万维钢：三个用法，AI颠覆了我的工作流

今天给大家推荐的这篇文章，展示了AI如何成为我们思维的延伸和拓展。

万维钢不仅把AI描述为一种工具，更是我们思维的“助力器”。通过与ChatGPT的对话，你会发现自己变得更加敏锐，思想更为灵活，这种即时的交互不仅激发创意，更能引领我们进入思维的“黄金时间”，无缝连接起知识的链条。

推荐每一位对AI感兴趣的朋友仔细阅读，相信你会从中获得无尽的灵感与智慧。

来源：《万维钢·精英日课6》

作者：万维钢

一年前我跟ChatGPT对话可能还有一点郑重其事的仪式感，现在这种对话已经无缝嵌入到了思考之中。我经过一番演练，已经在写作流程中全面融合了AI。还有一个重要变化是OpenAI推出了「GPTs」，也就是个人定制版的GPT。我也定制了几个，你直接用英文搜索我的名字（Weigang Wan）就能找到。

使用这些定制GPT不需要另外付费。其实所谓GPTs，就是你预先把咒语（prompts）写好，可以像编程一样，把要求AI操作的步骤写得非常详细，以后每次拿过来直接就用，而不必重新再写。我会讲一讲我这几个工具的用处，而你也可以定制自己顺手的GPT。

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先说一个最强烈推荐的用法：「语音输入，文字输出」。

ChatGPT的手机APP支持语音输入，而且它的语音识别能力非常强。你拿过来对它随便说一通话，中文也行英文也行，中文夹杂英文也行，它都能识别。哪怕有几个多音字识别错了也没关系，它会在推理中猜到你的本意。然后它能以很快的速度输出文字回复你。

当然ChatGPT有纯语音对话模式，但是听它讲话我感觉太慢了。文字输出的好处是你扫一眼就能找到要点。用习惯以后你会希望真人跟你说话也用文字输出模式……

你有一个疑问也好，产生一个灵感也好，想发一番感慨也好，不用组织语言，拿起手机直接对着ChatGPT说话就好。你可以一边说一边想，你磕磕巴巴、啰里啰嗦、前言不搭后语都没关系，它都能理解而且绝对不会厌烦。它立即就能给你高质量的答案、参考意见或者评论。

当然就算没有ChatGPT，你也可以上网或者去图书馆做调研，但那个性质完全不同。即时有效的正反馈能导致条件反射，你会更愿意提问和讨论，这比身边有个聪明的助理都方便。习惯以后，你对大脑随时产生的疑问和灵感会更加敏感 —— 就好像身上哪个地方痒了，你忍不了，必须挠一下一样。

ChatGPT让你的思维变得敏锐。

我为那些2022年以前去世的人 —— 尤其是学者 —— 感到遗憾，他们错过了ChatGPT，他们大脑的一部分潜能被浪费了。有研究表明，科学发现往往不是一个人独自在一个小黑屋里想出来的，而是科学家在一起讨论出来的。科学家的日常工作可以分成两类。用法国生物学家弗朗索瓦·雅各布（François Jacob，1920—2013）的话说，一种是「日间科学（day science）」，以执行为主，比如用标准化的科学方法检验某个假说；另一种则是「夜间科学（night science）」，以讨论为主，讲究观点的碰撞。

讨论不但能交流信息，更能激发即兴发挥，两个人一起往往能创造出来单人想不到的新思路。这是思想的化学反应。

而有意思的是，我们的大脑往往是在晚上灵感最强，尤其是晚上十点左右。但这个时候找人聊天可能不太合适，那么ChatGPT就是你最好的伙伴。其实哪怕是白天，又有多少人身边有个智力水平相当的、随时能讨论的朋友呢？

我经常拿一些不成熟的想法跟ChatGPT聊。它有时候会说你这个想法很新颖，然后做出一些补充；有时候则说你这有失偏颇，然后提醒我考虑事物的另一面。试想如果每个人在发微博、发朋友圈之前都先把想说的跟ChatGPT过一遍，岂不是聪明的做法吗？

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对写文章来说，ChatGPT的一个作用是运用它已经知道的知识帮我做头脑风暴。而如果我们要调研一些最新的、要求准确度非常高的知识，就必须让AI上网搜索。ChatGPT可以上网搜索，但我特别推荐一个专门的调研工具，perplexity.ai。

Perplexity是对大语言模型的一种包装。它可以借助任何一个主流模型 —— 包括GPT-4和一度被认为拥有最强智能的Claude 3 Opus —— 帮你做事。比如你输入一个问题，它会先把问题拆解成几个关键词，用这些关键词上网搜索，把搜索的结果通读一遍，然后综合起来，给你形成一篇非常可读的报告。

这可以说是新一代的搜索引擎，但Perplexity做得绝不仅仅是搜索。它会把你的问题拆解成逻辑性很强的步骤，找到相关的数据，形成完整的推理论证。它会确保每一个关键事实都有明确的引用出处，其中很多是学术论文。

最重要的是这个过程是即时的。你问一个泛泛的问题，Perplexity给你一个泛泛的回复，其中列举了比如说五种相关的原因。你抓住其中一个原因，追问下去，它返回一些你以前不知道的信息。你觉得这些信息很有意思，于是继续追问……就这样多轮对话，一个想法引出另一个想法，一层比一层深，一层比一层接近真相。

这是多么美好的体验。以前的学者搞调研只能算爬行，现在是大河奔流：你想到哪里，信息流就涌到哪里。

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再说说写作。写专栏的第一步是取得想法，而想法来自头脑风暴、调研和读书。头脑风暴可以借助ChatGPT，调研可以用Perplexity，而读书，严格说来，还得是自己的功夫。

每个大模型都能帮你“总结一本书”，让你跟一本书对话。但这些不能替代精读。我的《拐点》，就有一位读者评论说，这本书是不能被AI所总结的。有些书就是如此。AI可以告诉你每一章的“主题”，但那种高度的概括没什么用，有意思的都在细节之中。

不过，AI可以帮你选书。我做了一个定制GPT叫「全书速读」，你直接给它一个PDF或者Word文档，它会 ——

- 先简单说说这本书讲了什么，让你迅速了解；

- 再列举这本书的逻辑脉络；

- 然后告诉你书中每一章的关键要点；

- 然后扩展思考，把这本书跟其他书联系起来，给一个总体的评价；

- 最后，如果你对哪一章特别感兴趣，还可以追问，它可以帮你提取其中的有趣事实和金句。

特别是英文书，你不需要翻译，GPT自动用中文输出。

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我的写作习惯是先把调研工作全做完，到我非常理解要说什么之后，做一个大纲。这是一个超大的文档，其中不但有逻辑脉络，而且包括所有的参考资料和引用文献，这样我真正写的时候就不用四处找东西了。

我尝试性地做了一个定制GPT叫「科学作家」，希望它能直接从这个大纲生成文章，但是它做不到。目前没有AI能做到 —— 对科学作家来说这似乎很值得庆幸。

我会对着大纲，用语音把文章说一遍。

以前我是把录音交给一个助手帮我整理成文档，现在AI就可以做这件事了。市面上有很多工具，我用的这个叫AudioPen，它会把磕磕巴巴的语音整理成流畅的文字。

这样我就得到一份完整的草稿。但草稿是不能见人的，因为它不美观：其中有大量的口语，结构不严谨，字词没有经过仔细斟酌。我需要把它改写成一篇可以发表的专栏。

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而这个过程也无法用AI完成。我试验了让AI改写，它生成的每一句话都让我感到不对劲。「怎么说」和「说什么」同等重要，作家必须掌控自己的语言，这里没有捷径。我过去做这一步需要四个小时，现在还是四个小时。

不过AI也有点用。比如有一次我需要一个排比句，前两句是“有的人用购物填充内心空虚，有的人用仇恨宣扬身份认同”，我还需要再来几句，但我懒得多想，就让GPT生成 ——

它给了一些都是正面的例子，不是我想要的，我让它给负面例子，这回给对了。但我并没有照搬它的说法，我最后的定稿是 ——

「有的人用购物填充内心空虚，有的人用仇恨宣扬身份认同，有的人用过度工作掩盖生活失意，有的人用冷漠避免情感投入。他们和那些用烟酒逃避现实压力的人、用赌博寻求最后一点刺激的人又有什么不同呢？」

你体会一下其中的区别。你把AI的输出当作借鉴和灵感来源，路就走宽了。

我还做了个定制GPT叫「Standard Citation Generator」，能迅速从一篇文章中提取标准引用格式，方便列参考文献。

这样把文章一字一句写一遍之后还得再修改。这一步我会先交给一个定制GPT叫「审稿编辑」。它会自动查找文中的错别字、啰嗦和歧义，它会判断文中是否有知识错误，并且提出让文章更有意思的建议。

GPT-4的功夫在这里还不到家，只能找到一些明显的错误，但我有时的确会采纳它的建议。

最后一步，我会把文章交给一个文字转语音AI，让它全文朗读。我一边听朗读一边感受哪里写得不够流畅、哪个说法不够好，随时暂停，立即修改。

这样经过调研、录音、初稿、编辑、语音，文章已经在我手里打磨了五遍，就可以交给主编了。

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最后是一个小感慨：我的工作流程全面结合了AI，可我工作的时间一点都没少。

我调研更方便了，但我调研出来的内容也更多了。我能用语音迅速出稿，可是因为稿子变得太长，我的修改工作量大大增加。

而且我不能确定读者是否感觉到AI给文章质量带来了多大进步。

可如果你现在突然禁止我用AI，我会觉得，这工作没法干了。