今天小編分享的教育經驗：AI時代，唯一的競争力是深度思考的能力，歡迎閱讀。
作者 | 筆記俠
來源 | 筆記俠 管理智慧 AI+
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本文摘編自 丹尼爾 · 卡尼曼著《思考快與慢》 文章僅代表作者本人觀點
在人工智能迅猛發展的時代，AI 大模型已成為推動科技進步與社會變革的核心力量。
回顧 AI 大模型的發展史，不難發現，AI 正逐漸從 " 快思考 " 轉變為 " 慢思考 "。
1980 年代，AI 是主要依靠規則基礎的專家系統。
例如，醫療診斷系統依據預定義規則——咳嗽是感冒、起皮疹是過敏，這樣的簡單邏輯判斷病人病症。
雖能快速處理信息，但缺乏靈活性與适應性，無法進行深層次思考推理，也不具備學習能力。
進入 21 世紀，伴随計算能力提升和數據量增加，機器學習興起。
以垃圾郵件過濾器為例，AI 通過算法從大量郵件數據中學習，能夠識别郵件類型并進行預測。
此階段 AI 仍以快速處理為主，且逐漸引入如神經網絡等復雜模型，可進行更深入的分析與理解。
與此同時，美國認知心理學家、諾貝爾經濟學獎得主丹尼爾・卡尼曼的研究成果，也為 AI 大模型的發展帶來了新的思路和方向。
他首次采用了由心理學家基思 · 斯坦諾維奇和理查德 · 韋斯特首創的術語，在他的經典著作《思考，快與慢》中，将大腦中的兩個系統稱為系統 1 和系統 2，也就是快思考與慢思考。
卡尼曼的研究成果
如何促進 AI 大模型發展
丹尼爾 · 卡尼曼教授認為，對于人腦來說，快思考自動且快速地運行，基本無須費力；而慢思考需要将注意力分配給所需的燒腦活動，需要經過深度思考與復雜的計算。
也就是說，快思考是一種生物本能的反應，而慢思考，則是人腦真正的深度思考。
系統 1 自動運作產生思維模式，但只有速度較慢的系統 2 能通過有序的步驟構建思想。你可以将這兩個系統看成兩個主體，它們有着不同的能力、局限和功能。
以下是系統 1 自動運作的例子（大致按復雜程度排序）：
感覺某一物體比另一物體離得更遠。
從聲音中覺察敵意
閱讀廣告牌上的内容
上述思維活動都是自發的，運作起來不費什麼力氣，或者說毫不費力。系統 1 的能力包括人和動物共有的某些先天技能，以及一些因長期練習變得快速且自動化的思維活動。
系統 2 的運作五花八門，但有一個共同特點：都需要集中注意力，注意力一旦分散，運作就随之中斷。下面是一些例子：
在擁擠嘈雜的房間裡，注意某人的聲音
比較兩款洗衣機的綜合價值
檢驗某個復雜的邏輯論證的有效性
在上述情境中，你必須集中注意力。你如果沒做好準備，或者注意力分散，就會表現欠佳，或者根本沒法執行任務。
在此基礎上，AI 大模型的發展也向着慢思考轉變。大型神經網絡（如 GPT 和 BERT 等模型）能夠處理復雜的語言理解和生成任務。
這些模型不僅能夠快速生成響應，還能夠進行更深層次的推理和理解，具備了更接近人類的思考能力。
這一階段的 AI 開始關注上下文、情感和邏輯推理，使得其在決策和創造性任務中表現得更加成熟。
特斯拉前 AI 總監、OpenAI 創始成員 Karpathy 曾明确指出，卡尼曼的雙系統理論，正是 ChatGPT 思維鏈技術背後所依據的核心原理。
卡尼曼教授的理論為思維鏈、大模型訓練和微調等關鍵技術的發展提供了重要啟示。
以 Deepseek R1 和 o1 為例，它們借助 " 思維鏈推理 "，在處理復雜問題時能夠進行系統化決策和分析。這一過程不再單純依賴内置模型權重，而是基于邏輯推導、因果關系分析和情境理解等多維度因素，形成更為精準的答案。
360AI 深度搜索功能的慢思考模式，也是借鑑了卡尼曼的理論。它在運行時會調用多個大模型，模拟人類的思考過程，經過意圖識别、搜集、反思、推理等多個步驟，為用戶提供更準确的信息。
卡尼曼的前景理論和啟發式與偏差理論，也有助于 AI 大模型優化決策過程。
前景理論指出人類在決策時關注收益和損失，且存在損失厭惡心理。
AI 大模型可以将這一理論融入算法設計，更好地模拟人類決策行為，提高決策的準确性和實用性，幫助 " 絕對理性的 AI" 更好地理解 " 相對理性的人類 "。
啟發式與偏差理論揭示了人類思維中容易出現的認知偏差，AI 大模型可以通過學習這些偏差，在決策過程中進行修正和優化，避免因偏差導致的錯誤決策。
AI 慢了下來
人類快了起來
但在當今信息碎片化和爆炸式增長的時代背景下，人類的認知模式正經歷着深刻的轉變。
為了在海量信息中迅速捕捉有用内容，人們越來越傾向于采用淺層次的浏覽方式，短視頻、圖文信息、碎片化新聞……
這種追求速度和效率的信息獲取模式，使我們的思維逐漸變得浮躁，深度思考能力在不知不覺中不斷弱化。
與之相反，AI 大模型通過不斷優化算法和學習機制，逐漸掌握了類似于人類 " 慢思考 " 的能力。它能夠對復雜問題進行系統性的分析和推理，從多個角度審視問題，挖掘問題的本質，進而給出全面而深入的解決方案。
當 AI 開始以沉穩、深入的方式處理信息時，人類卻在快節奏的信息漩渦中失去了深度思考的耐心和能力。
與此同時，随着人工智能技術的飛速發展，AI 生成的内容越來越逼真，這為詐騙分子提供了新的作案手段。AI 可以生成逼真的圖片、視頻和聲音，使得詐騙行為更加難以識别。
① 在圖片方面，利用深度學習中的生成對抗網絡（GAN）和擴散模型（DiffusionModel），AI 能夠生成以假亂真的影像。
這些圖片可以用于偽造名人代言廣告、制作虛假的產品圖片等，誤導消費者進行購買或投資。
② 在互聯網上，越來越多的商家靠 AI 生成圖片來取代人類攝影師拍攝的真實產品圖。AI 生成的圖片更加完美，制作成本也更加低廉，但往往 " 貨不對板 "。
③ 在視頻領網域，"AI 換臉 " 技術成為侵權違法的重災區。詐騙分子通過非法獲取的人臉照片，利用開源 AI 工具生成逼真的虛拟形象。
此前内蒙古警方破獲的一起 AI 換臉詐騙案中，福建某科技公司老板郭先生在視頻通話中目睹 " 好友 " 面容，10 分鍾内被騙轉賬 430 萬元，事後發現對方竟是 AI 換臉與拟聲技術合成的 " 數字替身 "。
④ 聲音合成也是 AI 詐騙的常用手段之一。只需幾秒語音，就能克隆聲音，犯罪分子可以模仿他人聲音進行詐騙。
在快思考模式下，我們的大腦往往依賴直覺和經驗來做出判斷，而 AI 生成的新型詐騙正是利用了這一點。
系統 1 的快速反應機制使我們更容易受到表面信息的影響。當我們看到一張逼真的圖片、一段生動的視頻或聽到熟悉的聲音時，我們的大腦會迅速做出反應，而不會進行深入地思考和分析。
例如，當我們收到一段來自 " 好友 " 的求助視頻，看到好友焦急的面容和聽到懇切的聲音時，我們很可能會出于同情和信任，不假思索地進行轉賬，而忽略了核實信息的真實性。
此外，快思考模式下我們的注意力容易分散，難以對復雜的信息進行全面的評估。
詐騙分子往往會利用一些緊急的情境或誘人的利益來吸引我們的注意力，使我們在慌亂中做出錯誤的決策。
比如，詐騙分子以中獎為由，要求我們先繳納手續費才能領取獎金，我們可能會因為貪圖獎品而忽略了其中的風險。
慢下來
找回深度思考的能力
面對着 AI 生成新型詐騙的以假亂真，唯有提高警惕意識，找回慢思考的能力，才能在當今復雜的信息環境中保持清醒的頭腦。
1. 借助 AI 輔助慢思考
在麻省理工學院計算機科學與人工智能實驗室主任、世界頂級的機器人專家丹妮拉 · 魯斯的新書《心與芯》中，她認為：" 人工智能只是人類更趁手的錘子 "，只要正确利用，人類永遠不會被 AI 取代，反而會造福人類社會。
而在信息爆炸的時代，AI 在信息處理和數據分析方面具有強大的能力，能夠快速從海量數據中提取關鍵信息，為我們提供決策依據。
當我們需要做出重要決策時，可以利用 AI 工具收集和分析相關信息，然後再啟動慢思考，對這些信息進行深入思考和評估，從而做出更明智的決策。
2. 利用 AI 提升自我認知
在《思考，快與慢》中，丹尼爾 · 卡尼曼教授指出，我們的思維容易受到各種偏差的影響，導致對自己和周圍世界的認知出現偏差。
AI 可以通過分析我們的行為數據、語言表達等，幫助我們發現自己的思維模式和認知偏差。
正如互聯網上流行的 AI 角色扮演一樣，AI 的心理咨詢功能也可以通過與我們的對話，分析我們的情緒狀态和思維方式，發現潛在的認知偏差，并提供相應的建議和訓練，幫助我們提升自我認知，減少因認知偏差而產生的焦慮。
迷茫焦慮的時候，不妨與你的專屬 AI 聊聊。
3. 培養慢思考習慣，與 AI 形成互補
雖然 AI 具有強大的能力與算力，但它無法完全替代人類的思考和情感。人腦的慢思考的習慣，永遠比 AI 更具有創造性、判斷力和情感理解能力，與 AI 的優勢形成互補。
人類的大腦遠比我們以為的精巧，它也賦予了人類無與倫比的創造力，能夠從復雜多變的環境中挖掘出新穎獨特的想法。
我們人類獨有的情感理解能力，能夠感知他人的情緒，建立深厚的情感聯結，給予溫暖的關懷與支持。這些能力與 AI 的高效性、精準性形成互補，共同構築了快與慢的平衡。
結語
AI 大模型從 " 快思考 " 向 " 慢思考 " 的轉變，得益于丹尼爾 · 卡尼曼的 " 雙系統理論 "。
AI 通過模仿人類的慢思考模式，在決策、推理和創造性任務中表現得更加成熟。
然而，與此同時，人類卻迷失在信息碎片化和快節奏的生活裡，逐漸失去了深度思考的耐心和能力。
在人工智能與算法主導的時代，丹尼爾 · 卡尼曼的忠告愈發振聾發聩："思維的速度并不代表質量。"
人類需要重新找回慢思考的能力，在信息爆炸的時代保持清醒的頭腦。AI 無法完全替代人類的創造力、判斷力和情感理解能力，而這些能力正是人類與 AI 形成互補的關鍵。
唯有慢下來，人類才能與 AI 實現互補共生，在復雜的信息環境中保持理性與創造力。
