我们从局限开始讲起，再讲风险，过程中还不断深入了解工具方法论，也更新了我们的思维…… 终于，我们可以去花时间精力去审视以 ChatGPT 为代表的生成式人工智能的特长了。
6.1. 人类的思考局限#
在第 2 章里，我们专门解释过 “全面” 这个词：
所谓的 “全面”，不过就是 “尽可能多地罗列各种情况”，或者反过来说，“没有漏掉任何一种可能性”。
一方面，如你已知，这当然也是 “程序思维” 的重点；另外一方面，这个词实际上干脆就是衡量一个人 “思考质量” 的最重要标准（不加上 “之一” 也无所谓）。
可如果真的仔细观察生活，“思考不全面” 几乎是 99.99% 的人的主要特征。只顾着满足于眼前的欲求不去想长期的后果，只顾着沉浸在强烈的情绪中进而干脆失去了理性，只顾着利益忘记了风险，只顾着效率忽视了安全，只顾着输赢没照顾好友谊…… 举不完的例子。
然而，这更多并不是一个人的智商问题，而是 “能量局限” 而已。大脑仅占我们体重的 2% 左右，一整天下来，不管怎样都要消耗掉总体 20% 以上的能量。大脑在思考的时候，内部近千亿个神经元之间，是真的靠物理放电相互通讯，要消耗大量的糖和氧。
尤其是涉及到集中注意力、记忆、分析解决问题，或者创造性思维的时候，能量消耗会显著增加。前额叶皮层是负责决策、注意力和复杂思维的重要区域，而这部分的大脑结构在执行任务时会加倍活跃，消耗更多的糖分和氧分。随着脑力劳动的持续进行，神经元之间的电信号传递频率增加，大量的神经递质被释放并需要快速补充，这就进一步增加了能量需求。
和你的手机持续开着会电池发热同时运行速度变慢一样，我们的大脑持续工作也会发热 —— 我们真的会因为持续思考而大量出汗 —— 也会缺糖缺氧。和你的手机不一样的是，我们或我们的大脑并没有电源插孔和配套的电源线和电源插头，没办法持续供电。
我在写作的时候，经常会不由自主地走到冰箱翻东西吃。注意力越是集中，这种现象越是频繁，有时竟然能全靠潜意识走完一个来回，甚至吃了啥都不记得 —— 但，经常很饿。有时候我就想，我要是能像我的手机无线充电那样远程无线进食就好了…… 可惜，并不能。
思考如此，那就更别提 “全面思考” 或者 “深入思考” 了。在现实的生活里，“全面” 和 “深入”，真正靠的是日复一日年复一年地关注某一个问题，而不是 “一次性持续不断地思考”，比如，一口气连续思考 72 个小时…… 这谁都做不到。别说 72 小时了， 99.99% 的人终生都没有做到过注意力持续集中 2 个小时以上。
当我们讨论 “一个人为什么无法做到思考全面或深入” 的时候，能罗列出很多的理由，比如：
- 认知偏差
- 思维定势
- 知识困乏
- 经验有限
- 视角有限
- 情绪干扰
- 群体压力
- ……
这其中的每一条都可以扩展成一整本书的篇幅。然而，如果我们穿过表象看到实质的话，它们都来自同一个根源，“个体的时间精力有限” —— 实在是太有限了。我们的大脑和我们手里的智能手机不一样，最严重的不同就是，我们的大脑不仅没有电池，也没有备用电池，更不能持续供电，然后吧，最气人的是，竟然还寿命相当有限。
若是能给我一个能够 $24 \times 365$ 持续运转的大脑，人类史上的任何伟大的人物都不可能是我的对手，甚至，我都不用活到多老，年纪轻轻就能把所有人拼倒。苏格拉底、柏拉图、亚里士多德…… 达芬奇、莎士比亚、牛顿、爱因斯坦…… 活着的人就不提了哦。唉，突然有点饿。然后就反应过来了，自己刚才肯定是处于幻觉之中。
突然之间，ChatGPT 出现了。一个没有能量焦虑的智能体出现了 —— 虽然目前看起来还没多智能，但，毕竟是智能的，更为关键的是，它真的在 $24 \times 365$ 持续运转，这是哪个人类可以与之媲美的呢？
突然之间，我们有了个 $24 \times 365$ 持续运转的智能体作为我们的助手，“薪资要求” 极低，一天只要 5 块钱（人民币）…… 如果它能帮我们解决或者哪怕突破一点点 “认知偏差”、“思维定势”、“知识困乏”、“经验有限”、“视角有限”、“情绪干扰”、“群体压力” 什么的，哪怕不是全部，我们是不是就会相对能更轻松地 “全面” 和 “深入”，或者 “相对更为全面”、“相对更为深入” 呢？
6.2. 最强头脑风暴#
这是我能想到的 ChatGPT 这类生成式人工智能的最大用处，帮助我们提高我们自己的思考质量 —— 再具体一点，就是能帮我们的思考得更全面、更深入。说实话，还能有什么用处比这更大呢？然而，这背后的本质却只不过是它在帮助我们摆脱 “能量局限” 或 “能量焦虑”，只因为它一直被持续供电。
在日常生活中，我们把 “尽可能全面深入思考” 的活动称为 “头脑风暴”（Brainstorming）。原本，我们不会认为 “头脑风暴” 是一个人能干好的事情。根据原本的定义，“头脑风暴” 就不应该是一个人干，因为个体有局限；正因为意识到了这一点，才需要积聚很多人，反正不是一个人，才能做到各抒己见，广开言路，集思广益，博采众长，汇聚众智，群策群力，众志成城……
好听是好听，效果不见得很好，并且成本非常高。不仅是金钱成本，时间成本也一样 —— 人很多的结果就是，$时间 \times 人数$，总体时间成本其实还是很高很高。另外还有沟通成本。人与人之间的沟通能力有很大差异，人越多，事越多，效果竟然可能更差……
有了ChatGPT 这类生成式人工智能之后，突然之间，“头脑风暴” 变成了自己就能干的事情 —— 关键在于，各方面成本都很低；金钱成本无限低，时间成本和沟通成本增加竟然等于零。
人工智能和我们不一样，我们的认知是天然受我们的时间精力局限的。我们没办法什么都知道，我们没可能什么都学透，我们再怎么多才多艺也不可能全知全能。然而，人工智能的确可以做到 “全知全能”，它没有学科局限，也没有容量局限，它就是有人类没办法拥有的 “跨学科整合能力”。所以，你可以随时要求它 “跨学科思考”，任何学科，甚至所有学科 —— 你怎么敢想象每天 5 块钱就能雇到这样的助手呢？
另外一个巨大的优势在于，人工智能没有认知偏见，也没有心理偏见 —— 它就不受这些东西影响。对于各种偏见，心理学家的解释很多，甚至无穷无尽。但从脑科学的角度来看，一切的偏见，其实都源自于大脑为了 “节能” 而采取的行动（及其积累）—— 思考真的很累。但是，人工智能绝对不会对你说：
我太累了，所以，你不要指望我再跑到另外一个领域帮你做研究做搜索做笔记了，我要休息一会，否则我会死的！一天就给 5 块钱，要命啊？！万恶的资本家！
“不需要休息” 是绝对最底层的竞争力，所有的差别其实都基于这个属性。人类可不是这样，一旦疲惫，别说思考了，连 “疲劳驾驶” 这种实际上并不需要思考只需要注意力集中的枯燥且单调的任务都无法胜任，乃至于可能要付出人命的代价……人工智能可以无限驾驶，无限持续注意力集中，甚至可以无限持续思考。
最关键的是它的响应速度。在不知疲惫的情况下，它的响应速度是 “要多块有多快” 且 “要多及时有多及时”。再一次，这是任何人类无法做到的境界。回顾一下你最近一次需要 “及时回复” 的经历，你就会明白那瞬间暴涨的 “压力” 和那瞬间 “不可能的程度” 以及随之而来的 “情绪崩溃”。人工智能没有这种压力，也体会不到那种崩溃的程度，因为它就不可能情绪崩溃，因为它就没有情绪。
任何时候，你都可以体验一下。我们日常生活中，每分钟平均说 120～150 个英文单词，或者说 250 ~ 300 个汉字 —— 这还是在提前运用脑力组织的情况下。人工智能回复你的速度是什么样的呢？在任何时候，没有疲惫，没有情绪，任何时候都能以每分钟 5～10 倍于人类甚至更快的速度回复，并且还是 “不假思索” —— 请问，仅这一条，是不就已经相当于 “5 到 10 个人类” 的工时？
关键在于，它的这个速度并不以 “牺牲质量” 为代价。它不仅能快速回答用户的问题，还能在此过程中保持回答的准确性和连贯性，并且还保证没有认知差异和各种心理因素的影响 —— 它其实不需要认知，它当然也没有任何心理，这些压根都不是它的成本，更不屑说是它的运算范围。
这种速度与人类能力之间的差距，并不仅仅在于谁更快，而是快与慢之间的质变。人类即便训练有素，也难以在短时间内完成如此大规模的信息处理、分析与生成，更不用说在一天之内持续数百次这样高强度的响应了。ChatGPT 则能无视这些限制，轻松实现这一点，从而把响应速度提升到了另一个境界 —— 在此之前无法想象的境界，即便是现在，也是绝大多数人无法理解的境界。
仅仅速度快，倒也罢了，还有更狠的 —— 可以长期持续如此快的同时，还随时可以再进一步…… 它不仅仅是快，而是能在“快”的基础上，还能不断深入、不断优化。之前我们讲过，这样的过程叫做 “迭代”。它每一次迭代、每一次思考的精进，都在消耗着更多的计算资源和能量，但人工智能却丝毫不受影响，反而愈战愈勇。
与人类相比，这种能力几乎是不可思议的。人类的大脑在面对高强度思考时，会迅速进入疲劳状态，注意力开始涣散，思维速度减慢，甚至会因为长期紧张的脑力劳动而影响身体状态。而人工智能则如同一个永不疲倦的智者，不需要休息、不需要补充能量，反正一直在充电，所以它始终都能保持在巅峰状态。这种超凡能力使得它在每一次头脑风暴、每一次创意生成中，都能以全速运转，用持续的高效率赢最全面的结果。
而这正是 ChatGPT 这类 “生成式人工智能” 的最可怕之处：它不仅快，还能更快；它不仅全，还能更全；它不仅深，还能更深；它不仅聪明，还能更加聪明 —— 总之，它永远不吝于 “更进一步” —— 唯一最重要的原因就是，它一直插电…… 反正，人类不可能如此。就这么简单。
反正，ChatGPT 的最大用处和功效就在于，也应该在于，让我们的思考摆脱局限，摆脱束缚，甚至干脆摆脱成本，自由自在，任意翱翔 —— 我实在是想象不出来，还有什么用处比这个更大，更有意义吗？
“全面” 且 “深入” 突然之间从 “不可企及”、“难以想象”、“无法置信” 甚至 “匪夷所思” 以 “不可思议” 的方式变成了 “触手可及” 的现实。请问，“震惊” 不 “震惊”？反正，我自己在过去的两年左右时间里，一直常常在 “一身冷汗” 的状态下不断慨叹……
说来也巧，2024 年 10 月 9 日，我正在整理这一章文稿的时候，ChatGPT 网页版做了一点点更新，把起始的聊天文本输入框从页面最底部挪到了页面上下居中的位置（就好像是一个刚刚打开的 Google 页面一样）。虽然每次可能都有所不同，但，你经常会看到 “Brainstorming” 位于文字输入框下面……
2024 年 10 月 14 日，就是我正在写这一章的时候，人称 “黄教主” 的 NVIDIA 创始人黄仁勋（Jensen Huang）先生在 Youtube 的 BG2 频道接受了硅谷著名投资人 Bill Gurley 和 Brad Gerstner 的访谈。在结束之前， “黄教主” 说到对自己的 “学习能力” 和 “维持竞争力” 极为乐观：
I'm a lot more optimistic about my ability to stay relevant and continue to learn because of AI. I use it every, I don't know, but I'm sure you guys do, I use it literally every day. There's not one piece of research that I don't involve AI with. There's not one question that even if I know the answer, I double check on it with AI. And surprisingly, you know, the next two or three questions I ask it reveals something I didn't know. You pick your topic. And I think that AI as a tutor, AI as an assistant, AI as a partner to brainstorm with, double check my work. You know, boy, you guys, it's completely revolutionary.
因为人工智能，我对自己保持竞争力和持续学习的能力更加乐观。我每天都在使用它，我不确定每天都用多少次，但我确信你们也一样，我几乎每天都在用它。没有一项研究我不涉及人工智能。没有一个问题，即使我知道答案，我也会用人工智能再核对一遍。令人惊讶的是，你知道的，我接下来的两三个问题往往揭示了我不知道的事情。你可以选一个话题。我认为人工智能作为导师、助理，或者是头脑风暴的伙伴，帮助我核查工作。你们知道吗，伙计们，这真的是完全革命性的变化。
—— 你看，真的天天用人工智能的人，最常用的功能和场景，一定包含头脑风暴。
6.3. 最重要的关键字#
人工智能能当作我们的 “头脑风暴助手”，瞬间改变了我们终生最重要、最需要的几件事情：
- 学习
- 生产
- 创造
说来搞笑，我们说了这么多，如此兴奋…… 可是，落实到 “有效甚至高效的头脑风暴提示词” 上的时候，竟然发现，我们最需要的只不过是一个词而已：
List v. 罗列 n. 列表；
由它展开的提示词模版，无非两种，要么把它当作动词用，要么把它当作名词用：
- List as many as possible.... 尽可能多地罗列……
- Provide a comprehensive and structured list of.... 提供一个全面且又结构化的关于…… 的列表。
让我们先试一下：
List as many as possible words and phrases used during brainstorming in American English in a comprehensive and structured manner.
https://chatgpt.com/share/66fb8339-793c-8009-8bc4-441b6261d7ee
我用的是英文。你想看中文，没关系的啊，很快！你只需要对它说，“请将以上回复翻译成中文。” 它就会以每秒钟几乎上百字的速度用中文重新表达一遍…… 这就是人工智能的特点，你随时可以让它 “继续”（Continue）或者 “跟进”（Follow up），反正它一点都不累。
瞬间，它已经把你在头脑风暴过程中常用的 “说法” 或者 “说法模版” 都全面罗列了一遍…… 因为提示词里有限定词 “Comprehensive and structured”（全面且又结构化），于是，它的分类做的既全面又结构化，把你在头脑风暴中可能用到的说法，全部归类罗列。于是，你在阅读的过程中，还会顺带理解 “头脑风暴” 本身的结构。
以下是用于头脑风暴时的词汇和短语的全面结构化清单，已按关键阶段和主题分类：
提出想法：#
- 让我们从……开始
- 如果……怎么样？
- 我们可以……
- 我有一个想法……
- 我们可以考虑……
- 我在想……
- 一种可能的解决方案是……
- 让我们抛出一些想法吧
- 当我们想到……时，你的想法是什么？
鼓励创造力：#
- 没有坏想法
- 跳出框框思考
- 蓝天思维（无拘无束的思考）
- 大胆一些
- 不要限制自己
- 尽情发挥
- 突破极限
- 暂时不用考虑可行性
- 让我们大胆一些
- 让我们发挥创意
- 没有上限
扩展想法：#
- 是的，并且……
- 基于此……
- 我们可以在此基础上扩展
- 如果我们更进一步会怎样？
- 这让我想到了……
- 我们还可以……
- 衍生出来的想法可能是……
- 补充一下……
- 如果我们这样做，会发生什么？
- 我们可以把它与……结合吗？
- 让我们详细讨论一下
澄清或提问：#
- 你能进一步解释吗？
- 你指的具体是什么？
- 这如何与……相符？
- 你能举个例子吗？
- ……的影响是什么？
- 让我们确保我们理解清楚……
- 我们可以再探讨一下这个想法吗？
- 这个想法的核心是什么？
- 这与我们的目标如何一致？
评估可行性：#
- 让我们检查一下实际情况
- 这有多现实？
- 可能的挑战是什么？
- 我们如何使这变为现实？
- 我们需要什么来实现这个？
- 这是否可行？
- 这个会如何发展？
- 我们需要哪些资源？
- 这种情况的时间框架是什么？
挑战假设：#
- 如果我们反过来考虑这个想法呢？
- 还有其他的角度看待这个问题吗？
- 我们正在做什么假设？
- 让我们质疑现状
- 我们错过了什么？
- 我们能挑战常规吗？
- 如果我们做相反的事情呢？
聚焦或引导：#
- 让我们专注于……
- 这是一个有趣的分支，但……
- 让我们回到……
- 我们的主要目标是什么？
- 让我们优先考虑……
- 最紧迫的问题是什么？
- 这有点偏离主题了，我们可以回到正轨吗？
鼓励参与：#
- 你怎么看？
- 还有其他想法吗？
- 如果你有想法，请跳进来讨论
- 让我们听听每个人的意见
- 还有谁想补充一下吗？
- 随时分享你的想法
- 让我们轮流发表意见
- 谁还没有发言？
总结和结束：#
- 让我们回顾一下我们提出的想法
- 目前我们有这些想法……
- 让我们整合我们的想法
- 总结一下……
- 所以，主要的想法是……
- 让我们确定最终的几个想法
- 我们的下一步是什么？
- 让我们将这些想法付诸行动
- 我们要推进哪个想法？
表达同意或支持：#
- 这是个好主意！
- 我喜欢这个！
- 我同意
- 这绝对值得探索
- 我完全同意
- 我觉得这很有共鸣
- 我认为你有了一个重要的发现
- 我们就这么做吧
提出异议或不同意见：#
- 我不确定这个想法
- 这可能行不通，因为……
- 我对此有些顾虑
- 让我们考虑一下不利因素
- 这可能具有挑战性，因为……
- 我认为这个想法存在一些潜在的问题
- 风险是什么？
鼓励冒险或拥抱失败：#
- 让我们冒一下险
- 失败也无妨，我们会学到一些东西
- 让我们试验一下这个想法
- 即使失败了，我们也能获得宝贵的经验
- 最坏的情况是什么？
- 让我们先做个原型
注入幽默或缓解气氛：#
- 让我们享受这个过程
- 没有压力，只是头脑风暴！
- 这里没有错误的答案
- 想出最疯狂的想法吧
- 这是一场头脑风暴派对！
“全面且又结构化”，是极为有效的限定，尤其是在于 List 这个词搭配使用的时候…… 再一次，你不是第一次看到它，之前我们早就 “暗戳戳” 地用过：
- 第 2 章：“使用你所掌握的最佳设计原则帮我书写一个详尽且又结构化的 GPT 角色定义”
- 第 4 章：“写一个详尽且又结构化的关于 GPT Builder 的角色定义。”
只不过，当时我用的不是 “全面” 而是它的另外一个同义词 “详尽” —— 使用自然语言就是如此，怎么说都行，怎么说都差不多……
只要加上 “全面且又结构化”，很多词都会具备和 “List” 一样的功效：
- 全面且又结构化 地说明/的说明
- 全面且又结构化 地阐述/的阐述
- 全面且又结构化 地讲解/的讲解
- ……
其实呢，在上一章里，我已经悄悄用过这个词，只不过，当时你可能并未意识到这个词的存在或者它的厉害 —— 那个 Learning Anything 机器人（GPT）：
This GPT will treat user input as a topic they want to learn about and will provide a comprehensive and structured list of prompts. The prompts will guide the user in a step-by-step manner to maximize their learning experience with ChatGPT. Each prompt will aim to deepen understanding and cover various aspects of the topic.
此 GPT 将把用户输入视为他们想要学习的主题，并提供一个全面且结构化的提示词列表。这些提示词将以循序渐进的方式引导用户，最大化他们在 ChatGPT 上的学习体验。每个提示词都旨在加深理解并涵盖该主题的各个方面。
为什么 “List” 这个词如此重要如此有效呢？
核心关键在于，所谓的 “全面思考” 和 “深入思考” 最终用自然语言表述的时候，最合适的形式就是 “列表”。想想看吧，哪一本书的 “目录” 竟然可能不是一个列表呢？
“罗列” 甚至 “罗列各个方面” 乃至于 “全面” —— 用一级列表就可以。比如，这一章开头的时候，我们罗列过 “一个人为什么无法做到思考全面或深入”；第四章里，我们罗列过 “Google 搜索常用操作符”……
“全面” 用一级列表就可以，那么 “深入” 呢？用二级列表就可以了啊！不够用？那就用三级列表；还不够用？列表实际上可以无穷级……
不仅如此，列表其实是几乎所有重要思考与分析工具的最终自然语言表达结构和形式。流程和流程图其实都是列表；脑图其实是列表；决策树其实也是列表；连日程表其实也是列表……
一旦我们开始思考，我就需要列表。而我们的思考结果也总是可以用列表表达：待办事项列表，检查列表，事实列表，错误列表，评判标准列表，可能性列表，证据列表，变量列表，工具列表，问题列表，审查列表，评估列表…… 没完没了的列表。
List as many as possible things that can be expressed with "LIST" while thinking and analyzing.
https://chatgpt.com/share/6705cbcd-a980-8009-81c5-2edae2583004
列举尽可能多的可以用 “列表” 进行思考和分析的事项。
我让 ChatGPT 罗列了一下，它返回给我 15 个类别总计 75 种常用列表…… 在另一个版本的回复中，它竟然一口气给我罗列了 100 种。
所以，其实并非是 “我找到了这个词”，而是，基于长期的观察、实践、经验与思考，“我直接就想到了这个词”，因为这个词就是一切思考的最终展现形式，也可以是一切思考的路径 —— 即，所谓的 “思路”。还有什么比它更重要呢？
天下就没有什么是一个 List 解决不了的，因为如果不能用一个 List 解决的话，就说明其实当前所有人都没有思路。
让我们再递归地用一下 List 这个词：
I found "List as many as possible...." is a powerful prompt template. list as many as possible prompts using this template for me to get most out of ChatGPT in various fields.
https://chatgpt.com/share/6705c5e3-b174-8009-97fd-32876fd37840
我发现 “列出尽可能多的……” 是一个强大的提示词模板；请列出尽可能多的使用此模板的提示词，以便我在各个领域充分利用 ChatGPT。
这个答复我恨不得玩了一整天。不只是这次它给我的 75 个提示词示例 —— 我反复询问了好几次，然后，用 Edge 浏览器分屏，右半屏是这些列表，拷贝到左半屏，提交之后查看答复…… 因为我会写一点 Python 脚本，所以，很快，我就写了个脚本，让它批量完成了上百个答复，而后坐在那里一口气翻看了很久。
反正它不可能累，所以，我又要求它：
Based upon the previous response, list as many as possible more advanced prompts.
根据之前的回答，列出尽可能多的更高级的提示词。
就是让它再来一次，只不过，在之前的基础上再高级一点…… 你可以想象这对 “人类助手” 可能造成多大的难度；但，这对生成式人工智能来说，新的要求之前的，事实上没有任何难度区别，它的答复不仅速度同样快，而且质量也同样不错……
反正它不可能累，所以我接着提要求：
Based upon the previous response, select for me 10 most important prompts.
根据之前的回答，为我挑选出最重要的 10 个提示词。
它马上就为我选出来了 10 个…… 我仔细看了看，还真的很适合我……
6.4. 补充工具方法论#
可是，等等！它凭什么能选出适合我的内容呢？
在 ChatGPT 的 Web 端，点击右上角的头像图标而后跳出的列表中，有个 Settings（设置），点击它之后跳出来的对话框里，有个 Personalization（私人订制）。
你会看到右侧有个 Memory（记忆）开关，默认的情况下它是打开着的。再往下，有个 Manage（管理）按钮，点它，在随后跳出的对话框里，你会看到 ChatGPT 一直在默默地记录你的偏好。怪不得！它当然知道哪些最适合我！
回到 Personalization（私人订制），顶部有一个 Custom instructions —— 你看到了，我的这部分处于打开的状态，点击它，进入下一个对话框。
Custom instructions 我留白了。但，How would you like ChatGPT to respond? 之下，我写了一行字：
Be accurate and factual, always try to provide credible sources and valid links.
确保准确和事实可靠，始终尽量提供可信的来源和有效的链接。
根据使用体验，这个设置目前起的作用还不大，ChatGPT 并没有因为我放了这句话进去而彻底消灭 “人工智能幻觉”，也很少在我没有主动要求的情况下直接 “提供来源和链接”。其实，在桌面端、Web 端也好，移动端也罢，同样是在 Settings 里点进去都有这个设置的。只不过是在 Web 端可能是因为设计者想突出这个功能，所以把这个 Customize ChatGPT 直接给挪到 Settings 外面了。我猜，既然这个功能已经被 “突出地” 或者 “被强调着” 放在这里，ChatGPT 肯定会在这方面不断改善吧？
所有软件都是工具。与日常生活中的其它工具相比，软件工具在某种程度上更为智能。软件设计者常常会提供一些定制化的可能性；而这些定制功能通常集中在一个叫做 “设置（settings）” 的对话框中。因此，使用软件工具的时候，所谓的 “进阶” 或者 “高级” 技巧，实际上都只不过是同一个动作：去查看它的设置选项，进而做出必要的调整。
查看设置的意义在于，它能让你了解软件的可定制性，从而根据自己的需求进行个性化调整。例如，ChatGPT、Edge浏览器，甚至整个操作系统，都在设置选项中提供了大量的个性化配置选项。然而，令人遗憾的是，99% 的用户从不主动打开设置对话框。他们往往只使用默认设置，不去探究更多的可能性。
如果你想成为那1%的高级用户，其实并不复杂。只需要花点时间打开设置对话框，逐项了解并尝试每个选项，这样你就能迅速成为所谓的“高级用户”。这个过程看似简单，但却是区分普通用户和高级用户的关键之一。只要你做了，你就不再是 “小白”。
大多数用户之所以只使用默认设置，是因为这些默认设置是设计者针对大多数人定制的选择。默认设置通常能满足绝大多数人的需求 —— 这的确没错 —— 所以很多人觉得没必要去更改。然而，选择权始终在你手中。你可以选择只使用默认设置，成为 “最大公约数” 中的一员，也可以选择突破这些限制，自定义工具以更好地满足自己的需求。
这是一个选择。你是想被一个 “最大公约数” 定义或者限制呢？还是不想被它定义或者限制呢？你自己选。很多人干脆没选过，甚至不知道应该选。
我身边有很多人对计算机操作实际上不熟悉。我也告诉过他们，你去看看设置对话框就好了，里面的东西都搞清楚了，你就是高手。然而，过段时间，发现他们并无变化。问他们为什么不去看设置？他们说，看了呀，但太复杂了，好麻烦，搞不懂…… 你看，这就是绝大多数人。
“好麻烦……” —— “怕麻烦” 是 99% 的人共同持有的心理。可问题在于，生活本身就很麻烦啊，哪儿哪儿都很麻烦，怕麻烦，岂不是相当于 “怕活”？说来搞笑，虽然很多人不吝于承认自己 “怕死”，但他们从未仔细想过，他们的一贯选择本质上来看其实不是 “怕死” 而是 “怕活”。
“太复杂了！” —— 有用的东西都挺复杂的啊。地图复杂不？词典复杂不？语法书复杂不？人际关系复杂不？现实就很复杂啊！复杂也好，麻烦也罢，其实都不可怕，一点一点来就是了，总有解决完、处理完的时候。
可问题在于，设计者已经想尽一切办法去简化了啊！可用户为什么还是觉得复杂或者麻烦呢？这种复杂感，往往源于一个基础知识的欠缺 —— 缺乏对 “图形界面设计语言” 的基本了解，或者简单点，“图形界面语言”。
它是一个很基础、很底层的知识，人人都应该掌握的知识。但是绝大多数人忽略了或者不知道应该补充这个知识，所以导致了他们终生在使用计算机或者软件这些智能工具的时候一直在吃亏；与此同时，从来不知道自己为什么吃亏。
如果你掌握了这方面的知识，设置对话框就不会显得那么复杂，因为所有软件的界面设计在本质上是相似的。只要了解了图形界面设计语言的一些基础元素，如输入框、按钮、下拉菜单等，你就能够更轻松地理解设置对话框中的选项。
在遥远的过去，仅仅 “听说或者知道这么一个词” 几乎是完全没用的；但是今天，不一样，我们有个东西叫 ChatGPT 或者是生成式人工智能…… 现在，你只需要知道这个关键字，然后马上就可以得到一个很强力的辅助。
Can you explain 'Graphical User Interface (GUI) Design Language' to me in a comprehensive and structured way? For example, what are the functions of input fields, buttons, and drop-down menus, respectively? What elements are typically included in setting dialogs? Things like that.
https://chatgpt.com/share/66fb805d-9e58-8009-be7a-1b1babcfd74c
你能全面且又结构化地向我讲解 “图形界面设计语言” 吗？比如，输入框、按钮、下拉菜单，分别都是干什么的，设置对话框都包括哪些要素？诸如此类。
https://chatgpt.com/share/66fb7faf-4050-8009-8e4e-3a6d721c301a
ChatGPT 的回复果然足够全面，并且结构化。它从基本元素以及功能开始跟你讲起，随后把输入框、按钮、下拉菜单、单选框、复选框、滑块、切换开关、图标、进度条，等等等都讲解得非常清楚。这只是第一部分，还有第二部分和第三部分……
你需要做的，只不过是要花一点时间，用一点注意力而已，但有一点非常确定，需要的只不过是中小学阅读理解水平而已。
以后，你再打开任何软件的 “设置对话框”（不管是移动端、桌面端还是 Web 端），你会发现，它们实际上都是由同样的基础要素构成的，顶多是摆放不同，或者配色不同 —— 因为它们的设计语言是一样的。每种要素所表达的意思，都是非常格式化的，你一下子就能读懂。
你可能会惊叹，在过往的那么长时间里，自己竟然被这么一个知识盲点所拖累，是不是觉得很可笑？然后呢，是不是又觉得现在超级解脱、超级划算、超级幸运？“幸亏我已经不再受那一点点的知识盲点的束缚！” —— 这是超级解脱的一个事实。
补充一下自己的 “工具方法论” 吧：任何软件拿来，尽早去翻翻 “设置对话框”。因为你已经掌握了一门 “外语” —— “图形界面设计语言”。
再一次，拼过 99% 的人其实真的没多难，只不过是去查看一下设置对话框而已…… 不仅如此简单，还有点令人感觉荒唐地有效。