北京
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当ASI（人工超级智能）真正降临，我们费力琢磨的“提示工程”会不会彻底沦为废纸？一篇来自LessWrong的新文章直接戳向这个令从业者不安的问题。
文章没有空谈，而是拉出两个类比：国际象棋和编程。即便最强引擎已经碾压人类，棋手在开局选择和中局计划上的决策，依然显著影响最终结果——好的选择发挥引擎威力，差的选择让优势缩水。编程领域同理，顶尖工具并未让架构设计贬值，反而把决策质量的重要性放大了。
核心逻辑在于：ASI解决的是“执行”，而“往哪个方向执行”仍是人要扛的事。提示在这一框架下不再是一串咒语，更像是需求翻译层——你的领域判断力、对问题边界的嗅觉，直接决定ASI的输出天花板。于是问题从“提示要不要学”变成“人的判断力到底能产生几倍加成”。
文章顺势甩出一个竞赛，专门测试人文学科分析中，擅长提示的玩家能打出多少“乘数效应”。说白了，这是在实弹检验：当ASI把你所有工具都拉满，仅靠脑子的那部分，到底值多少。
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