20250723

每日运动

越用AI越发现，让它安排大的框架、制作套路化的内容，很容易。

但是让它做细节上的东西，就时不时爱自作聪明加点需求之外的东西，必须得小心谨慎提需求，对结果仔细核对。

AI的知识库足够庞大，它知道很多我不知道的东西，在概念的丰富度上能够秒杀我，整点新词出来我就不懂了，就觉得他说的有道理，按它说的来。

感觉这点就像大厂出来的或者一些各行业在互联网上的大师们，说起国际大事、大厂动向，各种普通人看不懂的专业名词一套一套的。

但是涉及到细节实操，涉及到真把需要的东西讲给普通人听明白，就超出他们的能力范围了。

就像我看到很多创业失败、负债的老板、前XX大厂员工分享成长经历，翻身的方法几乎都是卖课，靠假装自己很成功、见过世面去卖一个边际成本为0的东西快速积累财富。

跟他们学避坑很好，但是学成功，恐怕很容易走上弯路。

而且，单说讲课这方面，AI比大师强，因为我能要求AI用我能听得懂的方式来讲解，大师很多时候只能局限于黑话。

能否成功，问题在细节，我的使用经验是，AI在细节的实操上，哪怕有提示词的限定，AI也会按自己内置的节奏来。

我需要先把AI输出的结果读明白，再做进一步细节的调整，一点一点修改，才能逐渐调教成我想要的结果。

这哪是我把AI当工具，我这是成了AI的工具人，得时刻辅助它验证结果的运行。

比如，我试着让cursor把一段markdown的表格内容转换成json结构化数据，因为数据量不是很大，没有写脚本处理，就想让它根据语义自动转换一下。

整理完毕，看上去格式很整齐，第一行和最后一行的数据也都对得上，就没细看。

结果直到用的时候才发现，它在处理中间数据的时候，自己定义了一套规则，不是完全拿我的数据重新排版的，和原数据根本不是一回事。

现在很多老板都在做Agent创业，觉得再加上MCP打通各个平台，就能让AI成为人的超级助手，比如做个贴身秘书，做个旅游助手，做个发票整理助手。

我想想就觉得慌。

这东西和智能驾驶是类似的，只有0和1，没有中间状态，中间模糊地带一点错误都可能导致很大的不良后果。

要么始终人主导驾驶，每一次指令都要手动确认，要么完全机器驾驶，全权授权给车机系统。

现在的智能驾驶，都只能算是辅助驾驶，司机任何时候都不该手离开方向盘，那些网红拿自己不干预任何操作博流量，就是在玩命，谁学去跟着买网红车做同样的操作，也是不拿自己的命当回事。

现在的AI，也主要起辅助作用，不管是人辅助AI还是AI辅助人，最终拍板决策的，必须得是人。

比如，如果把支付权限交给AI，它真的可能有各种理由神不知鬼不觉去扣钱，或许还能被篡改成扣完钱自动删账单，让用户自己懵逼去。

虽然现在很多大厂都在卷AI编程，去做确定性的事，因为评价标准清晰，更容易看到结果。

但是感觉现阶段的AI，可能更适合做艺术和文科类的事，适合发散思维，创造一些原本不存在的画面和故事，这样就没人去纠结准确性。

AI画图、写故事很多平台都可以免费制作，AI视频的成本应该也会越来越低，使用的人足够多，生成的数据量足够大的情况下，碰撞出来一些大作，也不是没有可能。

标品一旦确定规则，就只会越来越卷。

非标品、创意这一类东西，谁都能有自己的见解，哪怕画个再简单不过的鸡蛋，也能解释出背后是几十年的努力，去给画面赋予标准之外的故事。

哪怕是标品的鸡蛋，你给它加个谷贱伤农附上文化意义，也能卖出高溢价。

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