当下是2026年初，[[AI]]指的是基于[[LLM]]技术的生成式AI。它并不是严格意义上的AI，而是依赖概率生成。对于生活中绝大多数问题（怎么做、怎么解决、怎么处理），当下的AI可以给出一些不错的答案。换一个思路，我们寻求专家的意见，专家也是通过自己内化的知识以及见过的案例，以“概率”的方式给出意见。
AI加持下的行为模式
知识获取方式的变迁
但在AI大行其道的时候，我们却从“信息匮乏”进入到了“信息过载”，以往的行为模式都会因此而改变。
- 对于上世纪的知识分子来说，他们可能更注重书籍报纸上的知识，也会询问专家的意见，从而对一个议题给出自己的答案。
- 对于21世纪初、经历过互联网时代的人来说，知识的获取源自搜索引擎以及论坛，前者广，后者精。相比于20世纪，此时的知识已经开始膨胀，但是钥匙还握在自己的手上。
- 对于2012-2024年，经历了移动互联网时代的人来说，知识的获取方式再次有了变化，互联网资源越来越封闭，取而代之的则是私域，内容源自某个APP的推送。这个时候的知识获取方式有主动搜索APP内容，也有被动接受推送内容。抖音的模式吸引了人的注意力，这对于思考来说，并不是一件好事。但对于想要思考的人来说，可以遵循自己的模式去利用移动互联网。
- 2025年以来，人类社会进入到了一个新的时代，AI开始大范围地铺开，开始有了实用性。当前趋势下，AI代表了某个层面的进步。同一个议题，若想要得到答案，使用AI可以极大的减少耗时，这时候的AI更像是一个善于使用概率的专家。
随之而来的问题则是”信息过载“，信息太容易获得，人脑就会进入懒惰模式。我常常对着AI生成的方案发呆，无法理清头绪。或许是改变行为模式的时候了。
我想要从多个方面来探讨这个问题，下面是议题：
- AI能解决哪些事
- AI不能解决哪些事
- 使用AI的情况下如何学习（某个专业技能）
- 使用AI的情况下如何构建记忆
AI能解决哪些事
以下内容由Gemini 3 思考模型给出。 prompt: 作为一个AI，我知道你能做很多事，但我想以总结归纳的形式，来了解你能做哪些事？
| 维度 | 典型任务 | 你的获益 |
|---|---|---|
| 理解 | 摘要、解析、翻译 | 节省阅读时间，跨越语言障碍 |
| 创造 | 写作、改写、策划 | 克服创作瓶颈，提升产出质量 |
| 工具 | 编程、数学、数据处理 | 自动化重复劳动，解决技术难题 |
| 咨询 | 建议、分析、模拟 | 获得客观视角，辅助决策判断 |
AI不能解决哪些事
以下内容由Gemini 3 思考模型给出。 prompt: 那么另一个问题，你不能做哪些事？
| 维度 | 我能做的 (Potential) | 我不能做的 (Limitation) |
|---|---|---|
| 感官 | 描述事物的性状 | 产生真实的嗅觉、味觉、触觉 |
| 执行 | 编写自动化脚本 | 亲自操作物理设备或签署合同 |
| 隐私 | 处理你提供的数据 | 窥探你的私生活或越权访问账户 |
| 真理性 | 总结已知知识 | 保证 100% 不出错（存在幻觉可能） |
| 责任 | 提供建议与方案 | 为决策产生的后果承担法律责任 |