AI的正确打开方式：别问答案是什么，要问该怎么想

本文来自微信公众号： 生态学时空 ，作者：将相和2019，原文标题：《AI的正确打开方式：别问答案是什么，要问该怎么想【生态学时空 | 一起读顶刊 | 人工智能】》

你是否有过这样的经历：写论文卡壳时，把数据丢给AI让它直接出结论；做课题没思路时，让AI生成现成的方案。本以为能事半功倍，结果却发现自己越来越依赖，思维也变得僵化——AI本该是创意助手，为何反而成了创造力的绊脚石？

研究人类创造力三十年的学者布莱恩·乌齐给出了答案：问题不在于AI本身，而在于我们使用AI的方式。当我们向AI索要思考什么，它就成了替代我们的创造者；但当我们询问如何思考，它便会成为激发我们潜力的思维伙伴。这一全新视角，正在改写人类与AI协作的规则。

一、误区：向AI要答案，反而困住了思维

AI的潜力本是成为研究者的创意盟友——激发灵感、可视化概念、连接不同领域的信息。但现实中，大多数人用AI的方式都错了：把数据集交给AI，命令它给出可供验证的假设；把写作需求抛给AI，要求它生成一篇论文框架。

这种索要答案的模式，也许是我们学校教育训练出来的习惯，但会触发两个致命问题：

首先是盲从心理：我们天然认为AI的知识储备远超自己，对它给出的结果深信不疑，不再主动探索其他可能性。就像做数学题直接抄答案，永远学不会解题思路；依赖AI给的结论，我们也会慢慢丧失独立思考的能力。

其次是思维锚定：AI给出的答案会像一个锚，把我们的思维固定在单一方向上。比如AI说这个问题的解决方案是A，因为有了路径依赖，我们就很难再想到B、C、D，最终探索的路径越来越窄，创造力自然被扁平化。

二、实验揭秘：AI和人类的思维竞赛，谁赢了？

为了找到AI与人类协作的最优解，有研究团队设计了一项名为发散联想任务（DAT）的创造性思维测试：参与者需要在4分钟内想出10个语义上尽可能不相关的名词。这是一项极具挑战性的任务——一旦想到苹果，就容易联想到香蕉、橘子等同类词汇，这就是典型的思维锚定。

起初，几乎所有参与者都认为：AI的表现肯定远超人类。但实验结果出人意料：AI和人类的平均得分居然大致相当。也就是说，在纯粹的发散思维能力上，AI并没有绝对优势。

真正的转折点出现在后续实验中：当参与者不再让AI直接完成任务，而是询问如何提升自己的表现时，奇迹发生了——他们的得分大幅飙升！AI给出了一套简单却高效的思维方法：第一步，先列出10个完全不同的类别（比如交通、电子、哺乳动物、乐器等）；第二步，从每个类别中挑选一个名词。

这套方法完美破解了思维锚定：每个类别之间的语义距离足够远，自然能避免相关词汇的束缚；而每个人选择的类别不同，也保证了思维的多样性。更重要的是，AI没有给出现成的答案，而是提供了一套思维框架，参与者可以在框架内填充自己的想法——此时，人类的原创性与AI的方法性完美结合，协作的价值真正体现了出来。

三、背后的逻辑：人类创造力的两大核心原则

这个实验的结果，恰好印证了人类创造力的两个关键原则——而这正是AI与人类高效协作的底层逻辑。

第一个原则：优秀的协作，是成就他人而非彰显自己。就像顶尖团队的合作者，从不会炫耀自己有多聪明，而是通过引导让团队成员发挥潜力。因为当人们不必害怕被评判、能感受到自身价值时，才会大胆突破、自由思考。AI也是如此：当它不再直接给出答案，而是提供方法帮助我们发掘自己的潜力时，才能真正成为有价值的伙伴——它不是替代者，而是思维教练。

第二个原则：创造力的本质，是跨领域的想法迁移。我们总以为突破性创新是灵光一现，但实际上，很多伟大的发明都源于跨界借鉴。比如折纸工程”，就是把折纸的折叠原理搬到太空旅行中，解决了大型太阳能电池板如何装入狭小航天器的难题。AI的核心优势正在于此：它能快速整合不同领域的知识，帮我们把看似无关的想法联系起来——比如把流体力学的原理和俄罗斯文学的叙事逻辑结合，碰撞出全新的研究视角。

这两个原则，在我们向AI询问思考过程时会同时生效：AI提供的思维框架既给了我们灵活发挥的空间，又能帮我们打破领域壁垒，最终实现1+1>2的创新效果。

四、实操指南：学习和研究中，如何正确用AI？

这套问过程，不问结果的方法，并非只适用于实验室，而是能直接落地到我们的学习和研究中。无论你是写论文、做课题，还是完成小组作业，都可以这样用AI：

当你研究的问题现有模型无法解释（比如用社会学模型分析不平等现象却找不到答案）：别问AI为什么模型没用，而要问如何构建新的解释框架；

当你做实验遇到矛盾数据（比如药物对小鼠的行为影响有冲突证据）：别让AI直接给出结论，而要问如何梳理这些矛盾证据，找到关键研究缺口；

当你写论文没思路（比如不知道如何展开论点）：别让AI生成现成段落，而要问如何搭建论证逻辑，让观点更有说服力。

核心逻辑就是：把AI当成思维搭子，让它帮你打开思路、梳理逻辑，而不是替你完成核心思考。这样既能利用AI的效率优势，又能守住自己的原创性和批判性思维——毕竟，AI能整合已有知识，却无法拥有你独特的视角和生活体验。

五、回应质疑：AI会不会束缚我们的思维？

有人可能会担心：AI提供的思维方法是固定的，比如DAT实验中AI总建议先分类再选词，这会不会反而让思维变得单一？

其实，这种担心大可不必。与AI作为思维伙伴协作，核心不是照搬它的方法，而是借助它的框架审视自己的推理路径、挑战固有假设。比如AI建议分类选词，你可以在此基础上灵活调整——加入更小众的类别，或者尝试跨类别组合，反而能拓展思维边界。就像好的老师会教你解题方法，但不会限制你用其他思路解题；AI提供的是思维脚手架，最终的创意构建，仍需要你自己完成。

结语：AI不是答案机器，而是思维镜子

在AI时代，我们最该警惕的不是AI会取代人类的创造力，而是用错了AI的方式，让自己的创造力逐渐退化。AI的真正价值，从来不是帮我们省去思考，而是帮我们更好地思考。

当我们放下索要答案的执念，转而向AI询问该怎么想，它就会从一个冰冷的工具，变成一面照见我们思维潜力的镜子。它帮我们打破锚定、连接跨界、梳理逻辑，而我们则贡献原创、注入情感、把握方向。这种人机协同的创造力，既融合了AI的高效与广度，又保留了人类的深度与温度——这才是智能时代，我们与AI共处的最优解。

从此刻开始，不妨试着改变与AI的对话方式：别再问答案是什么，多问问该怎么想。你会发现，真正的创造力，从来不是AI给出的完美答案，而是你在AI的启发下，突破自我的全新思考。

• https://doi.org/10.1038/d41586-026-00049-2

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  文章来源：http://www.jingmeijuzi.com/2026/0128/1953.shtml