#认知误区

3天前

为什么你用AI越多，效率反而越低？斯坦福+CMU用16个真实任务测试了48个专业人士和4个AI Agent 结论打脸所有"AI取代论"： AI完全接管工作 → 效率下降18% 人类用AI辅助 → 效率提升24% 原因更扎心： AI看起来又快又好（速度快88%，成本低90%）但它会"编造"看不懂的东西你以为它在工作其实它在"睁眼说瞎话" 2015最大的认知误区：以为AI是工具，其实它更像同事它不是人类的影子，而是完全不同的"工作物种"

#AI #效率 #人类辅助 #认知误区 #工作物种

1周前

认知高不代表能力厉害，一个人读书越多，了解信息越多，思维越发达，谋判能力强，但同时会步入一个误区，那就是动手能力弱，聪明人只适合做谋士，却不适合去干事，有一种人，看起来人畜无害，表面什么都不懂，什么也像别人请教，但动手能力强，听话照做，能数十年如一日的，沉下心去反复做枯燥无聊的事情，蕴藏能量最强，最后成事的功绩也最大。太聪明的人，干事前会反复推演衡量，往往因为过于明白失败的后果而畏手畏脚，聪明人基本不会受挫折伤害，但也很少有成就。就是那种笨人，什么也不懂就敢开始尝试，而且持久耐劳，反复试错，不干成绝不罢休，这种人最后被时事搓磨的皮糙肉厚，但真正掌握了实践经验，积累了深厚内力，这就是大巧若拙。

#认知误区 #实践经验 #聪明人vs笨人 #行动力 #大巧若拙

1个月前

在日常沟通和决策中，我们常常会不自觉地追问：这件事为什么会发生？某个结果是不是由某个条件导致的？这种对“前因后果”的探究，其实就是对因果关系的思考。大脑为了节省能量，很容易形成“结果直接对应原因”的思维惯性。比如看到一个人成功了，就直接归结为某个单一因素，这其实是一种认知偷懒。但现实中，很多时候我们看到的“因果”可能只是时间上的先后顺序，或者是巧合，一旦环境变化，相同的条件未必会产生相同的结果。让我们看看几个常见的例子。有人说“她吃了药头痛就好了”，这时候我们需要思考：头痛缓解真的是药物的作用吗？有没有可能只是休息或者身体自然恢复的结果？另一个例子：“她去了麻省理工所以找到了好工作”，这里我们会发现，好工作的获得可能与她的能力、机遇、行业环境等多种因素有关，单纯归因于学校，显然忽略了其他重要变量。最需要警惕的是第三种情况：“她没有面试机会是因为她是非洲裔美国人”。这种说法看似在讨论因果，但背后的复杂性往往被忽略。假设她确实因为种族因素被歧视，这需要排除其他可能的原因——比如她的简历是否足够优秀、申请的岗位是否有特殊要求等。更重要的是，我们可以通过“反事实思考”来验证因果：如果她不是这个种族，结果会不同吗？但这里的问题在于，种族是一个无法轻易改变的固定属性，这种反事实的验证本身就存在局限。真正的因果分析，需要我们明确界定“我们想改变什么”。比如在招聘场景中，我们要区分：是雇主对种族的偏见在起作用，还是种族背后的教育背景、成长环境等因素在影响结果？这两种情况的干预方式是完全不同的。在科学研究中，判断因果关系的关键在于控制变量——比较“有A和无A”两种情况下，结果是否不同。如果我们无法清晰定义“要操控的因素”，就很容易陷入归因偏差。比如当我们说“教育水平影响收入”时，实际上是在假设：在其他条件相同的情况下，教育程度更高的人收入更高。但这个“其他条件相同”的前提，在现实中很难完全满足。理解因果关系的本质，其实是在学习如何更理性地看待世界。它提醒我们：任何一个结果都是多种因素共同作用的产物，单一归因往往会误导判断。当我们在分析一件事时，不妨多问自己几个问题：这个原因是否真的不可替代？如果改变这个条件，结果会变化吗？只有这样，我们才能避免被表面的关联迷惑，做出更明智的决策。无论是职场竞争、政策制定还是个人成长，清晰的因果认知都能帮助我们拨开迷雾，找到真正影响事物发展的核心因素。这不仅是一种思维能力，更是一种让我们更接近真相、更有效解决问题的智慧。视频地址：

#因果关系 #归因偏差 #理性思考 #认知误区 #决策智慧

英语分享&雅思备考

3个月前

为什么学英语不建议从背单词开始？一句话总结：语言是神经回路的塑造背单词的6大认知误区👇

#英语学习 #背单词误区 #语言神经回路 #认知误区 #学习方法

張　文文(格安留学専門版)

10个月前

很多中国人有一个认知误区：有钱就是牛逼望重判🙏

#认知误区 #财富观 #社交地位