- 慢思考的微观解构：从“单打”到“协作”
我们意识到慢思考并非铁板一块，而是由无数次“微观快思考”（直觉、发散、联想, 验证）串联而成的。
人类的优势：在于“具身经验”（如手指平衡吉他的触感）和“第一性原理”的解构（将琴弦视为陷阱工具）。这种打破范式的联想是目前 AI 的弱项。
AI 的价值：在于充当“高性能的系统 1”（高速提供原材料）和“外挂的工作记忆”（缓解长链条推理中的认知载荷），帮助人发现隐藏在大量信息中的 Pattern。
- AI 创新的瓶颈：概率的“引力”
AI 拥有全人类的知识库，但在主动发散时往往显现出“平庸感”。这是因为它的底层逻辑是“向均值回归”，倾向于预测统计学上的高概率关联（如吉他装饰）。而真正的创新往往是偏离常规的离群点。
- 四种系统性的“催化慢思考”方法 为了克服 AI 的概率引力，我们总结了一套将 AI 转化为创新引擎的协议：
属性解构法：强迫 AI 剥离对象的“身份标签”（如吉他），只处理其原子化的物理/化学属性，寻找跨界可能。
负向约束法：通过人为封锁“高概率路径”（如禁谈家具用途），逼迫 AI 进入低概率的原始创新区。
多重角色对抗：利用 AI 模拟不同领域的专家进行“内部辩论”，复刻人类大脑中“发散 验证 纠偏”的循环过程。
第一性原理思维：剥离社会预设，回到物理规律和因果链条本身，让 AI 辅助进行最严苛的逻辑审计。