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团子 AI 学院 · 训练营 S12

驯化算法,守住判断
AI 时代,别被牵着鼻子走

一个急诊外科医生的 AI 使用心法 · 丁海祥

🏈 算法是对手的防守阵型:看懂它,才能反过来跑出自己的路线

第一幕 · 你在刷手机

手机也在“刷”你

豆包、DeepSeek、Kimi 走进了每个人的手机。短视频、公众号、购物 App 背后,推荐算法在一刻不停地记录:你停在哪儿,看了多久,有没有看完,点没点赞。

算法不在乎你看的是什么内容,
它在乎的是:你的注意力停在哪里。

算法是怎么“认识”你的

每一次停留,都是一张选票

01
停留时长

手指停了 3 秒,还是 30 秒

02
看完没有

完播率是最重的一票

03
互动

点赞、收藏、转发、评论

04
主动搜索

你搜什么,它就推什么

投得越多,推得越多。
这个规则对谁都一样,所以也可以为你所用。

讲者的亲身例子

我的手机,被我“训练”成了英语老师

🎮 不打游戏

这个年纪了,游戏和短剧基本不碰。

🐉 偶尔娱乐

看看《凡人修仙传》《牧神记》这类国漫动画,放松一下。

📖 主动学英语

经常在微信里刷英语句子、英语短内容。

结果:后台“默认”我喜欢英语内容,推得越来越多。
这些内容看的人少、点赞也少,却正是我需要的。

🏈 冷门优质内容 = 没人防守的空位。算法替你把球送到了空位上。

方法 · 反过来驯化算法

五个动作,把信息流变成学习流

1
先搜,再刷

主动搜索你要学的关键词,给算法一个明确方向。

2
好内容看完、收藏

完播和收藏是最强信号,比点赞更管用。

3
坏内容立刻划走

不停留、点“不感兴趣”,少给它一票。

4
关注少而精的账号

官方机构、专业学会、真正的行家。

5
给刷手机定时间

算法负责推,时间由你掌控。

7天
驯化小实验

选一个主题,连续 7 天按上面做,看推荐页变了多少。

第二幕 · 真正的问题

比算法更难防的,是“太会说话”的 AI

一本正经地编

大模型会生成看似合理、实则错误的内容(“幻觉”),连参考文献都能编。

顺着你说

模型倾向于迎合提问者的立场,你问得带偏,它答得更偏。

信息茧房

只看推送和 AI 总结,视野会越来越窄,自己却感觉越来越懂。

思想不够充分的人,会被 AI 牵着鼻子走,
而且自己察觉不到。

问题来了

AI 懂得比我多,
我凭什么判断它?

这是本课最重要的一个问题。

一个医院里的比喻

像上级医生查房

住院医生背的新文献可能比主任还多,但主任一眼就能看出哪条医嘱不对。靠的不是记得多,而是领域里的底子 + 公认的标准。

用 AI 也一样:你不必比它知道得多,但要有能力“查它的房”。

方法论 · 判断力的三级台阶

先把自己练到一个等级,再反过来用 AI

STEP 1在自己领域深耕

把本行的核心知识练到一定等级。外行看热闹,内行才看得出错。

STEP 2用“硬”的东西做锚

指南、官方认证、教科书、权威词典、公认的方法论。AI 说的,拿它们来对。

STEP 3认知到位,反用 AI

这时 AI 是加速器:你能提好问题、挑出错误、追问到底,很多难题迎刃而解。

STEP 2 展开 · 不同人找不同的锚

什么才算 solid 的依据?

🏥 医护

临床指南、专家共识、药品说明书、教科书;看证据等级。

🔬 科研

原始论文、数据库、报告规范(如 CONSORT、STROBE、PRISMA)。

📖 学英语

牛津、剑桥、韦氏等权威词典,母语者真实语料。

👨‍👩‍👧 家长与大众

政府和官方机构网站、正规医院科普、经典教材与好书。

课堂工具 · 拿到 AI 答案后的三问

把每一句话分成三类

事实有出处吗?

能找到原文、指南或官方数据的,才叫事实。

关联是相关还是因果?

“A 和 B 一起出现”不等于“A 导致 B”。

推测是它猜的吗?

听着有道理但查不到的,先当作假设。

问 AI→标出事实 / 关联 / 推测→用锚点核对→带着证据再追问

第三幕 · 一个家长常问的问题

小朋友要不要去学编程?

幼儿园、小学门口常见广告:“AI 时代了,孩子要学计算机语言!”

事实AI 已经大量写代码

2024 年 10 月,谷歌 CEO 皮查伊在财报会上说,谷歌超过四分之一的新代码由 AI 生成,再由工程师审核。

讲者观点背语法的“码农”会贬值

写代码越来越像一套 SOP,AI 最擅长。稀缺的是从 0 到 1 的设计者:知道要造什么、为什么造。

🏈 与其早早背战术口令,不如先练好体能和球感:阅读、提问、动手、表达。

科技大佬怎么带孩子

他们让孩子先读书

2014 年《纽约时报》记者问乔布斯,孩子是否喜欢 iPad,他答:“他们还没用过。我们在家限制孩子使用科技产品。”比尔·盖茨也公开说过,孩子 14 岁前没有手机。

能写进书里、被反复阅读的东西,
经过了时间和无数读者的检验。

来源:Nick Bilton, “Steve Jobs Was a Low-Tech Parent”, The New York Times, 2014;Bill Gates 接受 The Mirror 采访,2017。

讲师用 · 面对不同人群怎么讲

同一套思路,换一个落点

人群重点讲现场练习
医生、护士判断力与指南锚点;查房比喻让 AI 回答一个临床问题,按指南逐句核对
科研人员幻觉与假文献;事实/关联/推测让 AI 给 3 篇参考文献,逐篇在 PubMed 查真伪
年轻家长孩子学编程与读书;屏幕时间和孩子一起读一本书,再让 AI 出 3 个问题
社工、大众推荐算法原理;反向驯化7 天驯化实验,对比前后推荐页
学生先学懂,再用 AI 加速先自己解一道题,再让 AI 解,比对差异

这节课带走三句话

三句话

01

算法看的是你的注意力

把注意力投给想成为的自己,算法就会替你送来养分。

02

判断力比知识量更重要

领域深耕 + 硬锚点,你就能“查 AI 的房”。

03

先读书,再用 AI

从 0 到 1 的创造力,来自阅读、提问和动手。

结语 · 把“忍耐”换成“选择”

人生不是忍耐,也不是永远舒适

🚪 果断离开不必要的消耗

长期的、改变不了的、持续消耗你的:无效刷屏、制造焦虑的信息流、只会顺着你说的答案。练习放手与远离。

🧗 有选择地穿越必要的不适

短期的、有意义的、能带来成长的:啃一本好书、对照指南核实、先自己想再问 AI。练习穿越与调整。

分辨这两者的智慧,就是判断力。

当你越来越清楚什么对你有益,你会一步步走向真正适合你的人与事:不只让你舒服,而是让你舒服地成为更好的自己。

One more thing · 课堂练习

现场“查一次 AI 的房”

挑一个你最熟悉领域的问题问 AI。把回答逐句标成 事实关联推测,再用一份指南或权威来源核对,找出它至少一处不准确或说过头的地方。

⚠️ 本课关于编程教育的部分为讲者个人观点,欢迎讨论。

丁海祥 · 团子 AI 学院原创课程 · 配图为 AI 生成示意图