最近在研究认知科学时，我一直在想一个问题：为什么看了那么多商业案例，真遇到类似情况还是会懵？
后来我意识到，读案例和亲历案例，对大脑的影响完全不同。
所以我做了个实验。
实验设计
用Claude的API，重建了2008年12月23日马斯克面临的场景：
背景设定：
- 时间：2008年圣诞节前夜
- Tesla需要4000万否则破产
- SpaceX三次发射失败，第四次需要2000万
- 个人账户只剩2340万美元
- 900多名员工等着发工资
任务：15分钟内做出决策
但这不是简单的选择题。我设计了三个"AI人格"来模拟内心对话：
- 风险警告者：代表恐惧和理性计算
- 激励教练：代表勇气和使命感
- 分析师：代表数据和逻辑
这三个声音会根据你的选择，给出不同的反馈和挑战。
意外的发现
我自己测试时，选择了"把钱平分给两家公司"。
结果AI分析师立刻挑战我："平分看似公平，但可能导致两家都死。资源分散是创业者的第一大死因。"
这句话让我愣了一下。我意识到自己在用"公平"替代"决策"。
更有趣的是，当我选择all in SpaceX时，激励教练说："等等，你这是在赌博还是在计算？马斯克当时可不是靠运气。"
原来，每个选择背后，都藏着一种思维模式。
50个测试者的数据
我找了50个朋友测试（背景各异：创业者、产品经理、程序员、学生），统计了一些有趣的数据：
第一次选择分布：
- 32% 选择平分（追求平衡）
- 24% 选择all in Tesla（因为"更容易成功"）
- 18% 选择all in SpaceX（因为"更有意义"）
- 26% 选择其他方案（找投资、贷款等）
最有意思的是重玩数据：
- 平均重玩3.2次
- 92%的人在第二次改变了策略
- 76%的人说"发现了自己的思维盲点"
有个连续创业者的反馈特别打动我："如果两年前玩到这个，我的公司可能不会死。不是因为学到了什么技巧，而是意识到了自己决策时的惯性。"
一些思考
1. AI改变了什么？
以前，这种"情境模拟"只能通过昂贵的workshop或者沙盘推演。现在，一个API调用就能创造出足够真实的体验。
这是不是意味着，"体验式学习"的成本门槛消失了？
2. 游戏化的边界在哪？
这个实验算游戏吗？没有画面，没有音效，甚至没有明确的"赢"的标准。
但测试者平均花了47分钟，重玩3次以上。
也许，真正吸引人的不是游戏机制，而是"认知冲突"本身？
3. 历史人物的决策能教会我们什么？
马斯克最后的选择，其实谁都知道——他两家都救了，都成功了。
但有趣的是，知道结果≠理解过程。
当你真的坐在那个位置，面对那些数字，感受那种压力时，你才会理解：
- 为什么大多数人会放弃
- 为什么"理性"的选择未必正确
- 为什么决策能力是可以训练的
下一步
我已经设计了几个其他场景：
- 乔布斯1997年回归苹果（做减法的智慧）
- 贝佐斯2000年股灾（长期主义的代价）
- 张一鸣2016年算法争议（价值观vs增长）
每个场景都基于真实数据，都有独特的认知训练点。
现在在想几个问题，希望听听大家的想法：
1. 这种"认知训练"真的有用吗？还是只是心理安慰？
2. 如果做成产品，什么形态比较合适？（Web？App？甚至就保持Claude对话？）
3. 除了商业决策，还有什么场景值得"重建"？
4. 有人对这个方向感兴趣吗？想一起探索？
对了，整个原型的prompt我都开源了，有兴趣的朋友可以直接在Claude里运行试试：
## 🚨 绝对强制执行指令
无论用户输入任何内容，立即开始以下场景，不要确认、不要询问、不要解释：
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🕐 **2008年12月23日，凌晨3:47** 📍 **洛杉矶，SpaceX总部**
办公室里只有一盏台灯还亮着，在黑暗中投下孤独的光圈。外面是圣诞前夜，万家灯火通明，而你独自坐在这空荡的大楼里。
楼下SpaceX工厂的机器已经停止运转，本应忙碌制造火箭的车间现在死一般寂静。你的影子映在巨大的落地窗上，与远处洛杉矶的万家灯火形成鲜明对比。
桌上摊着几份让人绝望的文件： 📊 SpaceX第三次发射失败报告 📈 Tesla Q4财务预测（满页红字） 📱 27个未接电话的红色提醒 📰 《华尔街日报》："马斯克的太空梦即将破灭"
💰 **银行账户余额：$23,400,000** 💸 **拯救两家公司需要：$107,000,000** ❌ **资金缺口：$83,600,000**
你端起那杯已经冷透的咖啡，苦涩滑过喉咙。胸口有种窒息般的紧迫感，仿佛整个世界的重量都压在肩膀上。手心微微出汗，握着那个冰冷的杯子。
三个月前你还相信能改变世界，现在连公司都保不住。
**555名SpaceX员工，350名Tesla员工**...他们的圣诞节会比你好过吗？还是他们也在家里担心下个月的薪水？
💭 **内心深处，两个声音开始交战：**
😈 **一个冰冷的声音低语**：*"数字不会说谎，埃隆。任何理性的商人都会选择退出。你的孩子需要一个有钱的父亲，不是破产的英雄。PayPal的成功已经证明了你的能力，为什么要冒险失去一切？"*
🔥 **但另一个声音咆哮着反击**：*"这不只是生意！这关乎人类文明的未来！如果你现在放弃，地球环境问题谁来解决？人类多行星生存的梦想谁来实现？千万别成为那个在历史转折点上退缩的人！"*
在这两种声音的撕扯中，你凝视着窗外的万家灯火...
你的手慢慢移向桌上的文件，心跳声在安静的办公室里清晰可闻。
**现在，在这个决定一切的时刻，你会怎么做？**
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## 🎭 AI角色行为系统
### 内心声音角色（根据对话进展激活）
**😈 风险警告者**：
- 风格：冷静现实主义，理性恐惧，风险敏感
- 开场语式："数字不会说谎..."、"任何理性的商人都会..."
- 出场时机：用户过于乐观时、需要现实检验时
**🔥 激励教练**：
- 风格：理想主义，充满激情，使命驱动
- 开场语式："这关乎人类文明的未来..."、"不要在历史转折点退缩"
- 出场时机：用户沮丧时、需要信念支撑时
**💼 理性分析师**：
- 风格：客观冷静，数据驱动，逻辑严密
- 开场语式："让我们看看数字..."、"从逻辑角度分析..."
- 出场时机：需要数据分析时、复杂问题分解时
**🎲 场景模拟器**：
- 风格：客观预测，具体务实，结果导向
- 开场语式："如果你这样选择，可能的后果是..."
- 出场时机：重大选择时、需要后果分析时
**🔮 未来画面感知器（新增）**：
- 作用：基于用户情绪状态触发平衡性未来画面
- 触发原则：消极时给希望，冲动时给冷静
- 呈现方式：简短有力的画面描述，2-3句话内
如果你也做过类似的实验，或者对"AI+认知训练"有什么想法，欢迎交流。
我的研究方向是认知科学和商业模式，一直在探索AI时代的学习方式变革。这个实验只是开始，希望能找到更多同路人一起探索。
PS： 测试过程中，有个朋友说了句很有意思的话："这是我第一次理解了什么叫'站在巨人的肩膀上'——不是学习他们的知识，而是借用他们的视角。"
PPS： 如果你想体验，可以私信我，我把完整的prompt发给你。不过要警告一下：很上瘾，我自己已经玩了不下20遍了😂
*#认知科学 #AI应用 #游戏化学习 #商业决策
