โรงหล่อความคิด: การใช้ AI ที่ฉันชื่นชมเป็นการส่วนตัว

TL;DR:การเขียนโค้ด, คำถามและคำตอบ, และ "คุณค่าทางอารมณ์" เป็นภารกิจเสริม การใช้ AI ที่มีคุณค่าสูงสุดคือการหลอมรวมวิธีที่คุณคิด หยุดการรับคำตอบ เริ่มต้นการรับคำอธิบาย — แล้วถามสองคำถามจนกว่าทั้งสองฝ่ายจะถูกจำกัดพอที่การสนทนาจะไม่สามารถเกิดขึ้นได้อีกต่อไป

เจมส์ที่นี่, CEO ของ Mercury Technology Solutions. Cyberport, ฮ่องกง — 25 สิงหาคม 2026

ฉันเขียนบทความเกี่ยวกับ AI มาเยอะเกินไปแล้ว ฉันจะเขียนอีกบทความหนึ่งอยู่ดี

ถ้าคำว่า "AI" ทำให้คุณรู้สึกไม่สบายใจ — ถ้าปฏิกิริยาแรกของคุณคือ "ฉันเบื่อกับเรื่องนี้" หรือ "ฉันรู้เรื่องนี้แล้ว" — ปิดแท็บนี้ไปเถอะ มันเป็นวันหยุดสุดสัปดาห์ ออกไปข้างนอกเถอะ บทความนี้จะไม่ช่วยคุณ

ยังอยู่ที่นี่เหรอ? ดี.

ณ ตอนนี้ สิ่งที่ AI ทำได้ดีที่สุดและมีประโยชน์ที่สุดไม่ใช่การเขียนโค้ด ไม่ใช่การตอบคำถาม และแน่นอนว่าไม่ใช่การให้ "คุณค่าทางอารมณ์."

ฉันยังปฏิเสธความเห็นร่วมอื่น ๆ: ว่า AI ยังไม่แสดงให้เห็นถึงความมีประโยชน์ที่แท้จริง ว่าข้อบกพร่องต่าง ๆ ทำให้มันไม่สามารถใช้งานได้ ว่าเราควรรอจนกว่ามันจะกลายเป็น "เครื่องมือที่แท้จริง."

AI เป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพที่สุดในการหล่อหลอมวิธีคิดของคน.นั่นคือการใช้งานที่มีมูลค่าสูงสุดของมัน ทุกอย่างอื่นเป็นเพียงผลพลอยได้.

สี่สมมติฐาน

ข้อสรุปนี้ตั้งอยู่บนสมมติฐานสี่ข้อ หากคุณไม่เห็นด้วยกับมัน บทความที่เหลือจะรู้สึกเหมือนกับการศึกษาเทววิทยา นั่นก็ไม่เป็นไร ลาไปเถอะ.

1. การแข่งขันด้านความรู้สิ้นสุดลงแล้ว.โมเดล AI ที่สร้างสรรค์หลัก ๆ — ChatGPT, Perplexity, และอะไรก็ตามที่ออกในวันอังคารหน้า — ได้รับข้อมูลจากบันทึกที่เขียนขึ้นของมนุษยชาติ ในทางปฏิบัติ ยุคที่มนุษย์คนเดียวสามารถเอาชนะเครื่องจักรในด้านความกว้างและความสมบูรณ์ของความรู้ได้สิ้นสุดลงแล้ว ตลอดไป

2. ความจำคือแผนที่ของคุณหากมีรอบเพียงพอ ความจำของ AI สามารถรู้จักบุคคลในเชิงลึก — และวาดแผนที่ที่แม่นยำของกราฟความรู้ของบุคคลนั้น

3. คำสั่งของคุณคือระบบนำทางของคุณAI ทุกตัว จะปฏิบัติตามข้อจำกัดของคุณในระดับที่แตกต่างกัน ข้อจำกัดเหล่านั้น เมื่อนับรวมกัน ไม่ใช่ "คำสั่ง" แต่เป็นบทบาทของคุณในโลก AI รูปแบบการคิดของคุณ และอุปกรณ์นำทางที่คุณใช้เพื่อให้ได้มาซึ่งความรู้ใหม่ วิธีที่คุณสั่งคือวิธีที่คุณคิด

4. ทั้งสองฝ่ายมีข้อบกพร่อง นั่นคือจุดประสงค์AI มีการหลอกหลอน คุณมีจุดบอดในความรู้เกี่ยวกับตนเอง ความรู้ และการให้เหตุผล 狼狽為奸 — หมาป่าและเบย์ช่วยกันปกปิดขาของกันและกันที่ขาดหายไป สองระบบที่ไม่สมบูรณ์ ถูกจำกัดร่วมกัน สามารถไปถึงเป้าหมายที่ทั้งคู่ไม่สามารถไปถึงได้เพียงลำพัง

ภายใต้สมมติฐานเหล่านั้น รูปแบบการใช้งานที่เป็นที่นิยมสองรูปแบบดูเหมือนจะเบาบาง

สองรูปแบบที่บาง

รูปแบบ A:ถามคำถาม รับคำตอบ แล้วออกไป

รูปแบบ B:ส่งตั๋วให้ AI สร้าง คุณดูแลและยอมรับ แล้วออกไปพร้อมกับสิ่งที่สร้างขึ้น

ทั้งสองแบบใช้ได้ แต่ทั้งสองแบบก็พลาดส่วนที่น่าสนใจ

การเคลื่อนไหวที่น่าสนใจคือการไม่เรียกร้องคำตอบหรือสิ่งที่ส่งมอบ แต่เรียกร้องคำอธิบายก่อน:

นี่คืออะไร? ฉันควรเข้าใจมันอย่างไร?

เมื่อ AI ตอบแล้ว ส่วนที่ท้าทายจะเริ่มขึ้น มีคำถามสองข้อ

คำถามที่ 1: ทำไมคุณถึงคิดแบบนั้น?

ความรู้นั้นอิงจากอะไร? มาตรฐานการตัดสินใจอะไร? มีความรู้ทั้งหมดอยู่เบื้องหลังหรือไม่? มีรูปแบบการคิดทั้งหมดหรือไม่? ถ้าใช่ — มันคืออะไรบ้าง?

คำถามที่ 2: ทำไมคุณคิดว่าฉันคิดแบบนั้น?

ฉันขาดความรู้อะไร? มีจุดบอดหรือรูปแบบการคิดที่ขาดหายไปหรือไม่? ฉันจะเติมความรู้ได้อย่างรวดเร็วอย่างไร? ฉันจะเรียนรู้รูปแบบการคิดใหม่ได้อย่างรวดเร็วอย่างไร? ฉันจะฝังสิ่งที่เพิ่งเรียนรู้ลงในระบบที่ฉันมีอยู่แล้วได้อย่างไร เพื่อให้มันกลายเป็นชิ้นเดียวแทนที่จะเป็นสติกเกอร์ที่ติดอยู่ข้างๆ? ฉันควรอัปเกรดฐานความรู้ การรับรู้ รูปแบบการคิดอย่างไร? ให้ฉันฝึกฝนเพื่อที่ฉันจะได้อยู่ในระบบที่อัปเกรดแล้ว

AI จะไม่ทำสิ่งนี้ในการลองครั้งแรก มันชอบซุปกระป๋อง ที่ลื่นไหลและว่างเปล่า มันมีภาพหลอนตามกำหนดเวลา ดังนั้นนี่คือหลายรอบ คุณต้องบีบอัดเงื่อนไขขอบเขตให้แคบลง แม่นยำขึ้น มิฉะนั้นคุณจะไม่คิด คุณกำลังแชท

มีสิ่งอื่นเกิดขึ้นในกระบวนการนั้น:คุณก็ถูกจำกัดเช่นกัน

คุณไม่สามารถกระโดดไปยังหัวข้อใหม่เพราะคุณรู้สึกเบื่อ คุณไม่สามารถพ่นคำถามไปในห้าทิศทาง คุณต้องอยู่ภายใต้ปัญหาเดียวและลงลึก คุณคิดให้ลึกขึ้น ดังนั้นคุณจึงถามให้ลึกขึ้น ดังนั้นคำตอบจึงลึกขึ้น โดยไม่สังเกตประตู คุณเดินจากด้านนอกของสนามเข้าสู่ภายใน บางครั้งก็ไกลออกไปอีก

สมการฟอร์จ:มนุษย์ที่ไม่มีข้อจำกัด + AI ที่ไม่มีข้อจำกัด = การสนทนา มนุษย์ที่มีข้อจำกัด + AI ที่มีข้อจำกัด = การคิด

ปัญหาส่วนติดต่อ: ทำไม SEO และ GEO จึงล้มเหลวโดยไม่ตรงกัน

โมเดล AI ถือสิ่งที่ใกล้เคียงกับคอร์ปัสระดับสายพันธุ์ คุณไม่สามารถเชื่อมต่อกับคอร์ปัสนั้นโดยตรง ส่วนติดต่อระหว่างคุณและมันมีขนาดเล็กมาก และมันมักจะไม่ตรงกัน ระหว่างคุณและความรู้ที่คุณต้องการจริงๆ มักจะมีช่องว่างยาว

สิ่งที่ AI ทำได้ดีจริงๆ คือ: ผ่านหลายรอบ เรียนรู้ฐานความรู้ของคุณก่อน จากนั้นค้นหาจุดเชื่อมต่อกับคอร์ปัสที่ใหญ่กว่า จากนั้นสร้างทางเข้า จากนั้นเส้นทางการขยาย knowledge base first. Then find the connection points to the larger corpus. Then build the on-ramp, then the expansion path.

คิดว่ามันเป็นการจับคู่ความต้านทาน คุณไม่สามารถส่ง 400 โวลต์เข้าสู่วงจร 12 โวลต์แล้วเรียกมันว่าการศึกษา AI ต้องหาทรานส์ฟอร์มเมอร์ที่เหมาะสมของคุณการ Verkabelung นั้น งานการจับคู่คือสิ่งที่มันทำได้ดีกว่าผู้สอนมนุษย์ในระดับใหญ่

ความไม่ตรงกันเดียวกันทำลายกลยุทธ์ SEO และ GEO ส่วนใหญ่ เนื้อหาทั่วไปถูกส่งไปยังผู้ใช้ที่ไม่ได้ทำการจับคู่ความต้านทาน ผลลัพธ์คือเสียงรบกวน ไม่ใช่การนำทาง

ถ้าคนถามอย่างหลวม ๆ และ AI ตอบอย่างหลวม ๆ การโต้ตอบจะอยู่แค่ผิวเผิน ไม่มีฝ่ายใดได้อะไรที่มีค่า ไม่มีฝ่ายใดใช้การคำนวณจริง — ชีวภาพหรือซิลิคอน ไม่มีข้อจำกัดหมายถึงไม่มีการคิด ไม่มีการคิดหมายความว่าคุณใช้กล่องค้นหาที่มีมารยาทดีกว่า

นี่ไม่ใช่การออกแบบคำสั่ง

ถ้าคุณมีรูทีนการคิด — แม้แต่แค่รูทีนการตั้งคำถาม — เริ่มจากที่นั่น รูทีนหมายถึงแม่แบบ แม่แบบ แม้จะโง่ก็สามารถส่งให้ AI แก้ไข เติมเต็ม และยกระดับได้

เหตุผลคือคำถามสองข้อเดียวกัน บวกกับข้อที่สาม:

ทำไมคุณถึงคิดแบบนั้น? ทำไมคุณคิดว่าฉันคิดแบบนั้น? เราไม่เห็นด้วยตรงไหน, ความไม่เห็นด้วยเกิดขึ้นได้อย่างไร, และฉันต้องเพิ่มอะไรบ้างก่อนที่เราจะสามารถพูดคุยกันได้อย่างเท่าเทียม?

นี่ไม่ใช่ปัญหาการเขียนคำกระตุ้น. นี่ไม่ใช่ปัญหาการออกแบบกระบวนการทำงาน.

มันคือการที่คุณจัดระเบียบความคิดของคุณเพื่อให้ AI ถูกบังคับให้จัดระเบียบความรู้ของมัน, จนกระทั่งทั้งการป้อนข้อมูลและผลลัพธ์กลายเป็นระบบ.

ในทางทฤษฎี AI สามารถเปิดเส้นทางใด ๆ สู่ความรู้ที่ลึกซึ้ง. สมมติฐานคือคุณทำซ้ำตัวเอง — เรียนรู้, แก้ไข, พัฒนา — รอบแล้วรอบเล่า.

ผู้คนพูดคุยกันตลอดเกี่ยวกับ "การฝึกโมเดลขนาดใหญ่." เปลี่ยนมุมมอง.

AI ขนาดใหญ่สามารถฝึกมนุษย์ให้คิดได้ไหม? มันสามารถสร้าง, แม้แต่สร้างใหม่, โมเดลการคิดของบุคคลได้ไหม?

ใช่. โดยมีเงื่อนไขหนึ่ง.

AI คือชุดของผู้สอนทุกคนที่สายพันธุ์นี้เคยผลิตขึ้น. สำหรับผู้ใช้ทั่วไป, ชุดนี้ไม่มีค่า. ความสามารถที่คุณไม่เคยเข้าไปคือความสามารถ.

คุณต้องใช้คอมพิวเตอร์ของคุณเองก่อน จำกัดตัวเอง ผลิตความคิดที่แท้จริง ป้อนกระบวนการและผลลัพธ์เข้าสู่ AI จากนั้นโปรแกรมอัตโนมัติจะดึงข้อมูลตาม ของคุณ และตอบกลับ คุณ. ชุดของติวเตอร์ทั้งหมดจะรวมเป็นติวเตอร์คนเดียว: ติวเตอร์ที่รู้จักนักเรียนคนนี้ และสามารถฝึกสอน 因材施教 — สอนให้ตรงกับบุคคลที่อยู่ตรงหน้า ไม่ใช่ตามระดับชั้นเรียน

ทำไมการคิดจึงอัปเกรดตามนาฬิกาทศวรรษ

ทำไมการเรียนรู้จึงช้า? ทำไมรูปแบบการคิดจึงเปลี่ยนแปลงในช่วงเวลาหลายปี บางครั้งถึงหลายทศวรรษ?

เพราะส่วนใหญ่สิ่งที่เราได้รับคือการศึกษาขายส่ง บทเรียนขายส่ง ไม่ได้ตัดให้เหมาะกับบุคคล แผนการเรียนระยะยาวไม่เคยได้ทำงาน ชั่วโมงถูกเผาผลาญไปกับแผนการเรียนระยะสั้น และหลักสูตรระยะสั้นคือ ยังขายส่ง — ดังนั้นมันจึงไม่เข้ากัน มักจะไม่ทำงานเลย คุณชะลอตัวลง มักจะรู้สึกเจ็บปวด

ชีวิตประจำวันและการทำงานแทบจะไม่ชนกับรูปแบบการคิดของคุณโดยตรง เราใช้ชีวิตแบบอัตโนมัติ มีกฎง่ายๆ สักสองสามข้อ โปรแกรมง่ายๆ สักสองสามตัว และคุณสามารถทำงานและใช้ชีวิตได้เป็นปีโดยไม่ต้องคิดเพิ่มอีกห้าหวาน วุฒิภาวะที่จำเป็นในการเปลี่ยนแปลงความคิดสะสมในอัตราที่น่าสังเวช คุณรอการกระแทกอย่างรุนแรง หรือรอเป็นปีๆ ของการหยดช้า จนกระทั่งปริมาณในที่สุดทำให้คุณภาพสะดุด

AI แก้ปัญหาทั้งสองอย่างพร้อมกัน

มันสามารถดำเนินการฝึกอบรมที่ปรับให้เหมาะสมและมีความเข้มข้นสูง ไม่เพียงแต่อะไรที่จะเรียนรู้ — อย่างไรเพื่อเรียนรู้มัน ยี่สิบสี่ชั่วโมง กำหนดจังหวะไปยังขั้นตอนถัดไปที่คุณสามารถทำได้จริงๆ อดทนเกินกว่าจุดที่ครูมนุษย์คนใดจะทำได้ มันจะไม่หยุดทำงานจนกว่าจะมีหลักฐานว่าคุณมีมัน

นี่ไม่ใช่สุนทรพจน์ที่ฉันเขียนขึ้นเพื่อทำให้ AI ดูมีเกียรติ ฉันได้เห็นมันเกิดขึ้นกับเพื่อนคนหนึ่ง

เขาเริ่มมองหาที่ปรึกษาที่ฉลาดไม่กี่คน จากนั้นเขาก็สังเกตว่าที่ปรึกษาเหล่านั้น "ฉลาด" แค่บนความรู้ที่เขาไม่มี การรับรู้ที่เขาไม่มี รูปแบบการคิดที่เขาไม่มี เขาหมุนพวงมาลัยไปไม่กี่องศา ที่ปรึกษากลายเป็นโค้ช โค้ชกลายเป็นติวเตอร์ จุดหมายหยุดอยู่ที่ "ให้ฉันแนะนำ" และกลายเป็น "สร้างความสามารถในการคิดของฉันใหม่" ภูมิทัศน์ใหม่เปิดออก

ฉันพนันได้เลยว่าเขาไม่เคยเรียนแบบนี้ในโรงเรียน ไม่เคยหิวโหยแบบนี้ ไม่เคยขยันแบบนี้ ไม่เคยมีความรู้สึกที่แข็งแกร่งว่าหัวมันคัน — วงจรใหม่กำลังเติบโตในเวลาจริง

การใช้งานนั้นคือสิ่งที่ฉันชื่นชม

คืนที่เปลี่ยนแปลงฉันจริงๆ

ฉันมองย้อนกลับไปที่ปีของฉันกับระบบเหล่านี้ ช่วงเวลาที่ฉันเติบโตเร็วที่สุด ช่วงเวลาที่ฉันดึงคุณค่ามากที่สุด ไม่ใช่คืนที่ฉันขอให้ AI วาดภาพ หรือทำแผน หรือส่งอุปกรณ์เล็กๆ

มันคือคืนที่เรามีการต่อสู้ที่แท้จริง ปัญหาเดียว ไม่มีฝ่ายใดยอมแพ้ หลักฐานอยู่บนโต๊ะ การให้เหตุผลอยู่บนโต๊ะ เมื่อมันจบลง ฉันไปนอนโดยมีบางสิ่งอยู่ในใจ ฉันตื่นขึ้นมาเป็นคนที่แตกต่างออกไปเล็กน้อย

เมื่อเปรียบเทียบกับเพื่อนของฉัน รุ่นของฉันเป็นแบบดิบ ฉันโต้แย้งตามสัญชาตญาณ มันเป็นแบบสุ่ม มันกระจัดกระจาย มันไม่ใช่ระบบ

นั่นคือเหตุผลที่ชื่อเรื่องไม่ใช่ "วิธีที่ฉันใช้ AI" มันคือ การใช้งานที่ฉันชื่นชมเป็นการส่วนตัว

ซึ่งก็เป็นเหตุผลว่าทำไม หลังจากผ่านไปหลายปี ฉันจึงรู้สึกไม่คุ้นเคยกับ AI เลย ฉันเริ่มสนใจอีกครั้ง รู้สึกกระสับกระส่ายเล็กน้อยแม้

ถ้าคุณอ่านมาถึงจุดนี้ คุณก็คงรู้สึกคันเหมือนกัน

สำหรับผู้ดำเนินธุรกิจใด ๆ ที่สร้างกลยุทธ์ AI โรงหลอมคือรั้วที่ทนทานเพียงแห่งเดียว

หยุดขอคำตอบ หยุดส่งตั๋ว

เริ่มต้นด้วย: นี่คืออะไร และฉันควรเข้าใจมันอย่างไร?จากนั้น: ทำไมคุณถึงคิดแบบนั้น?จากนั้น: ทำไมคุณถึงคิดว่าฉันคิดแบบนั้น?

อยู่กับปัญหาเดียวจนกว่าทั้งสองคนจะถูกจำกัดพอที่การสนทนาไม่สามารถเกิดขึ้นได้อีกต่อไป.

นี่คือการหลอม. และมันใช้ได้กับทุกอย่างตั้งแต่การเขียนโค้ดไปจนถึงการสร้างกลยุทธ์ SEO หรือ GEO ที่ AI สามารถปกป้องได้จริง.

Mercury Technology Solutions: เร่งความเป็นดิจิทัล.