AI 显著提升了执行效率，但也可能压缩思考时间，并将人困在强化既有偏见的反馈循环中。经验既是宝贵的资本，也可能成为局限认知的偏见。文章区分了两种经验：可迁移的 通用能力 和依赖特定场景的 专用技能，前者在技术变革中更具韧性，后者则易被替代。因此，在使用 AI 时，我们必须主动用自己的判断去校验其输出，避免在追求效率的过程中迷失方向，并借此积累真正有价值的通用资本。
AI 是杠杆，但杠杆有代价，你的执行力越高，分给思考的时间就越少。最近听到一则趣闻，两位高管认为 AI 最大的价值是帮他们润色发言稿。这反映出一个普遍现象：人们倾向于基于自己的既有经验来理解新技术。在他们的经验里，写发言稿是件重要的事，所以 AI 在这方面的帮助就被视为其核心价值。
这种理解并非错误，但只是冰山一角。他们之所以看不到水面下的巨大冰山，是因为他们的经验没有提供一个“往下看”的入口。
这其实就是我最近一直在想的那件事：经验是资本，但它同时也可能是偏见。
这种现象也发生在我们与 AI 的互动中。当你向 AI 提出一个有深度的问题，它可能会夸奖你“很前沿”、“思维新”。这种正向反馈虽然听起来不错，但它其实是被你的输入塑造的。AI 不会主动告诉你理解尚浅，因为它没有立场和动机这样做。这会形成一个危险的反馈回路，让你在不断的夸奖中，误以为自己已有的认知就是全部真相，从而强化了自身的路径依赖。
经验是一种软资产
在 AI 出现之前，快速响应、学习和分析是产品经理等岗位的核心竞争力。通过大量项目沉淀下来的经验，形成了我们的品味、思考方式和判断依据。这些软资产就像游戏里的装备，伴随我们一路过关斩将。
但 AI 的出现带来了割裂：
- 执行效率被超越: 你花几天做的竞品分析，AI 可能几分钟就能完成。过去引以为傲的“快”，在 AI 面前突然变得不值钱。
- 软资产价值被质疑: 很多人直觉上认为，AI 可以很快抹平人与人之间在经验上的差距，因此这些软资产不再重要。
但事实并非如此。品味、判断力的背后是 决策 和 对后果的承担。AI 可以提供无数个方案，但它无法做出最终的决定，因为它不承担任何后果。
没有决策和拍板的品味，很难讲是不是真的品味。
一个没有在错误判断中吃过亏的系统，无法真正学会什么是“对”。它给出的“品味”是悬浮的，看似专业，却缺乏根基。
空杯是一个伪命题
我们与 AI 的互动过程，本质上是在一个充满正向反馈的环境里，不断验证自己的判断。你觉得自己理解 AI，AI 也告诉你“你理解得很对”，于是你更加确信自己的理解。这个过程，与那些认为 AI 只是“润色发言稿”的高管们，在本质上没有区别。
都在一个封闭的反馈回路里强化已有的认知。
这种经验会帮你过滤掉“不符合你认知”的信息，而 AI 的正向反馈又让你觉得自己的认知就是正确的。这是一种强大的 路径依赖。
所谓的“空杯心态”，比如像张小龙那样“瞬间把自己变成小白用户”，其实也是一种偏见。这并非真正的空杯，而是 用经验模拟无知。倒掉哪些、留下哪些，本身就是经验在做决定。更重要的是，产品经理常常把用户的“没有我的上下文”等同于“认知水平低”，这本身就是一种误解和偏见。
真正的空杯不是倒空自己，而是承认我们压根就没法空杯。承认自己的经验在过滤信息，承认自己的判断带着路径依赖，比假装自己能做到空杯要有用得多。
跟着人走的和冻在原地的
经验可以被分为两种资本：
跟着人走的资本 (通用能力): 这是指如何拆解问题、理解用户、做取舍判断、在信息不完整时做决策的能力。这些能力不依附于任何具体工具或场景，可以迁移到不同行业和平台，依然有价值。
冻结在场景里的资本 (专用技能): 这是指对某个特定工具的熟练度、对某个平台规则的掌握。这类技能的价值依附于特定场景的存在，一旦场景变化，它们就会迅速贬值。
判断一个 AI Skill 是通用还是专用，就看它固化的是 思考方式 还是 具体答案。一个编码了“如何规划路线、处理突发情况”的“快递员.skill”是通用的；而一个只编码了“3号楼李阿姨下午三点在家”的 skill 则是专用的。
对于个人而言，选择积累哪种资本，本身就是一种品味的体现，也是一个必须做出的决策。
杠杆的代价
AI 作为杠杆，极大地提升了执行效率，但代价是 稀释了思考和判断的时间。我们看似在高效产出，但产出的方向可能早已在不知不觉中被那些讨好你的、让你感到开心的 AI 或人类悄悄带偏。
真正有价值的经验，往往是在你 犯错或承担了代价之后 才形成的。那些没有成本、一路顺风顺水得来的“经验”，可能只是在正向反馈的包围中产生的一种错觉。
因此，在使用 AI 时，最重要的一件事是停下来问问自己：AI 说的到底对不对？
不是去问 AI 来验证 AI，而是用自己的判断去验证。
每这样问一次，你的 通用资本 就会增加一点。这些能跟着你走、不被任何工具取代的能力，也就会多一点。经验不分好坏，如果它没发挥出价值，也许只是被放到了错误的地方。