今天早上，我打开gpt，想让它帮我整理前段时间的自驾游的视频选题。我给它了我们的行程、途径点、风景等等一些信息，然后它给了我一份很完整的答案。标题有，结构有，观点也有，看起来甚至挺像那么回事。可我读了两遍，心里只冒出来一个判断：不能用。AI时代要会提问，工具普及之后要有判断力，未来竞争力来自定义问题。这些话都对。可问题也在这里。它太对了，对到没有现场，没有人的体温，也没有我今天真正被打到的那个点。像一碗没放盐的面，热气腾腾，端上来很完整，吃一口就知道不行。我没有给它我想做什么样的视频，没有给它观众，没有给它我的真实困惑，也没有告诉它什么东西绝对不能出现。我把一团模糊的想法丢进输入框，它只是把这团模糊整理得更像文章，然后还给我。这几年，AI已经不太像黑科技了。很多人的工作流里，它正在变成开工标配。以前你会用，别人不会用，这是优势。等到大家都会用，会用本身就只剩入场券。就像今天没人会把“熟练使用WPS”当成核心竞争力。真正拉开差距的，不是你收藏了多少提示词，也不是你知道多少新工具，而是你能不能在输入之前，先把问题立住。很多人用AI，其实是在外包自己的混乱。脑子里只有一个模糊念头，就期待AI给出清楚答案。所以今天我得到的更准确的判断是：AI会把人的问题能力放大。比如“帮我写个视频文案”，这句话太宽了。AI只能写出每个字都对，但合起来就是没法发的文案。AI最先淘汰的不是不会写的人，而是不会定义问题的人。这个时候，AI才可能往我需要的方向靠近。边界越清楚，AI越像工具；边界越模糊，AI越像复读机。所以我现在给自己定了一个很笨的动作：打开AI之前，先停十秒。别急着输入。先问自己，这条内容真正的现场是什么？我要改变观众哪个判断？哪些话一出现，我就知道这稿子废了？爱因斯坦在《物理学的进化》里说过，问题的表述往往比解答更重要。因为解答可能只是数学或实验技能，真正困难的是把问题说清楚。AI可以给你很多答案。十个、二十个、一百个，都不难。难的是你知道自己到底要问什么。答案越来越便宜，问题反而越来越贵。
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