文章构思的基本方法
1 如何找到观点
1.1 概念展开
写议论文时，我们最终要表达的，多为一个全称命题（如所有人都会死）。之所以多为全称命题，是因为正确的全称命题可以帮助人们解决同类的未见情况，具有指导价值。因此这种命题作文本质上就是要作者完成一次「创造型学习」。
比如，讨论“AI对未来工作的影响”时，我们围绕的核心不是“Aphago让李世石丧失下棋意义”这种具体的特称命题，而是讨论“一类叫做AI的事物”对“一类叫做工作的事物”的整体性的、规律性的影响，为了是帮助我们预测“所有工作都会如何被影响”，再基于这个预测，对自己当前的工作，以及如何规划职业发展，做出相应地对策。
尽管核心是全称命题，但人脑对身边事物的认识，都是由片面性的具象层面，向规律性的抽象层面，逐渐进行的，无法凭空跳跃到整体性/规律性的全称命题。所以如果一个作者被要求具象问题，往往容易有想法，但若被要求讨论从未接触过，未思考过的抽象话题，很容易“没有想法”。
为了让自己更容易“产生想法”，要做的第一步就是对命题中的概念进行一定程度的具象化，尽量展成不重不漏的子概念，如果子概念还是抽象，则继续展开，直到自己能联想到相应的例子为止。如果想不到，可以继续展开或换另一种视角展开。这是一种分而治之的做法。
比如，“AI对未来工作的影响”中，涉及三个概念：AI、工作、影响。
「AI」可以展开为：「违规的AI」和 「不违规的AI」和 「中间地带的AI」
「工作」可以展开为：「执行类工作」和「创造类工作」
「影响」可以展开为：「正面影响」和「负面影响」
展开后，就可以有更具体的命题来思考了，比如
「中间地带的AI」对「创造类工作」的「负面影响」。
容易联想到的例子有：
「绘画AI」对「画师工作」的「替代」。
此时就会对「中间地带的AI对创造类工作的负面影响」有些想法了。
如果还没有想法，就可以换个角度进行展开，比如把工作展开为：
「工作」展开为：「教育类」和「娱乐类」和「投资类」等等，这里拆分得不全面也没关系，尽量全面就行。
其中的「教育类」还可以再拆：
「英语教学」
「物理教学」
「棋艺教学」
「舞蹈教学」
可以联想到「Alphago对围棋教学提供了更优的策略」等等。
1.2 层级梳理
在上面的例子中，概念的展开是从大分类，到中分类，再到小分类，一层一层逐步进行的。这种展开方式更够让自己在展开概念时，更容易做到不重不漏。
所以，可以多运用这种逐层展开的技巧。
如果做不到也没关系，可以先联想自己能想到的子概念，随后再将这些子概念的结构关系重新梳理起来，形成一个个子命题。
之所以要梳理层级关系，是因为我们最终的观点，来自于对这些实例的归纳，而归纳时所运用的实例如果层级关系混乱，会找不到共性，难以得出观点；若层级关系清晰，则更容易发现规律，得出观点。
比如，「AlphaGo对围棋教学提供了更强大的下法」和「中间地带的AI对创造类工作的负面影响」是没办法直接放在一起归纳的，因为二者的层级不一样，后者的抽象层级比前者更高。
「AlphaFold 取代了生物科研的一个方向」和「绘画AI降低了平面设计的试错成本」就是同层例子，可以一起向「AI对创造类工作的影响」上去归纳。
这里的结构并不是写作时所用的文章结构，这里仅仅是为了让你可以联想到更多的例子，激发想法而存在的。
可以利用思维导图进行结构梳理。
1.3 经验扩展
但自己的经验很多时候是不足的，无法有充足的例子来归纳出可泛化的观点。
比如，每天开车的货车司机，就很少关注AI，对AI就没有什么认识。
这时就可以结合自己所梳理的结构，上网查询更多的具体案例。
1.4 观点归纳
凭空思考是得不出观点的，没想法的原因，往往来自于没数据，以及没有对数据进行归纳总结。
想象一下，如果自己看完一部电影，是一定会去不由自主地总结的，而一旦你总结后，就一定会产生自己的看法。
所以，当自己对某个话题没有想法时，应该去扩展自己的数据，让自己浸泡在数据中，远比“干想”、“硬想”要好用，自然会产生想法。
做科研的时候也是一样，很多学生会说，自己没有新的idea，然后就在那干想。正确的做法是多看论文、多搜集数据，接触的数据多了，就有idea了。
但是，自己的想法，由于自己搜集的数据的不平衡，也很容易产生以偏概全的特点。
因此，可以多看看别人用的数据，看看别人的观点，从而来调整自己的观点。
观看其他成员作业中的数据和观点
2 如何下笔论述
2.1 选择观点
很多时候，文章的篇幅是受限的（可能来自读者的耐心，也可能来自考试的要求）。所以，需要筛选出重要的观点去表达。
所以，需要在自己所归纳的观点中，再次筛选和提炼一下，围绕一个核心观点去表达。
比如，这次的作业，选择主要表达的观点可以是：
「AI」让「某些工作的旧方式」「被淘汰」
2.2 概念明确
命题的成立，依赖于概念的明确。如果命题中的概念不明确，那么命题就会模棱两可，怎么解释都行。此时观点的真值不唯一，也就不构成一个合格的命题。
同时，人们在使用概念时，常常是潜意识行为，不会注意自己是否错误地把作者文中的名词指代，理解成了其他的指代。
所以，自己在论述命题时，可能需要先对容易搞错的概念进行明确和纠错。
比如，在讨论“AI对未来工作的影响”时，如果人们对「AI」和「普通计算机程序」之间的差异不是很明确，甚至把「AI」和「拥有自主意识的程序」混为一谈。那么他们对于“AI对未来工作的影响”的想法就会被夸大或者被贬低。把「AI」视为「无所不能的“神”」，自然会得出“未来人类完全没价值了”的结论。那么，此时可能就需要明确一下：AI到底指代的是什么，有什么能力边界。
又如，人们对于工作的指代也不一样。有的人觉得，
“种土豆”是工作，而“种土豆”的所运用的技术和方式归为工具。
但有的人会认为“种土豆的所运用的技术和方式”就是工作。
前者会认为，AI替换了工具，但没有替换工作。后者却会认为，AI消灭了工作。这里的工作，实际上是两批人用同一个词指代了两个不同的概念。当然，并没有说哪种指代更好，毕竟资本主义社会中，人常常被物化成工具。这里的关键是：讨论前，先明确概念。
2.3 文章结构
为了让自己写文章的逻辑更加通顺和凝练，不跑题，最好在写之前，用一句话，把自己文章的核心内容提炼出来。
“AI提升了工作能力的同时，加快了技术淘汰，人们需要终身学习来跟进工具的迭代。”
观众在读相同的材料时，会因为组织方式的不同，产生不同的理解。如果组织方式较乱，很容易无法整体理解作者的意思。
所以在书写时，应该整理文章的书写结构，引导读者整体去理解文章。
2.4 论据填充
虽然有众多论据可以论证同一个观点，但观众只能理解自己认知范围内的材料，超纲材料无法理解。
因此，在填充论据之前，最好先拟定一个受众。
选择“一般大众”
我们的认识是从具象到抽象的，如果不给读者提供具象的数据，光讲述道理，读者是无法理解和建构出相同的抽象观点的。
提供具象例子
2.5 篇幅调整
相同意思的表达，用样例性材料所占有的篇幅，比描述性材料所占有的篇幅大。
想增篇幅，就增样例性材料，想减篇幅，就减少样例性材料。
越宏观、越高层的抽象，就越会忽略细节，导致篇幅较少。
想增篇幅，就在不重要的地方，降低抽象程度，也就是提供工具体的细节介绍；想减篇幅，就在不重要的地方，提高抽象程度，用一两句话概括所有细节。