你最后那句"这法子基本不挑模型",我想补一个限定条件。
从认知心理学的角度,你描述的"AI话还没说完心里已经透亮"其实有个现成的解释框架——自我解释效应(self-explanation effect)。Chi 等人 1989 年那篇经典研究里就发现,让学习者在解题时把每一步"说给自己听",即使没有外部反馈,理解留存率也显著高于被动阅读。你被"外行视角"点醒的那次,与其说是 AI 翻译成了外行的话,不如说是"要跟一个不懂的人讲清楚"这件事逼你把那个从没说清的前提显性化了。换句话说,真正做功的是"外化表达"这个动作,AI 不过是个耐心的听众兼复读机。
顺着这个逻辑,“三视角重述"里值钱的其实分两层:第一层是外化(任何模型、甚至一只橡胶鸭子都能给你),第二层是视角的重构(让同一个问题换一套逻辑框架而非只是换套词汇)。第二层才真正依赖模型能力。我自己的观察是,弱一点的模型容易做成"换皮”——把"用户"改成"小盆友",句子结构原封不动,这种重述对盲点几乎没用。要它真的从产品经理的成本视角切进去,而不是把你的原话翻译成"产品汪"语气,需要模型有较强的指令遵循和因果推理。所以"不挑模型"对第一层成立,对第二层值得商榷。
你那个项目的例子我挺想追问一句:当时让你惊觉的前提,是 AI 重述里明说了的,还是你自己为了给"外行"讲清楚而主动补上的?如果是后者,那恰好印证了——起作用的是你自己的解释行为,AI 只是个触发条件。
可以试试把"换身份"再往前推一步:让它站在反对你方案的人、或者最懒的用户立场重述,盲点可能冒得更狠。有空聊聊你用的哪个模型?