1. 先有“架构思维”再去解决问题

招聘一个员工，是为了解决问题的。但是过去的解决问题是问题存在，而现在的解决问题则是先把架构思维搭建起来。

其实，这个能力早就已经存在了。就是能不能抓住主要矛盾和矛盾的主要方面。

联合早报最近一篇文章说得好：We may feel that we “have” AI because we can use it. But access is not the same as control.

也就是让AI帮你想办法不是真正的掌握人工智能，而先找到问题的主要矛盾和矛盾的主要方面，再去让AI帮你查找环节。这样，能够让答案或方案变得更精准。

2、超出AI不知道的消息，变成别人想不到的方案

AI看不见的知识，才是最重要的。

具体来说：AI很擅长调⽤已经被记录的信息，但原来的⽅案哪⾥让⼈不舒服，可能还没有被观察、被记录。 你在现场看到的那个细节，可能才能让新⽅案真正服务于⼈。

3、数字素养

数字素养，准确来说就是建立三个问题？

1）它的样本是什么？
2）覆盖的时间周期是多久？

3）这个数据是否能够做出迁移？

也就是样本、口径、边界。

4、推理能力

这就考验人的逻辑能力了。判断⼒的第四层，是从现象⾛向结论时，继续追问：还有没有别的解释？会不会是别的因素同时影响了它们？因果关系会不会正好相反？

学习总结

1、⾯对⼀个⽬标，先把决定结果的关键环节拆出来，这是解决问题的能⼒。

2、结构搭好以后，再⾛到现场，找到公开资料⾥没有、却可能改变⽅案的信息，这是创造⼒。

3、拿到数据之后，继续检查它的样本、⼜径和适⽤范围，这是数字素养。

4、最后，把事实和结论重新连⼀遍，确认这个结论是不是真的能够成⽴，这是推理能⼒。

你会发现，每⼀步，AI都可以帮忙，但每⼀步，都需要有⼈在关键节点上真正做出判断。

⽽判断⼒最底层，可能还是两样东西： 品味，和担责 。

品味，让你能从⼀百个看起来都不错的答案⾥，选出真正适合当下的那个。

担责，让你选完以后，愿意在结果上签下⾃⼰的名字。