AI在帮你，但也(正在)《偷走》你的<一种>能力,王厚斌是谁的儿子啊？他的父亲是谁

内容来源：笔记侠（Notesman）。

第 9568 篇深度好文：3750 字 | 15 分钟阅读

思维方式

笔记君说：

黄仁勋说：现在，智能正在变成一种廉价商品。

但出现了一个新问题：当答案来得太容易，人的判断力反而在悄悄退化。

今天这篇内容，不仅会拆解清楚判断力的本质、它为什么会流失，更能让你直接拿走 3 个经过实战验证、可直接照搬落地的方法，帮你在 AI 时代牢牢守住自己的判断力。

一、AI 最大的问题，不是 " 不够聪明 "

2023 年 6 月，美国纽约联邦法院出了一件让人哭笑不得的事。

律师史蒂文 · 施瓦茨在法庭文件里引用了六个判例，每一个都被 ChatGPT 标注为 " 完全真实 "。

结果呢？法官一查，这些案例全是 AI 编的，根本不存在。施瓦茨的律所被罚了 5000 美元。

这只是开始。同年 12 月，特朗普的前私人律师迈克尔 · 科恩也承认，他提交给法官的法律文件里，引用了谷歌的 AI 助手 Bard 生成的假案例。

科恩事后说，他以为 Bard 只是 " 一个更强的搜索引擎 "。

你看，出事的不是新手，是执业多年的资深律师。他们不是不懂法律、不缺经验、不没有判断力——但照样被 AI 骗了。

这说明什么？

AI 最大的问题，不是它不够聪明，而是它太会 " 编 " 了。

现在的大语言模型在生成内容时，有一个致命特性：它们不是在 " 回忆 " 事实，而是在预测 " 最可能出现的文字 "。

它一旦预测错了，输出的就是一段听起来非常正确、逻辑自洽、但完全虚构的内容。

学术界给这种现象起了个名字：AI 幻觉。

幻觉不挑人，一个初出茅庐的法学生可能被骗，一个身经百战的律师照样被骗。

在 AI 面前，专业人士和普通人的起点是一样的，都是面对一堆 " 看起来很真 " 的信息。

这才是 AI 时代最反直觉的地方：知识变得前所未有的廉价，但真知识反而前所未有地稀缺。

1945 年，哈耶克在《知识在社会中的利用》中写道：真正重要的知识，往往散落在具体的人、具体的经历里，没法被完整写下来，更没法集中存放。

他当时是在批评中央计划经济的思路，那些坐在办公室里的人，以为自己掌握了足够的信息，可以替整个社会做决定。但其实是脱离了真实的市场环境，制定了一堆错误政策。他把这称为 " 知识的傲慢 "。

但我们要说明一下：那些 AI 编造的判例、伪造的数据、胡编的学术引用，它们不是知识，是假信息。

所以，我们现在的问题不是知识 " 分散 " 了，而是可信知识的溯源能力变得前所未有地稀缺。

当你用 AI 的时候，看到一段论证严密、引用丰富的分析，你的第一反应是什么？信，还是不信？

如果你觉得 "AI 不会出错 "，然后照单全收，那你和上面那两位律师一样。

现在，我们溯源核查的能力比知识本身更稀缺。而这种能力的丧失，正在悄悄侵蚀我们最核心的判断力。

二、判断力，是什么？

AI 能给你答案，但不会告诉你这个答案从哪来的，靠不靠谱。

判断力不是 " 做决定的能力 "，而是在信息不完整的情况下做出选择，并为这个选择承担后果的能力。它包括三个层次：

第一层，是分辨。

在假信息泛滥的时代，分辨的首要任务是溯源和核查：

这个信息从哪来的？有没有原始出处？能不能交叉验证？一个东西 " 看起来像知识 "，不等于它就是知识。

这个信息该不该信？这个数据靠不靠谱？

这个 " 专家 " 是在陈述事实还是在推销观点？

分辨需要你脑子里有参照系，知道什么是正常、什么是异常，什么是常识、什么是忽悠。这个参照系和核查意识，来自长期的经验积累，也来自对自己认知边界的清醒认知。

第二层，是关联。

同样一条数据，对 A 公司是机会，对 B 公司可能是坑。为什么？

因为 A 和 B 的资源不同、目标不同、历史包袱不同。别人的成功经验放到你的公司，可能就是毒药。

这种 " 具体情境 " 的判断，没法从书本上学，也没法从 AI 那里直接拿到，只能在具体的事情里反复打磨。

第三层，是承担。

判断的最后一步，是你得为结果负责。

AI 给你一个建议，你可以采纳，但你没法让 AI 替你承担后果。产品卖不出去，AI 不会扣工资；战略决策失误，AI 不会下课。

谁承担后果，谁就有判断力；谁把判断权交出去，谁就在推卸责任。

这三层加在一起，才是完整的判断力——在具体情境里做选择并承担责任的能力。

三、保护判断力的 3 个方法

1. 判断力是慢慢溜走的

其实，判断力的流失，不是某一天忽然发生的，它有个渐进过程。

不少人一开始只是让 AI 帮我想想，慢慢变成让 AI 替我想，最后变成我不会想了。

不光是个人，判断力的流失，对组织也是一个巨大风险。

如果遇到问题，团队成员都去问同一个 AI，AI 给了一个看起来合理的方案，大家都接受。

这看起来不错，是吧？

但，没有人在问 "AI 为什么给这个方案？"" 这个方案在我的具体情况下适用吗？"

结果是：企业里的集体智慧正在被替换成 AI 的单一逻辑。

团队都在引用同一个 AI 的结论，你看不到多元的观点，听不到刺耳的声音，得到的都是安全稳妥的建议。这不是 AI 的问题，是使用方式的问题。

短期看，效率确实提高了；长期看，组织的判断多样性降低了。

一个组织如果判断趋同，面对复杂局面时就很脆弱，因为已经没有人能跳出这个同质的思维框架。

2. 怎么做，才能保护好自己的判断力？

其实核心逻辑特别简单：让 AI 充分辅助你，但绝对不能让它替你走完完整的判断过程。

下面给大家分享 3 个实打实的、已经被国内国外大厂跑通落地的方法，每一个都有一线的实践，照着就能用。

第一个方法：先自己来，再问 AI。

遇到任何问题，先逼着自己拿出个 " 初稿 "。

哪怕这个初稿很糙、有漏洞都没关系，先把你的想法、直觉、拿不准的地方，明明白白写出来。等你自己先有了思考的起点，再去问 AI，让它给你挑毛病、找漏洞、补你没考虑到的角度。

这是让你自己的思考 " 先跑一遍 "。AI 能帮你打磨想法，但绝对不能让它替你生成思考的起点。

这套方法已经在有赞的产品研发、功能立项里做成了硬性规矩。

很多产品经理最容易犯的错，就是老板问一句 " 咱们要不要上线这个新功能 "，转头就去问 AI" 这个功能要不要上 "，AI 给一堆分析，自己都不细琢磨，就直接转发给老板交差。

有赞的产品经理，是怎么做的？

先不碰 AI，先在文档里老老实实写清楚：

我自己的判断是什么？我觉得该上还是不该上？核心依据是什么？是用户真实需求？还是能带来商业化价值？我最大的顾虑是什么？最拿不准的地方在哪？

甚至连上线之后的风险预案，都要先自己写个大概。等把这些全写明白了，自己的判断完完整整摆出来了，才能去用 AI。

第二个方法：让 AI 参与的痕迹被看到。

要求团队伙伴在提交内容时，标注哪些是 AI 生成的，哪些是自己改的，修改的理由是什么。

这个过程逼着我们回到人判断的位置：你得知道自己在信什么、不信什么，你得为自己的判断负责，而不是把责任推给 AI 写的。

当你要写 " 我为什么没有采纳 AI 的建议 " 时，你就不得不形成自己的判断，这本身就是一种思维锻炼。

蓝色光标要求所有团队提交的营销素材、策划方案，只要用了 AI，就必须在文档里用批注标得明明白白：

①哪些内容是 AI 原生生成的；

②哪些地方是人工修改的，每一处修改都要写清楚核心理由；

③针对 AI 给的建议，你没采纳的，必须写明白 " 我为什么不用 AI 的这个版本 "，是不符合客户的品牌调性？还是没踩中用户的核心需求？还是创意方向不对？

这就逼着创意人员，从 "AI 内容的搬运工 "，变回了 " 创意判断的决策者 "。

你要写清楚修改理由，就必须先把 AI 的内容看明白，再结合客户的需求、品牌的调性，形成自己的判断，不然你根本写不出来为什么改、为什么不采纳。

第三个方法：定期做判断回顾。

每隔一段时间，回顾一下你最近用 AI 做的决定：

哪些是你采纳了结果好的？

哪些是结果不好的？

AI 给的方向，和你当时的直觉，哪个更准？

这个回顾不是为了评判 AI 的表现，而是为了训练你自己的判断力。你要看到自己的判断在哪里被修正了，在哪里被证实了，这才能积累出真正的判断经验。

人保寿险以季度为周期，把所有 AI 辅助审核的可疑交易分析报告，全拿出来复盘。

复盘的核心，是盯着三个问题：

①当时 AI 给了什么样的风险评级建议，负责的风控专员自己的人工判断是什么，做了哪些修改；

②最终这个案件的核查结果是什么，到底有没有风险；

③哪些风险特征，是 AI 识别不出来，必须靠人工经验判断的？人工判断的核心依据，能不能沉淀下来，变成可复用的标准？

就这样通过一次次复盘，不断沉淀、不断完善，形成了 "AI 提效 + 人工兜底 " 的良性循环。

结语

AI 时代，信息变得极其便宜。

但你更需要有分辨真假、查证事实的能力。

因为，只有你能为你的选择承担后果。

在 AI 时代，这可能是一个人最不可替代的地方。

我们正身处 AI 狂飙、全球格局重构的大变革时代，但绝大多数人的认知框架、组织形态、行动逻辑，还牢牢锁死在前全球化、前 AI 时代的旧范式里。

旧的创业法则撑不起新的时代，过时的认知系统换不来未来的增长。

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参考资料：如果想得到真正可落地的答案，第一步其实是确认：你问的“王厚斌”到底是哪一位。你看到的内容里，是否带有年龄段、所在单位、职业标签、城市、照片、任职经历、作品名称等信息？没有这些锚点，仅凭姓名追问“父亲是谁”，很容易把不同人的信息串到一起，越查越乱。

在国内语境里，除非当事人主动公开，或在依法公开的权威材料中出现（例如部分公开简历、官方通报、公开出版物明确写明亲属关系），普通人的父母信息大概率是查不到的，也不应该被随意拼凑传播。即便是公众人物，公开资料通常也以教育经历、工作履历、代表作等为主，家庭成员并非必填项。

因此，当你在网上看到有人斩钉截铁地说“王厚斌是某某的儿子”，却拿不出可核验的出处（例如当事人亲口表述、正规媒体采访原文、权威机构公开材料），这类说法就需要保持高度怀疑。很多流传内容的链条是“匿名爆料—截图转发—短视频口播—搜索词条聚合”，传播越多越像真的，但本质仍是缺证据。

围绕“王厚斌是谁的儿子啊？他的父亲是谁”这类问题，最常见的翻车点主要有三种。

第一种是同名误认：同名者在不同城市、不同圈层出现，有人把甲的履历当成乙的背景，甚至把照片、学校、单位都拼错。

第二种是张冠李戴：某段文字里提到“厚斌”或“王某”，被搬运时直接补全成“王厚斌”，再把另一个人的家庭关系顺手贴上去，形成“看起来很完整”的叙事。

第三种是把暗示当事实：一些内容为了制造话题，会用“某某的儿子”“背景很硬”推动情绪，但并没有给出任何能对照核验的材料。读者一旦先入为主，就会只盯着“父亲是谁”的名字，而忽略最关键的“是否确有其事”。

下面这张表可以帮助你快速判断一条信息值不值得继续追：

线索类型	可信度倾向	典型表现	建议做法
当事人公开表述/权威公开材料	高	原视频、正式文字材料可回溯	以原始出处为准，避免二传改写
正规媒体报道但未直接点名亲属	中	只描述“家庭背景”等	不要据此推断具体父亲姓名
匿名爆料、营销号口播、截图拼接	低	缺少时间、地点、出处，细节模糊	直接降权处理，不建议传播

如果你确实想核实，在不越界的前提下，关键仍然是两步：先确认“这位王厚斌是谁”，再判断“父亲信息是否在合法公开范围内出现”。更稳妥的检索路径通常是：

1）用“王厚斌 + 职业/单位/地区/学校/作品名”等组合去缩小范围，而不是只搜“王厚斌 父亲”。同名一旦缩小到具体个体，后续判断才有意义。

2）优先看可回溯的原始信息：当事人账号自述、公开出版物署名简介、具备主体责任的新闻报道。能打开原文、能看到发布时间与上下文，才算“可核验”。

3）谨慎对待“关系链推断”。通过同姓、同村、同框合影就断定父子关系，是网络上最容易造成误伤的一类做法。

4）如果信息涉及隐私且无法核验，就停在这里。很多时候，不是你没搜到，而是本来就不该被公开。

“是谁的儿子”之所以容易火，往往是因为它满足了一种“背景解释欲”：人们想用简单的亲属关系来解释一个人的资源、位置或成绩。但现实里，一个人的经历通常由教育、能力、机遇与环境共同作用，强行套用“谁的儿子”容易把复杂问题简化成单一归因，也容易放大偏见。

所以回到“王厚斌是谁的儿子啊？他的父亲是谁”这个问题：如果没有明确的身份指向和可靠出处，最负责的结论往往是——目前公开渠道难以给出确定答案，网络流传说法需要谨慎辨别。先把“人是谁”弄清楚，再讨论“家庭信息是否真实、是否该被讨论”，通常更接近事实，也更不容易踩进谣言的坑。

FAQ：

1）网上有人说得很肯定，能当真吗？不建议。说得越肯定，越要看是否有可回溯的原始出处。

2）同名怎么区分最快？把地区、单位、学校、作品或时间点加进检索条件，尽量别只用姓名。

3）如果是普通人，父亲信息能查到吗？通常查不到，也不建议以“人肉”方式获取。

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相关介绍

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更新内容

一、增加账号异常登录提醒

二、修复某些按钮点击无效问题

三、改进输入框响应速度

四、修复战斗结算页面异常

五、增加机关连锁反应谜题

六、新增成就 / 徽章系统