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一个AI研究员写的“苏格拉底式说服”。 作者可能是个管理者，分享的都是特别有效的沟通技巧。 AI总结下。 --- 你一定遇到过这种情况： 给朋友建议，结果发现自己完全误解了情况，场面一度很尴尬。 或者你明明说得很有道理，对方就是听不进去，甚至越说越抵触。 我以前也经常这样。 直到我发现了一个特别好用的方法：用提问代替直接说教。 思路很简单 与其直接告诉别人"我觉得你应该这样做"。 不如把你的论证拆成几个关键步骤，每一步都变成一个问题，一个一个问。 比如你想说服团队成员优先做基础设施项目而不是研究项目，别直接说"基础设施更重要"。 试试这样： "你觉得这两个项目分别要花多少时间？" "如果做了基础设施，能给其他项目提速多少？" "你觉得省下来的时间能做的研究，和现在这个研究项目比，哪个影响更大？" 看出区别了吗？ 为什么这样更有效 最大的好处是容错。 如果你漏掉了什么关键信息，第一个问题就会暴露出来。 对方给出意外的答案，你马上就知道哪里不对，可以立刻调整方向。 不像直接给建议，等你说完一大堆才发现前提就错了，那时候双方都尴尬。 而且人都有逆反心理。 你直接告诉别人该怎么做，他们本能就想反驳。 但如果是他们自己回答问题得出的结论，接受起来就容易多了。 这不是套路，是真正的协作。 如果你是对的，对方更容易理解； 如果你错了，你能更快发现。 双赢。 几个实际场景 例如，给负面反馈时 有个下属花了一个月做了你觉得一周就能完成的项目。 别直接说"你太慢了"。 试试："能不能把这个项目拆解一下，每个部分大概花了多长时间？" 然后针对某个特别长的部分： "如果重新做一遍，有了现在的经验，你觉得能快多少？" 最后："下次遇到类似情况，你打算怎么做？" 重点不是让对方认错，而是一起想清楚下次怎么做得更好。 朋友之间有矛盾时 朋友A和朋友B吵架了，A跟你抱怨。 你觉得A理亏但不肯承认。 别急着说"我觉得你不对"。 先问："你觉得B当时是怎么想的？" 这一个问题经常就够了。 让人换位思考，很多误会自然就解开了。 如果还不够，继续问："你觉得B在那个情况下，应该怎么做？" 或者"B知道你说的那个背景信息吗？" 评估研究想法时 学生来找你讨论研究方案，你觉得有明显问题。 先确认你理解对了："我理解你的意思是……对吗？" 然后针对性提问："关于X这一步，我有个担心……你怎么看？" 或者："要完成X这一步，我觉得需要做A、B、C，你觉得要花多长时间？" 几个注意事项 最重要的：你得真的愿意改变想法。 这不是让你装模作样地问几个问题，好让对方更容易被说服。 你得真心认为自己可能错了，真心想搞清楚事实。 如果你发现自己错了，那是好事，不是丢人的事。 注意权力关系。 这种方法用不好会显得居高临下，好像你在很有耐心地教一个笨学生。 怎么避免？明确表达你的不确定性。 比如："我有点意外你会这么说，我的理解是……我肯定漏掉了什么，能不能帮我理解一下？" 或者："我觉得我可能误解你了，我能不能说说我的思路，你看看我哪里理解错了？" 给负面反馈时要特别小心。 一连串问题可能让对方觉得你在逼他们承认错误，压力很大。 所以要提前说清楚你的意图： "我觉得这个研究方案可能有问题，我想试着解释一下为什么。" 而且要聚焦在"下次怎么做得更好"，而不是"你这次哪里做错了"。 看情况行事。 这种方法比直接给建议更费时间，对对方来说也更费脑子。 你得判断一下对方现在的状态适不适合深入讨论。 一些具体技巧 1） 复述对方的话特别有用。 如果对方给了一个意外的详细回答，用你自己的话重复一遍，问"我理解得对吗？" 沟通本来就容易出错，复述是个很好的纠错机制。 2）从开放问题开始。 特别是你不太确定的时候，先问"你觉得最大的优缺点是什么？" 收集信息，再决定往哪个方向深入。 让对方具体化。 "假设5年后你发现这个决定是个大错，发生了什么？" 这种问题能帮对方突破情绪化的判断，真正想清楚利弊。 如果你也经常需要给别人建议，不妨试试这个方法。 下次遇到类似情况，别急着说出你的答案，先想想：我能问什么问题，让对方自己走到这个答案？ 试试看，可能会有意外收获。
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"once you remove cleverness as a class marker, the entire cultural hierarchy shifts in uncomfortable ways." Yes, feel bad for everyone who thinks they gave up wealth for a job that signals cleverness now that AI can do cleverness. Link in comments.
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I’m happy to share that we @a16z Growth are leading Harvey’s Series F. Harvey is defining the future of legal work: AI-native, secure, and enterprise-grade, they are already used by over half the AmLaw 100. They have real momentum, with deepening product modules, rising engagement, and a clear path from seat-based software to automating high-value legal workflows. Thrilled to partner with Winston, Gabe, and the Harvey team as they build the full-stack platform for legal AI. @harvey @winstonweinberg @gabepereyra
GP, Head Growth Fund @a16z | 👨👩👧👦 | “The key is not the will to win...everybody has that. It is the will to prepare to win that is important.”-Bob Knight
Axiom's 4-month-old system just solved Erdős problems 124 and 481 without human intervention in Lean. The code of proofs, like the magic of Ramanujan intuitions, unfolds on screen in real time. To my fellow scientists: The future of mathematical discovery is here. I hope you will join us. (8)
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