参加李继刚线下活动启发：未来提示词还会存在吗？

上周六，我参加了李继刚老师组织的线下活动。

现场干货满满，尤其是关于 AI 时代提示词的价值、与 AI 沟通的艺术等话题，李老师的分享如同醍醐灌顶，让我对 AI 人机协作有了更深的理解。

将几点核心收获整理出来，与大家一同思考和进步。

 

一、AI越来越强，提示词还有未来吗？

用一句话来总结提示词的本质：你的「输入」会影响你的「输出」

面对 Manus、GPT-5、GPT-6... 汹涌而来的 AI 浪潮，很多人可能会问：提示词这东西，还值得学吗？

李继刚一句话点醒了我：提示词的本质，在于你的「输入」会影响你的「输出」。

无论 AI 进化到何种形态，只要我们还需要向它输入信息（指令、问题、素材等）来获取期望的回应，那么这种“输入”的技巧，也就是广义上的“提示词”就永远有其价值。

区别可能在于，随着 AI 能力的指数级提升（智商、情商、理解力等），我们或许不再需要像现在这样，有时写出长篇大论的提示词。

输入可能会变得更精炼，但其重要性丝毫不会减弱。

二、什么时候少说，什么时候多说？

既然 AI 越来越聪明，我们输入的提示词可能会变短，那什么时候该少说，什么时候又该多说呢？

这就需要请出了我们的“老朋友”，经典的沟通模型：乔哈里视窗模型。

 

这个模型是用于人与人之间的沟通的，当然用在人与 AI 之间的沟通也可以。

1、公开区 ：你知，AI 也知---少说为妙

当沟通的内容处于人类和 AI 都知道的“公开区”时，就可以尽量少说。

举个例子，讨论哲学时你想让 AI 扮演哲学家与你探讨，只需说「你是一位哲学家」即可。

不需要赘述“你需要了解存在主义、逻辑实证主义、要能思辨...”等等。

为什么？因为“哲学家”这三个字在 AI 庞大的知识库里，已经关联了海量的背景信息、思维模式和知识领域。

你说“哲学家”，它就懂了。

再举一个例子：模仿文风。

你说「用鲁迅的风格写一段文字」，AI 立刻就能调动关于鲁迅生平、作品、语言特色（犀利、批判、时代感等）的所有数据。

无需你再解释“什么是鲁迅风格”。

在公开区，“少说”是因为关键词本身蕴含的信息密度足够高，且双方（人与 AI）有共识。

2、隐藏区 ：你知，AI 不知 ---需要多说

当你需要表达一些 AI 训练数据中大概率没有的、个性化的或私有的信息时，就需要“多说”了。

例如，我想让 AI 模仿「夙愿的表达风格」写文章。

AI 知道“夙愿”是谁吗？知道我的风格是怎样的吗？大概率不知道。

那怎么办呢？ 这时候，就需要“多说”。

详细描述我的风格特点（比如：喜欢用比喻、结构严谨、带点小幽默？），甚至给出具体的示例（Few-shot examples）。

“多说”的过程，就像是给 AI 打“知识补丁”，帮助它理解那些它原本不知道的概念。

提供示例尤其有效，因为有时我们自己也难以用语言精确描述某种感觉或风格，不如直接展示：“看，就像这样，你自己悟吧！”

3、盲点区 ：你不知，AI 知---考验提问力

这个区域是 AI 知道而我们不知道的。

在 AI 时代，这恰恰是巨大的机遇所在，当我们拥有了 AI 这个强大的“外脑”，只要你想学，并且懂得如何有效提问，就能撬动这个杠杆，快速获取、学习海量你之前未知的知识和信息。

 

4、未知区：你不知，AI 也不知---随便聊

这是人类和 AI 共同的知识边界。

李继刚说对这个领域也涉猎不多，而我个人觉得，这正是好奇心和探索精神的用武之地，有事没事随便聊聊。

或许，通过与 AI 的自由漫谈、碰撞，真的能激发灵感，共同触达未知的领域。

三、为何要“少说”？

既然“多说”能让 AI 更准确地理解我的意图，那为什么不干脆所有情况都尽可能详细描述呢？

这是因为过度具体的指令，可能会限制 AI 的发挥空间，牺牲掉结果的广度、深度乃至创意。

比如，在“哲学家”的提示词里，如果我加上了“存在主义”，那 AI 的回答很可能就会被框定在存在主义的范畴内，而错失了从其他哲学流派视角带来惊喜的可能性。

因此，在 AI 能理解的前提下，“少说”有时能激发 AI 更出色的表现。

 

四、AI不会带来知识平权，反而可能加剧分化

我们谈到，AI 可以成为强大的知识杠杆，但这是否意味着人人都能轻松获取知识，实现“知识平权”？

李继刚的观点（我深以为然）可能要泼一盆冷水：AI 不仅不会带来知识平权，反而可能加剧知识的贫富差距。

原因很简单：

主动学习的意愿已经分化了，在短视频、信息流等即时满足、多巴胺刺激的环境下，人们的专注力持续下降。

真正愿意并能够静下心来，主动利用 AI 进行深度学习和思考的人，注定是少数。

从 B 站等平台付费课程的低完播率可见一斑，许多人的“学习”只是购买时的心理安慰。

长期不进行系统性学习，学习能力本身就会用进废退。

结果就是，只有少数懂得如何与 AI 协作、保持主动学习姿态的人，能够借助 AI 这个超级杠杆，实现知识和能力的跃迁，成为信息时代的“富人”。

 

五、成为驾驭AI的少数人

在 AI 时代如何学习、如何思考、如何保持领先的深刻洞见。

核心在于：持续提升与 AI 高效对话的能力，并保持主动学习和深度思考的习惯。

至于如何真正成为那“少数人”？我最近也在摸索实践中，有了一些思路但尚不成熟，待时机成熟再与大家分享吧。

与 AI 共舞的时代，挑战与机遇并存，愿我们都能成为那个手握缰绳、驾驭骏马的人。

（本文插图均由最新的 GPT-4o 图像模型生成，将活动现场画面转化为吉卜力风格，效果非常棒～）

以上，我写完了，如果这篇文章对你有启发，欢迎分享给更多正在学习 AI 的朋友。