有了人工智能,好的研究必须能够反驳委托方

by PASCAL IAKOVOU
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内容丰富的材料仍可能困在最初的假设里。要为决策提供依据,调查必须让各种替代方案,以及会削弱首选方案的因素变得可见。

询问如何实施一个项目,已经预设了它值得实施;而询问是否应当启动,则开启另一项调查。

让问题保持开放
对于正在研究某个场所、某项合作或某项新服务的品牌而言,最初的指令可能左右整份材料。过于肯定的表述会促使人们不断堆积有利的论据,而权衡同样需要放弃的理由。

Luxsure 提出的一种方法,是要求提供多个方案,其中包括维持现状。对每个方案,都必须区分已确立的事实、未知项,以及成功所依赖的条件。所有方案都应以同样的标准加以审视。

寻找可能推翻建议的因素
第二项工作涉及矛盾之处。什么信息会让人改变看法?缺少哪一个来源?表面上的印证,来自独立的调查,还是来自对同一说法的多次转述?

人工智能可以帮助组织这项研究,但生成文本的篇幅并不能证明所考察可能性的广度。人工复核必须能够回到原始文件,既核对已有的内容,也找出缺失之处。

当项目本身已具叙事力量时,这种做法尤其有用,例如一个动人的地址、一位声望卓著的合作伙伴,或一项备受期待的技术。热情并不会使想法失效,但会使明确的比较更有必要。

材料最终必须能够支撑一项决定,包括推迟或不采取行动的决定。与最初直觉相悖的调查,可能已经完成了它的使命。其质量取决于它让什么变得可辨,而不在于它能否印证某种意愿。

ChatGPT Image Sep 24 2026 11 40 41 AM

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