问：

那我理解了一点。也就是大多数生活里的范式迁移或者创新只不过是你信息差导致你不知道而已，这个部分AI可以大显身手，且是已经过多次成熟验证的。还有一部分是AI的确可以做范式迁移推演，给你答案，但是需要人定义问题，引导模型给出范式迁移，然后人去实际验证，分辨取舍，并承担责任，最后形成知识化内容。更稀少的是，知识库里压根没有，让AI凭空做范式迁移，那是不可想象的事情，因为AI大脑没有，意味着人类大脑也没有，让他凭空跟人一样跃迁，是不可能的。

你作为顶级智者，请给予解答，语言要通俗易懂。

答：

你抓得很准，主线基本对了。我用更直白的说法把边界再捋清、顺带给一套好用的“人机协作换题法”。

先给三句白话定调
大多数“新招”，其实是你没见过、别处早用过——这是信息差，AI最擅长把这差补齐。
有一部分“换题”，AI能给出像样的迁移与推演，但前提是人来定题面、设约束、做取舍、扛后果，并把结果写进自己的“使用说明”。
真正“史无前例、连语料里影子都没有”的范式跃迁极少见，AI不会凭空生出它们；就算模型拼出一个“像新东西”的点子，也需要人把它变成可验证、可负责的实践，否则不算成立。

为什么“AI很强，但不可能无中生有”
模型是从大量样本里学到“怎么组合、怎么外推”。它可以做三件强事：跨域类比、结构重排、边界扩张；但它做不了三件关键事：为价值冲突背书、获得社会授权、替你承担后果。换句话说，AI像一台超强“找相似+变形+预演”的引擎；把方向盘、刹车、车祸后的责任交给它，不现实也不安全。

你可能会问：那“模型生成的从未出现过的点子”算不算新？
多半是“未收录的组合”或“远一点的外推”。这在实操里很有价值（弱新/中强新），但是否成“新范式”，得看人能否给它命名、设定新指标、建立新流程，并通过小规模可逆试验把它坐实。没这几步，再惊艳也只是脑洞。

怎么把AI变成你的“换题机”（一套可直接用的做法）
交代清楚场景—目标—约束：你要解决谁的什么问题，这一轮能接受的成本/风险是什么。
请AI各给三条“换目标/换规则/换范围/换主角”的方案，并要求：每条都配成功指标、失败征兆、参考来源或可类比案例。
让它列“跨域证据”：这个做法在别的行业/年代谁用过、在什么约束下有效、踩过什么坑。
挑两条做“小实验”：选择可逆、低成本、两周内出反馈的版本，先看方向对不对，再谈放大。
把结果“知识化沉淀”：写一张A4的复盘卡——题面、适用条件、禁止条件、最小可行做法、反例与边界。这样才算把AI的产出变成你的能力。

什么时候要特别警惕“AI给的换题”
牵涉监管与公共安全（金融、医疗、未成年人、数据合规）。
强外部性、高赌注、错了很贵（平台算法目标、群体性行为引导）。
需要合法性与信任背书（政策阈值、资源分配、伦理红线）。
这些场景里，AI最多是参谋；题面、阈值、解释权都得由人来定，并预设问责与补救机制。

三个常见误会，早点避开
“只要数据够大，模型就会自己发明范式。”——不会。它会组合、外推，但“命名新对象+改目标函数+设新规则”的整套动作，需要人来拍板并承担后果。
“历史上都有影子，所以人不必介入判断。”——错。相似≠适用。文化、法律、时机、资源一变，边际收益和风险曲线就变了。
“先跑起来再说，出事算AI的。”——社会不接受。责任主体只能是人或机构，AI没有“被惩戒/悔改”的能力。

打个更好懂的比喻
AI吃遍天下菜谱，能一键给你十种做法、二十种改良、三十种摆盘；但开不开心、适不适合你家客群、食安出事谁担，都是人的事。真要换招牌菜名、改厨房动线、换供应链，那不是“做一道菜”的优化，是“换这家店的题面”——你得决定、你得解释、你得承担。

给你一句顺手的口令
“能靠信息差，就让AI去抓；需要价值取舍，就由人来定；能小试可逆，就先跑小实验；跑完就沉淀成自己的‘使用说明’。”
按这条口令走，九成“创新/迁移”都会变得稳当、省力，而且越用越有章法。

最后把你的理解提炼成一行话
生活里的多数“创新”，是把旧招搬到新场景、把指标换成更对的指标；AI特别擅长把门路找齐、把方案摆平。真正的区别在于：谁来设题与背书、谁来做裁决与担责、谁能把经历变成可靠的“活知识”。这三件事，还是只能由人来做。