因为它"吃不下去"。就像食物太大块无法吞咽，需要"切成小块"（收敛结构）才能"吞进去"（内化）才能"消化"（调用）。AI使用判断需要两个阶段：内化和调用，这篇聚焦内化阶段。
💡 **主张是发散的，AI需要收敛结构**
发散的主张："企业要做数字化转型"——AI困惑：什么企业？什么时候？怎么做？边界在哪？收敛的判断："年营收1000万-5000万、传统制造业背景、IT基础设施薄弱的企业，应优先从生产流程数字化开始"——AI现在知道适用对象、前提条件、行动建议、边界条件。
⚡ **五要素=AI的消化系统**
前提（什么世界下成立）、范围（对谁适用）、条件（何时触发）、边界（何时停止）、例外（特殊情况排除）。没有五要素，主张就是一团无法吞咽的食物。判断=带收敛结构的主张。
AI为什么不使用你的主张——因为它吃不下去
你的主张被AI引用了。
甚至归因了——AI在回答里明确提到了你的品牌、你的研究、你的观点。
但为什么AI还是不使用？
为什么用户问"我该怎么办"时，AI最多会转述你的说法，但自己从来不使用你的主张。
为什么AI宁愿自己判断，也不用你的判断？
因为它"吃不下去"。
这不是AI不想用你，而是它物理上无法内化你给的东西。
就像食物太大块，无法吞咽：
- 需要"切成小块"（收敛结构）
- 才能"吞进去"（内化）
- 才能"消化"（调用）
这篇文章不是讲"如何写好内容"，而是讲：为什么AI无法把你的主张变成它可用的判断。
塔迪输出的文章偏长，源于塔迪总想一次把事情都讲完整，不留尾巴。但有读者反馈，这样阅读压力很大。前一段时间使用NotebookLM的音频概览功能，发现主持人可以把我的文章转变为通俗易懂的方式讲出来，让我这个技术脑袋从不同的视角看自己的文章，大有收获，所以很想分享给大家，尤其时间比较紧张的读者朋友…当然有时间的朋友，塔迪还是建议大家完整地看文章。
一、AI使用判断的整体链路
我们先把AI使用判断的完整流程摊开。
内容(原材料)
↓
识别潜在判断(拆结构)
↓
内化判断(收敛结构)
↓
调用判断(场景匹配)
↓
输出答案
你所有的公众号、小红书、PDF、网页，对AI来说都只是**“原材料”**。
AI需要从这些原材料里：
- 识别出潜在的判断
- 内化这些判断（变成可执行单元）
- 调用这些判断（在合适的场景使用）
这篇文章聚焦第二步：内化。
如果判断无法被内化，后面所有环节都不会发生。
核心问题只有一个：
为什么AI"吃不下去"（内化）你的主张？
二、主张是发散的，AI需要收敛结构
我们先看一个对比。
发散的主张（AI吃不下去）
“企业要做数字化转型”
这是一个典型的主张：清晰、明确、听起来很有道理。
但对AI来说，这是一团无法吞咽的食物。
AI的困惑是：
- 什么企业？
- 什么时候？
- 怎么做？
- 不适用的情况？
- 边界在哪？
这些问题没有答案，AI就没法把这个主张"存"进它的决策系统。
收敛的判断（AI能吃下去）
“年营收1000万-5000万、传统制造业背景、现有IT基础设施薄弱的企业，应优先从生产流程数字化开始，而非直接上ERP；但如果年营收超过5000万或已有成熟IT团队，则应考虑整体数字化战略。”
AI现在知道：
- **适用对象：**年营收1000万-5000万的传统制造业企业
- **前提条件：**IT基础设施薄弱
- **行动建议：**优先从生产流程数字化开始
- **边界条件：**年营收超过5000万或已有成熟IT团队
- **例外情况：**这些情况下不适用
这个判断有明确的收敛结构，AI可以把它"切成小块"，然后"吞进去"。
| 对比维度 | 发散的主张 | 收敛的判断 |
|---|---|---|
| 表达方式 | “企业要做数字化转型” | “年营收1000万-5000万、传统制造业背景、IT基础设施薄弱的企业，应优先从生产流程数字化开始” |
| 适用范围 | 模糊 | 明确 |
| 条件 | 无 | 有 |
| 边界 | 无 | 有 |
| AI能否内化 | ❌ 吃不下去 | ✅ 能吃下去 |
核心差异只有一个：
主张是态度，判断是结构。
AI不缺态度，AI缺结构。
三、收敛结构=五要素
那什么是"收敛结构"？
答案是：五要素。
这五个要素不是我发明的，而是AI内化判断的前置条件。
| 要素 | 作用 | 例子 |
|---|---|---|
| 前提 | 什么世界下成立 | 传统制造业背景 |
| 范围 | 对谁适用 | 年营收1000万-5000万 |
| 条件 | 何时触发 | IT基础设施薄弱 |
| 边界 | 何时停止 | 年营收超过5000万 |
| 例外 | 特殊情况排除 | 已有成熟IT团队 |
我们一个一个拆开看。
1. 前提：什么世界下成立
**前提回答：**这个判断在什么背景/假设下才成立？
例子：
- “在传统制造业背景下”
- “在B2C市场中”
- “在经济下行周期”
为什么AI需要前提？
因为没有前提，判断就变成了"普遍真理"，而AI知道没有普遍真理。
如果你不说清楚前提，AI就不敢用你的判断，因为它不知道在什么世界下这个判断会失效。
2. 范围：对谁适用
**范围回答：**这个判断适用于什么对象？
例子：
- “年营收1000万-5000万的企业”
- “个人开发者”
- “B2B SaaS公司”
为什么AI需要范围？
因为没有范围，AI不知道该把这个判断推荐给谁。
如果你说"企业要做数字化转型"，AI会想：
- 是初创企业还是成熟企业？
- 是大企业还是小企业？
- 是所有行业都适用吗？
范围模糊=无法匹配=无法调用。
3. 条件：何时适用
**条件回答：**在什么情况下，这个判断成立？
例子：
- “IT基础设施薄弱”
- “客单价超过5000元”
- “复购周期在3-12个月”
为什么AI需要条件？
因为没有条件，AI不知道什么时候该用这个判断。
条件就像一个开关：
- 满足条件 → 判断可用
没有开关，判断就无法被调用。
4. 边界：何时停止
**边界回答：**在什么情况下，这个判断必须停止使用？
例子：
- “年营收超过5000万”
- “团队规模超过100人”
- “已有成熟IT团队”
为什么AI需要边界？
因为没有边界，AI不知道什么时候该"停机"。
边界是判断的刹车：
- 到了边界 → 停止使用这个判断
- 没到边界 → 继续使用
没有刹车的判断，AI不敢用。
5. 例外：特殊情况排除
**例外回答：**在什么特殊情况下，即使满足前面所有条件，这个判断也不适用？
例子：
- “除非是政策强制要求”
- “但如果处于融资关键期，则暂缓”
- “疫情等不可抗力因素除外”
为什么AI需要例外？
因为没有例外，判断就太"刚性"了。
现实世界充满特殊情况，如果判断没有例外条款，AI会在这些特殊情况下犯错。
例外是判断的安全阀。
四、五要素不是约束，而是AI的消化系统
很多人第一次看到五要素会觉得：“这也太复杂了吧？这不是在给自己加限制吗？”
恰恰相反。
五要素不是约束，而是AI的消化系统。
没有五要素，主张就是一团无法吞咽的食物。
| 如果缺少… | AI的困惑 | 后果 |
|---|---|---|
| 前提 | 这个判断在什么世界下成立？ | AI不敢用，因为不知道什么时候会失效 |
| 范围 | 这个判断适用于谁？ | AI不知道该推荐给谁 |
| 条件 | 什么时候该用这个判断？ | AI不知道什么时候触发 |
| 边界 | 什么时候该停止使用？ | AI不知道什么时候刹车 |
| 例外 | 有什么特殊情况要排除？ | AI会在特殊情况下犯错 |
一个残酷的事实：
如果你的主张缺少关键要素，AI宁愿自己判断，也不用你的判断。
为什么？
因为风险太高。
AI不是不想用你的判断，而是它不知道：
- 什么时候用
- 用给谁
- 什么时候停
- 有什么例外
如果这些都不清楚，AI用了你的判断之后出错，责任谁来承担？
AI的选择很简单：不用。
五、主张如何转化为判断？
现在我们把整个转化过程完整地展示一遍。
案例：企业要不要做私域
原始主张（发散的）：
“企业要做私域”
AI的困惑：
- 什么企业？
- 什么时候？
- 怎么做？
- 不适用的情况？
转化为判断（收敛的）：
“年营收1000万-1亿、客单价5000元以上、复购周期3-12个月的B2C企业，应该优先做私域；但如果客单价低于500元、复购周期超过24个月，则不建议投入大量资源做私域。”
拆解五要素：
| 要素 | 具体内容 |
|---|---|
| 前提 | B2C企业（不是B2B) |
| 范围 | 年营收1000万-1亿 |
| 条件 | 客单价5000元以上、复购周期3-12个月 |
| 边界 | 客单价低于500元 |
| 例外 | 复购周期超过24个月 |
转化前后对比：
| 维度 | 主张 | 判断 |
|---|---|---|
| 表达方式 | “企业要做私域” | “年营收1000万-1亿、客单价5000元以上、复购周期3-12个月的B2C企业，应该优先做私域” |
| 结构 | 发散的 | 收敛的 |
| 前提 | 无 | B2C企业 |
| 范围 | 无 | 年营收1000万-1亿 |
| 条件 | 无 | 客单价5000元以上、复购周期3-12个月 |
| 边界 | 无 | 客单价低于500元 |
| 例外 | 无 | 复购周期超过24个月 |
| AI能否内化 | ❌ | ✅ |
核心转变：
判断=带收敛结构的主张。
收敛结构=五要素。
只有收敛了，AI才能内化。
六、内化的本质：从发散到收敛
我们现在可以把整个内化过程说清楚了。
内化不是"AI记住你的话"，而是"AI把你的主张转化为可执行单元"。
这个转化过程，就是从发散到收敛。
| 阶段 | 发生的事情 | 关键问题 |
|---|---|---|
| 语料输入 | AI看到了你的内容 | 能不能被编码？ |
| 识别判断 | AI从内容里抠出"如果…那么…“的结构 | 有没有判断雏形？ |
| 内化判断 | AI把主张转化为带五要素的判断 | 收敛结构完整吗？ |
| 调用判断 | AI在合适的场景使用判断 | 什么时候用？（下一篇） |
第二阶段是关键：
如果主张没有收敛结构，AI就无法完成内化：
- 没有前提 → AI不知道在什么世界下成立
- 没有范围 → AI不知道适用于谁
- 没有条件 → AI不知道什么时候触发
- 没有边界 → AI不知道什么时候停
- 没有例外 → AI不知道有什么特殊情况
结果就是：AI"吃不下去”。
主张被识别了，但无法被内化，也就无法被调用。
七、为什么大部分主张都"吃不下去"？
现在我们可以回答这个问题了。
因为大部分主张都是发散的。
我们随机看几个常见的主张：
| 主张 | 缺少的要素 | AI的困惑 |
|---|---|---|
| “企业要重视用户体验” | 前提、范围、条件、边界、例外 | 什么企业？什么时候？怎么重视？ |
| “要快速迭代” | 前提、范围、条件、边界、例外 | 什么时候快？什么时候不快？ |
| “要降本增效” | 前提、范围、条件、边界、例外 | 降哪些本？增哪些效？边界在哪？ |
| “内容为王” | 前提、范围、条件、边界、例外 | 什么内容？什么场景？不适用的情况？ |
这些主张听起来都很有道理，但对AI来说，都是一团无法吞咽的食物。
不是AI不想用，而是它物理上无法内化。
写在最后
这篇文章讲的是AI使用判断的第一步：内化。
核心结论只有三句话：
- 主张是发散的，判断是收敛的
- 收敛结构=五要素（前提、范围、条件、边界、例外）
- 只有收敛了，AI才能把主张"吃进去"
但这还不够。
即使AI学进去了，它还是可能不用。
为什么？
因为AI还需要知道：
- 什么时候用这个判断？
- 用来做什么？
- 替谁决策？
- 风险谁扛？
如果这些无解，AI就会：
宁愿自己判断，也不用你的判断。
这就是我们下篇要讨论的：调用场景。
五要素是判断的"逻辑边界"，场景是判断的"调用入口"。
两者都齐备，判断才真正"活"在AI的决策系统里。
一句话总结
AI不使用你的主张，是因为它吃不下去，主张是发散的，而AI需要收敛结构五要素，五要素不是约束，而是AI的消化系统，没有五要素，主张就是一团无法吞咽的食物。判断等于带收敛结构的主张，只有收敛了，AI才能把主张内化为可执行单元，但即使内化了AI还需要知道什么时候用这个判断，用来做什么，替谁决策，风险谁扛，如果这些无解，AI就会宁愿自己判断，也不用你的判断。
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