解锁AI正确用法！跨界搭知识桥梁，思维发散力直接拉满

更新时间：2026-01-17 12:44  浏览量：1

大家好我是小圆，如今人工智能已经成了我们工作学习中的“常用工具”。但不知道你有没有这种感觉：越是习惯于让AI直接给答案、写方案，自己动脑子的机会好像就越少，有时甚至会觉得思路被框住了。这其实引发了一个深层问题：在AI时代，人类的创造力是会因此升级，还是反而会退化？

一些研究创造力的学者指出，

问题可能不在于用不用AI，而在于我们“怎么用”。

如果我们换一种提问方式——不再把它当作“答题机”，而是请它担任“思维教练”和“知识桥梁”——那么AI不仅不会削弱我们的创造力，反而可能将其激发到前所未有的水平。

很多人使用AI时，习惯直接抛出问题，然后等待一个完整的、现成的答案。比如，“帮我写一份项目计划”或“解释这个物理概念”。这种方式看似高效，却暗藏一个陷阱：它容易让我们产生“思维锚定”。一旦AI给出了一个明确的方向或框架，我们的大脑往往会不自觉地被它锚定，觉得“哦，原来应该这样想”，从而停止探索其他可能，创造力也就被局限住了。

有项实验很能说明问题。研究者让参与者在短时间内列出多个彼此毫无关联的词语，这需要很强的思维发散能力。如果直接让AI来列，它的表现并不比普通人强多少。

但是，当参与者改变策略，不是命令AI“给我十个词”，而是请教它“完成这个任务有什么好方法”时，情况就变了。

AI可能会建议：“你可以先想十个完全不同的类别，比如‘交通工具’、‘古代兵器’、‘厨房用品’，然后每个类别里选一个词。” 你看，AI没有代劳，而是提供了一个清晰的思考框架。在这个框架下，人类依然需要调用自己的知识和联想来完成填充，但思路却被打开了，不再卡在最初的几个关联词上打转。

这就是把AI从“答题者”转变为“教练”的关键。它的核心价值不再是交付成品，而是

提供一套可操作的思维流程或方法论，帮助我们突破自己固有的思维惯性。

当我们学会问“应该如何思考这个问题”而不是“这个问题的答案是什么”时，我们就解锁了AI用来自我增强的第一步。接下来，AI还能在更广阔的领域里，为我们搭建意想不到的桥梁。

每个人的知识结构都有边界，你是某个领域的专家，却可能是另一个领域的“小白”。而历史上许多惊人的创新，恰恰来自不同领域知识的跨界碰撞。比如，将折纸艺术的原理应用于航天器太阳能板的折叠设计，这就是艺术思维与工程学的美妙结合。但这种“灵光一现”的碰撞，对人类来说可遇不可求。

AI在这方面有着天然优势。它“阅读”过海量、跨学科的文本和数据，就像一个拥有全科背景的超级联系人。当你研究一个社会学现象陷入瓶颈时，可以尝试问AI：“如何用流体力学的模型来类比或解释这个现象？” AI或许能帮你建立起一套意想不到的、富有启发性的类比框架。它扮演的不是某个领域的专家，而是那个能在“知识孤岛”间穿梭、并

告诉你“A岛的某样工具也许能解决B岛问题”的联络员。

这种跨界联想的能力，极大地拓展了我们的思维半径。它帮助我们打破专业壁垒，将看似不相关的概念、原理或解决方案进行重新组合，这正是创新产生的重要土壤。AI在此过程中，不是替代我们进行创新，而是极大地丰富了我们的“灵感素材库”和“连接可能性”，让我们能看到单靠自身经验永远无法发现的路径。然而，随着与AI的合作日益深入，一个根本性问题也随之浮现：我们自己的直觉和判断力，又该置于何地？

有人可能会担心：如果大家都按照AI建议的某种“最佳思维方法”来思考，会不会导致思维的趋同，反而扼杀了多样性？这个担忧点出了人机协作的核心：我们不是要盲从AI的“过程建议”，而是要与之进行一场深入的、批判性的对话。

AI提供的路径是一种可能性，而非唯一真理。人类的角色，是在它拓展出的广阔可能性空间中，运用自己的经验、价值观和直觉，做出最终的评估、选择和深化。比如，面对矛盾的实验数据，AI可以帮你梳理出几种可能的解释路径，

但哪一条最符合现实、最值得深入验证，仍然需要研究者凭借其专业“手感”和科学直觉来判断。

这更像一场智慧的接力赛。AI负责的是前段赛程：它凭借强大的计算和模式识别能力，快速扫描知识版图，扫清信息障碍，提出多种假设和路径，把“思维发散力”拉到很满。

而人类接力的最后一棒，则是运用独有的综合判断力、伦理考量和创造性灵感，在众多可能性中做出抉择，并赋予其真正的意义和价值。

这个过程本身，就是对人类判断力和创造力最好的锤炼。

这或许正是我们与AI共存的最优解：不让它代替我们思考，而让它帮助我们更好地思考。当AI成为我们思维发散与知识连接的强大引擎时，人类的创造力，才有可能驶向真正无边无际的新海域。