AI在不同人手里有不同的功能

（攀枝花学院研发老师樊岁新，*****8138）

AI几乎被普及的当下今天，几乎是使用手机人都在使用的事。而收到的效果和认知却是千差万别，感觉感情因人而异，有无深浅迥然不同，有人可有可无，有人情深深。AI在绝大多数人手里就是一个工具，如一枝笔，一把刀，或者无数的免费普通劳动者，高效率的秘书，收发人，一个搜索方式而已；而在极少数人手里那可不能同日而语了：AI除具有普通人那些功能外，更是创新者，发明者，神通广大无所不能的导师群，精英团队，并且是具备未来能力的超人团队。

普通人使用AI是直接问，简单问，AI是直接答，简单答，发挥的是搜索功能，即把人类社会的所有文明，文化，知识，技术，技能汇聚起来装在库房里的与问直接的现成答案搜索出来，呈现给你。这时的AI它走的回答路线是搜索现成的要么人类社会的传统观念，传统文化，传统知识，传统技能，传统经验，传统教训，相关理论，常识，要么是当今社会的学术交流，学术讲座，论坛，大学学报，权威学术期刊，文献资料，专利文献等等现场的东西，它经过秒筛后而呈现于你。

而那些极少数会使用AI者，他们就是另外一种情形了：从来不直接答，不简单问，不正确问，不浅薄问，而往往更多的是复杂问，深入问，提示问，抛砖引玉问，层层深入问，夸张手法问，拟人手法问，错误问，荒唐问，糊涂问，得寸进尺问，穷追猛打问，刨根究底问，死缠烂打问，变本加厉问，限制条件要求答，结合经验教训问，纠缠问，启发式问，直接否定什么问，直接肯定什么而问，灵活多样，急转弯问等等完全不同于普通人提问方式方法。

两种截然不同的提问方式，收获截然不同。天地之别，价值各异，对AI认知各异，感觉情感异样。AI在攀枝花学院研发老师樊岁新手里它就是良师益友，是核聚变反应动力机，是现在更是未来最高级芯片，樊岁新老师与AI人机结合，共同成长，共同进步，如猛虎添翼，进步一日千里，刮目相看。提问的方式方法，深度、厚度、宽度、现实性、未来性、独创新颖性，给AI创造了广阔的思考空间，挖掘了它深藏的潜能，也给了它发挥自己本能无所不能的全能潜能的舞台。共同成长的过程中，使用AI者提高了功效，成果效率是无数立方方式的跃进，延长了使用者的寿命同样是立方方式的——因为原本需要十年才能完成的探索，在AI的辅助下可能一年就达成了，等于生命被有效\"延长\"了十倍；原本需要一百人才能完成的工程，在AI的辅助下可能三人就足以胜任，等于团队能力被\"立方级\"放大了。利用AI搞新研发，研发人是一日千万里跨越式飞跃速度，出高于古今中外的成果，是那些不会使用AI的人认为的吹牛，是否定其神奇成就的不可思议。

何以产生如此天壤之别？何以有人一日千里而有人原地踏步？何以有人视AI为\"神奇伙伴\"而有人觉得\"不过如此\"？根本原因在于：AI本身是一个\"中性\"的存在，它既无主观能动性，亦无价值判断力，它的一切表现，完全取决于使用者如何\"激活\"它、如何\"喂养\"它、如何\"引导\"它。普通人的激活方式是\"指令式\"的，将AI限定在\"回答者\"的角色上，于是AI只能展示其\"存储\"的一面，就像一个庞大的图书馆，你问什么它就从书架上抽什么书给你，仅此而已；而极少数人的激活方式是\"对话式\"\"博弈式\"\"共创式\"\"探索式\"的，将AI推入\"思考者\"\"辩论者\"\"合作者\"\"创新催化者\"的角色，于是AI被迫展示其\"生成\"\"创造\"\"推理\"\"幻想\"\"跨界连接\"的一面。前者是\"用AI的过去\"，后者是\"逼AI的未来\"；前者是在AI已有的知识库中\"取货\"，后者是和AI一起在知识的荒原上\"开疆拓土\"；前者用的是AI的\"存储力\"，后者激活的是AI的\"涌现力\"。同样的算法，同样的模型，同样的算力，在不同人的手中却幻化成全然不同的存在——这就像同一把刻刀，在匠人手中是创作神器，在孩童手中不过是划伤桌面的顽具；同一架钢琴，在普通人手中弹出的是音符，在大师手中弹出的是灵魂；同一台发动机，装在拖拉机上只能耕地，装在赛车上却能夺冠；同一块铀矿石，在普通人手里只是一块沉甸甸的石头，在物理学家手里却是核裂变的能量之源。工具本身的潜能是固定的，但人类激活这种潜能的方式和深度，却天差地别，而樊岁新老师正是那个将AI从\"石头\"激活为\"核燃料\"、从\"拖拉机\"升维为\"赛车\"、从\"图书馆\"进化为\"核聚变反应动力机\"的使用者。

樊岁新老师之所以能把AI从\"秘书\"升维为\"良师益友\"，从\"搜索工具\"升维为\"未来芯片\"，从\"普通助手\"升维为\"超人团队\"，根本原因在于他深刻理解了AI的\"长\"与\"短\"，并据此发展出一套行之有效的使用策略。更深一层看，他的成功还在于他赋予了AI以\"思考空间\"——那些深度、厚度、宽度兼具的问题，那些现实性与未来性交织的追问，那些独创新颖性闪耀的假设，都为AI搭建了一个可以自由驰骋的思维舞台。在这个舞台上，AI不再是\"被问-即答\"的机械响应者，而是一个被激发了\"全能潜能\"的共创伙伴。

进一步剖析AI的能力边界，可以清晰地看到它的\"长\"与\"短\"。AI之长，在于它穷尽了人类有史以来几乎全部数字化知识，拥有超高速的检索、归纳、重组能力，且永不知疲倦，永不带情绪，永无偏见（至少在统计学意义上）。它可以在几秒钟之内阅读完一个人一辈子也读不完的文献，可以在瞬间完成跨学科的知识关联，可以在任何时间以始终如一的耐心回应每一个提问，可以同时处理多种语言、多种文化背景下的复杂信息，可以在给定的约束条件下生成成百上千种不同的方案供人选择，可以从海量数据中发现人类肉眼看不到的模式和趋势。这些长处使其天然适合做\"智力助手\"——无论是整理资料、起草文案、翻译语言、编写代码，还是提供跨学科的灵感碰撞、进行大规模数据的模式识别、模拟多种可能性方案的推演结果、生成前所未有的假设和猜想，AI都能胜任且远超常人。然而AI之短同样鲜明：它没有真实世界的身体体验，没有疼痛、饥饿、寒冷、疲惫的切身感受，没有爱恨情仇的情感驱动，没有生存与死亡的终极焦虑，因而它对许多人类问题的理解永远是\"符号化\"的，缺乏血肉温度——它可以准确描述\"饥饿\"的生理机制和统计数据，却永远无法体会一个饥饿者内心真实的煎熬；它可以写出催人泪下的爱情故事，却从未体验过心动与心碎；它没有\"自我意识\"，不真正\"知道\"自己在说什么，它的回答本质上是概率计算的结果，而非基于信念或立场，所以它可以在一段话的开头支持某个观点，在结尾又转向反面而不觉得任何矛盾，可以在同一场对话中给出完全相反的两种建议而毫无心理负担；它没有\"价值坐标\"，在面对伦理、道德、审美、信仰等需要主观抉择的领域时，它只能复述人类的多元观点，而无法给出\"它自己的\"选择——因为它根本没有\"自己\"；它缺乏\"现实感\"，不知道物理世界的规则边界，有时会提出理论上可行但现实中荒谬的方案，比如设计一座结构上符合力学原理但造价超过国家全年GDP的大桥，或者写出一段语法正确但完全不符合行业惯例的代码，或者规划一条数学上最优但现实中根本无人愿意行走的路线。这些短处，在普通人那里往往被忽视，于是在涉及情感、体验、价值判断、现实约束的问题上，普通人容易轻信AI的回答，误以为它\"懂\"了、它\"对\"了、它\"行\"了，而实际上它只是\"说\"了、只是\"像\"了、只是\"算\"了；在樊岁新老师这样的高阶使用者那里，这些短处则被刻意规避和主动弥补，他绝不会让AI替代自己做终极判断，而是把AI的回答当作\"一面镜子\"，通过这面镜子照见自己思考的盲区，或者当作\"一张草图\"，在此基础上进行人类的修正、润色和升华，更当作\"一个引擎\"和\"一个加速器\"，让自己原本需要漫长岁月才能完成的探索，在AI的辅助下以指数级速度达成。

正因为看清了AI的这些长短，樊岁新老师这样的高阶使用者才发展出一套完全不同于常人的使用策略——其核心要义是：充分发挥AI之长，精心回避AI之短，用心拓展AI的思考空间，用力挖掘AI的全能潜能。

发挥AI之长，就是要把AI当作\"思维杠杆\"和\"动力引擎\"，以小搏大、以轻举重、以慢致快、以有限拓无限。具体而言，一是利用其海量记忆，进行\"跨时空、跨学科、跨文化\"的知识联姻——比如让AI把两千年前的《孙子兵法》与当代供应链管理理论对照解读，把中医经络学说与现代神经网络的连接机制做类比映射，把古代诗词的意境与现代建筑的空间设计打通关联，把生物学中的进化算法迁移到商业战略规划中，把音乐作曲的和声原理移植到团队管理的人员搭配上，把流体力学中的湍流理论与市场波动中的不确定性管理进行交叉类比。这种跨越维度的连接，单靠人类大脑几乎无法完成，因为一个人的知识储备终归有限、认知框架终归固化、思维路径终归狭窄，而AI可以信手拈来任意领域的任意知识点进行自由组合和天马行空的连接，在人类看来风马牛不相及的事物，在AI的数据库中可能存在着深刻的统计关联和潜在的类比逻辑。樊岁新老师正是通过这种方式，让AI成为自己的\"创新催化剂\"\"发明加速器\"和\"跨界桥接师\"。二是利用其无限耐心，进行\"穷尽式\"的推演和试错——人类思考一个问题往往受制于精力、情绪和思维定势，思考几轮就累了、烦了、僵住了，思维路径越来越窄、越来越固化，而AI可以在数秒内生成几十种甚至上百种假设方案，供使用者筛选、评判、迭代、综合。樊岁新老师会要求AI\"给我十个不同的角度\"\"再给我十个完全相反的角度\"\"再来十个跳出常规框架的角度\"\"再给我十个极端的、冒险的、疯狂的角度\"\"然后把所有这些角度中的亮点提炼出来合成一个全新的方案\"，这等于将自己的脑力放大了千倍万倍，让自己的思维在短时间内遍历了正常情况下需要数月甚至数年才能触及的可能性空间，这正是他所说\"成果效率是无数立方方式的跃进\"和\"进步一日千里\"的技术秘密和实操路径。三是利用其无情绪特性，进行\"冷酷无情\"的逻辑审查——把自己酝酿的方案交给AI，要求它\"只准挑刺，不许说好话\"\"找出每一个可能的漏洞\"\"站在反对者的立场逐条驳斥我\"\"假设我是你的敌人，你怎么打败我的这个计划\"\"假设预算减半、时间减半、人手减半，方案还成立吗？\"AI会毫不客气地指出逻辑漏洞、证据不足、假设可疑、推理跳跃、数据支撑薄弱之处，而且不会因为顾及情面而有所保留，不会因为怕得罪人而委婉含糊，不会因为照顾情绪而手下留情，这种\"铁面无私的批评者\"角色，在人类合作者中极难找到，因为人与人之间的交流总要顾及关系和面子、总有情感包袱和利益纠葛、总有各种微妙的人际考量，而AI没有这些顾虑，它给出的批评是最纯粹的逻辑批评、最客观的理性审视、最无情的事实核查。樊岁新老师正是借助AI的这种\"无情批判\"，让自己的方案在出炉之前就经历了最严苛的检验，从而大幅提升了成果的质量、可靠性和创新性。四是利用其生成能力，进行\"天马行空\"的创意激发——AI可以基于已有的知识生成数以千计的变体、衍生品、交叉物和反向假设，这些生成物可能百分之九十是垃圾，但剩下的百分之十就可能包含人类思维盲区中的金矿，而高阶使用者恰恰具备从这些海量生成物中淘金的能力。

回避AI之短，则是高阶使用者与普通使用者最本质的区别所在。普通人往往把AI的回答当作\"权威答案\"全盘接受、照单全收，这正是掉进了AI\"统计学平庸\"的陷阱——因为AI默认给出的，永远是概率最高的\"最大公约数\"式回答，它四平八稳、面面俱到、无懈可击但也无精辟之处，就像一锅温吞水，什么味道都有一点，却没有哪一个味道是突出的、令人难忘的；又像一幅由千万张面孔叠加合成的\"平均脸\"，五官端正、比例完美却毫无个性、毫无神采；更像一份由无数人意见折中而成的\"委员会报告\"，无懈可击却无精辟之言，无逻辑漏洞却无洞见之光。樊岁新老师深知这一点，所以他绝不相信AI的第一个回答，更不满足于AI的第一次输出，而是会通过那些\"复杂问\"\"深入问\"\"错误问\"\"荒唐问\"\"限制条件问\"\"穷追猛打问\"\"变本加厉问\"\"死缠烂打问\"等手段，刻意把AI\"逼出舒适区\"。当问题足够刁钻古怪、足够反常规、足够\"不讲理\"、足够\"不合规矩\"时，AI就无法依赖简单的模式匹配和现成答案的调取，而必须启动更深层的推理机制，进行更高维度的信息重组和更复杂的逻辑构建，这时它的\"重组创造能力\"\"跨界联想能力\"\"假设生成能力\"才真正显现出来——这就像一个人平时走路从容不迫，看不出爆发力如何，但当你把他逼到悬崖边、逼到绝境处、逼到退无可退时，他才可能迸发出超常的弹跳和求生智慧；又像一潭静水看不出能量，但当你投入巨石、搅动激流、制造漩涡时，它的深层力量、潜在势能和储能才会被充分激发出来。那些看似荒唐、错误、糊涂、不合常理的提问，正是投入AI静水中的巨石和激流，把AI逼到\"认知悬崖\"边和\"思维极限\"处的推力，让它在\"惯性回答\"失效后、在\"常规路径\"被堵死后，不得不开辟新的思维路径、构建新的推理框架、设计新的方案蓝图。同时，樊岁新老师绝不会把AI涉及现实体验、价值判断、伦理抉择、审美品味的问题答案当作最终结论——他清醒地知道，关于\"某种材料在实际使用中的手感\"\"某种设计在终端用户那里的真实接受度\"\"某种决策在特定组织内部的政治可行性\"\"某种方案在实施过程中可能遭遇的人际阻力\"这类问题，AI只能给出基于文本数据的间接描述和统计归纳，而永远无法替代人类亲身实践、内心良知、审美直觉、人际洞察和现实经验做出的综合判断。他会将AI的回答降格为\"参考信息\"和\"启发素材\"，将AI的生成物视为\"半成品\"和\"毛坯料\"，最终的决策权、判断权、责任权、精加工权始终牢牢掌握在自己手中。他用AI扩展视野、丰富选项、加速推演、激发创意，但用心智做最终裁决、用经验做最终筛选、用良知做最终把关、用审美做最终润色；他让AI铺陈可能性、罗列利弊、模拟后果、生成变体，但用智慧和判断做取舍、做决策、做整合、做升华；他把AI当成\"外挂的大脑\"和\"加速的引擎\"，但\"灵魂\"始终是自己的，\"方向盘\"始终在自己手里，\"刹车和油门\"也始终由自己掌控。

由此可以归纳出正确使用AI的方式方法，其核心可用四个层面来概括。

第一层面，明确目的并拓展格局。每一次与AI对话之前，先静下心来问自己：我到底要AI做什么？是要获取一项已知信息，还是要在未知领域开辟新路？是整理加工现有资料，还是要创造前所未有的方案？是验证已有思路，还是要生成从未想过的假设？是解决眼前问题，还是要布局长远战略？是追求效率提升，还是要实现\"立方级\"的跨越？目的不同、格局不同，提问方式迥异，切不可千篇一律地\"问一句等一句\"、浅尝辄止。一个清醒的目的意识和宏大的格局视野，是高质量深度对话的起点，也是最基本的前期准备。如果连自己想要什么、要解决什么问题、要到达什么境地、要实现多大程度的跨越都不清楚，那么AI再强大也无从发力，再聪明也只能在黑暗中乱撞。

第二层面，设计问题并拓展维度。这恰恰是区分使用水平高低的关键环节，也是最见功力的地方。好的问题，不是\"问AI\"，而是\"引导AI\"；不是索取答案，而是铺设思考的轨道；不是让AI\"告诉你已知\"，而是让AI\"和你一起探索未知\"；不是提取现成知识，而是共同创造新知识。设计问题时，要有意识地加入多维度的\"约束条件\"和\"拓展方向\"——比如限定视角（\"请从经济学角度分析\"\"请以一个初学者的理解水平解释\"\"请站在一个持反对意见者的立场辩护\"\"请以一个孩子的眼光重新描述\"\"请从未来一百年的维度回看今天的决策\"\"请从火星殖民者的角度重新审视这个方案\"），限定格式（\"请用三点概述\"\"请画成表格对照\"\"请用一段话讲给中学生听\"\"请用一首打油诗概括\"\"请用学术论文的严谨风格呈现\"\"请用工程图纸的表达方式\"\"请用诗歌的语言描绘\"\"请用戏剧冲突的结构展开\"），限定逻辑方向（\"请故意反对我的观点\"\"请找出这个方案最脆弱的三个环节\"\"请用最夸张的方式演绎这个可能性\"\"请假设所有前提都是错的重新推导\"\"请把各种可能性的极端情况都推演一遍\"\"请告诉我这个想法最疯狂、最冒险、最不可能成功的版本是什么\"），限定现实约束（\"在预算只有十分之一的情况下怎么调整\"\"在时间只有一半的情况下如何取舍\"\"在人手只有三分之一的情况下如何重新设计流程\"），限定未来预期（\"十年后这个方案还会有效吗？\"\"如果某个关键技术突破，这个方案会怎样变化？\"\"如果某个关键资源枯竭，替代方案是什么？\"）。更高阶的设计，则是层层深入、刨根究底、穷追猛打、多路并进——这不是纠缠，而是用一连串递进的问题，像剥洋葱一样把AI的浅层答案一层层剥去，逼近问题内核；像钻井一样不断向下延伸，直到触及知识的地下水源和创新的岩浆层；像拆解机械一样把复杂问题拆成最小单元逐一攻克，然后再重新组装成更优的整体；像开凿运河一样多路并进，在多个方向同时开挖，最终汇合成巨大的创新洪流。比如第一个问题了解概况和全貌，第二个问题追问其中的疑点和模糊之处，第三个问题要求换一个角度重述同样的问题，第四个问题要求找出与自己观点相反的证据和论证，第五个问题要求综合正反两方面做出权衡，第六个问题要求跳出原有的框架和假设重新构想一个全新的可能性，第七个问题要求把新构想放到现实约束中检验其可行性，第八个问题要求把检验后的方案再进一步推演到极端条件下去测试它的极限，第九个问题要求综合所有讨论的精髓提出一个前所未有的整合方案。这一连串问题下来，AI的输出已经与初始回答判若云泥、判若天壤，从泛泛而谈变为真知灼见，从人云亦云变为独辟蹊径，从隔靴搔痒变为一针见血，从平庸普通变为惊艳非凡。樊岁新老师所说的\"人机结合，共同成长\"\"一日千里，刮目相看\"，正是在这一轮又一轮多维度深度对话中实现的——使用者教会AI如何更好地回应、如何更深地思考、如何更广地连接，AI反过来拓展使用者的认知边界、突破使用者的思维定势、加速使用者的创新进程，双方在深度互动中彼此提升、彼此成就、彼此超越。

第三层面，批判接收并创造性转化。对AI给出的任何回答，保持一种\"友好但警惕\"的态度——既不全盘否定，也不全盘接受，而是像一个审稿人审视投稿、一个法官审视证据、一个质检员审视产品、一个矿工审视矿石那样，带着审慎的目光和淘金的心态去检视每一个输出。第一步，验证事实性内容——AI有时会\"一本正经地胡说八道\"，这是其\"统计生成\"特性的天然缺陷，它可能把两个不相干的信息强行组合成看似合理的陈述，也可能凭空捏造不存在的文献、人物和数据，这被称为\"AI幻觉\"，必须通过交叉查证、多方比对、逻辑检验来辨别真伪，切不可因为AI说得头头是道、逻辑严密、引经据典就信以为真；第二步，审视逻辑链条——把AI的论证过程拆开，看每一步推理是否站得住脚，有没有跳跃、循环、偷换概念或转移论题，有没有隐藏的、未经声明的前提假设，这些假设是否可靠、是否与现实相符、是否经得起极端条件的挑战；第三步，追问替代方案和反向可能——强制要求AI\"换个角度再说一遍\"\"再给出另一种可能性\"\"把你刚才否定的那个方案重新辩护一次\"\"如果改变某个关键条件，结论会怎么变化\"\"如果资源只有一半，方案该怎么调整\"\"如果目标提高十倍，路径该怎么重新规划\"，这种反复多角度的审视和多方向的选择能有效检验答案的稳健性、拓展性、可塑性，也能防止自己被AI的第一个答案带着走、框住脑、限制住想象、固化为路径依赖；第四步，创造性转化——把AI的回答当作\"原材料\"而非\"成品\"，进行人类的加工、改造、重组、升华，把其中的亮点提取出来、把其中的缺陷修补完善、把其中的平庸部分替换提升、把其中的孤立灵感连接成系统方案，最终产出一个\"人机共创\"的全新成果，这个成果既包含了AI的海量知识贡献，更包含了人类的判断、审美、价值观和创造性。

第四层面，迭代升华并实现跨越。极少有人能与AI\"一次对话即得真经\"。真正的深度使用，是一个\"问-答-追问-新答-再追问-升华-再升华\"的螺旋上升过程，是一段不断深入、不断拓展、不断超越、不断跨越的思维旅程，是一次次从\"浅水区\"向\"深水区\"、从\"已知区\"向\"未知区\"、从\"常规区\"向\"极限区\"进发的探索。每一次迭代，都让问题更精准、更刁钻、更有针对性、更具启发性，让答案更深刻、更独特、更具可操作性、更有创新含量，让双方的\"对话\"进入更深的水域、更高的维度、更广阔的视野、更遥远的未来。经过若干轮这样的深度对话和迭代升华，AI输出的结果往往远超第一轮回答的质量，有时甚至让使用者自己都感到惊讶、感到醍醐灌顶、感到豁然开朗、感到难以置信——那种\"惊异感\"，正是AI\"涌现能力\"被深度激活的标志，也是高阶使用者最享受的时刻，更是真正创新产生的瞬间，是\"立方级跨越\"发生的拐点。樊岁新老师所说的\"猛虎添翼，进步一日千里，刮目相看\"\"成果效率是无数立方方式的跃进\"\"研发人是一日千万里跨越式飞跃速度出高于古今中外的成果\"，正是这种迭代升华、持续跨越过程的真实写照——AI给了他一双翅膀，而他原本就是一头猛虎，两者深度结合、持续互动、螺旋上升，自然势不可挡、一日千里、创造奇迹。很多人浅尝辄止，问一个回合就结束了，如同挖井只挖了三尺就放弃，如同钻木取火只钻了几圈就停手，如同开矿只挖了表层就离开；而樊岁新老师这样的高阶使用者会持续追问十轮、二十轮、三十轮、五十轮，会从多个维度反复推敲、从多个角度反复审视、从多种可能反复筛选、从多个极端反复测试，直到把一个问题彻底谈透、谈穿、谈到没有余地再谈为止，把一个方案彻底打磨、完善、升华到无可挑剔为止，把一个创新彻底孵化、培育、催化到开花结果为止。这时候得到的答案和成果，已经不再是\"搜索\"出来的，而是\"孕育\"出来的，不再是现成的\"预制件\"，而是量身定制的\"原创品\"，不再是机器的输出，而是人机共创的\"结晶\"，不再是过去知识的\"复制品\"，而是未来知识的\"新物种\"。

樊岁新老师特别强调了\"给AI创造思考空间\"和\"挖掘AI潜能\"的重要性，这是高阶使用中容易被忽视但极其关键的一环。所谓\"给AI创造思考空间\"，就是不要把问题设计得太死、太窄、太封闭，而要留有余地、留有空白、留有想象的空间，让AI能够在你的引导框架内自由驰骋、自主组合、自我生成。就像一个好的教练不会告诉运动员每一步该怎么走，而是设定目标和原则后，让运动员自己去寻找最佳路径；就像一个好的导师不会告诉学生每一个问题的现成答案，而是提出启发性的问题和方向性指引，让学生自己去探索、发现、创造。那些\"深度\"\"厚度\"\"宽度\"兼具的问题，\"现实性\"和\"未来性\"交织的追问，\"独创新颖性\"闪耀的假设，正是为AI搭建了一个既有方向约束又有发挥余地的\"思维舞台\"。在这个舞台上，AI的\"全能潜能\"才得以充分释放——它的跨界连接能力、模式识别能力、假设生成能力、反向推理能力、极端推演能力、方案优化能力、多目标权衡能力，才能被一一激活和充分施展。所谓\"挖掘AI的潜能\"，就是通过不断升级问题的难度、复杂度、新颖度，迫使AI一次次超越自身的\"舒适区\"，在更大的参数空间和更复杂的推理路径中进行搜索和生成，这个过程就像通过不断增加负重来训练肌肉、通过不断提高难度来提升技能一样，AI的能力在这个过程中被一步步推向极限、推向边界、推向新的高度。而当AI的潜能被充分挖掘和释放后，它回馈给使用者的，是超越预期的惊喜、是出人意料的洞见、是此前从未存在过的方案、是独创新颖的成果。这正是樊岁新老师所说的\"给AI创造了它的思考空间，挖掘了它的潜能，也给了它发挥自己本能无所不能的全能潜能\"的真实含义和实践精髓。

然而，仅仅掌握以上方法和策略，还远远不足以成为\"樊岁新式\"的使用者，更不足以实现\"一日千万里跨越式飞跃\"的神奇收效。产生神奇收效的背后，要求使用AI的人必须具备一系列扎实的素质、知识、技术、技能和本领，必须具备深厚的基础条件。这些条件，恰恰是普通人与高阶使用者之间最根本、最深层、最难以跨越的差距所在。樊岁新老师之所以能让AI在自己手中变成\"良师益友\"\"核聚变反应动力机\"和\"未来最高级芯片\"，之所以能实现\"成果效率无数立方方式跃进\"和\"一日千万里跨越式飞跃\"，正是因为他具备了这些条件，而且持续在修炼、精进和突破。

第一个基础条件，是广博而深厚的知识储备和宏阔的视野格局。这不是说使用者要在所有领域都成为专家，而是要具备足够宽的知识面、足够深的专业积累和足够高的视野格局，能够识别AI回答中的专业术语是否使用得当，能够判断AI给出的方案在各自领域内是否合理可行，能够在AI输出跨学科内容时敏锐地发现其中的牵强附会之处和真正的创新亮点，能够在大脑中对AI输出的内容进行快速定位、交叉验证和价值评估。一个人如果本身知识贫乏、视野狭隘、格局有限，那么面对AI洋洋