人在数字世界的种种行为，都指向同一件事：

“被看见”。

技术负责兜底生存的下限，而人类负责探索意义的上限。

既然什么都能被「轻易」实现，那么究竟「什么」才值得「你」去创造？

今天开会时，有不同意见的双方一通表达之后，双方一致表示「让 AI 看看，哪方观点更正确」。

然后就是全场盯着屏幕，模型思考了 31s，大家沉默了 31s。

我们自以为在利用工具，实则正在被工具重新定义。

不再是「我们」在讨论，而是我们背后的「AI」在讨论。我们好像变成了给「它们」提供 Context 的 血肉 API。

我现在的读书过程：
1. 筛：写一个 Prompt，生成书籍的思想和框架的抽取。扫一眼，判断是否值得阅读原文。
2. 读：从头到尾阅读经筛选后的书籍原文。
3. 问：把阅读过程中的疑惑、产生的联想，与模型对话讨论。
4. 记：在本地笔记软件中生成一篇读书笔记。
5. 图：将读书笔记通过 Nano Banana Pro 生成一篇可视化图形。

如果生活是强化学习，那么，是谁定义了你的奖励函数？

你是在通过「学习」来逃避「创造」吗？

人的所有行为（包括语言）都是其内部认知框架和存在体验的必然产物。

词语在日常使用中会被磨损、变得扁平化、失去力量。

需要时不时把它们拿出来晒一下太阳，重新审视一番。

我们为什么一边惊叹于 AI 的能力，一边又对它充满挫败感？

我们精心设计的“白盒”工作流（Workflow），试图让 AI 像精密齿轮一样运转，结果却发现它极其脆弱，稍有变化就全盘崩溃。于是我们转向另一个极端“黑盒”，我们向 AI 许愿，期待它像个魔术师一样“猜中”我们的心思，结果却往往是精致的“垃圾”，或偏离目标的“幻觉”。

我们像一个焦虑的监工，在“管得太死”和“完全放任”之间徒劳地切换。

问题出在哪里？问题在于，我们一直在问错误的问题。我们总在问“AI 该如何‘工作’？”，而真正的问题应该是“我们该如何‘协作’？”

要释放 AI 真正的潜力，我们必须摆脱“白盒”（僵化控制）和“黑盒”（盲目信任）的二元对立。

未来的最佳模式，是一种介于两者之间的中间态，我称之为“透明盒”。

这是一种可调节的人机协作模型：人负责设定战略框架、关键模块和边界；AI 则在这些边界内，负责填充细节、执行战术和激发创造力。

核心在于，这个“盒子”的透明度（即人的介入程度）应根据任务场景的不同而灵活调整。