如何把AI从玩具变成生产力工具？

最近在拉AI落地群的过程中发现，申请加群的人当中，超过 1/5 是没法说出「自己在应用AI过程中遇到的小问题」的。

1、

哎，原来还有这么多人，只把AI 当玩具。

其实生成式AI 发展到今天，早就可以当生产力工具了。

最次可以当个实习生，在某些业务场景下努把力，是完全可以当熟练工使的。

今天就先聊聊，如何把AI 当实习生吧。

2、

必做的一件事，是把自己工作中所有的事情，都用强一点的AI试一遍。这里有两个注意事项：

①别用太差的AI

不要盲目套用低版本AI的使用经验，尤其是 GPT-3.5 的使用经验。

因为ChatGPT 官网上，都已经用GPT-4o mini 代替 GPT-3.5 了；哪怕是用 api，4o mini 也比3.5 便宜了 60% 以上。

最好是有强一点的AI 了就试一下，有个 OpenAI 的科学家去年在首尔大学演讲的时候就说过：

在一定程度上，AI是新人更友好的行业。因为行业老人如果不经常更新之前的刻板印象，新人很快就能用最新AI 做出他们之前不敢想的事情。

也不要看不上国产AI，像豆包、kimi等AI，已经可以高效解决很多问题了。

②别一上来就处理过于复杂的任务

实习生也没有一入职就独当一面的。

不妨先让AI 处理些简单的，等确认可能胜任后，再一点点组合起来，慢慢就能稳定处理复杂点的任务了。

接着，可以开始关注一些AI爱好者的最佳实践了。先按照他们的方式跑一遍，如果效果好，再一点点改成适合自己业务的。

3、搞这么麻烦，是不是还不如不用AI呢？

我是这么想的，很多工作本来就是不得不做的，如果不用AI，纯靠互联网工具或者人工，很多时候反倒是需要更多时间的。

哪怕是用同样的时间，看似没有节省时间，我们却越来越清楚：哪些工作是AI 可以胜任，哪些工作是AI 胜任不了的。

AI 可以胜任的，用人单位迟早会让AI 去做；AI 胜任不了的，以及如何帮AI 更好胜任的，才是我们的机会。

用AI的过程中，遇到哪些不好解决的问题，也欢迎来群里聊：

m.okjike.com