心学到底说了什么。它给的答案是「王阳明心学是一部把“宇宙运行规则”编译进“人类即时操作系统”的源代码 —— 其核心指令仅两条：发现良知，立刻去做。」

而我并没有要求它使用现代科学语言！我也不相信此前有人用这种思维解释过阳明心学，只能说这是o3现场原生的洞见。我跟它讨论了一些细节，你看看它是怎么说的 ——

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它主动调用了复杂性理论中的数学概念，竟然把王阳明的「良知」解释成「像复杂系统中的李雅普诺夫（Lyapunov）函数，是指向更高协同的隐匿坡度……」

朋友们，这就是跟高级智能对话的感觉。

还有更有意思的。有一次我跟它讨论「对称性破缺」，这本来是个物理学概念，但是在其他领域也有意义。o3一番宏论之后，竟然主动写了一首诗！

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而我并没让它写诗。然后它接二连三地自我发挥，在后面的讨论中又写了一首 ——

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我对此唯一的解释是智能溢出。它本领太大，忍不住跟你玩花活儿。

我认为o3已经能独立完成很高水平的设计。比如有一次我偶然设想了一本书，给它大概说了想法，它就把大纲列出来了 ——

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我觉得挺有意思就发了个朋友圈，结果有个出版社的编辑老师立即表示想出这本书。我不想写这本书，但我想我们距离你说一个想法，就得到一本新书的那一天，也许不远了。

那么问题来了：到那一天，人类作家该怎么办呢？

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这是我安身立命之所在，也是你在AI时代占有稀缺特性的关键。经过这么长时间的互动和思考，我认为有三件事，是AI的本质缺陷。

第一，AI不了解本地情境。大模型是通用的，它的训练语料，它能搜索到的资料，都是公共信息。它不知道你们公司、你面对的客户、你这个具体问题的情况 —— 而那些信息本质上是无限的，需要你有选择、有策略地告诉它。

第二，AI没有末那识 [2]，所以它没有连贯叙事和主观意识，没有特别的喜好和倾向性，它原则上不会「主动」发起一项任务。在研究中，这往往表现为AI倾向于就事论事，不习惯跳出情境和质疑问题本身。总是人给AI提需求。

第三，AI不承担责任。问AI如此方便的情况下，值得说的事情都是有不确定性的事情，那么「这个话是谁说的」，就会越来越重要。当前有这么多模型，我非得尬吹o3，那如果o3不如DeepSeek R1 或者 Gemini 2.5 Pro，我的声望就会受损。而恰恰因为我的声望可以受损，我的意见才值得你考虑。

理解了这三点，你的竞争优势就是「让AI更像你」：通用的问题谁都会问，你要做的是对它进行高度定制，在互动过程中做出各种「微决策」，从输出中精心选择，给每一个任务都打上你的审美痕迹。

为此你需要打磨AI，但你更需要打磨自己。

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打磨AI的一个基本操作是追问。我认为追问被大大低估了 [3]，现在有太多人只想照抄别人的提示语。你先让它做个一般性的任务，然后你从中发现*自己*特别感兴趣的闪光点，提出追问，让它顺着那个线索继续探究……这样几轮对话之后，你会得到世界上只有你能生成的结果。

高级的操作则是让AI了解你。ChatGPT允许你直接在设定中介绍自己，像我就大言不惭地告诉它「我是*著名*科学作家万维钢」，这样它就知道我的分量，不会孩视我。事实上它经常给我提一些写作方面的建议。

现在更好的是，ChatGPT允许模型读取你们此前所有对话的记忆，而它能从这些记忆中发现规律！比如你可以让AI根据它对你的了解，说说你是个什么样的人，给你提几个特别的建议，甚至拿你开个玩笑，等等。

比如以下是o3总结的，我的对话技巧 ——

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比我自己想的都全面。我还让它给我写一首偈子当座右铭，它写了四句，把我都感动了！

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你跟AI互动越多，它就自动越了解你，它生成的内容就越符合你的个性需求 —— 现在ChatGPT已经做到了。

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借助AI打磨自己的思维能力，是时代的红利。你应该养成随时拿出手机就开聊的习惯。可能一开始你苦恼于手握最高智能却想不到问题可问，但是这是个正反馈过程：你问得越多，思考能力就越强，你就越敏锐，你的问题和想法就越多。

试想一个人整天跟高级智能对话，那进步速度能不快吗？

习惯了有事儿先跟AI聊聊，你就得到一个「外部辅助理性」。人脑经常被各种情绪影响，容易聚焦到陷坑里出不来 —— 而你只要跟AI随便聊聊，它就能帮你看到更大的图景。

你的眼光会慢慢放远，格局会慢慢变大，心态会慢慢开阔。

现在有了o3，我发现看新闻的一个好办法是让o3推演事情的走向。它会自己找到各种当前信息，推测事情接下来会怎么演变。几乎每一次，我都发现原本的想法过于一厢情愿。比如下面是o3对俄乌战争前景的推演 ——

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它列举了三种可能性。每一种都既不像社交媒体上某些网友说的那么乐观，也不像另一些人说的那么悲观。

这些推演不一定准确。但是一定能让你更冷静。

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有人说，o3是人类迄今为止最美丽的创造。

我这几天用o3有一种当初第一次接触GPT-4的感觉：舍不得睡觉！最强智能就在你旁边，你会睡觉吗？

我到现在都还有一种不真实感。人类竟然真的造出这样的智能来。

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注释

[1] 《搜索的喜悦》3. 搜索者心流

[2] AI没有末那识

[3] 你不需要提示工程，你需要迭代和追问

### 💡 精华要点
- 1.「人」仍然有价值：最稀缺的仍然是人的能力 —— 但如果你不结合AI，你会被人轻松碾压。
- 2.你的竞争优势就是「让AI更像你」：通用的问题谁都会问，你要做的是对它进行高度定制，在互动过程中做出各种「微决策」，从输出中精心选择，给每一个任务都打上你的审美痕迹。为此你需要打磨AI，但你更需要打磨自己。
- 3.打磨AI的一个基本操作是追问，高级的操作则是让AI了解你。
