AI 辅助自我澄清

我用了很多 AI 做自我澄清。不是让它写代码。不是让它生成文案。是让它反过来问我。

Polanyi 在 1966 年揭示了隐性知识。我们知道的东西比能说出来的多。AI 反向提问就是在帮助外显化。把说不出来的东西变成说得出来的。

Nonaka 在 1995 年提出了 SECI 模型。社会化。外显化。组合化。内隐化。外显化是从脑中想法到文本这一步。AI 追问加速了这个过程。一个模糊的感觉被拆成了分类。识别。记录。变成可整理的信息。

Engelbart 在 1962 年就已经提出了 Augmenting Human Intellect。计算机不应该只是工具。它应该增强人解决问题的能力。AI 反向提问就是增强的一种形式。不是替代我的认知。是扩展我的认知边界。

Clark 和 Chalmers 在 1998 年提出了扩展心智理论。人的认知不只存在于大脑。外部工具也可以成为认知系统的一部分。AI 加文本加人脑。三者的组合构成了一个更大的认知系统。

Argyris 在 1976 年区分了单环学习和双环学习。单环是纠正行为。双环是修正假设。AI 追问让我进入了双环。它不问你怎么做。它问你为什么这么做。你的假设是什么。你的前提是什么。

Kolb 在 1984 年提出了经验学习循环。具体经验。观察反思。抽象概念化。主动实验。AI 帮我完成了观察反思到抽象概念化的转换。最吃力的一步被外挂系统接住了。

Schön 在 1983 年强调反思发生在行动中和行动后。AI 追问正好卡在行动中的环节。我被问的同时停下了。重新确认方向。方向对了动作才有意义。

Flavell 在 1976 年提出了元认知。对自己认知过程的认知。AI 辅助的澄清就是在建元层。它不是认知本身。它是认知的镜子。

我不是在寻求标准答案。我是在试图看清自己知道什么。不知道什么。到了什么程度。然后设计下一步要走的路。

参考文献

1. Polanyi, M. (1966). The Tacit Dimension. University of Chicago Press. https://press.uchicago.edu/ucp/books/book/chicago/T/bo6033448.html
2. Nonaka, I. & Takeuchi, H. (1995). The Knowledge-Creating Company. Oxford University Press. https://doi.org/10.1093/oso/9780195092691.001.0001
3. Clark, A. & Chalmers, D. (1998). The extended mind. Analysis, 58(1), 7-19. https://doi.org/10.1093/analys/58.1.7
4. Argyris, C. (1976). Single-loop and double-loop models in research on decision making. Administrative Science Quarterly, 21(3), 363-375. https://doi.org/10.2307/2391848
5. Kolb, D. A. (1984). Experiential Learning. Prentice Hall. https://www.worldcat.org/title/10538519
6. Flavell, J. H. (1976). Metacognitive aspects of problem solving. In L. B. Resnick (Ed.), The Nature of Intelligence. Erlbaum. https://doi.org/10.4324/9781315666259