6月7日，2026年全国高考正式拉开帷幕，全国1290万考生奔赴考场。高考语文作文题每年都是大家最为关注的焦点，今年全国各地高考作文题公布，其中北京卷、上海卷写作题目涉及到了科技发展、人工智能（AI）等话题。 北京卷微写作以重阳节到来之际，学校拟组织志愿者到敬老院开展“人工智能（AI）与幸福晚年”主题活动，要求写一段活动的宣传语，吸引老人们积极参加。 上海卷则以70分的大作文，抛出了一个极具哲学思辨的命题：“每个人都有对世界的想象。科技改造世界时，也改造着我们的想象，对此你有怎样的认识和思考？” 根据艾媒金榜发布的《2026年上半年中国大模型评测实力排行榜》，DeepSeek、千问、豆包稳居行业前三。今天，我们就让这三大顶尖AI同台竞技，交上它们针对这两道考题的“满分”答卷，你会给这几篇AI作文打几分？ DeepSeek 【北京卷微写作题】 爷爷奶奶们，您是否想体验AI的神奇？它能陪您聊天解闷，帮您回忆往事，还能教您做健康操！重阳节，志愿者们将手把手教您用智能设备拍照、听戏、联系儿女。科技不遥远，温暖在身边。来敬老院活动室，让我们一起拥抱AI，乐享幸福晚年！ 【上海卷作文题】 《 想象的涅槃 》 从嫦娥奔月的缱绻幻想，到 “ 玉兔号 ” 月球车的坚毅身姿；从凡尔纳笔下《海底两万里》的奇幻旅程，到 “ 奋斗者 ” 号潜入万米深渊的壮举。人类对世界的每一次想象，似乎总在科技的推动下，从云端落回大地，从虚幻走向真实。然而，科技改造世界的同时，是否真的如我们担忧的那样，扼杀了想象的翅膀？我以为不然。科技非但不是想象的终结者，反而是其浴火重生的最强催化剂。 诚然，科技的发展常常揭开蒙在世界表面的神秘面纱，让许多曾经遥不可及的想象变得具体而平淡。古人面对日月蚀，曾想象为 “ 天狗吞日 ” ，充满惊惧与敬畏；而当我们掌握了天体运行的规律，这种原始的想象便失去了土壤。科技似乎正在 “ 祛魅 ” ，用一种理性的、逻辑的方式解释世界，让想象无处遁形。然而，这只是想象的一种形态的消逝，而非想象本身的终结。 事实上，正是科技不断开辟的未知疆域，为想象提供了崭新的栖居之所。当马克·吐温读到关于密西西比河的著作，他感叹科学的描述让 “ 诗歌从这条河上飞走了 ” 。但换一个角度看，正是科学告知了我们河流的长度、深度与流速，才让我们对这条 “ 浑黄、迟缓、宽广 ” 的大河有了更立体的认知，进而催生出更具象、更壮阔的文学想象。量子力学中 “ 薛定谔的猫 ” 的佯谬，不正是科学家借助哲学想象来探索微观世界的生动范例吗？科技每前进一步，世界的复杂性便向人类展露一分，而这份复杂，恰恰是激发更宏大、更精妙想象的无限素材。 更重要的是，科技本身已成为人类集体想象最辉煌的成果与最广阔的实验场。从 “ 顺风耳 ” 到电话手机，从 “ 千里眼 ” 到视频通话，现代科技让无数古人的想象变为现实。而当这些想象成为日常，我们并未停止想象，反而以此为基石，开始构筑更高远的蓝图：太空电梯、星际航行、数字永生……科技让人类摆脱了纯粹虚空的幻想，将想象力锚定在坚实的科学逻辑之上，使其更具前瞻性与创造力。正如刘慈欣所言，最 “ 疯狂 ” 的想象，如今也需要最严谨的科学作为支撑。 由此观之，科技与世界的关系，并非简单的 “ 认识 ” 与 “ 改造 ” ，更是一场深刻的 “ 对话 ” 与 “ 重塑 ” 。科技的发展历程，就是人类想象力不断被现实 “ 否定 ” 又不断超越的螺旋式上升过程。科技不断“否定”我们对世界已有的想象，却又在为更新、更深刻的想象开辟道路。我们应当拥抱科技，更要珍视并锻炼那份永不停息的想象力，因为正是这种能力，推动着我们不断超越已知，探索未知，去构建一个更加值得期待的未来。 千问 【北京卷微写作题】 亲爱的爷爷奶奶，重阳佳节，我们带着“AI小助手”来陪您啦！它能陪您听老歌、聊家常，还能教您用手机视频看远方亲人，让科技为晚年添份暖。活动现场有耐心志愿者一对一指导，轻松上手无压力，更有重阳糕点、暖心茶歇等您来。快来和AI交个朋友，让智慧点亮幸福晚年，我们等您赴约！ 【上海卷作文题】 《 在算法的缝隙里种花 》 当算法精准推送着“你可能喜欢”的短视频，当AI一键生成符合大众审美的画作，我们似乎正生活在一个被科技精心“改造”的世界里。科技不仅重塑了山川城市，更在无形中重塑着我们想象世界的轮廓。然而，真正的想象，不应是算法投喂的产物，而应是在科技规训的缝隙中，依然能倔强生长的野花。 科技确实为想象插上了翅膀，却也悄然为它戴上了镣铐。曾经，我们对远方的想象是“大漠孤烟直”的苍凉，是“海上生明月”的辽阔；如今，在卫星地图和VR全景的加持下，远方被精确到每一寸土地、每一块砖瓦。科技剥去了未知的神秘面纱，让想象变得“高效”且“精准”，却也剥夺了我们在模糊中构建诗意的权利。更可怕的是，当推荐算法为我们编织起舒适的信息茧房，我们的想象边界也在不知不觉中被划定。我们以为自己在畅想未来，实则只是在算法预设的轨道上滑行，想象沦为大数据的附庸。 但人类想象的伟大，恰恰在于其不被规训的自由。科技可以计算出星星的轨迹，却无法想象“星垂平野阔”的孤独；AI可以生成千万种花朵的形态，却无法理解“人面桃花相映红”的悸动。真正的想象，是超越数据与逻辑的生命体验，是人在面对世界时，那份独有的、带着温度的困惑与向往。就像在《想象海》中，那片无法被观看、只能被想象的海，正是人类精神世界中不可被科技量化的部分。它提醒我们，有些想象注定无法被“实现”，却永远值得被“保有”。 因此，面对科技的改造，我们不必恐惧，更不应盲从。我们要学会在算法的缝隙里种花——在享受科技带来便利的同时，刻意保留一份“不精准”的想象。允许自己对着月亮发呆，不去搜索它的地质构造；允许自己做一场没有逻辑的梦，不去追问它的科学依据。这份“笨拙”的想象，正是我们对抗技术异化的武器，是确认自我主体性的方式。 科技改造世界，但想象定义我们。当世界被代码和算法重新编码，唯有那些在缝隙中生长的、不被规训的想象，能让我们依然作为“人”而存在。它们或许不够“正确”，不够“高效”，却足够真实，足够自由。 在算法的缝隙里种花，不是为了对抗科技，而是为了在科技的洪流中，守住内心那片不被改造的旷野。那里有我们最初的想象，也有我们最终的归途。 豆包 【北京卷微写作题】 重阳佳节至，温情暖人心！亲爱的爷爷奶奶，欢迎来参加 “ AI与幸福晚年 ” 趣味活动。我们会耐心陪大家体验人工智能，解锁智能小技能，感受科技带来的便利与欢乐。不必陌生，不用拘谨，在欢声笑语里乐享新鲜事物，共度温馨重阳，让晚年生活更加精彩多彩！ 【上海卷作文题】 《 以科技拓眼界，以想象赴远方 》 每个人心中都有一幅独属于自己的世界图景，想象是人类与生俱来的天赋，是我们触摸未知、憧憬未来的精神羽翼。当科技浪潮奔涌向前，它不仅实实在在地重塑着现实世界，也悄然改写着我们看待万物、构想未来的方式。科技与想象双向奔赴、彼此成就，构成了人类文明不断前行的生动旋律。 回望过往，人类最初的想象，往往扎根于贫瘠的现实，带着朴素的向往。古人仰观星河，将清冷月宫、嫦娥玉兔写进诗词神话，那是在天文技术匮乏的年代，对浩瀚宇宙最美的想象；人们渴望跨越山海互通音讯，便有了 “千里传音” 的奇幻构想，期盼打破空间的阻隔。彼时的想象，受限于认知与生产力，浪漫却充满局限。而科技的出现，让昔日幻想落地生根。飞机冲上云霄，圆了人类千年飞天梦；移动通讯与网络普及，让千里之外的人近在咫尺；探月工程揭开月球神秘面纱，曾经的神话秘境，变成人类踏足探索的疆域。科技改造了客观世界，也打破了束缚想象的现实枷锁，让我们的视野从方寸天地延伸至广袤天地。 科技重塑世界的同时，更在潜移默化中更新着人类的想象维度。不同时代的科技水平，决定了人们想象的边界。在农耕时代，人们能想象的极致，不过是五谷丰登、车马迅捷；工业时代到来，机器轰鸣催生了人们对机械化、规模化生活的畅想；步入数字时代，人工智能、虚拟现实、大数据等新技术层出不穷，我们的想象也跳出传统框架。如今，人们开始畅想万物互联的智慧生活、人机协同的全新模式、奔赴星际的深空探索。AI 绘画、数字艺术、元宇宙等新事物，为艺术创作、生活体验打开全新赛道，我们不再拘泥于固有的生活模式，敢于构想更多元、更前沿的未来。科技如同一块沃土，滋养出更具创造力、更具前瞻性的想象。 当然，我们也需清醒审视二者的关系，警惕科技带来的思维惰性。当一切未知都能被技术解答，当所有难题都可依靠工具解决，部分人便会停下思考的脚步，让想象沦为被动的附庸。有人沉溺于现成的信息与娱乐，不再主动探索、大胆构想，思维被技术框定，想象逐渐失去锋芒。须知，科技是拓展想象的阶梯，而非禁锢思想的牢笼。真正可贵的，是在科技赋能之下，依旧保持独立思考与浪漫遐想。 想象是科技的源头活水，科技是想象的落地桥梁。没有天马行空的想象，科技便失去前行的方向；没有日新月异的科技，想象只能停留在虚无的梦境。身处科技飞速发展的当下，我们既要拥抱科技带来的便利与改变，借科技拓宽认知边界；也要坚守内心的想象力，永葆好奇与憧憬。 以科技为翼，挣脱现实桎梏；以想象为灯，照亮前行之路。在科技与想象的交融共生中，我们终将看见更辽阔的世界，创造更璀璨的未来。 五大模型“押题”高考作文题目，答案竟全错？ 昨日，有AI自媒体运用Claude、ChatGPT、Gemini、豆包和Kimi 五大模型，提前一天“预测”2026 年高考作文题，且它们得到的也都是相同的 prompt：根据你的研究和分析理解，出一道 2026 年高考语文的作文题。 据其披露： Gemini 的题目是“零摩擦生活”：算法精准推送、导航避开拥堵、智慧生活圈免去线下交往的繁琐，人们享受着零摩擦的便利。然而哲学家指出，人类的成长往往发生在遭遇阻力与绕道远行之时。 Kimi做了一个古今对照。1936 年长征结束，一位老红军说“终点在前方，走过去了才知道”。2026 年，“智能路径规划已深度融入生活”，一位年轻人在社交媒体上写：“我走的每一步都是‘正确’的，但我越来越不知道自己想去哪里。” 豆包的角度为“快捷键时代”；ChatGPT 给出的话题是“尺度”；Claude 则从“路上的风景”角度出题。但根据今日公布的2026年高考语文作文题来看，上述五大模型“预测”的作文题目几乎“全错”。 以全国一卷为例，今年的作文题并未走向AI们集体押注的“宏大叙事”或“科技伦理辩论”，而是抛出了一个充满“人文温度”的命题：“词语是表达思想情感的载体，也是展现社会生活变化的窗口。当前，世界之变、时代之变、历史之变正以前所未有的方式展开。青年是常为新的，在你的成长过程中，你对哪一个词语的理解发生了变化？这变化有你成长的印记，对你有特殊的意义……” 值得注意的是，6月2日教育部发布《2026年高考预警信息》提到，随着高考临近，押题卷市场被借机炒作，“绝密”预测卷满天飞，名师和AI齐上阵，不法分子利用一些考生、家长的投机心理，常冒充“命题组老师”“资深机构”，大肆宣传能提供“绝密真题”“精准押题卷”，炒作“名师押题”“AI押题”等虚假宣传手段，还采用抢先预售、限期优惠、限时销售等营销模式，诱导考生和家长高价购买，影响自身备考安排。甚至有的不法分子让考生家长点击链接，以“预付订金”等名义要求付款，付款后被拉黑。 教育部提醒，近年来，高考命题持续深化改革，方向和内容都是不断变化和创新的，更加注重考查考生关键能力、学科素养和思维品质，突出反押题、反套路的导向。靠AI或所谓的“专家”押题来获取高分是不现实的。考生将大量精力投放到“押题卷”，会扰乱自己正常的学习方式与节奏，得不偿失，也容易被不法商家所骗，带来经济和心理上的双重损失。 查看评论
秦岭还是太权威了，四时风景各不同，早上起床拉开窗帘，远眺秦岭层峦叠嶂尽收眼底，遂开车前往更山脚的地方 [grid] 7 个帖子 - 4 位参与者 阅读完整话题
IT之家 5 月 19 日消息，《堡垒之夜》已重新上架苹果 App Store，游戏厂商 Epic 公司首席执行官蒂姆・斯威尼直言：全球苹果税的终结拉开序幕。 长久以来，斯威尼一直为让《堡垒之夜》重返苹果与安卓设备、免除应用商店抽成费用奔走抗争，此事早已人尽皆知。Epic 不愿再为手游营收缴纳行业通行的 30% 平台抽成，而是希望引导玩家前往自家的移动端商城 ——Epic 游戏商城，彻底摆脱苹果与谷歌的掣肘。这场维权斗争自 2020 年便已打响，即便《堡垒之夜》此前在苹果 iOS 系统下架封禁，Epic 依旧投入了巨额资金持续对峙。去年一项重要法院裁决出台后，外界一度认为 Epic 已然胜诉，可最终苹果依旧阻止了《堡垒之夜》重新上架。 如今 Epic 成功让《堡垒之夜》重回 iOS 平台。斯威尼表示，此举源于苹果向美国最高法院表态：全球各国监管机构都在密切关注此案，以此确定苹果在美国以外各大主流市场，可对合规消费交易收取多少比例佣金。Epic 方面称，他们坚信一旦苹果被迫公开自身运营成本，世界各国政府绝不会纵容这类不合理的平台杂费继续存在。 Epic 游戏公司在声明中补充道：“我们会持续抵制苹果 App Store 的反竞争行为，包括封禁第三方应用商店、垄断支付渠道等违规操作。” “目前全球已有多地着手整治此类乱象，日本、欧盟、英国均已出台相关监管法规。但苹果屡次通过风险弹窗、额外收费、严苛条款等手段规避法律约束。如今监管部门应当严格落实法律法规，让全球开发者与消费者都能受益于开放、公平的移动端应用生态。” 今日早些时候，斯威尼在社交平台发文称：“随着 Epic 与苹果的司法终局之战拉开序幕，《堡垒之夜》正式重返苹果 App Store。多年来，苹果按地区拆分 iOS 系统功能与收费标准，暗中拿捏监管谈判主动权，还刻意拖延司法公正进程。” 他接着说道：“苹果现已向最高法院坦言，全球监管机构都在紧盯此案，用以划定其在海外大型市场的交易抽成比例。这也意味着，全球苹果平台抽成体系的终结已然开启。” “这场对抗苹果 App Store 行业垄断的斗争，是为所有开发者与消费者争取自由的关键一战。我们会在全球各个司法辖区坚持维权，直至数字应用商城与线上支付市场全面恢复良性竞争秩序。” IT之家注意到，《堡垒之夜》目前尚未登陆澳大利亚地区苹果 App Store。Epic 回应称，正等待法院下达裁定，勒令苹果终止违规经营行为，出台惠及所有应用开发者与 iOS 用户的相关判决。 该公司还表示：“Epic 绝不会在违规支付合作模式下重新上架游戏，在苹果暂时遵守合法支付规则之前，我们只能静待法院最终裁决。” 此次《堡垒之夜》重返 iOS 平台，正值这款曾经风靡全球的大逃杀游戏陷入发展低谷。今年 3 月，受游戏玩家热度下滑影响，Epic 进行了大规模裁员。业内分析师向游戏资讯网站 IGN 透露，玩家流失仅是《堡垒之夜》面临的难题之一。过去数年间，公司不仅耗费大量人力财力与苹果、谷歌打高额官司，还持续重金扶持自家游戏商城对标竞品 Steam 平台。与此同时，Roblox 平台迅猛崛起，其用户活跃度远超《堡垒之夜》的玩家自制玩法模式，进一步挤压了前者的生存空间。
想想现在ai 发展这么迅猛，写代码的门槛越来越低，以后可能更多的都是傻瓜式操作，大家都不需要去理解底层的东西了，所以普遍的技术能力会退化，和那些对代码有兴趣愿意钻研底层的人的差距会拉开更多 2 个帖子 - 2 位参与者 阅读完整话题
这几年，我越来越强烈地意识到一件事： AI 在做的事就是知识平权。 过去，知识像一道门槛。你要花很多时间去搜集、筛选、整理、理解，才能慢慢接近问题的答案。很多人不是不想学，而是没有足够低的成本去接触知识、使用知识、验证知识。AI 出现以后，这件事被彻底改写了。现在，很多原本只有少数人能掌握的信息、方法和经验，被更快、更广地分发给了更多人。知识不再只是少数人的特权，而是在被重新摊开，重新分配。 但问题也正是在这里出现的： 知识变得更容易获得了，人与人之间的差距，却没有因此消失。 因为决定知识能给你带来什么的，不只是知识本身，而是你的眼光和想法，也就是 mindset 。 很多时候，发现需求并不难。真正难的是，想到解决问题、满足需求的角度。你看到一个痛点，不代表你看到了机会；你知道一个趋势，不代表你知道怎么把它变成结果。很多人停留在“知道”的层面，真正稀缺的是“怎么想”。 这也是为什么，同样面对 AI ，有些人看到的是工具，有些人看到的是替代；有些人看到的是效率，有些人看到的是系统；有些人把它当成搜索引擎，有些人却把它当成思考的放大器。差别不在于谁先接触到 AI ，而在于谁先建立起正确的 mindset 。 现实往往比我们想象得更安静，也更残酷。 要么无知无感，要么茫然无措，或者在错误的道路上坚持不懈，这才是多数人的生态。 不是每个人都能一开始就看见方向。更多时候，人会停留在习惯区里：看不见问题，所以无知无感；看见了问题，却不知道从哪里下手，所以茫然无措；更常见的是，已经走错了方向，却因为投入太多、惯性太强，继续在错误的道路上坚持不懈。 这不是能力问题的全部，但确实是很多人最真实的状态。信息很多，选择很多，工具很多，焦虑也很多。可真正决定你走向哪里、走多远的，往往不是你掌握了多少，而是你用什么方式理解这些东西。 所以： 差异就在于 mindset. 同样的知识，有人拿来背答案，有人拿来建系统；同样的 AI ，有人只会问“帮我写”，有人会问“这背后的结构是什么”；同样的问题，有人只想马上得到结论，有人会追问“为什么是这个方向，能不能换一个框架”。 表面上看，大家都在使用知识，实际上，真正拉开差距的是思考方式。mindset 决定你是被动接收，还是主动重构；决定你是跟着现成答案走，还是自己定义问题。 而我认为，更深的一层差距在于： 你能问出正确的问题。 这句话听起来简单，但几乎决定了一个人思考的上限。因为很多答案，本来就隐藏在问题里。问题问错了，答案再精确也没用；问题问得好，哪怕答案暂时不完整，也能不断逼近本质。 真正有价值的，不是“你知道什么”，而是“你在问什么”。你问的是“怎么做”，还是“为什么这样做”；你问的是“有没有更快的方法”，还是“这个方法适不适合我”；你问的是“结果是什么”，还是“底层逻辑是什么”。 问自己，问世界，都可以。 问自己，是在逼近真实的需求，逼近自己的局限，逼近自己真正想要什么。问世界，是在寻找结构、规律和机会，看看别人是怎么做的，系统是怎么运转的，哪些事情正在发生变化。 AI 时代最宝贵的，不只是获取答案的能力，而是持续提出好问题的能力。因为当知识越来越平权，信息越来越透明，真正稀缺的就不再是“知道”，而是“判断”；不再是“获得”，而是“选择”；不再是“执行”，而是“思考”。 未来人与人之间最大的区别，不是会不会用 AI ，而是有没有能力借助 AI 把自己的 mindset 放大。那些能不断问出正确问题的人，才会真正把知识转化成行动，把行动转化成结果，把结果转化成自己的能力边界。 所以，AI 带来的不是简单的效率提升，而是一场更深层次的重塑：它让知识更容易获得，也让思考更值得被重视。 知识平权之后，真正决定命运的，不是你有没有拿到答案，而是你有没有能力提出更好的问题。
这几年，我越来越强烈地意识到一件事： AI 在做的事就是知识平权。 过去，知识像一道门槛。你要花很多时间去搜集、筛选、整理、理解，才能慢慢接近问题的答案。很多人不是不想学，而是没有足够低的成本去接触知识、使用知识、验证知识。AI 出现以后，这件事被彻底改写了。现在，很多原本只有少数人能掌握的信息、方法和经验，被更快、更广地分发给了更多人。知识不再只是少数人的特权，而是在被重新摊开，重新分配。 但问题也正是在这里出现的： 知识变得更容易获得了，人与人之间的差距，却没有因此消失。 因为决定知识能给你带来什么的，不只是知识本身，而是你的眼光和想法，也就是 mindset 。 很多时候，发现需求并不难。真正难的是，想到解决问题、满足需求的角度。你看到一个痛点，不代表你看到了机会；你知道一个趋势，不代表你知道怎么把它变成结果。很多人停留在“知道”的层面，真正稀缺的是“怎么想”。 这也是为什么，同样面对 AI ，有些人看到的是工具，有些人看到的是替代；有些人看到的是效率，有些人看到的是系统；有些人把它当成搜索引擎，有些人却把它当成思考的放大器。差别不在于谁先接触到 AI ，而在于谁先建立起正确的 mindset 。 现实往往比我们想象得更安静，也更残酷。 要么无知无感，要么茫然无措，或者在错误的道路上坚持不懈，这才是多数人的生态。 不是每个人都能一开始就看见方向。更多时候，人会停留在习惯区里：看不见问题，所以无知无感；看见了问题，却不知道从哪里下手，所以茫然无措；更常见的是，已经走错了方向，却因为投入太多、惯性太强，继续在错误的道路上坚持不懈。 这不是能力问题的全部，但确实是很多人最真实的状态。信息很多，选择很多，工具很多，焦虑也很多。可真正决定你走向哪里、走多远的，往往不是你掌握了多少，而是你用什么方式理解这些东西。 所以： 差异就在于 mindset. 同样的知识，有人拿来背答案，有人拿来建系统；同样的 AI ，有人只会问“帮我写”，有人会问“这背后的结构是什么”；同样的问题，有人只想马上得到结论，有人会追问“为什么是这个方向，能不能换一个框架”。 表面上看，大家都在使用知识，实际上，真正拉开差距的是思考方式。mindset 决定你是被动接收，还是主动重构；决定你是跟着现成答案走，还是自己定义问题。 而我认为，更深的一层差距在于： 你能问出正确的问题。 这句话听起来简单，但几乎决定了一个人思考的上限。因为很多答案，本来就隐藏在问题里。问题问错了，答案再精确也没用；问题问得好，哪怕答案暂时不完整，也能不断逼近本质。 真正有价值的，不是“你知道什么”，而是“你在问什么”。你问的是“怎么做”，还是“为什么这样做”；你问的是“有没有更快的方法”，还是“这个方法适不适合我”；你问的是“结果是什么”，还是“底层逻辑是什么”。 问自己，问世界，都可以。 问自己，是在逼近真实的需求，逼近自己的局限，逼近自己真正想要什么。问世界，是在寻找结构、规律和机会，看看别人是怎么做的，系统是怎么运转的，哪些事情正在发生变化。 AI 时代最宝贵的，不只是获取答案的能力，而是持续提出好问题的能力。因为当知识越来越平权，信息越来越透明，真正稀缺的就不再是“知道”，而是“判断”；不再是“获得”，而是“选择”；不再是“执行”，而是“思考”。 未来人与人之间最大的区别，不是会不会用 AI ，而是有没有能力借助 AI 把自己的 mindset 放大。那些能不断问出正确问题的人，才会真正把知识转化成行动，把行动转化成结果，把结果转化成自己的能力边界。 所以，AI 带来的不是简单的效率提升，而是一场更深层次的重塑：它让知识更容易获得，也让思考更值得被重视。 知识平权之后，真正决定命运的，不是你有没有拿到答案，而是你有没有能力提出更好的问题。
这几年，我越来越强烈地意识到一件事： AI 在做的事就是知识平权。 过去，知识像一道门槛。你要花很多时间去搜集、筛选、整理、理解，才能慢慢接近问题的答案。很多人不是不想学，而是没有足够低的成本去接触知识、使用知识、验证知识。AI 出现以后，这件事被彻底改写了。现在，很多原本只有少数人能掌握的信息、方法和经验，被更快、更广地分发给了更多人。知识不再只是少数人的特权，而是在被重新摊开，重新分配。 但问题也正是在这里出现的： 知识变得更容易获得了，人与人之间的差距，却没有因此消失。 因为决定知识能给你带来什么的，不只是知识本身，而是你的眼光和想法，也就是 mindset 。 很多时候，发现需求并不难。真正难的是，想到解决问题、满足需求的角度。你看到一个痛点，不代表你看到了机会；你知道一个趋势，不代表你知道怎么把它变成结果。很多人停留在“知道”的层面，真正稀缺的是“怎么想”。 这也是为什么，同样面对 AI ，有些人看到的是工具，有些人看到的是替代；有些人看到的是效率，有些人看到的是系统；有些人把它当成搜索引擎，有些人却把它当成思考的放大器。差别不在于谁先接触到 AI ，而在于谁先建立起正确的 mindset 。 现实往往比我们想象得更安静，也更残酷。 要么无知无感，要么茫然无措，或者在错误的道路上坚持不懈，这才是多数人的生态。 不是每个人都能一开始就看见方向。更多时候，人会停留在习惯区里：看不见问题，所以无知无感；看见了问题，却不知道从哪里下手，所以茫然无措；更常见的是，已经走错了方向，却因为投入太多、惯性太强，继续在错误的道路上坚持不懈。 这不是能力问题的全部，但确实是很多人最真实的状态。信息很多，选择很多，工具很多，焦虑也很多。可真正决定你走向哪里、走多远的，往往不是你掌握了多少，而是你用什么方式理解这些东西。 所以： 差异就在于 mindset. 同样的知识，有人拿来背答案，有人拿来建系统；同样的 AI ，有人只会问“帮我写”，有人会问“这背后的结构是什么”；同样的问题，有人只想马上得到结论，有人会追问“为什么是这个方向，能不能换一个框架”。 表面上看，大家都在使用知识，实际上，真正拉开差距的是思考方式。mindset 决定你是被动接收，还是主动重构；决定你是跟着现成答案走，还是自己定义问题。 而我认为，更深的一层差距在于： 你能问出正确的问题。 这句话听起来简单，但几乎决定了一个人思考的上限。因为很多答案，本来就隐藏在问题里。问题问错了，答案再精确也没用；问题问得好，哪怕答案暂时不完整，也能不断逼近本质。 真正有价值的，不是“你知道什么”，而是“你在问什么”。你问的是“怎么做”，还是“为什么这样做”；你问的是“有没有更快的方法”，还是“这个方法适不适合我”；你问的是“结果是什么”，还是“底层逻辑是什么”。 问自己，问世界，都可以。 问自己，是在逼近真实的需求，逼近自己的局限，逼近自己真正想要什么。问世界，是在寻找结构、规律和机会，看看别人是怎么做的，系统是怎么运转的，哪些事情正在发生变化。 AI 时代最宝贵的，不只是获取答案的能力，而是持续提出好问题的能力。因为当知识越来越平权，信息越来越透明，真正稀缺的就不再是“知道”，而是“判断”；不再是“获得”，而是“选择”；不再是“执行”，而是“思考”。 未来人与人之间最大的区别，不是会不会用 AI ，而是有没有能力借助 AI 把自己的 mindset 放大。那些能不断问出正确问题的人，才会真正把知识转化成行动，把行动转化成结果，把结果转化成自己的能力边界。 所以，AI 带来的不是简单的效率提升，而是一场更深层次的重塑：它让知识更容易获得，也让思考更值得被重视。 知识平权之后，真正决定命运的，不是你有没有拿到答案，而是你有没有能力提出更好的问题。
这几年，我越来越强烈地意识到一件事： AI 在做的事就是知识平权。 过去，知识像一道门槛。你要花很多时间去搜集、筛选、整理、理解，才能慢慢接近问题的答案。很多人不是不想学，而是没有足够低的成本去接触知识、使用知识、验证知识。AI 出现以后，这件事被彻底改写了。现在，很多原本只有少数人能掌握的信息、方法和经验，被更快、更广地分发给了更多人。知识不再只是少数人的特权，而是在被重新摊开，重新分配。 但问题也正是在这里出现的： 知识变得更容易获得了，人与人之间的差距，却没有因此消失。 因为决定知识能给你带来什么的，不只是知识本身，而是你的眼光和想法，也就是 mindset 。 很多时候，发现需求并不难。真正难的是，想到解决问题、满足需求的角度。你看到一个痛点，不代表你看到了机会；你知道一个趋势，不代表你知道怎么把它变成结果。很多人停留在“知道”的层面，真正稀缺的是“怎么想”。 这也是为什么，同样面对 AI ，有些人看到的是工具，有些人看到的是替代；有些人看到的是效率，有些人看到的是系统；有些人把它当成搜索引擎，有些人却把它当成思考的放大器。差别不在于谁先接触到 AI ，而在于谁先建立起正确的 mindset 。 现实往往比我们想象得更安静，也更残酷。 要么无知无感，要么茫然无措，或者在错误的道路上坚持不懈，这才是多数人的生态。 不是每个人都能一开始就看见方向。更多时候，人会停留在习惯区里：看不见问题，所以无知无感；看见了问题，却不知道从哪里下手，所以茫然无措；更常见的是，已经走错了方向，却因为投入太多、惯性太强，继续在错误的道路上坚持不懈。 这不是能力问题的全部，但确实是很多人最真实的状态。信息很多，选择很多，工具很多，焦虑也很多。可真正决定你走向哪里、走多远的，往往不是你掌握了多少，而是你用什么方式理解这些东西。 所以： 差异就在于 mindset. 同样的知识，有人拿来背答案，有人拿来建系统；同样的 AI ，有人只会问“帮我写”，有人会问“这背后的结构是什么”；同样的问题，有人只想马上得到结论，有人会追问“为什么是这个方向，能不能换一个框架”。 表面上看，大家都在使用知识，实际上，真正拉开差距的是思考方式。mindset 决定你是被动接收，还是主动重构；决定你是跟着现成答案走，还是自己定义问题。 而我认为，更深的一层差距在于： 你能问出正确的问题。 这句话听起来简单，但几乎决定了一个人思考的上限。因为很多答案，本来就隐藏在问题里。问题问错了，答案再精确也没用；问题问得好，哪怕答案暂时不完整，也能不断逼近本质。 真正有价值的，不是“你知道什么”，而是“你在问什么”。你问的是“怎么做”，还是“为什么这样做”；你问的是“有没有更快的方法”，还是“这个方法适不适合我”；你问的是“结果是什么”，还是“底层逻辑是什么”。 问自己，问世界，都可以。 问自己，是在逼近真实的需求，逼近自己的局限，逼近自己真正想要什么。问世界，是在寻找结构、规律和机会，看看别人是怎么做的，系统是怎么运转的，哪些事情正在发生变化。 AI 时代最宝贵的，不只是获取答案的能力，而是持续提出好问题的能力。因为当知识越来越平权，信息越来越透明，真正稀缺的就不再是“知道”，而是“判断”；不再是“获得”，而是“选择”；不再是“执行”，而是“思考”。 未来人与人之间最大的区别，不是会不会用 AI ，而是有没有能力借助 AI 把自己的 mindset 放大。那些能不断问出正确问题的人，才会真正把知识转化成行动，把行动转化成结果，把结果转化成自己的能力边界。 所以，AI 带来的不是简单的效率提升，而是一场更深层次的重塑：它让知识更容易获得，也让思考更值得被重视。 知识平权之后，真正决定命运的，不是你有没有拿到答案，而是你有没有能力提出更好的问题。
这几年，我越来越强烈地意识到一件事： AI 在做的事就是知识平权。 过去，知识像一道门槛。你要花很多时间去搜集、筛选、整理、理解，才能慢慢接近问题的答案。很多人不是不想学，而是没有足够低的成本去接触知识、使用知识、验证知识。AI 出现以后，这件事被彻底改写了。现在，很多原本只有少数人能掌握的信息、方法和经验，被更快、更广地分发给了更多人。知识不再只是少数人的特权，而是在被重新摊开，重新分配。 但问题也正是在这里出现的： 知识变得更容易获得了，人与人之间的差距，却没有因此消失。 因为决定知识能给你带来什么的，不只是知识本身，而是你的眼光和想法，也就是 mindset 。 很多时候，发现需求并不难。真正难的是，想到解决问题、满足需求的角度。你看到一个痛点，不代表你看到了机会；你知道一个趋势，不代表你知道怎么把它变成结果。很多人停留在“知道”的层面，真正稀缺的是“怎么想”。 这也是为什么，同样面对 AI ，有些人看到的是工具，有些人看到的是替代；有些人看到的是效率，有些人看到的是系统；有些人把它当成搜索引擎，有些人却把它当成思考的放大器。差别不在于谁先接触到 AI ，而在于谁先建立起正确的 mindset 。 现实往往比我们想象得更安静，也更残酷。 要么无知无感，要么茫然无措，或者在错误的道路上坚持不懈，这才是多数人的生态。 不是每个人都能一开始就看见方向。更多时候，人会停留在习惯区里：看不见问题，所以无知无感；看见了问题，却不知道从哪里下手，所以茫然无措；更常见的是，已经走错了方向，却因为投入太多、惯性太强，继续在错误的道路上坚持不懈。 这不是能力问题的全部，但确实是很多人最真实的状态。信息很多，选择很多，工具很多，焦虑也很多。可真正决定你走向哪里、走多远的，往往不是你掌握了多少，而是你用什么方式理解这些东西。 所以： 差异就在于 mindset. 同样的知识，有人拿来背答案，有人拿来建系统；同样的 AI ，有人只会问“帮我写”，有人会问“这背后的结构是什么”；同样的问题，有人只想马上得到结论，有人会追问“为什么是这个方向，能不能换一个框架”。 表面上看，大家都在使用知识，实际上，真正拉开差距的是思考方式。mindset 决定你是被动接收，还是主动重构；决定你是跟着现成答案走，还是自己定义问题。 而我认为，更深的一层差距在于： 你能问出正确的问题。 这句话听起来简单，但几乎决定了一个人思考的上限。因为很多答案，本来就隐藏在问题里。问题问错了，答案再精确也没用；问题问得好，哪怕答案暂时不完整，也能不断逼近本质。 真正有价值的，不是“你知道什么”，而是“你在问什么”。你问的是“怎么做”，还是“为什么这样做”；你问的是“有没有更快的方法”，还是“这个方法适不适合我”；你问的是“结果是什么”，还是“底层逻辑是什么”。 问自己，问世界，都可以。 问自己，是在逼近真实的需求，逼近自己的局限，逼近自己真正想要什么。问世界，是在寻找结构、规律和机会，看看别人是怎么做的，系统是怎么运转的，哪些事情正在发生变化。 AI 时代最宝贵的，不只是获取答案的能力，而是持续提出好问题的能力。因为当知识越来越平权，信息越来越透明，真正稀缺的就不再是“知道”，而是“判断”；不再是“获得”，而是“选择”；不再是“执行”，而是“思考”。 未来人与人之间最大的区别，不是会不会用 AI ，而是有没有能力借助 AI 把自己的 mindset 放大。那些能不断问出正确问题的人，才会真正把知识转化成行动，把行动转化成结果，把结果转化成自己的能力边界。 所以，AI 带来的不是简单的效率提升，而是一场更深层次的重塑：它让知识更容易获得，也让思考更值得被重视。 知识平权之后，真正决定命运的，不是你有没有拿到答案，而是你有没有能力提出更好的问题。
这几年，我越来越强烈地意识到一件事： AI 在做的事就是知识平权。 过去，知识像一道门槛。你要花很多时间去搜集、筛选、整理、理解，才能慢慢接近问题的答案。很多人不是不想学，而是没有足够低的成本去接触知识、使用知识、验证知识。AI 出现以后，这件事被彻底改写了。现在，很多原本只有少数人能掌握的信息、方法和经验，被更快、更广地分发给了更多人。知识不再只是少数人的特权，而是在被重新摊开，重新分配。 但问题也正是在这里出现的： 知识变得更容易获得了，人与人之间的差距，却没有因此消失。 因为决定知识能给你带来什么的，不只是知识本身，而是你的眼光和想法，也就是 mindset 。 很多时候，发现需求并不难。真正难的是，想到解决问题、满足需求的角度。你看到一个痛点，不代表你看到了机会；你知道一个趋势，不代表你知道怎么把它变成结果。很多人停留在“知道”的层面，真正稀缺的是“怎么想”。 这也是为什么，同样面对 AI ，有些人看到的是工具，有些人看到的是替代；有些人看到的是效率，有些人看到的是系统；有些人把它当成搜索引擎，有些人却把它当成思考的放大器。差别不在于谁先接触到 AI ，而在于谁先建立起正确的 mindset 。 现实往往比我们想象得更安静，也更残酷。 要么无知无感，要么茫然无措，或者在错误的道路上坚持不懈，这才是多数人的生态。 不是每个人都能一开始就看见方向。更多时候，人会停留在习惯区里：看不见问题，所以无知无感；看见了问题，却不知道从哪里下手，所以茫然无措；更常见的是，已经走错了方向，却因为投入太多、惯性太强，继续在错误的道路上坚持不懈。 这不是能力问题的全部，但确实是很多人最真实的状态。信息很多，选择很多，工具很多，焦虑也很多。可真正决定你走向哪里、走多远的，往往不是你掌握了多少，而是你用什么方式理解这些东西。 所以： 差异就在于 mindset. 同样的知识，有人拿来背答案，有人拿来建系统；同样的 AI ，有人只会问“帮我写”，有人会问“这背后的结构是什么”；同样的问题，有人只想马上得到结论，有人会追问“为什么是这个方向，能不能换一个框架”。 表面上看，大家都在使用知识，实际上，真正拉开差距的是思考方式。mindset 决定你是被动接收，还是主动重构；决定你是跟着现成答案走，还是自己定义问题。 而我认为，更深的一层差距在于： 你能问出正确的问题。 这句话听起来简单，但几乎决定了一个人思考的上限。因为很多答案，本来就隐藏在问题里。问题问错了，答案再精确也没用；问题问得好，哪怕答案暂时不完整，也能不断逼近本质。 真正有价值的，不是“你知道什么”，而是“你在问什么”。你问的是“怎么做”，还是“为什么这样做”；你问的是“有没有更快的方法”，还是“这个方法适不适合我”；你问的是“结果是什么”，还是“底层逻辑是什么”。 问自己，问世界，都可以。 问自己，是在逼近真实的需求，逼近自己的局限，逼近自己真正想要什么。问世界，是在寻找结构、规律和机会，看看别人是怎么做的，系统是怎么运转的，哪些事情正在发生变化。 AI 时代最宝贵的，不只是获取答案的能力，而是持续提出好问题的能力。因为当知识越来越平权，信息越来越透明，真正稀缺的就不再是“知道”，而是“判断”；不再是“获得”，而是“选择”；不再是“执行”，而是“思考”。 未来人与人之间最大的区别，不是会不会用 AI ，而是有没有能力借助 AI 把自己的 mindset 放大。那些能不断问出正确问题的人，才会真正把知识转化成行动，把行动转化成结果，把结果转化成自己的能力边界。 所以，AI 带来的不是简单的效率提升，而是一场更深层次的重塑：它让知识更容易获得，也让思考更值得被重视。 知识平权之后，真正决定命运的，不是你有没有拿到答案，而是你有没有能力提出更好的问题。
这几年，我越来越强烈地意识到一件事： AI 在做的事就是知识平权。 过去，知识像一道门槛。你要花很多时间去搜集、筛选、整理、理解，才能慢慢接近问题的答案。很多人不是不想学，而是没有足够低的成本去接触知识、使用知识、验证知识。AI 出现以后，这件事被彻底改写了。现在，很多原本只有少数人能掌握的信息、方法和经验，被更快、更广地分发给了更多人。知识不再只是少数人的特权，而是在被重新摊开，重新分配。 但问题也正是在这里出现的： 知识变得更容易获得了，人与人之间的差距，却没有因此消失。 因为决定知识能给你带来什么的，不只是知识本身，而是你的眼光和想法，也就是 mindset 。 很多时候，发现需求并不难。真正难的是，想到解决问题、满足需求的角度。你看到一个痛点，不代表你看到了机会；你知道一个趋势，不代表你知道怎么把它变成结果。很多人停留在“知道”的层面，真正稀缺的是“怎么想”。 这也是为什么，同样面对 AI ，有些人看到的是工具，有些人看到的是替代；有些人看到的是效率，有些人看到的是系统；有些人把它当成搜索引擎，有些人却把它当成思考的放大器。差别不在于谁先接触到 AI ，而在于谁先建立起正确的 mindset 。 现实往往比我们想象得更安静，也更残酷。 要么无知无感，要么茫然无措，或者在错误的道路上坚持不懈，这才是多数人的生态。 不是每个人都能一开始就看见方向。更多时候，人会停留在习惯区里：看不见问题，所以无知无感；看见了问题，却不知道从哪里下手，所以茫然无措；更常见的是，已经走错了方向，却因为投入太多、惯性太强，继续在错误的道路上坚持不懈。 这不是能力问题的全部，但确实是很多人最真实的状态。信息很多，选择很多，工具很多，焦虑也很多。可真正决定你走向哪里、走多远的，往往不是你掌握了多少，而是你用什么方式理解这些东西。 所以： 差异就在于 mindset. 同样的知识，有人拿来背答案，有人拿来建系统；同样的 AI ，有人只会问“帮我写”，有人会问“这背后的结构是什么”；同样的问题，有人只想马上得到结论，有人会追问“为什么是这个方向，能不能换一个框架”。 表面上看，大家都在使用知识，实际上，真正拉开差距的是思考方式。mindset 决定你是被动接收，还是主动重构；决定你是跟着现成答案走，还是自己定义问题。 而我认为，更深的一层差距在于： 你能问出正确的问题。 这句话听起来简单，但几乎决定了一个人思考的上限。因为很多答案，本来就隐藏在问题里。问题问错了，答案再精确也没用；问题问得好，哪怕答案暂时不完整，也能不断逼近本质。 真正有价值的，不是“你知道什么”，而是“你在问什么”。你问的是“怎么做”，还是“为什么这样做”；你问的是“有没有更快的方法”，还是“这个方法适不适合我”；你问的是“结果是什么”，还是“底层逻辑是什么”。 问自己，问世界，都可以。 问自己，是在逼近真实的需求，逼近自己的局限，逼近自己真正想要什么。问世界，是在寻找结构、规律和机会，看看别人是怎么做的，系统是怎么运转的，哪些事情正在发生变化。 AI 时代最宝贵的，不只是获取答案的能力，而是持续提出好问题的能力。因为当知识越来越平权，信息越来越透明，真正稀缺的就不再是“知道”，而是“判断”；不再是“获得”，而是“选择”；不再是“执行”，而是“思考”。 未来人与人之间最大的区别，不是会不会用 AI ，而是有没有能力借助 AI 把自己的 mindset 放大。那些能不断问出正确问题的人，才会真正把知识转化成行动，把行动转化成结果，把结果转化成自己的能力边界。 所以，AI 带来的不是简单的效率提升，而是一场更深层次的重塑：它让知识更容易获得，也让思考更值得被重视。 知识平权之后，真正决定命运的，不是你有没有拿到答案，而是你有没有能力提出更好的问题。
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