幕僚，只能提供建议，不能替你承担后果。
2.2 背后的问题：AI无法判断“价值”
AI可以总结一个市场的数据，预测可能的销售趋势，甚至根据数据优化供应链。但当你需要在“盈利最大化”与“品牌声誉”之间做出选择时，AI无法判断哪个更重要。这是价值判断，而非数据推演。
诺贝尔经济学奖得主赫伯特·西蒙（herbert Sion）在其“有限理性”理论中指出，人类决策受到认知能力和信息限制影响，往往只能做“满意”而非“最优”的决策。AI虽然能放大我们对信息的处理能力，但价值取向的选择仍需人来把控。
2.3 战术 vs 战略：AI是专家，不是领袖
以商业为例：
?\tAI能帮你根据过往数据分析顾客喜好（战术）。
?\t但你要不要推出一个颠覆现有模式的全新产品（战略），就必须由人来承担风险与责任。
再如军事领域：
?\tAI能调度兵力、预测敌方路径（战术）。
?\t但是否开战、是否撤退，涉及国家意志与人类情感，这超出了AI的职责范围。
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三、原创能力：AI是复述者，不是思想者
3.1 误区概述
很多人高估了AI的“创造力”。确实，如今的生成式AI可以写诗、作画、编剧，但这些“创作”本质是对已有内容的拼贴和变体，而非真正意义上的原创。
3.2 背后的问题：创造源于人类的“问题意识”
AI可以从数百万份论文中总结一个研究领域的进展，却无法自动提出一个“好问题”。真正的原创性往往来自人类在不确定性中的困惑、情绪或直觉。
牛顿为何思考万有引力？凯恩斯为何提出总需求理论？这些问题的提出不是AI能自动生成的，而是人在特定历史情境、文化氛围、认知张力下的顿悟。
AI可用于：
?\t搜集资料
?\t验证假设
?\t扩展已有逻辑链条
但问题的提出、理论的建构、意义的判断，仍是人类专属。
3.3 “AI+人类”：最强创造力组合
真正高效的AI使用者，并不是让AI“替我思考”，而是让AI“帮我展开思考”。最顶尖的学者、工程