很多人喜欢把日常工作生活中的说话当成某种艺术，这可能是一种危险的追求，艺术强调主观赏析，说话侧重信息传达。我祖父就是这样一个不合格的“艺术家”，他和人交谈，喜欢用让人听起来莫名其妙的比喻，或总是用阴阳怪气来表达自己的不满，好像直接表达自己的意思拉低了他的艺术素养。当大家频繁不懂他的艺术，他偶尔也会埋怨，但从不去想自己的问题。
从他那些让人很难理解比喻可以看出，他年轻时可能也想成为一个有文化的人。他默认对方是懂这些比喻的，如果不懂则更加证明自己的某种高明，更令人讨厌的是，当别人充满疑惑时，他几乎不解释那些奇怪的比喻。大家都觉得和他说话，累。
祖父一定不知道，只需懂一点“上下文”在AI工作中的原理，他的说话艺术就可以变为人人都很喜欢的说话技术。
AI技术中有很多关键词，LLM、token、参数、温度、词向量之类的，但我觉得最好玩的还是“上下文”。我们对“上下文”概念并不陌生，读书时期每次都要被“联系上下文分析问题”折磨。AI技术中“上下文”其实和我们做阅读理解中“上下文”有点类似，都是在帮助我们理解，只是它在AI中的作用更像是一个精准的导航系统，让AI知道如何从这里到哪里，从而准确满足使用者的要求。
本文的思考侧重于能力的迁移，我将重点讨论AI“上下文”三大作用和日常交流有怎样的对应关系，怎样利用三大作用改善我们的日常交流。非技术背景讨论技术难免班门弄斧，我更多的是提供一个视角，欢迎懂行的大神留言补充。
AI“上下文”三大作用 vs 日常交流三大障碍
消除歧义——鸡同鸭讲
为什么AI能够准确识别你给出的一句话？我们试着举例：
例句：小强在书房边吃水果边玩手机，很快发现他的苹果没电了。
问题：小强用的什么手机？
AI准确识别出，小强用的是苹果手机。在我们看来没有任何难度的例子，AI有着一套严格的消歧流程：首先捕捉“吃水果”中的“苹果”与“没电”的矛盾，然后建立“玩手机→手机品牌→苹果设备”的逻辑链，最后调用知识库中“苹果=iPhone”的强关联规则，确认指代关系。它能自动“划重点”，并建立关联，从而避免了生成内容出现鸡同鸭讲。
这种鸡同鸭讲在日常工作交流中经常出现，如果你是设计师可能体会更深：
要求：“这个海报需要更有冲击力”
方案1：放大标题字体，调高饱和度。结果被骂俗气
方案2：加入爆炸飞溅等视觉冲击元素。结果被骂与调性不符
真实需求：可能是加入一点用户证言，让数据开口说话
这并不是我虚构的案例，从事广告文案的那些年，看到过很多次这样的场景。关于“需求模糊”引发的来回修改，不是骂一句需求方傻逼就能解决的，沟通过程中我们有没有事先达成共识呢？
维持连贯——脉络断裂
对大多数的漫威迷来说，用“时间线”来理解“维持连贯”是一个恰当的比喻——两者都是在复杂信息流中遵循逻辑因果。AI就像漫威剧集《洛基》中的时间管理局，时刻守护时间线，确保不同时空的连贯和稳定。这一点实际上很好理解，我们天生就难以忍受前后自相矛盾。
不过，你只要参加过几次漫长无聊的会议，我们又习惯放纵这种自相矛盾。明明我们开会要讨论创意，可过程中大家在其乐融融地聊美食，只因某个同事无意间开启了美食话题。当大家意识到会议跑偏时，可能早就过了下班的点。从市面上那么多教人开会的书不难看出，这样的情况每天都在发生。
脉络断裂的另一种常见的情况，同样在会议中出现。一份详实有条理的会议记录通常很少有新人能够胜任，他可能对公司的业务流程不够熟练，记录出来的内容缺乏条理；甚至，他还可能没有养成好的纪要习惯，选择用记忆拼凑遗漏。
动态推理——越界脑补
经常和AI对话的朋友一定知道，即便你一开始没有提供更详细的指令，但只要在对话过程中不断提供新的信息，AI就会基于这一系列的信息，生成符合你预期的内容。这种动态推理的技术内核在于算力，强大的算力让AI能在几秒内评估数百万种可能性，像极了奇异博士在《复仇者联盟3》中利用时间宝石预演1400万种结果。两者的路径是一样的——找到唯一的解。
从《复仇者联盟4》中我们知道，1400万种预演中唯一的解，代价是牺牲掉钢铁侠，奇异博士真是一个没有感情的AI。我们普通人不是AI，就算基本的事实摆在眼前，都很难过情绪这一关。
案例背景：小明正在追求小红，暧昧关系正在不断升温，就等着一方捅破窗户纸。
事件1：小明晚上10点给小红发去晚安问候，没有得到回复。
事件2：小明在朋友圈看到小红前一天晚上出现在商场。
小明脑补1：平时都是秒回，她肯定对我有意见。
小明脑补2：她有空逛街，却没有空回我消息。
小明脑补3：她是不是在和别人约会，我只是备胎？
事实：第二天公司在商场有活动，小红一整晚都在商场加班。
我们很多时候不自觉就变成了“小明”，陷入到情绪的漩涡，让自己无法逃离自己想象出来的困境。
至此，我们已经找到了AI“上下文”三大作用与日常交流三大障碍的对应关系。接下来，我们要做的就是逐一击破，让想法形成做法，贯彻进每一次行动，做一个高效的沟通高手。
数字化生存沟通法则，三重机制破解沟通魔咒
关于如何有效沟通，马歇尔·卢森堡博士在其著作《非暴力沟通》一书早有高见，他以人本主义心理学作为哲学根基，焦点在情绪上，通过「观察-感受-需要-请求」四大步骤化解冲突。而本文的观点，则试图从认知科学、信息论等学科中寻找可迁移的理论，探讨“上下文”对信息传递效率的作用，利用「消除歧义-维持连贯-动态推理」三重机制，帮助我们在职场协作、跨部门沟通等领域提高沟通效率。
毕竟，AI已来。我们正面临着数字化生存的残酷真相——人类在驯化AI的同时，同时也在被AI驯化。与其放任这种驯化带来的不适，不如主动进化出新的沟通能力。
机制一：【信息层】消除歧义——锁死语义
面对上文中“冲击力”这样的模糊需求，我们有必要追问一句：这里的冲击力具体是指哪一方面的，视觉、语言、情感，还是其他的某个具体因素。只有当我们在语义上达成共识，才可能不至于在迷雾中失去方向。
从现在开始，建议做一点小小的改变：
“我要一杯奶茶”——“我要一杯芋泥啵啵，少冰、三分糖、带走。”
“把报告整理发我一份”——“报告整理成PDF，精简文字，突出数据，周三下班前交给我”
“周末一起吃个饭”——“周末晚上一起在XX大排档聚餐，可以带上家属”
机制二：【逻辑层】维持连贯——打造铁轨
开会的目的是解决问题，不是制造新的问题。我们大可不必按照行业大会那种规格来要求日常工作会议，但很有必要借鉴大会的智慧，至少要保证会议是有明确主题、角色分工、会议流程、会议时长以及会议结论的。没有结论往往暴露会前工作准备不足，比起决战到天亮，整理思绪挑选时间准备第二轮会议是更明智的选择。
从现在开始，不要再开无聊的会：
用屏幕或白板工具，实时展示会议进度，勾选完成任务
设置会议游戏规则，发言跑题者积分惩罚
给议题设计倒计时，防止无限讨论
……
机制三：【意图层】动态推理——安装筛子
小明不懂及时调整，总是耗费大量情绪在一件自己虚构的事情上，那么他和小红的结果可想而知。假如小明学会了「“情绪”-“事实”双轨解析」，他和小红未来的感情一定会越来越稳固。瑞典的汉斯·罗斯林教授在其著作《事实》中对这一组关系有着深刻的洞察，“以数据作为根治无知的良方,以理性作为心灵平静的源泉”。
从现在开始，拯救小明的情感：
1. 可视化思维：给情绪装上色谱仪
用绿色标注事实（小红未回消息+出现在商场）
用红色标记情绪（“她肯定讨厌我”的自我否定）
用黄色高亮待验证假设（加班/手机故障/主观回避）
2. 开放型思维：打破单线程脑补
强制生成3种可能性：
最佳假设：她在筹备惊喜（概率15%）
中性假设：工作突发状况（概率70%）
最坏假设：情感降温（概率15%）
自问：“如果最好的朋友处在此情境，我会怎么劝他？”
3. 数据化思维：用理性校准直觉
调用历史数据：小红过去3个月加班频率（每周2.3次） 统计沟通模式：非工作日消息平均回复间隔（4.2小时） 构建概率模型：未回消息因工作忙的可能性=历史数据（65%）+当前情境（商场活动证据↑10%）=75%
到这里，AI“上下文”的三大作用与对应的人际交流三大障碍，以及如何破除这些障碍，看似都已找到合理的解。但我们沟通中的真正问题是什么呢？是不希望对方知道真相？是不愿意信息共享？是人为制造麻烦？还是谋取更大的利益？这恐怕只有当事人自己才知道。
我希望提供一种思考方式，即我们在AI时代的所有思考，都应该尝试性的与AI发生一点关联。只有这样才能在未来面对AI带来的强大时，不慌乱、不恐惧。
我祖父的比喻最终在AI面前失效了——这不仅是技术的胜利，更是对傲慢的审视。如果机器能在几秒内锁定语义、焊接逻辑、绞杀幻想，我们还要终日“鸡同鸭讲”吗？是时候撕掉“说话艺术”的虚伪标签，像训练AI一样训练自己：用“语义锁”封杀模糊需求，用“逻辑轨”驯服会议野马，用“概率筛”过滤情绪毒素。
