你可知道, 我运用AI已然有三年工夫了。在二零二三年, GPT - 3.5刚热起来之际, 我便已然开始使用它, 直至现如今来进行计算, 恰好是整整三年。
三年, 说它长, 好像也没那么长, 然而, 要是搁在AI这个领域, 那就足以历经好几个时代了。我可是亲眼见过种种情形, 比如说, GPT - 3.5写东西, 简直就跟失智老人似的, 然后, 又被GPT - 4给惊得睡不着觉, 还对Midjourney的画功课表现出惊叹之情, 可之后, 又对AI硬件失望透顶。这三年下来, 该踩的坑都踩了个遍, 该交的学费也一分不少地交了。
1.今天, 我把压箱底的东西掏出来了, 2.是9条能让我效率翻倍的实操心得, 3.这些心得不一定对每个人都适用, 4.但倘若你也在利用AI开展工作, 5.那么看完之后至少能少走一半弯路。
工作效率
**1. 别让它帮你「做」开云正版app下载开云app在线入口，让它帮你「想」**
绝大多数人运用AI的形式有误, 那些人将AI视作一种执行器具, 即帮自己撰写一篇文稿, 为自己制作一份演示文稿, 替自己翻译一段文字, 随后在获取结果发觉不尽如人意时, 便开始贬损AI不行。
但AI最大的价值不在执行开云app官方最新下载地址，在启发。
我给你讲个实例, 在我撰写一篇文章以前, 会把一个模糊不清的念头抛给AI, 告知它呢我对此方向存有一些想法然而还不清晰, 让它协助我进行发散, 给出多达10个不一样的切入角度, 它真的给出了10个, 在这当中有3个是我自己压根都没有想到的, 后面我挑选了一个最让我感兴趣的, 沿着那个角度再去思索。
这个处于「帮我想」状态的过程, 才是与AI协作当中最具价值的部分。为何这样说呢, 因为在执行层面而言, 即便AI再强大, 那也不过是你所知晓手段的一种延伸罢了。然而在启发层面上就不一样了, 它能够帮你去开启那未知的天花板。
**2. 好结果的前提是好输入**
存在这样一件事, 这乃是我碰到的最为巨大的坑, 在最初开始运用AI 这段时期, 我表现得极为随意, 提出问题仅仅是用一句话阐明「帮我写个方案」, 最终呈现出来的事物简直让人无法直视。
随后, 我学习了prompt engineering, 各种各样的技巧, 各种各样的模板, 去写一个提示词, 竟然比撰写文章还要耗费精力。最终呈现出来的东西, 的确是有所提升了, 然而我却感觉不太对劲, 那便是, 为何我运用一个工具, 却需要先去学习如此之多的内容呢?
在我开始运用DeepSeek以及Claude之后, 我才发觉, 实际上真正优质的输入并非在于长, 而是在于「如同人那般进行言语表达」。
您无需撰写「请以专家的身份, 从如下维度针对我所提供的素材予以分析: 1.背景剖析 2.问题拆分 3.解决方案提议」, 您仅需表述「这个事我没辙了, 你来瞅瞅是咋个情况」。
重中之重在于，你所给予它的乃是「真实的困惑」, 并非「格式化的指令」。真实的问题自身就蕴含着充分的信息量, 它会自行提取有用的信息。
**3. 信任要分阶梯，不要一开始就全信**
这可能是最重要的一条。
当我头一回运用AI去编写代码之际, 它给予了我一段代码, 我径直将其进行复制粘贴, 而后运行了一回, 并未出现报错情况, 得以顺利运行。那时我当即就心想——这东西着实太厉害了。
最初并未察觉, 随后才发觉, 那段代码，虽具备可运行的特性, 然而其书写方式甚为糟糕, 往后的扩展性, 几乎等同于零。为此, 我耗用了两倍的时长, 去实施重构。
从那次之后我建立起一个原则：AI的输出分为三个信任等级。
对于第一级而言, 信息类的事物能够给予80%的信任, 它开展查资料, 进行做摘要, 实施翻译这些行为, 基本上是靠谱的。
第二级，对于创作类的事物只给予百分之五十的信任, 它涵盖写文章、画画以及做设计, 看上去有那么个意思, 然而细节处常常出现差错。
处在第三级的情况下, 对于带有决策性质之类的事物, 最多能够给予的信任占比为百分之二十；不管是任何涵盖了判断、选择以及风险评估等方面的事情, 最终的决定都一定要由自己来做出。
这个信任阶梯给我省却了许多麻烦, 我不会于它做错事之际过度失望, 亦不会在它做对事之余盲目信任。
**4. 想用好AI先学会提好问题**
我用了三年，发现一个规律——问问题的方式决定了答案的质量。
差劲的提问呈现为「告诉我怎么做XX」这种形式, 而优质的提问却表现为「我当下所遭遇的问题是……, 手头现有的资源是……, 我的限制条件是……, 你认为我应当如何去处理呢? 」。
差型之提问系使AI进行填空, 好类之提问乃使AI予以思考。当你将一情形里的限制条件、目标、背景皆讲解清楚之际, 其给你的答案会显著提升到一个等级。
并且我发觉, 当你掌握了好好提问的方法之后, 不但与AI交流 的效率得到了提高, 与人交流的效率同样也有所提升。原因在于你形成了一种习惯, 也就是在说话之前先把自己究竟想要什么想明白。
**5. 保持「人机轮换」的工作节奏**
这个习惯是我自己摸索出来的。
我察觉到, 要是始终都让AI来帮我进行操作, 那我的思考方向就会顺着AI的路径前行, 最终所生产出来的事物看上去仿佛是AI所撰写的。然而, 要是我把AI关闭掉, 自行艰难地去书写, 那效率却又是极为低下的。
之后, 我寻得了一种节奏, 先是写上一段达几百字的核心内容, 接着将其交付给AI, 让它帮忙施展扩展, 并进行润色操作, 还要补充各种案例, 在AI给出结果之后, 我再次进行审视一番, 把那不符合我自身表达习惯的地方予以改正, 随后添加进我个人的观点以及相应感受。
如此这般轮换着进行, 既维持了人的独立思索, 又借助了AI的效能, 我瞧着好似是我所撰写, 然而背后具备有AI的功绩, 这是当下我认为最为舒适的协作途径。
ai工具
**6. 不要用AI做超出你专业范围的事**
这一条听起来略微有点违背直觉，AI难道不就是旨在帮我们做那些我们不会去做的事情的吗?
然而, 我想要表达的是另外一种情形, 我目睹过许许多多的人 , 处于自己全然不了解的领域之中 , 借助AI来提供帮助 , 随后 , 接纳了AI所给出的输出 这项行为 , 这是极为危险的。
设想一下, 你对法律全然未曾了解, 进而让AI为你撰写一份合同。它所撰写的内容或许看上去有模有样, 然而其中存在某个条款在法律层面并不成立, 而你却根本无法察觉。处于那种状况下, 你要是使用了这份合同, 那么承担风险的便是你自己。
这样一来, 我便依规行事, 此规为, 仅让人工智能助力于我所熟知之范畴以提升效率, 而于我所不明白之范畴绝不做裁决。
**7. 定期清理你的AI使用习惯**
AI工具更新太快了，三个月前的用法可能已经过时了。
我每三个月会开展一项行为: 再度审视我的人工智能工具链情况, 对于哪些工具有了未曾用过的新作用性能, 哪些旧工具已然被更优质的工具所替换, 哪些使用习惯已经难以适应新版本的要求。
这个称为「季检」的习惯, 帮我摒弃了好多效率欠佳的做法, 像我先前一直在运用GPT进行翻译, 之后发觉DeepSeek的翻译质量更为优良, 又免去费用, 于是就更换过去了, 倘若我不去审视自身的使用习惯, 或许直至如今仍会采用旧有的方式。
**8. 善用「角色扮演」让它帮你模拟任何场景**
前面于DeepSeek那篇文章当中有过提及, 接下来再予以展开阐述。此功能的应用范畴相较于你所设想的要大出许多。
在要去做那些重要决策以前, 我常常会使AI去扮演不一样的角色, 以此来帮我进行推演。我让它去扮演一个最为挑剔的客户, 从而能够challenge我的实施方案, 饰演一个什么都全然不懂明白的新人, 用以对我的表达是否清晰予以检查, 还让它扮演一个竞争对手, 目的是指出我实施方案里的薄弱之处。
这般推演使得你在应对实际场景以前, 已然历经了好几轮「安全测试」。并且不存在成本, 不存在人际方面的压力, 你能够安心地去尝试犯错。
**9. AI最大的价值不是替代你是帮你聚焦**
最后这一条是我三年下来最大的体会。
不少人借助AI致使自身变得愈发忙碌起来, 其所呈现的是, 有着更多的输出需要去完成, 有着更多的任务亟待处理, 有着更短的截止期限必须要去应对。然而对于我而言, 运用AI所取得的最为显著的收获恰恰相反, 那便是我所从事的事情的数量减少了。
鉴于AI协助我处理了那些「务必得做然而价值并不高」的工作, 剩余的事宜, 皆是「唯有我方可完成之事」, 诸如, 唯有我能够与客户展开沟通, 进而建立起信任, 唯有我能够判定一个方向是否正确, 唯有我能够抉择什么值得书写而什么不值得书写。
AI使我从一个事事皆做的人, 转变成为了一个仅做最为关键之事的人, 这般转变, 乃是我历经三年运用AI所获取的最大成果。
我不确定这些心得对每个人都有用。但我已经毫无保留地分享了。
人工智能所走的这条路, 依旧持续朝着前方行进着, 我并不清楚明天又会有多少新鲜事物涌现出来。然而, 有一点我是非常确定的, 在这个处于快速变化状态的时代里, 维持学习, 保持好奇，这比其他任何事情都更为重要。
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