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【人工智能】用 AI 要有野心：四个维度驯服它

摘要：用 AI 不能只等答案，而要带着野心去驯服它。本文从速度、高度、深度、广度四个维度展开：把活干得更快，把任务升级为结果，让 AI 像顶尖专家一样工作并用真实数据与第三方验收，最后用「名词换动词」实现跨界思考，从而真正把 AI 变成自己的工具而非主人。

AI 焚决

用 AI，要有野心。你要带着野心去驯服它，而不是坐等它给你一个答案。
否则，AI 反过来就会成为你的主人。

什么叫野心

主要分四个方面。

第一个维度：速度

同样的活，干得更快——这是 AI 最基础的价值。

第二个维度：高度

别只给 AI 任务，要给 AI 结果。比如你让 AI 帮你修一个导致系统崩溃的 bug，与其说"帮我修一下"，不如直接说："请想办法让系统不崩溃。"要求一变，它的工作目标就彻底变了。
再比如做季度复盘。一般的做法，是让 AI 把数字填进你的 PPT；而有野心的做法，是追问：这个季度变了什么？为什么变？接下来该怎么办？往上走一层，让 AI 找出最紧急的三个决策。
再高一层，让 AI 重新设计一套比季度汇报更早发现问题的机制。你会发现，只要你能想到第三个层面，整个世界观都会随之改变。

第三个维度：深度

就是让 AI 像这个行业最顶尖的专家那样干活——而这恰恰是很多人做不到的。
第一，用专家的家伙事儿。专家靠数据库、统计模型说话，你就别让 AI 画个表格敷衍了事。
第二，把目标定得离谱一些。比如网页加载，不要只想着从 10s 降到 5s，而是直接干到 300ms。如果 AI 说做不到，你就回它：“你可以做到，接着想办法。”
第三，让 AI 反过来挑战你。比如你一直觉得用户流失是新手指引没做好，那就别急着让 AI 写改进方案，而是直接把数据交给它，问它：“这个判断对不对？”
还有自评——千万不要让 AI 自己给自己打分。道理很简单：考生不能给自己批卷子，你得找一个外面的裁判，用真实的数据、真实的测试、真实的用户来验收，对就是对，错就是错。所以什么是真数据？给 AI 定高目标，用真实的数据让 AI 挑战你，再让第三方来验收。这里的第三方，就是另一个 AI——让 AI 之间相互卷起来。

第四个维度：广度

就是跨界。这里有一个特别好用的方法：名词换动词。一个词性的改变，往往就能改变 AI 的执行效率。
有时候，我们并不是在复盘一份 PPT，而是在有限的 30 分钟里，让一群忙碌的听众相信一个并不确定的因果故事，并在不确定性中做出正确的决定。