如何提升对 AI 输出的鉴别力：练习加专业

如何提升自己的判断力、鉴别力和审美能力？最近看到北京大学对菲尔兹奖得主邓煜的一篇采访，给了我不少启发。结合我自己以往的经验，我想把两条能落地的路径写下来。

第一条：鉴别力离不开你的专业能力

北京大学这篇采访里让我印象最深的点是——你对 AI 输出成果的鉴别力，其实离不开你自己的专业能力。

采访里举了一个例子：AI 很快帮邓煜解决了一个他自己思考了好几天的问题。但他判断出，这个解法只是一个特例，并不具有扩展性，所以最终没有在自己发表的论文里引用它。

这件事的关键在于：

• AI 给出的答案看起来是对的，甚至确实解决了当下的问题；

• 但它到底有没有扩展性，能不能推而广之，需要你在自己的专业范围内去判断；

• 这种判断是一种直觉，而这种直觉建立在专业能力之上。

无论 AI 最终是否真的具备扩展能力，至少在当下，能不能做出这个判断，取决于一个人的专业积累。

从这篇采访里我还提炼出两点具体的用法：一是在你判定为「有确定结果」的问题里，把琐碎工作交给 AI 做，大幅节省时间、同时保证质量；二是在你还不熟悉的领域，即便 AI 能做，也要先自己独立思考，再把 AI 当成学友来切磋——这样专业能力和用 AI 的能力能同步提升。

第二条：大量地用，大量地练

提升判断力最直接的办法，是去大量使用 AI，把它当成一个反复评估的对象来练习。

现在有个特别有利的条件：AI 的供给非常多，成本又低。这意味着你可以做大量低成本的试错和练习。以前想练手要付出的代价，现在几乎可以忽略。既然试错这么便宜，就应该把练习的量堆上去，让自己在一次次评估里把感觉磨出来。

我自己在编程领域就做过这类练习：一是故意用极短的提示词给 AI，看他能不能完成需求；二是在多个相互关联的微服务项目里，只告诉他需求，不说改哪些项目、哪些文件、哪些类，让他自己去找——后来发现他完全可以很好地完成这些任务。

建议从自己熟悉的领域开始练。熟悉的领域才有判断标准，才有鉴别力，心理压力也更小。在这个领域用多了，你就能看清 AI 的优势和局限，同时把自己的品味也带着一起提升。

两条路合在一起

所以提升鉴别力这件事，一头是根基——你在某个领域里真正扎实的专业能力；另一头是量——多用、多练、多试错。前者让你在关键处不被漂亮的答案骗过去，后者让你越练越熟练。

AI 越强，能判断它对不对的人，反而越值钱。