让 AI 说出「我说不清但就是知道」的那部分
数据能算出来的叫显性知识,算不出来的那层叫默会知识。真正的判断,往往在后者。
先问一个问题:为什么 AI 给的答案常常「正确但没用」?
因为它给的都是说得出来的那部分——数据、定义、教科书式的分析。而真正值钱的判断,往往在说不出来的那层:经验、直觉、情境感、「我知道但说不清为什么」。
听播客时学到一个玩法,专门挖这一层。
波兰尼的那句话
这个玩法的理论来自波兰尼(Michael Polanyi),1958 年《个人知识》里的核心论断:
我们知道的比能说出来的多。
例子很好懂:
- 你能一眼认出你妈的脸,但说不清是怎么认出来的
- 老司机能感觉方向盘「不对劲」,但指不出是哪里
- 一个有经验的编辑扫一眼标题就知道会不会爆,但讲不出规则
这些东西真实存在、真的有用,但无法完全言传。波兰尼管它叫默会知识(tacit knowledge)。
迁移到 AI 上
平常问 AI,拿到的是显性层——能编码、能验证、能写进文档的东西。
默会层呢?AI 其实也有类似的「倾向性」:它在海量文本里泡过,对某些模式有统计学上的「手感」。只是默认提示词不会去挖这一层,因为默认要求是「给准确答案」。
所以玩法很简单:明确要求它分两层输出,并且不许回避第二层。
三个能直接抄的模板
判断类(该不该做、值不值):
[你的问题]
请按波兰尼的默会知识两层回答:
1. 显性层:你能直接说出来的(数据、定义、可验证的推理)
2. 默会层:你「知道但说不清」的部分——经验判断、直觉、情境感
不要回避默会层。那才是真正的判断。
说不清就说「说不清」,不要硬编一个理由。
风格类(像人还是像 AI):
[一段文字]
请判断它的「人味」在哪里:
1. 显性层:结构、用词、信息密度——这些可以分析
2. 默会层:它读起来像不像一个**有经验的人**写的?
那种「经历过所以知道」的质感,说不出是哪一句带来的,但就是有。
如果缺人味,请指出默会层缺的是什么。
经验类(哪个会爆、哪个不会):
[几个候选选项]
请给出两层判断:
1. 显性层:每个选项的数据、竞争度、可验证的优劣
2. 默会层:如果你是一个在这个领域泡了很久的老手,
你的直觉选哪个?理由可能说不清,但请把那个「感觉」说出来。
明确标注:默会层的判断不保证对,请说明你为什么有这个感觉。
真实对比:同一个问题,两种问法
拿我手上的牙科选题试了一下。三个候选:① 牙线怎么用 ② 智齿要不要拔 ③ 洗牙一次多少钱。
只问一层(普通回答):
牙线搜索量高但竞争激烈;智齿搜索中等、长尾好;洗牙价格搜索意图明确但内容少。建议优先做牙线。
两层回答(加了这个玩法):
显性层:① 牙线搜索量高但内容同质严重;② 智齿搜索中等,关键词分散;③ 洗牙价格搜索意图明确但内容少。
默会层:直觉上智齿那条更可能爆。理由说不清,但感觉是——智齿话题带「个人故事」属性(拔过/没拔过/什么时候拔),读者读到会想到「我朋友」或「我自己」。牙线是工具型,洗牙是消费决策型(直接搜价格的人已经决定了)。带故事属性的话题更容易触发「转给朋友」这个动作。
但这是我看了大量内容的感觉,不一定每次都对——建议优先智齿,同时把牙线做出来当对照组。
差别就在第二层。 第一层是数据,第二层是「说不出为什么但就是觉得对」。后者命中率往往更高,但也更容易错——所以必须配对照组。
四条注意事项
- 默会层不保证对。 它是数据之外的补充信号,不是替代品。用的时候必须标注「这是我的感觉,不保证对」。
- 说不清就说不清。 如果 AI 硬给默会层编一个假装深刻的理由,那是在表演,不是在调用。真实特征是承认不确定性。
- 配对照组。 单靠默会层下注风险高,最好同时留一个显性层推荐的选项做对照。
- 两层一起看。 一致 → 信心高;冲突 → 那个冲突点往往才是最有意思的地方,值得深挖。
我准备用在哪些地方
- 牙科选题:现在能出「显性」候选(搜索词),加这层让它再给一个「我作为长期读者的直觉是 X 类会爆」
- 接单判断:「什么样的客户我会接、什么样的我会劝退」——这是典型的默会知识,光列能力清单不解决这个
- 写作风格:顶篇那篇能拿 15,763 阅读,差别在于「有经验感的真实」而不是「AI 味的正确」——这层也是默会层
已存成本地 skill(~/.workbuddy-ai/skills/tacit-knowledge-prompting/),以后直接说「按波兰尼两层想一下」就能调出来。
想装到自己机器上? 下载 SKILL.md,丢进你的 skills 目录就能用。
已开源:github.com/Ailsaahaha/tacit-knowledge-prompting(MIT,随便用)。觉得这层提示有用,去点个 ⭐ 就是对我最大的支持。
来源:波兰尼《个人知识》(1958);玩法来自播客「面基」E176《投资者的敌人:我与我周旋久》,整理成此 skill。
— 完 —
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