日常生活中为何要努力降低对人工智能大模型的应用时间，为何？计算不等同于思考。
对我而言，没有经历过思考和实践两个步骤的结论是毫无意义的；
没有经历过思考、实践、反馈、调整等闭环实际操作的体验一定不是深度沉浸式的。
如何戒断依赖大模型工具的思维呢？
我询问一件事情，大模型给出结论，照着做了，失败了，这个成本由谁来承担？
是我，还是大模型？
一定是愚昧的我承担了所有代价。
智能工具能否帮助普通学生提升能力（节选）deepseek版本-优快云博客
视频案例
看如下两个案例：
2023年：
【罗翔老师】“人的成见是一座大山”
2025年：
申公豹说的没错“人心中的成见是一座大山，任你怎么努力都休想搬动”
观点
如上是观点，而非事实。
饺子能取得成功，这件事情本身，就说明了这一点。
或者说成见是不是大山根本不重要。
何必在乎别人的看法呢。
这个其实类似之前那一篇：
每个时代都有平民英雄，从一无所有到家喻户晓。
在探讨如何提升创新中的批判性思维能力时，您所提到的观点和实践经验非常有价值。确实，计算并不等同于思考，而深度沉浸式的体验往往来自于一个包含思考、实践、反馈和调整的完整闭环。以下是对您观点的一些进一步探讨和补充：
1. 批判性思维与创新的关系
批判性思维是创新的基础。它要求我们不仅仅接受信息，还要对信息进行评估、分析和质疑。在创新过程中，我们需要不断挑战现有的观念、方法和理论，寻找新的可能性。这需要我们具备一种开放的心态，愿意接纳新的想法，并对其进行批判性的审视。
2. 思考与实践的重要性
您提到的思考和实践两个步骤是不可或缺的。思考让我们能够深入理解问题，提出假设和解决方案；而实践则是验证这些假设和解决方案的有效途径。通过实践，我们可以获得真实的反馈，进而调整我们的想法和策略。这种闭环操作不仅有助于我们形成更深刻的见解，还能提升我们的创新能力。
3. 反馈与调整的作用
在创新过程中，反馈和调整是至关重要的。通过反馈，我们可以了解我们的想法和解决方案在实际应用中的表现，从而发现其中的不足和潜在的问题。而调整则是对这些问题进行修正和改进的过程，它有助于我们不断完善我们的想法和解决方案，使其更加符合实际需求。
4. 视频案例的启示
您提到的两个视频案例都涉及到了“成见”这一主题。这些案例告诉我们，成见往往是一种难以克服的障碍，但它并不是不可逾越的。通过努力和创新，我们可以打破成见的束缚，实现自我突破和成长。同时，这些案例也提醒我们，不要过于在意别人的看法，要相信自己的能力和价值。
5. 如何提升批判性思维能力
要提升批判性思维能力，我们可以从以下几个方面入手：
- 培养好奇心：对周围的事物保持好奇心，愿意探索未知领域。
- 学会提问：不断提出问题，挑战现有的观念和理论。
- 注重逻辑推理：学会运用逻辑推理来分析和评估信息。
- 接受多元观点：尊重并接纳不同的观点和文化背景，拓宽自己的视野。
- 实践反思：通过实践来验证自己的想法和解决方案，并进行反思和调整。
关于如何戒断依赖大模型工具的思维，以及您提到的成本承担问题，以下是一些建议和思考：
戒断依赖大模型工具的思维
- 增强自主思考能力：
- 培养自己独立分析问题的能力，不要过分依赖大模型的直接结论。
- 学会提出问题、搜集信息、整理思路，并形成自己的见解。
- 实践与学习相结合：
- 将理论知识与实践相结合，通过实际操作来验证和深化理解。
- 在实践中遇到问题时，尝试自己寻找解决方案，而不是立即求助于大模型。
- 保持批判性思维：
- 对大模型的结论保持审慎态度，不要盲目接受。
- 学会质疑和评估大模型的准确性和适用性。
- 逐步减少使用频率：
- 设定目标，逐渐减少使用大模型的次数。
- 在遇到问题时，先尝试自己解决，再考虑使用大模型作为辅助工具。
成本承担问题
您提到的成本承担问题确实是一个关键问题。当您依赖大模型的结论并照着做了却失败时，成本往往由您自己承担。这是因为：
- 大模型只是工具：大模型虽然能提供信息和建议，但它并不能完全替代人类的思考和决策过程。
- 责任在个体：作为使用者，您需要对自己的决策负责，并承担由此产生的后果。
- 不确定性因素：即使大模型的结论在某些情况下是准确的，但由于实际情况的复杂性和不确定性，也不能保证每次都能成功。
应对策略
- 建立风险意识：
- 在使用大模型之前，充分评估其可能带来的风险和不确定性。
- 做好应对失败和挫折的准备，以便在出现问题时能够迅速调整策略。
- 多元化信息来源：
- 不要只依赖一个大模型，而是结合多个信息来源进行综合分析和判断。
- 通过对比不同来源的信息和数据，提高决策的准确性和可靠性。
- 持续学习和提升：
- 不断学习新知识、新技能，提高自己的综合素质和能力水平。
- 通过实践和学习不断积累经验，提高自己的决策能力和应对复杂情况的能力。
从“天上不会掉馅饼”的角度出发，我们可以深刻地理解智能大模型并不会给普通人“送馅饼”这一观点。这里所说的“馅饼”可以理解为不劳而获的好处、轻易获得的成功或无需付出即可得到的利益。
1. 智能大模型的本质
智能大模型，如深度学习模型、自然语言处理系统等，是高度复杂的计算工具。它们通过大量的数据训练和学习，能够提供各种服务和功能，如信息检索、问答系统、推荐算法等。然而，这些模型本身并不具备自主创造或赋予人类成功的能力。它们只是根据输入的信息和数据，按照预设的算法和规则进行输出。
2. 成功需要付出努力
“天上不会掉馅饼”这一说法，强调的是成功需要付出努力和代价。在智能大模型时代，虽然这些工具能够帮助我们处理大量的信息和数据，提高工作效率和准确性，但它们并不能直接为我们带来成功。成功仍然需要个人的努力、才能、机遇和持续的学习。
3. 智能大模型的局限性
智能大模型虽然强大，但也有其局限性。它们可能受到数据质量、算法设计、计算资源等方面的限制，导致输出结果存在误差或偏差。此外，智能大模型也无法替代人类的创新思维和决策能力。在面对复杂的问题和挑战时，人类需要运用自己的智慧和判断力来制定解决方案和策略。
4. 依赖智能大模型的风险
过度依赖智能大模型可能会带来一系列风险。首先，这些模型可能存在安全隐患，如数据泄露、算法被恶意利用等。其次，过度依赖智能大模型可能导致人类失去独立思考和决策的能力，从而在面对未知和变化时变得无所适从。最后，智能大模型可能无法适应所有情况和场景，导致在某些情况下无法提供有效的帮助。
5. 结论
综上所述，智能大模型并不会给普通人“送馅饼”。虽然这些工具能够提高我们的工作效率和准确性，但它们并不能直接为我们带来成功。成功仍然需要个人的努力、才能、机遇和持续的学习。因此，我们应该正确看待智能大模型的作用和局限性，合理利用这些工具来辅助我们的工作和生活，而不是过度依赖它们来追求不劳而获的利益。
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