在 DeepSeek R1 具备如此强大的推理分析、意图识别、语言表达能力的情况下，对人类来说，想要保持自己的竞争力，未来应该侧重哪些方面的能力提升？
AI 思考 20 秒后，给了一堆类似共情能力、跨界、人机协同之类很泛的回答：
啥也不是，对吧？
真正有价值的是我追问后的回答：
实际上，你列出的以上能力，都是生成式 AI 在强化学习具备了推理能力之后全都可以做到的，只要有得当的提示词指引。我更想知道的是，在人人都可以使用你这个强大的人工智能工具的情况下，人应该重点提升训练哪方面的能力，来体现自己的差异性，能够比其他人更好的使用你发挥价值的最大化？
DeepSeek 先是用更清晰的表达复述了我的问题，它的复述，其实已经是答案了：
当AI工具.民.主.化后，真正稀缺的是能最大化AI价值的人类能力
下面是一部分我觉得非常有价值的个人能力提升方向
战略定位：成为AI的价值放大器
1. 高阶决策架构设计
2. 价值密度提升
核心能力：构建不可替代的操作系统
1. 元提示工程（Meta-prompting）
2. 领域知识图谱构建
实践策略：建立人机协同增强回路
1. 认知镜像训练
终极竞争优势：人类作为「意义锚点」
1. 价值主张具象化
2. 意义网络编织
关键结论
未来最稀缺的是能进行「二阶思考」的AI策展人——不仅要会使用工具，更要具备：
1. 定义问题的智慧（在别人看到任务时看到战略机会）
2. 价值密度的压缩能力（从AI的海量输出中提取黄金颗粒）
3. 责任闭环的构建勇气（在算法无法抵达的伦理地带做出决断）
建议通过「三阶训练法」提升：
终局：如何提问？
我在另一篇文章有写过这么一段话：
DeepSeek R1太强了，它真的已经做到可以解决我们所有可表达的问题了。
它的思考推理过程，已经几乎跟人一样了。
如果你仔细观察它的推理思考过程，会发现它有大把的时间是在推测我们的真实意图和背景。
这意味着，当我们提出有清晰背景和目的指向性的问题时，它可以把算力留给更有价值的答案探索上。
那么，压力就给到提出问题的人了。
因为在人人都可以平权地使用超强能力的 AI 时，能不能让 AI 的价值最大化，取决于你的问题是否足够清晰和指向性。
再往前一步，就是你对正在面对问题的分析和拆解能力。
我让 DeepSeek R1 重新梳理了一下，不得不说，人类写文章已经没啥意义了，只需要提供思考的起点。
这段话的核心可以拆解为以下三个层次，揭示了人类与AI协作的新范式：
1. AI能力的革命性突破
2. 提问者的范式转换压力
• 传统模式：
提问者只需描述表面需求 → AI被动应答
• 新范式：
提问者需构建'问题决策树'
• 背景框架：
明确问题发生的领域、约束条件和利益相关方
• 目标锚点：
定义成功标准及可量化的预期结果
• 路径预设：
提供初步解决方案假设供AI验证优化
3. 未来竞争力维度演变
• 核心能力迁移：
从'寻找答案'转为'定义问题'
• 新型能力结构：
• 问题解构力：
将混沌现象拆解为可操作模块
• 意图编码力：
将模糊需求转化为机器可理解的逻辑框架
• 对话架构力：
设计阶梯式提问路径引导AI深度协作
这种演变本质上重构了人机协作的界面：当AI突破图灵测试后，人类需要发展'第二阶思维'——不是思考如何解决问题，而是思考如何定义问题才能激活AI的全部潜能。这要求我们建立新的思维协议：每个提问都应包含元认知层（我为什么要问这个问题）、知识拓扑层（问题在认知图谱中的坐标）、价值预期层（期待的认知增量维度）。
以 2025 年春节为分界点，我们即将开启一个更新的 AI 时代。
过去那种对“提示词工程”的要求，看起来不需要了，但实际上是需求压缩。
是“从多到精炼”，而不是“直接少说”。
需要先有，再压缩&提炼。
正确的路径是：产生需求 —> 明确指向(目标) —> 预设实现路径 —> 压缩表达(给足信息又不约束 AI 思考)
这个路径依然需要大量的知识积累和训练。
陆奇博士那句“未来唯一有价值的就是你的见识”这句话的含金量依然在不断增加。
你知道的越多、经历过的越多，你就越能够快速定位一个问题的本质、简洁的描述你正在面临的处境、向 AI 表达你的需求。
2025 年，跟我们一起扩充见识、实践行动拿结果吧！
我和起点课堂、人人都是产品经理，一起发起了「AI 行动派会员计划」。
一句话介绍「AI行动派会员」：2024年已经上线和2025 年即将上线的课程全包含，外加 50+AI 实用教程视频、3 套知识库文档，以及各种实践、行动带教团活动。
2025 年开工后，每个月会安排一场新课程带教营+老课复训共学营。
目的很简单，解决大家“报了=学了”的假象，让大家真正增长见识、掌握技能、提升能力。
6 月前的排期如下：
