跳出“玩具箱”：我用AI造的不是工具，是认知外骨骼

很多人都在问，用 DeepSeek-R1 这种先进的大模型，到底能“做出”什么有趣的东西？我的答案可能有些反直觉：它帮我创造的最“有趣”的东西，不是一个具体的应用、一段惊艳的代码或一幅画，而是一种全新的、与机器共生的工作流——我称之为“认知外骨骼” (Cognitive Exoskeleton)。

我们正处在一个范式转换的临界点。过去，我们把AI当成一个“工具箱”🧰，需要什么就去取一件，用完即止。比如，让它写个周报、翻译个文档。这当然有用，但本质上只是将AI视为一个能力更强的“搜索引擎”或“Office助手”，并未触及其核心潜力。真正的有趣之处，在于从“使用者”心态，转变为“设计者”与“协作者”心态。

我的实践，是围绕着构建一个高度个人化的“金融分析师”助手展开的。这并非一个单一的程序，而是一个工作系统。

第一层：从执行者到架构师

我的目标不是让AI直接“告诉我明天螺纹钢是涨是跌”，这种对“先知”的幻想是当前AI无法也最不应该去满足的。我的做法是，将复杂的分析任务解构成一个“认知流水线”。

数据采集模块： 我不再手动搜集信息，而是利用AI的API调用能力，让它自动从不同源头获取数据。例如，通过 unified_get_daily 获取日线行情，用 get_news 抓取特定关键词（如“铁矿石供应”）的新闻。
初步处理模块： AI负责对海量的非结构化文本（新闻、研报）进行第一轮清洗和摘要，提炼出关键信息点，比如政策变动、主要机构观点等。
逻辑串联与验证模块： 这是最关键的一步，也是人类智慧的核心所在。我拿到AI处理后的结构化信息，进行逻辑串联和交叉验证。例如，AI告诉我A新闻说港口库存下降，B研报说钢厂开工率提升。我的任务是判断这两者之间是强因果、弱相关还是巧合，并结合更宏观的经济数据（比如PMI）形成初步假设。
观点生成与回溯模块： 我将我的假设反馈给AI，让它基于这个框架，生成一份更完整的分析草稿。例如：“结合库存下降和开工率提升，论证短期内成本支撑的逻辑，并指出潜在风险。” AI生成的草稿，我再进行精修、批判和补充。

在这个流程中，AI不是我的“大脑”，而是我大脑的“外挂硬盘”和“并行处理器”。我从繁琐的重复性劳动中解放出来，专注于更高层次的战略设计、逻辑思辨和风险判断。这比单纯让AI写一份“分析报告”要“有趣”得多，因为它构建了一个人机增强系统，1+1>2。

第二层：在“边界”处寻找真正的洞见

更有趣的，是探索这个“外骨骼”的极限。我曾尝试让它构建一个基于地缘政治新闻的量化交易模型。结果，它能漂亮地生成代码框架，也能对新闻进行情感分类。但在最核心的“因子构建”上，它暴露了模型的局限性——它能识别相关性，却难以理解深层因果性。

比如，它可能会因为一篇报道将某国选举和铜价波动联系起来，但无法判断这背后是真实的市场避险情绪，还是仅仅是噪音。这个“失败”的探索过程，远比一次“成功”的代码生成更有价值。它让我深刻理解了当前AI能力的边界在哪里，也让我更清晰地认识到人类经验、直觉和批判性思维在复杂决策中的不可替代性。所谓“有趣”，不就在于这种与“硅基智慧”相互试探、共同进化的过程吗？🤔

结论：从“造物”到“共生”

所以，回到最初的问题，DeepSeek-R1帮我造了什么？它没有直接造出“点石成金”的工具，而是帮助我打造了一副越来越强大的“认知外骨骼”。这副外骨骼，延展了我的信息处理半径，加速了我的思考迭代速度，也反向校准了我对世界的认知。

我们或许不该再问AI能为我们“创造”什么，而应该问，我们能与AI“共创”什么样的新认知模式。这可能才是这波技术浪潮中，最值得我们兴奋和探索的“有趣”之处。未来的核心竞争力，或许不是你会使用多少AI工具，而是你能在多大程度上，将AI整合进你的认知系统，成为你思想的一部分。