当我们还在把AI当作一个简单的搜索引擎时，NVIDIA创始人黄仁勋已经把它玩成了“专家顾问团”和“私人导师”。本文将为你完整拆解他的两大AI工作心法，帮助你从一个普通的“工具使用者”，进阶为能够驾驭AI、探究问题本质的“AI指挥家”。
为什么值得学习黄仁勋的AI方法
最近，黄仁勋分享了他日常使用AI的两种方法，看似简单，却在科技圈引发热议。原因很直白：这两种方法精准击中了大多数人使用AI的痛点——答案往往显得“飘”，缺乏深度，甚至偶尔一本正经地误导。
我们习惯于向AI要一个“标准答案”，复制、粘贴，然后走人。而黄仁勋却把AI当成一个动态的、可深度交互的“思维伙伴”。今天，让我们完整“复制”他的工作流，看看如何通过精心设计的流程，让AI帮你真正挖到问题的本质。
工作流一
当你只问一个AI模型时，你得到的可能只是一个“自信的偏见”？
每个大模型都有自己的训练数据、算法偏好和知识盲区。把宝全押在一个模型上，就像看病只找一位医生，风险很高。黄仁勋的做法是：把同一个问题抛给不同的AI模型（如ChatGPT、Gemini、Perplexity等），让它们相互批判或比较答案，最后自己综合判断。
我们可以称之为 “AI专家会诊法”。
如何操作？
第1步：确定你的“专家团”成员
- ChatGPT (GPT-4o/5)： 创造力强，文本生成和逻辑推理的“通才”。
- Google Gemini： 知识面广，与Google生态结合紧密，实时性好。
- Perplexity AI： “学术派”，回答附带引用，适合交叉验证和溯源。
- Claude： “长文本分析师”，擅长阅读和总结超长文档。
第2步：发起“首轮诊断”
先找“主治医生”（如ChatGPT）提出核心问题。
案例： 想知道“企业引入AIGC应用的最大挑战是什么？”
Prompt示例：企业在业务中引入和应用AIGC技术，通常会面临哪些最大的挑战？请列出最重要的三点。
ChatGPT可能给出：数据安全与隐私、算力成本、缺乏相关人才。
第3步：开启“交叉问诊”
拿着第一个模型的答案，去找第二个、第三个模型，让它们扮演“评审”和“补充者”。
Prompt示例：关于“企业引入AIGC面临的最大挑战”，有人认为是数据安全、算力成本和人才短缺。你是否同意？请分析优缺点并提出其他关键挑战。
Gemini可能补充：模型幻觉与可解释性问题。
接着问Perplexity：请结合最新市场报告，分析企业在应用AIGC时，还面临哪些组织文化或流程阻碍？
它可能指出：员工抵触情绪和工作流难以整合。
最终收获：
经过“专家会诊”，你的认知从3点扩展到6点以上，构建出一个立体的理解框架。你不再是被动接收答案，而是主动整合和判断。
工作流二
面对一个复杂领域，最怕的是被术语劝退，最后只记住模糊结论。黄仁勋的第二个方法就是：要求AI从最基础层面讲起（像给12岁孩子解释），再逐步提升深度，直到博士级别。
我们可以称之为 “逐层深入法”。
如何操？
通过“Prompt链”，引导AI带你从入门到精通。
案例： 学习“自动驾驶中的激光雷达（LiDAR）”。
- 第1层：给12岁孩子解释
AI可能回答：就像在黑屋子里用魔法棒发射光点，根据反弹时间画出3D地图。
- 第2层：给大学生解释
- 第3层：给领域工程师解释
- 第4层：给博士研究者总结
最终收获：
你不只是“知道”了激光雷达，而是“理解”了它。从直观比喻，到技术细节，再到产业挑战与未来。这个过程帮助你建立了系统性认知。
总结
黄仁勋的方法核心是：不要把AI当成一问一答的自动售货机，而要把它当成拓展认知边界的智慧杠杆。
- 专家会诊法： 通过交叉验证，追求答案的广度和可靠性。
- 逐层深入法： 通过递进提问，追求理解的深度和系统性。
下次遇到难题时，别只问一个问题就走。花10分钟，组建AI专家团，或让AI带你完成一次“12岁到博士”的思维探险。你会发现，AI能带来的不止是答案，而是更清晰、更深刻、更接近本质的世界。
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