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(视频：斯坦福大学教授
Jeremy Utley谈如何我们使用AI)
你不是在“用” AI，而是在让 AI 将你的创意放大 10 倍——前提是，你知道怎么做。
在斯坦福大学新开设的创新课上，拥有15 年教龄的Jeremy Utley教授讲了一个常被忽视的场景：
二战时，邱吉尔泡在浴缸里口述演讲，助手守在门外飞速记录。
助手的价值在于“补位”——把首相的思考实时转成文字。
今天的非技术人，坐在工位前盯着屏幕发呆，其实也只缺一位“数字助手”：
能读懂你、补足你、加速你的灵感流。
Jeremy Utley， 是斯坦福大学创新与创造力研究的教授， 硅谷畅销书《Idea Flow》一书作者， 如今，他把目光投向了一个更大的问题：
在AI时代，非技术背景的人，怎样用生成式 AI 重塑创造力？
过去，智能助手是权力者的特权。
今天，人人都能唤起 ChatGPT、DeepSeek甚至定制Agent。
但大多数人只把 AI 当成打字机或百科全书；
而少数人，已经悄悄学会了：
让 AI 先了解自己，
让 AI 推着自己进步，
让 AI 成为“第二大脑。
今年2025春天，斯坦福发布了一门全新创新课，课纲只强调一句话：
"未来不是：人 vs AI，是人与AI组成的新物种。"
五一假期，当别人刷短视频放空，你可以用斯坦福这节课完成认知跃迁。
下面这篇文章，浓缩了 Utley 教授给非技术人准备的 5 条铁律——
也是你把 AI 变成创意拍档的行动清单。
✍️铁律 ①｜先收编 AI：把它变成你的“思维学徒”
AI，不是你的打印机，是你的学徒
很多人以为， AI就是一把更聪明的螺丝刀。 点一下，动一下，完了。
但真正能用好AI的人， 从来不是把它当工具的人。 而是把它，当成一个可以对话、可以训练的思考伙伴。
AI不是你的打印机， 而是你的学徒。
你可以命令一台打印机， 但你必须训练一个学徒， 不断纠正、打磨、提升， 直到它能独立承担复杂的任务， 甚至在你想不到的地方为你补位。
真正拉开差距的，不是工具，而是协作模式
斯坦福大学最新一项研究发现：
即便是同样使用AI，人与人之间，在创造力、效率、成果上的差距， 可以拉开40%以上。
真正拉开差距的， 从来不是谁的工具更先进， 而是谁的协作模式更先进。
在传统模式里，人发号施令，AI执行。 这是“指令—反馈”的模式，只解放了手。
而在新的协作模式里，人训练AI，AI反过来训练人， 彼此之间形成不断反馈、共同进化的闭环， 最终不仅解放了大脑， 甚至彻底重塑了整个工作流。
一个普通人，如何用AI创造7000天效能？
别急着以为， 只有程序员、科学家、高管才玩得转AI。
来看一个真实案例。
美国国家公园管理局， 一个叫Adam Rymer的人， 只是格伦峡谷国家公园的一名普通后勤管理员。
他的日常工作， 充满了各种琐碎文书—— 比如，换一块地毯，要走2到3天审批流程。
一份简单的地毯更换申请， 可能需要反复确认、打印、签字、归档， 耗尽两个工作日，消磨一个普通人的全部耐心。
有一天，在一次AI基础培训中， 他听到了一句话：
"你不喜欢做的事，很可能是AI可以接管的事。"
于是，他决定做一个大胆的实验。
打开一个大模型， 不是直接命令它“帮我写文档”， 而是耐心地教它——
哪些信息是必须的？
哪些规范必须遵守？
哪些格式需要统一？
哪些审批语言必须精准？
Adam没有写一行代码。 只用自然语言， 把自己的工作流，一步步清晰地传递给AI， 像训练一个新人那样，带着它理解规则，熟悉路径。
45分钟后， 他拥有了一个可以每天自动生成文书的小工具。
不是试验品， 而是真正能上线投入使用的生产力伙伴。
结果，这个工具迅速在全国430个公园内部扩散。 国家公园管理局估算， 这一项发明，一年可以节省7000天的人力成本。
胜出的，不是操作者，而是训练者
一个没有技术背景的人， 只用了45分钟， 就用AI创造出了万人级的生产力奇迹。
他没有靠技术， 没有靠加班， 靠的是一种新的能力—— 教会AI，接管繁琐，扩展边界。
在AI时代， 真正的创造力， 不只是你亲手完成了多少工作， 而是你能不能打造出， 一个可以代替你思考、执行、甚至超越的智能伙伴。
懂得发号施令的人， 最多提速。
✍️铁律 ②｜写清角色：告诉 AI “你是谁，我要什么”
绝大多数人，都在用错AI
打开AI，输入一个命令，等待一个答案。不满意，再换个指令。 失望之后，关掉页面，继续回到老路。
这是99%的人在使用AI的方式。 也是为什么， 99%的人，永远只看到平庸的结果。
真正能用AI爆发出超能力的人， 做的是完全不同的事。
他们不是简单地下指令， 而是让AI成为一个主动探索、共同协作的伙伴。
他们教AI提问， 让AI反过来推着自己成长。
不要只问AI，让AI也来问你
Jeremy Utley在斯坦福创新课上，提出了一个非常实用的练习：
当你打开AI， 不要直接下命令。 先告诉它：
“你是AI专家。 请像顾问一样， 通过提问了解我的工作、目标和挑战。 问到你理解够深， 然后再给我两条明显建议， 再给我两条出人意料的隐藏建议。”
你不再是上帝， AI也不再是听话的小兵。
一场真正的双向协作开始了。
你教它提问， 它帮助你发现自己都不知道的盲点。
案例演示：最简单的爆发式增长技巧
比如，你想用AI提升自己的时间管理能力。
传统做法是——
“帮我列一个时间管理计划。”
AI会很快抛出一堆模板化建议： 早起、列清单、分优先级……
看上去全面， 实际上平庸，根本没法落地。
而协作式做法是——
“作为时间管理专家，请你先问我十个问题， 深入了解我的工作节奏、个人习惯和关键痛点， 再给出一个量身定制的时间优化建议。”
十分钟后， 你拿到的，不再是泛泛之谈， 而是：
针对你节奏专属优化的计划
避开性格盲区的微调提醒
精确识别出你从未意识到的时间黑洞
同一个AI， 不同的提问方式， 结果天壤之别。
你教AI提问，AI才能帮你打开更大的世界
在AI时代， 提问能力，早已不再是人类的专属优势。
如果你不会教AI提问， 那么你能得到的，永远只是最表层的答案。
真正的高手， 不是单靠自己会问， 而是能训练AI，提出自己都想不到的问题， 让每一次对话，成为一次认知的突破。
斯坦福创新课总结过："未来的创意，不是生成出来的，是一轮轮高质量提问，激发出来的。"
斯坦福创新课上第一个行动练习
今天，就给自己一次小小挑战。
打开你常用的大模型， 输入以下指令：
“你是XX领域的专家。 请从了解我的背景、目标、挑战出发， 一次问我一个问题， 直到你能为我量身定制三条具体建议。”
回答每一个问题， 不要着急给结论， 慢慢引导AI，理解你真正的需求。
你会惊讶地发现， 短短15分钟之后， 你不仅对自己有了新的认知， 也对未来，看到了完全不同的可能性。
✍️铁律 ③｜双向共创：想法 → 初稿 → 原创全程迭代
你在用AI，还是在和AI共创？
很多人觉得， “我已经在用AI了啊。”
每天让它写文案、列清单、查资料、生成方案， 看上去，好像跟上了时代。
实际上， 只是把打字机换成了一个更聪明的版本。
真正的分水岭，不在于用没用， 而在于怎么用。
用AI，不是一锤子买卖； 而与AI共创，
是一次不断反馈、不断迭代、不断进化的双向旅程， 是让智能体成为你思维延伸的一部分， 而不是简单的指令执行机器。
工具心态，正在拖垮一代人
斯坦福大学对上百个组织的研究发现：
即使每天用着AI， 大部分职场人，创造力没有实质性提升。
甚至，有些人在AI介入后， 创造力反而下降了。
为什么？
因为他们，把AI当成一次性解决问题的工具。
结果是：
得到第一个答案，就收工；
满足于“差不多”，不再追问；
被第一版产出锁死了思维， 甚至失去了继续深挖的动力。
这种现象， 在心理学上有一个名字：
“功能固着”（Functional Fixedness）
一旦人类找到第一个可行答案， 就很难跳出它，去探索更好的可能性。
AI加速了这种倾向：
你以为你掌握了答案， 其实只是停在了智能体抛给你的第一个路口，
而真正通往创新、通往更高阶价值的道路， 往往藏在继续向前、继续打破固有框架之后。
那些真正爆发的人，做了什么？
他们没有满足于使用AI， 而是主动和AI，建立了共创关系。
当AI给出第一个方案时， 他们不会停下，而是追问第二版、第三版。
他们让AI批评自己的提案， 挑战自己的盲点， 推着自己突破固有思路。
他们用AI进行假设检验、角度扩展、反向推演，
把AI当成思想实验室，不断探索、不断突破， 直到创造出自己一开始都想象不到的结果。
小故事：七年级女孩的提醒
在俄亥俄州， 一个七年级女生被老师问到：
"什么是创造力？"
她在便利贴上，写下这样一句话：
"创造力，是做的比你想到的第一件事更多。"
简单， 却精准地击中了整个AI时代的盲点。
AI时代最大的陷阱， 不是没有答案，而是太容易得到第一个答案。
真正的创造力， 往往出现在第一个答案之后：
出现在你继续推敲，
出现在你反复探问，
出现在你逼着自己跳出思维定式之后。
平庸的人， 停在AI给出的第一个答案；
卓越的人， 把AI当成通向更多可能性的引擎。
斯坦福创新课上第二个行动练习
下一次，当你向AI提问， 不要在第一个答案停下。
试着继续追问：“还有没有其他更好的可能？”
“换一个完全不同的角度来看呢？”
“如果完全相反的假设成立，会怎么样？”
“有哪些我没有意识到的盲点？”
让AI推着你， 在答案之外， 挖出新的可能。
为什么同样用AI，有人越来越普通，有人越来越厉害？
同一个ChatGPT，
同一个Claude，
同一个DeepSeek。
为什么有人，用完觉得平庸无比； 而有人，却能用出世界级的创意？
区别，不在工具。 区别，在输入。
AI只能处理你带给它的东西。
如果你输入的是垃圾， 它就只能反射垃圾。
如果你输入的是高级素材、复杂问题、多元角度， AI才能反馈出真正独特的洞察力。
输入，决定了输出。
小故事：灵感，不是天才的特权
有一次，Jeremy Utley在斯坦福， 和一位特别的客座讲师一起上课。
这个人，是嘻哈音乐界的传奇—— 多次获得格莱美奖的艺术家Lecrae。
那天，他们给商学院学生留了一个任务：
去世界上寻找灵感。
教室里，一片沉默。
对大多数学生来说，
“灵感”仿佛是一个遥远而模糊的词， 像是某种只属于少数天才的神秘能力， 跟自己毫无关系。
就在这尴尬的空隙中， Lecrae丢下了一句话：
"灵感是一种纪律。"
灵感，不是天上掉下来的。 灵感，是日复一日，主动去世界里捡拾， 是训练自己的大脑，
不断接触陌生事物、复杂情境、冲突性观点， 是让输入变得丰富， 让思考变得立体。
输入的丰富度，决定了思考的深度。
输入贫瘠的人，无法真正用好AI
在AI时代， 比比谁提示词更聪明，不是最重要的。
真正重要的，是：
谁的大脑里，有更多样化的问题？
谁的眼界里，有更广阔的材料？
谁的体验里，有更复杂的案例？
AI就像一块镜子。
你带给它什么， 它就反射回什么。
贫瘠的输入， 只能生出贫瘠的洞察。
你以为AI不给力， 其实是你自己没有喂养出一套足够丰富的输入系统。
"AI是你的扩音器，不是你的替代品； 输入决定上限，输出只是结果。"
如何建立自己的“灵感供给系统”？
在斯坦福的课堂上， Jeremy给学生们留下了一个简单但强大的方法。
每天固定时间，做三件事：
遇到不理解的词条，查清它背后的故事；
每周刻意阅读一次自己专业领域之外的内容；
观察一个陌生场景，记录五个不同角度的细节。
这些行动， 就像是每天给思考系统加油。
久而久之， 你会发现：
你的问题更深了，
你的角度更多了，
你的世界感知， 也不再局限在一个狭窄的知识圈层。
与AI的对话，也不再像索取答案， 而是两个高手切磋， 在思想与思想之间，激起火花。
斯坦福创新课上第三个行动练习
在今天结束前， 给自己一个简单任务：
挑一件自己完全不懂的小事，深挖20分钟。
比如：
为什么高速公路中间要设置隔离带？
日本便当文化的历史？
非洲数字货币发展的现状？
无关紧要， 但必须陌生。
然后，把你的探索心得，讲给AI听， 让它基于你的探索， 再展开新的提问、衍生新的联想。
你会发现， 每一次新的输入， 都会在AI那里， 引爆一个全新的世界。
✍️铁律 ⑤｜人类直觉 × AI 推理 = 下一代超级个体
下一个竞争单位，不是人，而是"人+AI"
在工业时代， 竞争单位是公司。
在信息时代， 竞争单位是个人。
而在AI时代， 竞争单位正在重塑：
未来， 不是“人与人”的竞争，而是“人+AI vs 人+AI”的竞争。
谁能更好地驾驭智能体， 谁就能在未来的职场和商业世界里，占据压倒性优势。
什么是超级个体？
超级个体，不是最聪明的人。 而是那些：
能用AI扩展自己思考边界的人；
能用AI协同解决复杂问题的人；
能用AI执行远超个人能力任务的人。
简单来说：
别人一天只做三件事，你一天能推进三十件事， 而且保持高质量。
不是因为你更努力， 而是因为你拥有了一支由智能体组成的隐形军团， 在背后默默协助你、扩展你、成就你。
小故事：一个普通律师的未来跃迁
斯坦福创新课上，Jeremy分享过一个真实案例：
一位企业法务律师， 通过学习与AI协作，彻底改变了自己的职业轨道。
传统做法：
查阅大量文档
手动梳理证据链
撰写风险评估报告
每天工作12小时，几乎燃尽自己
新做法：
训练一组专用AI助手
自动查找相关法规
自动生成初步文案框架
自动提出潜在反驳点清单
自己只负责最后的人类判断与决策
结果呢？
相同的工作，时间缩短了80%；
业务量扩大了3倍；
个人收入提升了2.5倍。
这个律师， 没有变得更聪明。
是他和他的AI团队， 一起进化成了新的工作单位。
未来的职场，不是比谁更努力， 而是比谁能驾驭更多智能体， 谁能组织更多的智能资源，快速高质量地完成更复杂的挑战。
你也可以打造自己的智能体军团
别以为打造智能体系统很难。
其实，只需要三步：
第一步：明确角色
列出你工作/生活中，最需要哪些“隐形队友”。
比如：
信息整合者
方案策划师
文档起草员
竞争分析师
客户洞察员
第二步：训练专属习惯
为每个智能体，
建立固定的指令模板和工作标准， 让它们逐步适应你的思维方式和工作节奏。
第三步：建立多线程协作
不仅让智能体各自作战，
还要让它们彼此交互、配合， 自己只做最后的判断、决策和创意加持。
这不是科幻。
这是2025年， 普通人就可以开始搭建的超级个体系统。
斯坦福创新课上第四个行动练习
今天，尝试定义你的第一个智能体角色。
思考一下：
你的日常中，最耗时间、最低价值的环节是什么？
你能不能训练一个AI，替代这部分重复性的消耗？
从一个智能体开始， 慢慢搭建你的超级个体军团。
记住：
未来不是多努力的人赢， 而是多会用智能的人赢。
✍️尾声｜Utley 的 3 个未完待续的问题
AI时代，不是技能升级，是?
很多人以为， 应对AI，就是学几个新工具。
但真正的变化， 远不止于此。
AI不是一项技术升级， 而是一次思维换代。
从“指挥”到“协作”；
从“使用”到“共创”；
从“个体作战”到“超级个体作战”。
这一轮，不是小步快跑， 而是物种级别的跃迁。
未来属于主动进化者， 而不是被动等待的人。
我们面临最大的风险是?
Jeremy Utley在创意课最后，补充了一句：
"未来不是AI取代了谁， 是谁没有进化，谁就自己退出了。"
AI不会突然夺走你的岗位， 它会在你不经意间， 一点点把优势交到别人手中。
那些积极与智能体共创的人， 会在你犹豫观望的时候， 悄悄拉开巨大的差距。
未来属于谁？
未来，属于这样的人：
敢于让AI提问自己的人；
敢于用AI重塑工作流程的人；
敢于用AI放大自身优势、修复短板的人。
从今天起，给自己一个新的身份：
不要等AI来定义你。
每天用一次AI， 不是下命令， 而是进行一次真正的对话。
结语：
这门斯坦福创新课，教给我们的，不是技巧清单。 而是一次深刻的觉醒：
✅ AI时代，个人的命运被重新洗牌；
✅ 胜出的，不是懂技术的人，而是懂共创的人；
✅ 真正的能动性，不是掌控AI，而是与AI共舞。
本文由AI深度研究院出品，内容整理自Jeremy Utley的《AI时代的人类能动性探索》系列访谈
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原文链接：https://www.youtube.com/watch?v=wv779vmyPVY&t=6s&ab_channel=EO
来源：官方媒体/网络新闻
排版：Atlas
编辑：深思
主编：图灵
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