如何判断一个AI比另一个更厉害？

市面上AI这么多，如何判断一个AI是否比另一个更厉害？这里说的不是各种榜单的评分机制，而是个人感受。

很多人会说，看它交付的结果就好了。

这话当然没错。尤其很多上班族，其实能看出不同的AI交付的结果是不一样的。

但还可以进一步思考一下。为什么你很容易分清楚哪一个AI更厉害？这多半是因为你正在让AI做你最熟悉的工作。

比如我的同事大多知道可灵和即梦谁更厉害，因为他们在处理视频时会看到AI是如何区别处理他们日常处理的很多难点的。

这有点像我之前提到过的雷蒙·阿隆谈德里达的感觉。虽然很多时候雷蒙·阿隆不知道德里达在说什么，但德里达“谈起我所知道的问题时的那种细腻微妙——比如胡塞尔所说的几何起源——都让我觉得耀眼炫目”。

人和人之间的理解就是这样的。如果你感觉一个人很有见识，那么一定是他在某一个你熟悉的话题上给出过一个让你感觉“耀眼炫目”的答案，以至于你觉得他在讲你不懂的内容的时候，也是厉害的。

本质上这是一种外推。虽然逻辑上并不完备，但经常得到经验支持。

当我说这个G什么AI，比那个D什么或者Q什么AI还要厉害一点，有人会问怎么厉害了，那我现在可以回答，主要是通过这种方法感知到的。

另一个问题是很多人谈到过的，AI时代，答案的价值似乎要低于问题了。会提问，比知道很多更重要。

但如何“会提问”？

大家肯定会想到保持好奇心这样大而无当的说法。也有“向AI提问的结构”这样技术性的问题。

先说技术性的问题。我理解就一个问题向AI提问，第一步不应该直接指向问题的答案，而是应该先请教如何提问。比如，为什么比特币从12万跌到了6万，先让AI解释比特币价格有哪些主流的中长期和短期理论？这些理论哪些和历史走势的拟合是较好的？

然后再提问寻找具体的答案，然后自行判别，这样获得的结果可能更好。

这个技术性问题，实际上是思维结构的问题。

另一个更重要的问题是，传统教育，传统的信息获取方式，比如阅读，比如习题练习就不重要了吗？

我自己的感受是，可能更重要了，虽然也更轻松了。这要从人脑的工作方式去看。所谓灵感，所谓好问题，从人类的思维框架来说，只有基于存量记忆的加工和整理，才会碰撞出新的灵感。

想想没有AI之前我们如何解决难题。经常是将大量案例、过往经验和跨领域经验讨论、脑暴之后，突然某一天在睡醒之后获得了一个灵感。我不太相信空空如也的脑袋可以提出好问题。

通过阅读和练习获取信息、获取技能的过程，现在得到了AI的加持，是变得更容易了，方法上也有改进，但本身的重要性没有降低反而在上升。

这又回到了第一个问题，我们经常让AI做我们最擅长的工作，来判断它的好坏。但我们是如何实现“擅长”的？它基于知识积累，基于探索大量“模式”，基于实践。

这里我没有解开的一个悖论是：凡属初级岗位消失的地方，高级岗位也必然消失。因为人类的高级岗位都是从初级岗位中开始积累的。

要么活着，要么团灭，是不是经济，只是一个过程问题。

那么，如何保持和提升“提问题”的能力？如何让自己无法被替代？隐性知识、灵感、情感连接、决策能力等等，哪一个是无可替代的，以及如何培育这些能力？