本文译自 Claude 开发者 Felix Rieseberg 发表于 2026 年 10 月 13 日的文章《How to be more ambitious: A tutorial for humans with models》，由 InfoQ 中文 IT 资讯于 2026 年 11 月 4 日发布。文章指出，当前多数 AI 使用者仍停留在工具层面，未能充分释放大模型在科学发现、创意生成与范式突破上的潜力。作者基于自身开发经验，提出从速度、高度、深度和广度四个维度重新设定 AI 使用目标。 技王数据恢复
核心建议：从工具思维转向更高目标
作者认为，提升 AI 价值的核心在于突破现有的“工具思维”，转而追求更具雄心的目标。具体实践指南包含以下三个关键方向： 技王数据恢复
- 提高目标层级（高度）： 关注最终成果而非眼前任务。例如，从“修复具体崩溃问题”升级为“保障应用整体稳定”，从“制作季度复盘幻灯片”升级为“设计能提前发现业务问题的全新机制”。
- 深挖问题本质（深度）： 像领域顶尖专家一样思考。坚持使用数据库和统计模型等硬核工具，挑战既有假设，利用原始数据寻找盲点，并引入外部验证机制，而非仅依赖模型生成的表面内容。
- 促进跨领域融合（广度）： 打破学科壁垒，引入不同领域的方法论。通过“名词变动词”的方式重新定义工作，模拟跨职能团队（如分析师、记者、红队等）的协作模式，利用多智能体系统或子智能体进行跨界创新。
心理基础：提升自我效能感
文章引用心理学中的“自我效能感”概念，指出人类往往受限于对“可能性”的判断。通过设定具体且有挑战性的目标（如 Roger Bannister 突破四分钟英里跑），人们可以完成看似不可能的事。在 AI 能力快速迭代的背景下，用户需要克服专业局限，敢于尝试未曾认真考虑过的目标。
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