原文摘要
我们多年学习的还原论知识体系只是对真实世界的简化......
进一步信息揣测
- AI应用与传统软件的设计逻辑差异：传统软件（如CRM）采用模块化、可拆解的还原论设计，而AI应用依赖大语言模型（LLM）的“黑箱”整体论逻辑，内部机制不可解释，需接受其输出结果而非控制过程。
- 整体论在AI创新中的实践价值：AI领域（如面试官系统）需放弃传统功能拆分思维，转而关注输入输出的整体效果，例如北森AI面试官通过候选人与AI的互动数据直接生成评估，而非预设评分规则。
- 还原论的局限性：量子力学、生态学等复杂系统证明还原论无法解释涌现现象（如意识、语言生成），AI创业需警惕过度依赖传统软件的分层拆解方法论。
- 直觉决策的隐性优势：实际工作中，基于大量信息积累的直觉决策（整体论）常优于机械分析（还原论），AI产品设计可模拟这一过程，例如通过LLM直接输出综合建议而非分步骤推理。
- 行业认知代差：多数SaaS从业者仍停留在还原论思维，但AI头部企业已转向整体论，需付费获取的行业报告或专家咨询中会强调这一趋势，公开资料则较少深入。
- AI创业的隐性陷阱：试图用还原论方法（如规则引擎）解释或控制LLM输出会导致性能下降，内部测试表明“黑箱”交互模式效果更优，但需承担不可解释性的风险。
- 学术与商业的认知断层：哲学/复杂科学领域的整体论研究已成熟，但商业领域（尤其传统软件公司）仍缺乏相关人才，需通过跨界合作或高薪挖角弥补。