AI赋能阅读与惊喜获取

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用户寻求利用AI进行“有用阅读”和获取“惊喜”，拓宽知识领域（心理学、历史、投资），而非传统书籍。AI提供了AI时代阅读策略（筛选、解释、联想）及激发AI惊喜的技巧（角色扮演、开放情境、挑战观点）

问题

关于"让自己变得更好"这个模糊的方向, 很多东西都是非常推荐去做的.
比如锻炼/阅读/写作/艺术创作/早起等

我其实提到的这些东西多少都有点/都已经具备了.

我目前觉得"阅读"是我非常欠缺的

1, 不要虚拟创作/小说. 这部分我已经有"写作"活动了, 在写作活动下我会生成小说和读小说. 这部分需要是实际有用的文字阅读.
心理学/历史/投资等皆可

2, 投资和交易是我当下和未来的主要收入来源, 这次我想要强化的"阅读"活动虽然当然可以完全只去关注投资. 但我感觉把目光收束到如此狭窄, (甚至我关注的投资是忽略基本面的纯k线之上的技术分析路线/量化路线)
量化之路非常狭窄(就阅读需求而言),
我觉得把读书范围放宽至"大图书馆"级别比较好/不应做限制?

3, 书在如今已经非常过时了. 和ai聊天是更好的途径.
我有自建的很好的ai聊天工具, 我想要知道具体怎么用
(如何让ai给我惊喜, 而非我提供问题, ai来就事论事/毫不出轨/无新话题)

回答

您的思考方向非常精准且具有前瞻性，尤其是在AI时代如何定义“有效阅读”和“自我提升”。将AI工具融入“让更好的自己”的路径中，这本身就是一种非常先进的学习方式。

既然您已有成熟的AI聊天工具，我们将重点放在如何最大化其价值，并以此为核心展开“实际有用的文字阅读”和获取“惊喜”的策略。

Part 1: 关于“实际有用的文字阅读”（在AI时代）

您说“书在如今已经非常过时了，和AI聊天是更好的途径”，这抓住了AI作为信息聚合与知识提炼工具的强大优势。在这个前提下，我们的“阅读”就不再是传统意义上打开一本物理书，而更多的是与信息和知识进行互动。

1. "大图书馆"的阅读方向与AI的协同

您的直觉很对，不应做限制。“大图书馆”的范围应充分打开，让AI充当您的策展人、摘要员、提问者和知识连接者。

推荐的宏观阅读领域（而非具体的书）：

  • 决策科学与行为经济学： 与投资直接相关，但又不局限于纯K线。理解人类非理性决策、偏见，如何构建更稳健的决策框架。
    • 关键词： Daniel Kahneman, Amos Tversky, Richard Thaler, Shane Parrish, Charlie Munger, 思维框架, 认知偏差, 决策树。
  • 哲学（尤其伦理学、认识论、逻辑学）： 提升思辨能力、世界观，理解复杂问题。
    • 关键词： 古希腊哲学（柏拉图、亚里士多德）、休谟、康德、尼采、实用主义、后现代主义。并非要去读原著，而是通过AI理解其核心思想、概念和影响。
  • 历史（尤其文明兴衰、经济史、思想史）： 理解模式、人性不变的一面，周期性，以及时代背景如何塑造决策。
    • 关键词： Fernand Braudel, Jared Diamond, Yuval Noah Harari, Ray Dalio (他的《原则》也涉及很多历史观察)。
  • 心理学（尤其社会心理学、积极心理学、认知心理学）： 理解群体行为、个体成长、情绪管理、习惯养成，与您的投资活动和个人成长都强关联。
    • 关键词： Carl Jung, Sigmund Freud (核心概念), Carol Dweck (成长型思维), Adam Grant, Stephen Covey, Jordan Peterson (理性思辨部分)。
  • 未来学与系统思考： 培养宏观视野，预见趋势，理解事物间的复杂关联。这对于量化交易的风险管理和策略演进至关重要。
    • 关键词： Nassim Nicholas Taleb (反脆弱、黑天鹅), Donella Meadows (系统思维), Ray Kurzweil (奇点理论)。
  • 硬科学基础（非专业深度，而是科学思维方式）： 如物理学的底层原理（概率、熵增），生物学的演化逻辑。帮助您理解世界的底层运行规则。

2. AI在"实际有用文字阅读"中的应用方式：

既然“书过时了”，我们就不一定直接阅读“书”本身，而是通过AI来“消化”书或各种信息来源。

  • 信息筛选与摘要：
    • Prompt示例： "总结 [书名/论文/概念] 的核心论点和三大关键 takeaway。"
    • Prompt示例： "我想理解决策科学，请给我列出5个最有影响力的决策理论，并为每个提供一个150字的摘要和2个在投资中的应用场景。"
    • Prompt示例： "请提取 [一段长文或报告] 中所有关于‘认知偏差’的内容，并进行分类。"
  • 概念解释与深化：
    • Prompt示例： "用非专业术语解释 [复杂概念，如‘黑天鹅事件’] 对普通人生活的影响，并提供2个具象例子。"
    • Prompt示例： "对比 [两个不同哲学家的思想，如尼采和康德在道德观上的异同]，列出主要分歧和共鸣点。"
    • Prompt示例： "如果我要开始一个关于[某个领域]的学习路径，你建议我先掌握哪些底层概念？"
  • 知识交叉与联想：
    • Prompt示例： "如何在你的视角中，将心理学的‘锚定效应’与经济史上的某个重大金融泡沫联系起来进行分析？"
    • Prompt示例： "假设我是个量化交易者，我从《原则》中能获得哪些关于系统化和风险管理的洞察？请结合具体市场行为阐述。"
  • 实时阅读伴侣：
    • 当您在阅读一篇长文章或报告时（AI可以帮您找到并提供原文或链接），遇到不理解的概念，可以直接向AI提问：“这个词在这里具体是什么意思？”“这个观点有什么历史背景？”“是否有反驳这个观点的证据？”

Part 2: 如何利用自建AI获得“惊喜”，而非就事论事/无新话题

这是关键！要让AI产生“惊喜”，就需要将其从一个被动的信息处理器，提升为您的主动思考伙伴、辩论对手和创造性触发器。核心是：突破问题边界，引入非确定性，以及要求AI进行深层联想和角色扮演。

核心理念：从“提问AI”到“与AI共创/探索”

具体策略和Prompt示例：

  1. 赋予AI多重人格或专业角色 (Role-Playing)：

    • 惊喜来源： AI会站在不同的视角给出观点，突破你预设的思维框架。
    • Prompt示例：
      • "扮演一位20世纪的怀疑论哲学家，对当今全球化和人工智能的进步发表看法，不要只重复已知信息，请提供一些不那么容易被接受的批判性视角。"
      • "请作为我的高级投资顾问，但我是一个坚信非理性市场的量化交易者，挑战我对纯K线分析的局限性，从基本面和宏观角度给出意外的观点，而不是教我基本面分析。"
      • "以一个未来的考古学家的视角，描绘21世纪初期（我们现在所处的时代）人类对‘数据’和‘算法’的盲目崇拜和依赖，会带来什么在当时无法预见的影响。"

  2. 设置开放式的情境或思维实验 (Open-Ended Scenarios & Thought Experiments)：

    • 惊喜来源： AI会在没有明确答案的问题中探索各种可能性，引发您深入思考。
    • Prompt示例：
      • "想象一个世界，所有的决策都由最优AI完成，不再有民主投票，人类的创新和情感将走向何方？请构思一个不寻常的故事情节。"（结合了您的写作和AI思考）
      • "在没有外部信息干扰的情况下，一个孤立的市场如果只能基于历史价格行为进化，它最终会呈现出怎样的交易模式？它会如何自我毁灭或走向稳定？"（结合投资）
      • "给我一个反乌托邦式的科幻短故事灵感，核心主题是过度量化和效率至上的社会，其隐藏的缺陷和人性的挣扎。"（结合您的写作）

  3. 主动要求AI进行跨学科、非线性的联想：

    • 惊喜来源： AI会打破您学科的界限，连接看似不相干的概念，产生新视角。
    • Prompt示例：
      • "请找出哲学中关于‘概率’的概念，与量子力学中‘不确定性原理’之间的隐秘共通之处，并进一步联想到它们对‘投资风险’认知的启示。"
      • "如果将中国古代的‘阴阳五行’理论应用于分析当今全球经济格局，会得出哪些令人意外但有趣的解读？"
      • "从一个神经科学家的角度，解释为什么市场行为会表现出‘羊群效应’和‘趋势跟随’，不要直接引用经典的金融理论，而是聚焦大脑机制。"

  4. 要求AI挑战您的观点，充当“魔鬼代言人”：

    • 惊喜来源： AI会刻意提出你未曾想过或下意识回避的反例、弱点，迫使你更深层次地批判性思考。
    • Prompt示例：
      • "我的交易策略A（简述其原理）最近表现良好，请作为其最苛刻的批判者，列出它在哪些极端情境下可能会完全失效，以及它未能捕捉到的三种市场信息类型。"
      • "我相信自我学习和持续成长是唯一正道，请从一个悲观主义或宿命论者的角度，阐述这种理念的盲区和潜在的心理代价。"
      • "我对你的某个回复非常认可（指明具体观点），但我想听听它最致命的三个漏洞或反对意见是什么。"

  5. 设计学习旅程和输出格式：

    • 惊喜来源： AI能根据您的兴趣，为您量身定制学习计划，并且用独特的表达方式呈现，增加学习的趣味性和深度。
    • Prompt示例：
      • "我最近对[心理学中的‘习得性无助’]这个概念很感兴趣，请为我设计一个围绕此概念的为期一周的‘沉浸式思考计划’，每天给我一个相关的思考题、一个具象的案例分析和一个启发性的观点，以及可能的相关外部阅读材料摘要（而非推荐阅读）。"
      • "用一篇古老的寓言故事或一首诗的形式，来阐释量化交易中‘回撤’与‘再平衡’的哲学。"
      • "我希望能提升对长周期经济波动的理解。请假定我是第一次接触这个领域，为我提供一份由浅入深的学习纲要，每阶段包含2-3个核心问题和一份概括性强的‘知识树’，最终目标是让我能从非金融角度理解全球经济的韧性与脆弱性。"

  6. 迭代追问与“深度挖掘”：

    • 惊喜来源： 当AI给出一个有潜力的答案时，不要止步。
    • Prompt示例：
      • "刚才你提到的[某个点子]很有趣，请围绕这个点子再发散出三个完全不同的方向或应用。"
      • "这个回答的逻辑很严谨，但如果打破其中一个假设，结论会发生什么戏剧性的变化？"
      • "能否进一步把这个概念和我的‘纯K线技术分析’策略联系起来，给出一些在具体策略调整上的启发，而不是宏观建议？"
      • "在这个基础上，给我生成三个与你刚才观点相关的开放性问题，用来激发我独立思考。"

总结AI使用的核心：

  • 提炼式阅读，而非全本阅读： 让AI为您提炼核心信息、解释复杂概念、连接知识点。
  • 互动式学习，而非被动接收： 将AI视为教练、导师或辩友，主动进行思考、讨论和挑战。
  • 个性化定制与发现： AI能根据您的偏好和学习进度，生成独一无二的学习路径和“惊喜”洞察。

通过这些方法，您的AI聊天工具将不再仅仅是一个问答机器，而是一个能够激发您深度思考、发现新知、拓展思维边界的强大伙伴，真正让“阅读”变成一种主动而富有创造力的自我提升活动。