第二章
技术改变学习如何用AI加速你的学习

“对于我来说，电脑是我们曾经造出的最了不起的工具之一，它相当于思维的自行车（bicycle for the mind）。”1990年，苹果创始人史蒂夫·乔布斯（Steve Jobs）在电视采访时这样说。自行车是个绝妙的比喻：大脑得奋力踏脚蹬，你和它才能一起前行。

人类又制造了一个了不起的新技术工具——生成式AI。它正以聊天机器人、智能助手等形式开始进入人们的学习、工作和生活。生成式AI也是思维的自行车，如图2-1所示。

制造工具的能力将人类与其他灵长类动物区分开来。在人类的工具创造历史时间线上，电脑之前有很多用于思维的工具，如纸与笔、纸质书、算盘与计算器。之后，随着互联网的发展，能用于思维的新技术工具又不断出现，影响深远的有搜索引擎、社交网络等，它们可看成所有人大脑的集合。另外，笔记软件也被称为个人记忆的“第二大脑”。现在，生成式AI也加入这一行列，它是迄今为止最强大的学习工具之一。

在学习上，AI 让很多人感到了直接的威胁。你曾需要花费大量时间和精力学习的知识与技能，别人无须学习，只需问一下AI，一秒钟便可直接获得。我称这是技术带来的“知识的变革”——AI让知识变得触手可及。我们曾经历“计算的变革”，即计算随时可及；我们现在正享受“信息的变革”，即信息触手可及。如今，被变革的对象是知识。

知识触手可及的未来尚未全面到来，但我们当下感受到的震撼是一个良好的契机，它让我们开始问：如何用好包括AI在内的各类新技术工具来更好地学习？

10X原则：用好新技术工具，让学习提效10倍

在过去的40年，电脑、互联网、手机逐步融入我们的生活，但一个悖论是：虽然，这些工具在学习中无处不在，但它们往往被视为“二等公民”。比如，我们每天都通过数字形式获取主要的知识与信息，但心底仍觉得读纸质书才是真正的读书。

尽管搜索引擎、社交网络在我们学习中的占比越来越大，但在不以新技术为主题的讨论中，它们得不到相应的重视，我们甚至还尽量将它们排除出学习过程。每个技术工具都有长处与不足，可是我们常担心那些不足会影响我们的学习。

我们认为，应积极拥抱新技术工具，做技术乐观主义者，着重关注它的长处并用其所长。技术悲观者常看到风险，而乐观者总是关注可能性。这一次，直接与知识有关的生成式AI将是所有人学习的新转折点，如图2-2所示。因此，我们应再次大声强调新技术工具对学习的价值：

10X原则：每一类新技术工具都是10倍工具，

用好它们至少能让学习提效10倍！

那么，我们该如何做？

1.重视学习与掌握新技术工具

各种技术工具在学习中扮演着重要的角色，比如电脑、搜索引擎、社交网络、笔记软件、翻译软件、编程工具、生成式AI等。本书的学习方法均假设你在用联网的电脑（也包括手机、平板等）支撑着你的学习。

在学习中，使用这些新技术工具已经占据了相当多的时间。从现在开始，我们应该投入与之相匹配的关注，不再把工具看成技能的子集：

● 过去，我们的学习是学习知识与技能。

● 现在，我们的学习是学习知识、技能与工具。

我们要重视工具的学习，掌握使用它们的诀窍并实际运用它们。我们应该努力成为各类新技术工具的最早一批试用者，如果发现它的确对自己有价值，则快速地投入使用。

以读书为例，你可能还在等一本书的翻译版，而会用AI的人已经在AI的辅助下自己制作中文、外文对照的翻译版并开始阅读了。你可能会想，只有少数人能做到这样吧？并非如此！你可以在大众电子阅读工具（如微信读书）中上传电子书，然后直接阅读AI翻译版。

2.理解新技术工具改变了学习的重点

学习这些新技术工具，不仅要掌握对它们的使用，还要意识到它们改变了如下问题的答案：什么是我们要学习的重点？

当信息可以在互联网上快速查到时，学习的重点就不再是记忆，而是知道如何查询。你要知道输入什么关键词去查，怎么沿着链接一路追下去，直到在一个页面上找到最佳结果。我们都知道“理解大于记忆”，但过去我们还是不得不记住很多东西；有了搜索引擎后我们可以大幅减少不必要的记忆，专注于理解。

我们前面说，有疑问可以问AI，它能给你解释，因此知识变得触手可及。但你要注意，AI的回答可能是有错的，因此，你自己已有的知识体系变得重要起来，你的直觉判断力、理性判别力和鉴赏力变得重要起来。

面对任何问题，AI都能为你提供一种解释或多种解释。因此，你的即时学习能力变得重要起来：你需要快速读懂AI的回答、理解它并挑拣出有价值的部分。

当一项新技术工具在学习中变得普及时，我们应仔细思考如下这些问题：它让哪些过去重要的事情变得无足轻重？它让哪些过去不可能的事情变成可能（但做起来仍很有挑战）？它让哪些过去很困难的事情变得轻而易举？当其他人也都使用它时，我如何才能更有效地使用它？

3.重视两种新的基本学习技能：用新技术工具、用电脑写

使用新技术工具已经是我们需要的基本学习技能，与听、说、读、写处于同一层级。不管是学习中还是工作中，假设每个人都会使用电脑和网络，就像被假设你能识字、会数学、懂英文一样。这里专门绘制了一张图示，用来展示基本学习技能的变化，如图2-3所示。

学习是将“外部的知识”转化为“自己的知识”的过程。过去我们所用的基本技能是听、说、读、写，现在则增加了两种新的基本技能：用新技术工具与用电脑写，如图2-3所示。

其中，“用新技术工具”指学习、运用及掌握它们的使用技巧等，也包括如何选择适合自己的工具，如何用这些工具组成自己的学习系统等。这些工具已经成为所有人学习系统的关键组成部分，没有人会只用印刷书籍、纸笔、线下课堂来学习。

“用电脑写”则需要多花一点篇幅来讨论。首先要说明的是，“写”并非仅指写文章，而是指将所读、所思、所想、所做用文字的形式记录和展现出来。“用电脑写”初看像是用新技术工具的一部分或仅是写的新方式，但单独列出它，我是有充分理由的。

“用电脑写”是现在学习的中心环节。当你听和读时，你用电脑写笔记，用电脑写文章、制作PPT，用电脑写特定格式的内容如制作数据表格、绘制图示、编写代码等；当你与他人沟通时，你写邮件、在聊天对话框中写、在社交网络上写；当你工作时，你用电脑来写计划、写总结和报告；当你向AI聊天机器人提问或提出要求时，你也要准确地写出你的问题。

在学习中，写的作用是明确的。听课与读书时写笔记，有助于提升理解，整理笔记则是有效的复习；将想法写下来，能将头脑中分散的想法汇聚到一起；利用写下来的文字，可以与他人进行更有效的交流。

那么，在这些基础之上，用电脑写有什么新的优点呢？有很多。以下仅是一些不完全的优点，你可进一步补充：

● 你可以更快、更清晰地将内容记录下来。用电脑写比用纸笔写的字更清晰。

● 你可以更便捷地修改所写的内容。因此，你会做更多的修改与迭代，将所写的内容改得越来越好。

● 你可以更方便地用它与他人交流、获取反馈。比如，你可以将笔记分享给朋友征求建议，可以将文章在博客上发表。

● 你可以更有效地记录与整理笔记。虽然纸质学习卡片仍然很有用，但用电脑做的笔记更便于整理和查询。

● 你可以更容易地“写”表格、公式、图示、数据图等。若没有电脑辅助，完成这些任务耗时耗力，有时甚至是不可能的。

本书在讨论学习方法时，用电脑写也是一个无须明言的假设：将一本书整理成思维导图或PPT，将你在一个领域所学的内容写成一份个人知识指南，采用“公开练习”的学习方法，如将你的笔记公开分享在网上等……这每一项都是用电脑写的 。在过程中你可能会用纸笔写关键词、列提纲、打草稿，但最终稿一定是用电脑写出来。

知名财经作家吴晓波曾在一次演讲中讲了自己的一个早年经历。1995年，他花半年工资买了一台电脑。当时他在新华社工作，单位的同事都看不懂他的这一举动：写稿用的笔、本子和墨水，单位都给提供，你居然自己花这么多钱去买一台写作工具？

这个工具给吴晓波带来了很多变化。有了电脑之后，他的写作效率大大提高，比如，剪报被录入数字文档中，可以更快地查询、取用。吴晓波说：“我们这一代人是怎样淘汰上一代人的？现在想来，不是我们比他们更勤奋、更聪明，而是我们比他们更乐于接受新的工具。”

近30年后，我们有了很多更强大的新技术工具，我们要用好它们。在《深度工作》一书中，卡尔·纽波特（Cal Newport）给出了一个公式：高质量工作产出=时间×专注程度。但我们认为，这个公式缺少了“工具”这一要素。用好新技术工具，工作和学习的产出可大幅提升，因此我们将公式更新为

高质量工作产出=时间×专注程度×新技术工具

现在，AI是我们能用在学习中的最强大的工具之一。它的能力强大到让人觉得神奇。当你对一个知识点有疑问时，你可以直接询问AI，并即刻得到一个用流畅的、有条理的语言回答的答案。你可以让它扮演老师的角色，按你的水平向你提问，对你的回答进行评估、纠正、讲解。

生成式AI使用简明指南：你问，它回答

即使你不熟悉生成式AI及其技术，你也能看懂下面的内容，无须担心。AI工具的一大优点是，只要你能写字、说话，你就会使用它。它能理解你说的话，并主要用普通的文字回应你。

你可以将AI用于学习设想成向一位知识面广、聪明的助教提问。当然你要注意，它仅是助教，而不是老师。老师的知识更深厚、更准确；年轻的助教很热情，想帮助你，但他的回答不一定完全对。

AI工具使用起来都很简单直接：你问，它回答。市面上有多种AI聊天机器人产品可供选用，越来越多的软件里也增加了可以与你对话的智能助手 。这里我们用的AI主要是所谓的大语言模型，它们支撑了这些AI聊天机器人。

简单地说，大量的知识被压缩进模型并变成模型的参数，我们作为用户可以用自然语言向AI模型提问，并得到回答。我们向AI提问的话叫提示语（Prompt），其角色类似我们给搜索引擎的关键词（Keyword），触发它们给出回应。AI模型能理解我们的提示语，回答我们的问题或完成我们要求的任务。

AI大语言模型不仅有文本理解与生成能力、多语言能力、逻辑推理能力等，也拥有一定的基础知识。如下是两个提问与回答示例，可让你对AI的使用方式有直观的了解。

现在的AI大语言模型也有一定的推理能力。一起看如下示例，我们问了AI一个需要推理才能正确回答的问题。此问题由深度学习三巨头之一、图灵奖获得者杨立昆（Yann LeCun）提出，可用于测试AI大语言模型的推理能力，也被称“杨立昆问题”。它可直观地用图2-4表示。AI回答的推理过程和答案是正确的。

AI还有很多能力，比如帮我们修改文章的表达与语法错误、编写文章摘要、做数学题、编写代码、识别图片并解读等。但相信这两个例子已经足以让你了解它的最基本用法：你主要用文字提问，它用文字回答。当然除了文字，你提问时也可以带上图片。以上就是对AI的简要介绍，接下来，我们聚焦于如何将AI用于学习。

如何用AI来10倍提升学习效果

学习是将外部的知识转化为自己的知识的过程。我们可以从两个视角看它：一是认知视角，理解输入的知识；二是行动视角，运用学到的知识，如图2-5所示。认知与行动可以分成三个部分：①消除障碍；②加深理解；③提速输出。我们将看到，在每个方面AI都可能显著提升我们的学习效果。目前，AI在多种学习场景下已表现良好，且效果还在变得越来越好。我们将以AI当前能达到的最好效果为假设进行下面的讨论。

让我们回到具体的学习场景，看一看现在我们是如何做的，以及有了AI等新技术工具的助力之后，我们又可以如何做。

用AI辅助消除障碍

学习新主题时，你常从听课或读课本开始。然而，仅被动地听课和读课本是不够的。你会考虑整理一个包含主要知识点的大纲，这让你能整体把握知识框架。但从零开始整理大纲很费时，许多人会尽量逃避这项学习任务。

现在，你可以这样做：尝试从网上搜索一个已有的大纲，将它复制到自己的笔记本中。你可以简单复制，也可以深入复制，例如根据自己的理解对它进行调整，如增删、加标注。

有了AI的辅助，整理大纲变得更简单。比方说，你阅读的是书的一个章节，长度为1万字左右，你可以将整个章节输入到AI聊天机器人的窗口中 ，请它帮你整理一个多层级的大纲。

AI帮你整理的大纲通常并不完美，但它可以作为你自己进一步整理的基础。有意思的是，不完美的AI大纲反而为你提供了一个独特的学习机会：你已经读过数遍资料，现在面对一个可能有错、需要修订的大纲，你立刻接受了这一挑战。在挑错的过程中，你将颇有成就感：我的确读懂了。

除大纲外，AI还可以帮你用多种方式整理学习资料。你可以让AI帮你整理摘要，你再进一步修改，最终得到一个与你的认识一致的摘要。你还可以让AI帮你做文章的观点摘录，看它有没有找到你忽略的亮点。

在学习时，你可能还会遇到疑问：这个名词是什么含义？这个推理过程为何看不懂？如果有人用简单的语言为我解释这个难点就好了！

为了克服这些障碍，过去我们可能会反复研读、去图书馆查资料、向老师和同学请教。有了网络之后，我们可以在互联网上搜索，看看是否有人对相似的问题做了回答。我们也可以在社交网络（如社交问答网站）提问，但可能要等待很久才有人回答你。

现在，你可以直接向AI求助，即时得到回答。我们将资料片段给它，向它提出要求：“请用简单的话为我解读一下。”再次强调，它的回答不一定对，但是它即时给出的解答可以成为我们继续学习的垫脚石。

有时，你身边这位知识面广的助教AI甚至会给你带来惊喜。有一次我请AI解答疑问，我看到在我所要求的之外，它额外解释了“无法拒绝的提议”——来自电影《教父》的名句：“我要给他一个他无法拒绝的提议。”（I ' m gonna make him an offer he can ' t refuse.）我这才发现，原文中“无法拒绝的建议”是对这句经典台词的改编。

过去，学习时要消除一个资料中的所有疑点，我们可能需要付出100小时；借助搜索和社交网络后，我们可能缩短到50小时；再进一步，借助AI的辅助后，我们可能缩短到10小时。这带来了很大的变化。过去，由于耗时耗力，对多数学习资料我们不去尝试消除其所有疑点；现在，我们可以对更多的资料进行这样透彻的学习。

需要注意，任何工具都不能替代我们自己的努力。这是大脑的工作机制所决定的：没有经过阻力而进入大脑的信息，也会被轻易地丢弃。如果没有付出努力，我们就无法将外部的知识变成自己的。用AI辅助学习不是用它取代我们的努力，而是让我们可以把时间和精力投入真正的难点之上。

用好AI等新技术工具也有助于我们消除与行动有关的学习障碍。

比如，你想掌握一项技能，而书上没有提供操作步骤。过去，你要自己将书本上的知识转换为操作步骤，或者借鉴网上他人总结的步骤。现在，你可以请AI根据资料为你拟定步骤的草稿，再自己修订它。你也会发现，修订步骤的草稿是一次难得的学习经历。

AI能将知识转化为操作步骤，我们可以用这一点来更快地学习实用技能。通常，资料中会有清晰的大体步骤的描述，但实践的难点常常在于“魔鬼在细节中”。作者以为这些细节性的步骤很容易搞明白，但我们却卡在那里怎么也搞不定。“紧急求助！这里要怎么做？”我们急着问老师或同学。

虽然AI还干不好很多事，但在这方面它的能力可以说极强：在一个较小的操作步骤上，如果我们将所有需要的信息都告诉它，也将遇到的错误告诉它，它能立刻给出建议，并一条一条地列出如何做。巧妙地利用AI，麻烦迎刃而解。

用AI辅助加深理解

学习时，哪些是加深理解的最佳方法？一个方法是，做一份测试卷，客观地看到自以为的水平和实际水平之间的差距。

网上的一些技术开发教程会在每个小节后附带多选题小测试，我一般会跳过它们并心想：这样的送分题没必要吗？但现在如果资料附带测试题的话，我会做每一道题，因为有一天我突然醒悟了：这小小的助推的确会让我更好地理解知识点。但这样贴心的教程总是很少。

如果没有测试题，我们可以请AI为我们出题。你可以简单地提出要求：“请根据如下资料……为我出五道选择题，考察我对××知识的掌握程度。”

你也可以更有技巧地提出要求：“根据如下资料，将××知识分成容易、中等、较难三个等级，每个等级各出五道选择题。按从易到难将题目一一给我，如果我两次回答正确，则升级到更高等级的题目。如果我回答错误，请给出正确答案，为我进行解释，并就这个知识点再出一道题。”

你可以提出你的独特要求，然后你就获得了一个负责考察你水平的互动老师，它还能在测评中为你答疑解惑。

注意，AI出的题目可能有错漏，所以你要告诉自己，做一个对错误警觉的学生。发现AI可能出错时，你直接挑战它就好了：“这道题是不是出错了？”在与AI的讨论中，你将学到很多。

在AI聊天机器人刚出现时，人们的第一反应是，它可以答题。比如，中小学生可以将题目输入进去，请AI聊天机器人给出答案，并解释解题过程。现在你看到，让它出题是更好地加深你理解的方法。如果已经有了一组题，可以将这些样题给AI，让它以互动的方式来对你提问，并让它根据资料、样题及你的水平出新题考考你。

AI不仅可以理解资料，还能理解你说的话，一种用AI学习的新方式就自然而然地出现了。AI向你提问：“请用300字讲解你对××话题的理解，要求是……”

你回答问题。然后，AI对你的回答给出评分和评点，如“B”，并指出优点和可优化之处。你可以接着与它对话下去，如请它对你修改后的答案再次进行评价、为你提供改进建议等。

再切换到行动视角，看一看AI可以如何帮助你。

假设你的行动是写一篇文章。你可以给出你的大纲，请AI给出建议。你可以这样向AI提问：“请用1～10分评价这个大纲。”“这个大纲有什么可改进之处？”“如果要列一个完全不同的大纲，如何列？请给出三个新方案。”

你也可以在写完后，将文章给AI，请它给出评价与建议：“评价要求是……请根据这些要求用1～10分评价这篇文章。”“请就这篇文章的论述给出五点建议。”“请就这篇文章的语言表达问题用列表形式给出10个修改建议。”其实你可以像平常说话那样提出任何要求。

如果你的任务是解一个数学难题，你可以用文字（文字描述或LaTeX公式格式）写下解题过程，并输入AI询问：“请问解答过程是否正确？”“是否还有更巧妙的解法？”

假设你的行动是做一个试验，你可以拿你准备执行的步骤去征求AI的建议。你可以将中间结果给它，请它给出预测，也可以与它一起讨论最终的结果和结论。

你将行动的过程用文字形式记录下来，普通的文字或数据、公式、代码均可，之后就可以用AI来深化理解。 这时你应该也发现了，用AI辅助学习时，用电脑写是基本的前提，AI只能理解你写的文字。有些AI工具支持语音输入，但很显然就学习而言，文字输入才更精确。

你还可以更有创造性地利用AI来加深自己的理解。下面看一个例子，核心思路是让你通过“教”来学：AI是学生，你是老师。具体步骤是：①你提出问题；②AI回答；③你作为老师来评判AI回答得是否正确。

如何把一个AI聊天机器人变成一个AI学生呢？你只需将如下提示语给一个功能强大的AI聊天机器人，它就会按要求扮演学生的角色。完整的指示语 是：

这个示例巧妙地综合运用了AI的各种能力来帮我们加深理解。我们进行角色切换变成老师，通过教来学，评价AI学生的回答促进了我们的理解。我们也把这个提示语称为“翻转导师”。

这个示例还巧妙地利用了AI的一个特性（准确说是不足）：AI聊天机器人仅是根据它的训练资料编写一段文本来回答问题，它的回答可能是错的。也就是说，它是一个可能答错的学生，而它回答中的错误恰好给了我们作为老师纠正它的机会。

用AI辅助提速输出

努力的学习者都知道，输出是比输入更有效的学习方式。输出能促进输入，也能提升学习成就感。但是，输出所付出的时间和精力、所需要的决心远远大于输入。从头到尾读完一本书是相对容易的，但我们总拖延着不去整理读书摘录，尽管我们知道整理后才能有真正的收获。

凭借出色的语言理解和生成能力，AI可以极大地助力我们的学习输出。比如，读一本书时，我们记录了数百条摘录和笔记条目，这时就可以借助AI工具帮我们整理：结合书的内容，AI帮我们将摘录和笔记补充完整，甚至重写某些条目；AI帮我们从条目中寻找相关的条目，将几个条目连缀成条目串或形成一个更大的条目；结合书的目录，AI帮我们将条目分门别类整理好。

请注意，AI目前编写的内容只是看起来很好。它擅长用专家口吻表达，这很容易让人轻信它。仔细观察，你会发现很多问题，从不准确的到理解错误的都有。AI的输出作为你理解的辅助绰绰有余，但是，当你以完成品的要求看它时，你会非常不满意。以让AI帮你整理笔记为例，它可能错误地改动你的摘录，而你要求它绝不可改动原文；它的重写可能是错误的，与你阅读中实际得到的启示不符。

当然，我们并不是说不要用AI。我们应用其所长、避其所短，将它的不完美当成学习的机会。详见本章下一节“启示：与AI的不完美、幻觉与错误共舞”。

假若你能调整好和AI之间的关系，它可以对你的学习大有助益。我们还是看让它帮你整理输出这个场景，它不是坐在你旁边的平等伙伴，这时你们的关系不再是常被说起的一个类比，即AI是机长的副驾驶（Copilot）。

现在，它仅是站在你背后等待任务的打字员，并偶尔小声建议：“您看这是不是可以考虑一下？”你可以考虑，也可以一挥手就当没有听到。当写完一页，你可以交给它去整理和录入。之后，你可以征求它的修改建议，或者请它帮忙修改语法。

有时，你也可以运用AI擅长按某种风格改写的能力：“这是一份正式文稿，请你在严格保持结构和信息不变的情况下，帮我尽量改成口语化的表达。”

你也可以偶尔与它讨论几句。比如，你可以拿它当费曼技巧中的小孩，这个方法建议你想象向一个小孩讲述你学到的知识：“现在，你是一个小学生，我给你讲讲这个知识……”讲完后，你问AI：“你听懂了吗？”“哪里不明白？”

再切换到行动视角，AI同样能极大地提速输出。

假设你是熟练掌握某项技术的程序员，现在你的任务是一步一步重新运用这项技术做某事，并将过程记录下来写成教程。这类教程的核心内容是具体操作步骤、你输入的命令与操作以及过程与结果截图，其他文字起的作用不过是连接这些核心内容。但是在过去，要写一个教程，你不得不花很多时间编写这些如胶水般的文字。

有了AI的辅助，你可以一步一步操作，并将操作过程记录下来。然后，你让AI补充这些胶水文字。这些价值低却必要的繁重工作交由AI去做，它比我们写得快，而且更通顺、更易懂，还从来不会有语法错误。最后，你审阅修订全文，一篇操作教程就轻松地编写完成了。

从认知视角出发，我们所写笔记的读者是我们自己；而从行动视角出发，我们有时要写出其他人能方便阅读的教程与文档。转换到他人视角耗时耗力，尽管写出这样的资料会让我们有成就感，但我们还是会尽量拖延。

AI可以轻松地帮我们转换到他人视角。撰写文档时，我们只需专注于内容本身，而将转换视角的任务交给AI。它承担烦琐的任务，我们享受成就感。

在学习中我们写下的教程与文档的主要读者其实是我们自己，不过不是当时的自己，而是未来某一刻的自己。在学习时，你深入那些知识的细微之处；但数月或数年之后，记忆变得有些模糊，你甚至可能一下子看不懂自己的笔记。但如果你当时以他人视角写下文档，并在写的时候贴心地附上各种必要的信息，你会惊喜地发现它仍然很容易理解。AI让这样的写作变得非常轻松。

总的来说，在消除障碍、加深理解、提速输出三个方面，AI都是一个强大的通用学习工具。善用AI，10倍提高学习效果是可能的。

深入使用AI后，你还会发现它极大地提升了你的学习信心。一方面，AI的确能为我们解释难点，降低学习新知识的门槛；另一方面，有了它的协助后，我们可以将时间和精力更多地放到难点上，难点也就相对容易地被解决了。两者加起来的效果是，无论多难的学习主题，我们都敢说：“我能学得会！”这句话正是很多人用AI辅助学习后的感受。

启示：与AI的不完美、幻觉与错误共舞

“AI会胡说八道！”你可能注意到，我们一直在强调，AI的回答会有错。

生成式AI做的不是资料库检索，不是检索出已有的资料回复给我们；它做的是所谓的生成，即根据它“学到”的超大量资料进行概率预测，并用通顺的语句回复我们。要让它能生成，我们就必须放开束缚，不能要求它的每一句话都必须来自原始资料。

因此，AI的答案无法确保是绝对正确的；反过来，如果要让它绝对正确，它就变成了一个很笨的拼贴机器人。其实，当你用自己的话解释知识时，你也无法做到绝对精确，否则你只是在鹦鹉学舌般地背诵。

当AI信心满满地给出错误的回答时，我们就称它出现了“幻觉”（Hallucination）。AI的能力仍在快速进化的过程中，幻觉会逐渐减少，但是这些错误不能完全消除。因此，在接受AI的答案前，请务必实际核查。

我想你会有一个疑问：之前，我听说AI无所不知，才想用它作为学习工具。而现在你向我强调AI的回答可能有错，那么，我怎么还能用一个可能回答错的工具来辅助学习呢？其实，如果你换个视角看，AI的不完美、幻觉与错误反而可以被我们巧妙地运用于学习之中——每一次发现错误都是我们的学习机会。

如图2-6所示，学习时，我们接触到的学习资料可从两个维度进行分类：正确的、可能有错的；完成度高的、未完成的。

正确的且完成度高的那些可以作为课本资料。完成度高但可能有错的是低质资料。比如，有的同学交上去的作业看起来是完成了，但不一定对。互联网上你搜索到的经常是这样的资料，千万别抄错作业！还有一些资料是正确的但未全部完成的，你可将它们选作参阅资料。最后，你自己正在做的作业是未完成的且可能有错的，它们是学习区资料。

学习时，什么样的资料最难获得？学习区资料。我们知道它未完成，而补上未完成的部分就是我们的学习机会。我们知道它有错，而改正错误是我们难得的学习机会。我们向AI提问所获得的资料正好落在这个学习区，并且它比我们过去能在这一区域获得的学习资料都要好，因为它有着针对性和同时性，它和我们同时思考同一个具体的问题。

顺便说一句，从这个2×2分类图也可以直观地看到本书所倡导的一种学习理念，即高效的学习途径是将自己在学习区学到的整理成接近于课本资料质量的资料。在后面的章节中，你学习教别人、编写教程、写个人知识指南等学习方法时，你所做的都是尝试从图2-6的左下角跨越到右上角。

本章要点

● 10X原则：每一类新技术工具都是10倍提效工具，用好它们至少能让学习提效10倍。

● 生成式AI的主要使用方式是：你问，AI回答。AI像机长的副驾驶（Copilot），它可以做你的助教、助手和顾问。

● AI能从三个方面10倍提升学习效果：消除障碍、加深理解、提速输出。

● 你需要警惕AI的幻觉问题，你应仔细核查AI回答的准确性。

‘现在就行动吧！’

● 尝试注册并使用数个AI产品，如AI聊天机器人、AI翻译、AI笔记、AI绘图等。

● 一次性问20个问题，写下你使用AI的3个感受。

● 用AI辅助实际完成一项任务，如回复一个电子邮件、修改一篇你写的文章、做一篇专业文章翻译。 Hiph0cQen8Mnk5tzhAdY7gMtkhU94xSunU4kb3fY8WNaPLm5a2deJ1dn0MtkMIDh