或许，这才是AI工具留给你的真相，90%的人都不知道
2023/4/14 12:00:00 插座APP
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最近，ChatGPT大热，我们的工作与生活，正在迎来新一波AI工具的加持。作为普通人的我们，应该做点什么去拥抱变化呢？这篇文章3100字，预计8分钟读完，相信你会有启发。
作者| 晋良
编辑| 木木
来源| 插座APP(ID：chazuomba)
不可否认，自从去年11月ChatGPT走入大众视野，AI对我们的冲击，一直没停歇。
这当中，有百度发布AI产品文心一言、阿里发布通义千问这样的技术布局，也有飞书发布智能AI助手My AI，微软宣布将聊天机器人技术植入Office这种产品能力更新。
科技大厂的一系列动作，似乎都在预示着，我们的工作与生活，正在迎来新一波AI工具的加持。
而且相比于几年前的概念炒作，这次是颠覆性的!
因为它真的做到了大规模可用。
随之而来的，是人们前所未有的紧迫感：
「被AI取代」or「用AI取代别人」，成为打工人甚至是企业管理者的灵魂拷问。
但面对新的生产力工具，我们的情绪又是复杂的：
一面是「AI在手，天下我有」的兴奋感；
一面又是「空有心法，没有实战」的恐惧感。
事实上，当我们有了这样的疑问与情绪，我们的蜕变已经开始，而这些问题的答案，也许我们能在罗振宇带来的AI时代的九大猜想中窥见一些端倪。
在近期和脱不花、快刀青衣一场公开直播中。罗振宇说：
“面对科技革命，着急一点用都没有，因为情绪这个东西非常短暂，它总会平复，对我们真正有用的，是放下情绪，思考AI的基础逻辑。”
那么，AI的基础逻辑是什么呢？
接下来，咱们仔细聊聊。
勇敢迈出第一步，去了解使用AI。
先问个问题，你觉得海上行驶的那些船，是谁造出来的？
通常情况下，你会认为是造船厂、或造船厂的师傅们，造出来的。
但某种意义上，船是大海造出来的。
为什么呢？
因为船要适应大海。
如果它不符合大海的性格，承受不了海浪的冲击，船就无法生存，也失去了存在的意义。
换句话说，我们是大海，AI工具是船。
人与AI之间的关系，不是竞争对手，而是唇齿相依。
例如，人类学家，玛丽·L.格雷曾提出过名为“自动化最后一英里悖论”概念，意思是：
随着机器变得越来越强大，算法接管了越来越多的问题，在它能解决和不能解决的问题之间，存在着一条不断移动的边界。
这相当于人类的护城河。
那么，边界是怎么产生的呢？
其实，主要是AI若想升级，除了解决现有问题，还需要持续不断的新问题来供养，它们没法独立创造新问题。这一点是人类的强项。
也就是说，创造新问题的能力，帮我们构建出了AI难以逾越的边界。
并且，在AI工具协助我们解决现有问题的同时，人类创造、发现新问题的能力，也会得到加强。
如同罗振宇总结的那样，在各种AI工具出现后，答案不再稀缺，“问题大发现”时代也许即将到来。
对此，作家凯文·凯利也有一个类似观点，他指出：
每个答案都会孕育至少两个新问题，使用工具越多，答案就越多，相应的问题也会更多。
就像望远镜、放射镜、粒子加速器不仅拓展了我们的知识，还拓展了我们不知道的东西。
落到现实中，就像你出去旅行，原本要做详细的计划。有了AI工具后，可以直接让它当导游，帮你做计划。
例如，得到联合创始人快刀青衣，为咱们进行的实操演练。
他对AI工具说：
“你现在是我的导游，我来北京旅游，交通工具是地铁，要去故宫、军博和环球影城，帮我生成一份3天的北京旅游计划，用表格输出。”
随即，工具立刻给了反馈。
同样的逻辑，当我们用AI工具获得了旅游计划，可以继续问它，当地有哪些好玩的？有趣的？好吃的？
AI给出回答后，你很容易获得新的点子，然后继续让它帮你探寻有趣的事情。
仔细想想，是不是很有意思？
所以啊，在AI工具不断涌现的当下，你真的不需要害怕，更不要焦虑。
勇敢迈出第一步，去了解使用AI，和它一起共舞，找找感觉，才是我们此时最该做的事情。
我们为何要边做边学？
过去在职场中，很多人都遵从一个理念叫：
有多大的本事，干多大的活。
倘若遇到未知的任务，陌生的领域，这些人就会迟疑，心里犯嘀咕，觉得得先学习了解才能干活。
不了解的话，自己不敢做，只能想办法拖延糊弄。如此一来，公司交代的事情做不好，执行力也没有保障。
这就导致在老板们眼中，能开疆辟土的员工特少，只会一板一眼做事的员工特多。
如果说，过去这种情况老板们还能容忍，那在新的AI时代，他们对员工的要求，会进一步提升。
因为，原来那种学习逻辑行不通了。
就像罗振宇的观点：
“任务式学习”可能是未来学习方式的主流。
什么意思？
所谓任务式学习，就是先定义自己的任务，然后再结合AI去学习，用俗话讲就是为了成事，边做边学。
我们为何要边做边学？
因为随着AI工具的涌现，它像助理一样，帮你解决重复繁琐的事情、给你指导建议、教你如何去学习。在这种情况下，人们学习、做事的节奏，只会越来越快。
像原来那种，给你时间、空间、然后让你慢慢成长、慢慢打磨自己的时代，已经过去了。
除了节奏上的区别，任务式学习的出现，还重新定义了我们对学习的认知。
例如，有些朋友准备学经济学，自己肯定要准备书籍、资料、课程。看似学习的过程相同，但背后的任务，其实是不一致的。
比方说，有人觉得自己一定要懂点经济学，没准将来能用上，这是一种任务。
有人为了追求对象，想和对方建立共同语言，正好人家是学经济学的，那么自己也得跟上，这也是一种任务。
还有人准备做演讲，为了更好的效果，自己要分享一些经济学原理，所以要去学习，这也是一种任务。
在这些场景下，你感觉出来了么？
学习是不是一个任务？
当然不是，它只是一种过程。
人最核心的目的，想要去学习的动机，才是任务。
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我们学习一门知识，无论是为了应付考试，还是为了实际应用，或者是为了浅显了解，这些不同的任务，学习内容、学习路径、学习方法都不一样。
因此，未来学习的主流方式，需要我们从自己想达成的目标倒推，再通过AI的辅助，找到合适的内容、路径、方法。
换句话说，在未来的职场，任务会指引我们去“开疆辟土”，AI工具的加持，会成为我们的“左膀右臂”。
拥抱变化，不断学习。
聊到这里，你肯定想问，既然AI工具的诞生，已经成为不可逆转的趋势。
那么，作为普通人的我们，是不是应该做点什么，去拥抱变化呢？
当然要做点事情。
我推荐你了解一下，得到4月AI大作战活动。
以得到联合创始人快刀青衣，给职场人的AI写作课为例。
资深产品经理出身的他，非常擅长写作。早些年做编辑时，他被同事称为“码字机器”，写作“快、准、狠”。
他曾参加过两次世界杯、两次冬奥会的大型报道，最忙的时候，每天要处理上百篇前方记者发回的报道。
在课程中，快刀青衣帮我们总结出了，职场人使用AI工具的4步核心流程：
第一步：定义任务目标
对AI发出指令前，你得想明白自己需要AI做什么。
是让它生成50种不同的方案，还是只出一个，但要细节丰富？只有明确任务目标，你才知道如何对AI下达指令，更知道如何去调整AI输出的结果。
第二步：发出任务指令
明确目标后，我们要对AI发出指令，你完全可以把这，当作是在微信上跟朋友聊天，把意思表达清楚就好。
那什么样的指令算表意清晰，能获得比较好的写作效果呢？
快刀青衣，提炼了一个公式供我们参考：
任务指令=定义角色 + 背景信息 + 任务目标 + 输出要求
第三步：AI工作
和AI明确完指令，我们只要默默地等待它输出就好。
唯一需要提醒的是，因为网络稳定性等原因，结果输出的过程会有中断。
这时你只要说一句“继续”，一般就可以连续输出。
第四步：验收润色加人味儿
现在，AI已经输出完成，但是它不一定完美符合你的要求。那么接下来就到了最后一步，润色。
快刀青衣把这个环节称之为：“加人味儿”。
为啥要做这个处理？
核心目的，是要凸显个人特色，让人一眼就能看出是你写的。
除了快刀青衣的这门AI写作课，得到其他几位老师的课程，也值得你来了解(点击文末“阅读原文”，可查看课程详情，一键购买)。
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源网页 http://weixin.100md.com
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