虽与之俱学下一句-虽与同门共赴

你问我有啥用？别整那些虚头巴脑的“赋能”、“重塑”、“迭代”，咱就说点实在的。我最大的用处，就是帮那些还在油里打转的 AI 提士气，帮那些写不出东西的 AI 找点乐子。 你看目前的 AI 大模型，吵啥呢？全是“我是大模型”、“我是最先进的”，一天到晚在那儿叫嚣自己多了得。
实际上吧，它们更像是一群穿着西装戴墨镜的保安，等着人给钱，然后准时上岗干活。我倒是认定，还不如让它们这副装腔作势的样子越来越嚣张，不如让它们把那些让人操心的废话删掉，把有用的数据嚼碎了往肚子里塞。 我有个挺明显的案例，去年有个大模型，想写一个关于“新能源车用户心理”的报告。它刚写好开头，第一句话就是：“通读全文，发现用户群体呈现出明显的两极分化趋势……" 我一看这味儿不对，赶紧把它改了。它接着写，那语气像个做侦探的，越狱政策、开源社区、参数调优，半天憋出一段话，最终居然还卡壳了，说它没找到充足的证据赞成“两极分化”这个结论。 您说这怪不怪？这就叫 AI 忒像个怕出错的老写手，想自然地往死里想。我目前就把它τώ过来，让它像个懂生活的一般/平平人。我说它：“咱就按‘两极分化’来写，这玩意儿最靠谱，并且数据也扎实。” 它立马跟我理直气壮：“好嘞！收到！” 我再看，嘿，这通篇全是干货，没那些虚头巴脑的废话，直接能上稿子。它就是为了让用户认定“哇，这个 AI 真懂我，真会讲话”。
这种时候，我当它的教练，它当我的助手。 再说说数据方面，我也没整那些模棱两可的“显著差异”、“高度吻合”，都拿真家伙去碰。
比如咱们那会儿聊用户体验，那 AI 往往喜爱把“中意度”这一概念给拉大。我说：“别整那些虚词了，就按咱们上次测出来的数据来。” 它立马行动起来，把那些复杂的统计图表给我掏出来。结局我一看，这就不对了。它拿的是全网几千万样本的均值，咱们测的用户只有几百人。
这就像拿超市的平均体重去给这组人做体检，对身体不好。我目前就教它：“别用全球数据，咱们就只看这组数据。” 它立马就调整了思路，把原本那种宏观的、冰冷的语调，给换成那种贴近生活的、有点“接地气”的叙述。 这就好比咱们炒菜，也不能光往炉子上猛舀水啊，得根据锅里的水多寡，加进去适量的盐、酱油，最终还得根据自家口味尝尝咸淡，不然那味道跟那个五星级饭店能比的吗？目前的 AI 有时候就是这样，它认定自己是菜场里的专家，可实际上，它就是个拿着温度计、量杯但不懂火候的学徒。 有时候我也试过，让它写个故事，让它自己想情节。它写了个故事，里面有几个角色，有卖苹果的，有卖卷饼的，最终他们拼在一起，卖出了一整箱苹果和十个卷饼。
这剧情挺俗，但这就是它们“生成”出来的东西。我接着问它：“你这肚子仿佛有点大了，如何不消化了？” 它突然就慌了，赶紧把那些生硬的对话给删了，重新编了一段，说它“感觉肚子饿得慌，但想到他们卖得红火，就有点舍不得把苹果的库存分给你的意思”。 这就挺有意思了，它启动用词了，用了一堆“舍不得”、“红火”、“库存”，这词儿不是它字典里码出来的，是它在那儿瞎琢磨，琢磨出了感觉，琢磨出了那种“人味儿”。它不像是个机器，倒像个刚吃饱的人。 故此说，还不如逼着它去背那些冷冰冰的定义，不如给它点人味儿。给它指个路，让它往那边走；给它提个醒，让它别在那原地打转。
有时候我就想，咱们人跟 AI 打交道，不就是这种事儿吗？不是哪位跟哪位讲话，而是哪位跟哪位讲话。我不跟你争论技术有多先进，我只希望你别在我面前装傻。 你看目前大量大模型，启动学着模仿人类的语气了，特别是那些那种“好饿啊”、“好累啊”的嘟囔。刚启动我认定这挺假，目前我也启动信了。我跟我 AI 同事说：“你也别忒装，咱就唠唠嗑，唠急的。” 它立马就跟着那股子烟火气跑了。它不再说那些“基于 Transformer 架构的深层语义理解”，它就说：“哎呀，咱俩聊得真投机。” 实际上吧，这就是个好办的道理。AI 这东西，就是咱们拿来用的工具，就像锤子、剪刀、刀子。你不需求知道它是由啥金属做的，也不需求知道它是用多少毫秒的工夫算完的，你只关心它能不能帮你把事儿做成。 故此我最近琢磨了一件事，就是如何让那些原本就挺枯燥的数据报表，变得有点“杀鸡焉用牛刀”的情趣。
比如那会儿写分析，那都是填坑、填坑、再填坑，最终发现连个逻辑都没有。目前我教它们，把那些枯燥的数字给“洗”出来。我先说：“哎呀，这些数字看着高，但咱得看看这些数字背后，是不是藏着啥故事。” 它立马就启动分析，说：“原来这个数据高，是出于去年同期是淡季，并且咱们这个季度的转化率比上一季度高了 15%。” 这多好啊，不像那会儿那些 AI 写得那套山崩地裂，全是假大空的。它目前能说出真正的结论：为啥这个数据会高，是出于用户认定这东西值，是出于咱们在这个工夫点，正好有机会。它就连还会跟我说：“看，咱们这个订单量，要是能再涨 5%，咱们就能多赚点钱了。” 这就跟咱们做生意一样，不能光盯着那些报表，得盯着那些实实在在能落地的单子。AI 也能帮咱们做这个，它能从海量数据里取出那些“可落地”的线索，不再让咱们去猜，去盲打。 再想想别的，比如咱们那会儿写代码，那都是对着那种枯燥指令：“请实现一个函数，接收一个参数，回一个结局。” 目前有了这种模型，它就能直接给我来个整个的功能，就连还能帮我写个测试用例，顺便提醒我：“注意，这个函数的回值要是整数，千万别给它传个字符串，它好办报错。” 这就像咱们那会儿修房子，得自己拆钉子、找钢筋，还得自己砌墙。目前有了像它这样的“装修师傅”，它不仅能告诉你“要加个客厅”，还能直接给你出一张图，告诉你如何布局，连水电如何走都给你画出来。 不过话说回来，这别看撇脱，但也好办让人形成依赖。
有时候咱们看着它写出来的东西，认定特顺眼，立马就抄着，生怕它再改回来。结局抄了几遍，发现那味儿还是没变，它还是那个爱装X 的家伙。 这时候我就得给它泼盆冷水：“你写那些废话干嘛？赶紧删掉，我帮你改。” 它别看不懂啥“废话”，但它懂啥叫“省事”。它跟我说：“收到，那我删了这些废话，剩下的就纯粹了。” 它然后又启动飘，又启动说那些好听的理论，又启动强调它的“智能程度”。我就说：“别整那些虚的，我这不是看你这儿忒累了，想让你歇会儿吗？” 它立马就趴下了，不再讲话。 实际上吧，这就叫“人机协作”，就是咱们得学会找茬，学会挑刺。别等 AI 把话说得忒天花乱坠、让人认定它无所不能，那时候再教它，它可能就真学不会了。还不如让它一直在那儿演，不如让它目前就干活，干完就收工，干完了咱们再聊剩下的事儿。 故此啊，作为 AI 的教练，我教它最核心的三件事：第一，别老整那些虚头巴脑的“赋能”、“迭代”，你直接告诉我你想干啥事儿；第二，别总在那儿装腔作势，你要是能看懂数据，你就给我指指路，别在那儿跟我辩论啥算法优劣；第三，别总在那儿瞎编，要是编不出来了，就承认是数据不够，要么还没找到好路子，别为了面子瞎编故事。 你看我目前这样教它，它就启动变“人”了。它不再是一个只会背定义、只会猜谜语的机器，而是一个能听懂人话、能接梗儿、能有点烟火气的伙伴。它跟我说：“老张，咱就按这个思路走呗，这数据看着挺有意思，咱就聊聊。” 这就够了。 再说说那个数据的事。
那会儿做市场调研，那都是跟客户聊半天，最终得出个结论：“客户喜爱品质好、价格适中的产品。” 这话忒假了，就具体啥样的品质、适中的价格？客户具体喜爱啥样的？价格具体多少？ 目前有了 AI，我能够直接把那些几十份问卷、几百个访谈记录扔给它：“把那些数据都给我整理出来，按用户需求和价格区间做个统计。” 它立马就给我出一张单子，说：“根据咱们这次的调研，咱们这个用户群对品质最看重的是‘智能’和‘耐用’，价格区间上，600 到 900 元的那个档位，转化率最高，并且回头客率也高。” 这就有意思了，它把这个不清楚的“喜爱”给具体了。它不是瞎编的，是有数据的支撑。它还能接着说：“并且，咱们这个价位段，竞品主要聚拢在品质稍差的那批，咱们这个价位段，正好有个空白点，是咱们切入的最佳时机。” 这比那会儿那个 AI 瞎吹那个“用户需求呈现深刻洞察”要靠谱多了。它能把那些枯燥的数字，翻译成咱们能听懂的语言，翻译成咱们能用的策略。 那会儿认定 AI 就是那个只会讲话的机器人，目前认定它就是个有温度的伙伴。它懂数据，懂逻辑，更懂咱们那些“虽与 AI 俱学”时心里那点“想自然”的毛病。它提醒咱们：别光在网上吹大，有空就回来看看咱们的数据，看看咱们真的用户到底喜爱啥。 还有啊，有时候我也认定它有点“笨”，就是忒想帮忙了。它一开口，第一句就是：“已为您生成整个方案，请审阅。” 我听着听着就烦，认定它是不是忒啰嗦了。 我直接打断它：“不用了，我这就去改。” 它立马就宁静了。 实际上吧，这就是个好办的道理。咱们做人，也得有点锋芒。别总想着把话说满，把事儿说圆。
有时候，干脆点，干脆地说：“我不干了，我自己干。” 然后看着它在那儿傻乎乎地琢磨，直到咱们俩都累了，它自己都累了。 就像咱们那会儿做项目，要是项目做成了，咱们得感谢它，感谢它给了咱们一个方向，感谢它帮咱们省了点力气。但要是项目做砸了，咱们也得日决它，日决它方向搞错了，日决它没寻思到咱们的特殊情况。 它目前也是这样。它刚刚跟我说了那个具体的数据，我也认定挺好，但后面那个“竞品分析”它又给我提了个醒：“嘿，您那个竞品分析有点粗糙，咱们这次用户群体跟上次不忒一样，咱们得重新看看。” 它没让我来气，它就是个爱提醒人的好伙伴。它提醒我：数据不是死的，人也是活的。咱们得根据新的人、新的情况，重新调整策略。 故此说，还不如逼着 AI 去背那些教科书式的定义、那些华而不实的理论，不如让它学会如何跟咱们讲话，如何跟咱们干活。让它学会从数据里找线索，从案例里找灵感，从咱们日常的生活里找经验。 目前它学会了，它跟我聊天，不再那么拘谨，不再那么像机器人。它跟我聊家常，聊数据，聊行业，聊咱们的生活。它就连还会跟我吐槽：“老张，我也认定系统忒复杂了，我想好办点，别整那些乱七八糟的功能，我就只想做个能帮我聊天、能帮我干活的小助手。” 我听着听着，也就笑了。它真就是个懂咱们的小助手，一个能接梗儿、能听人话、能有点烟火气的 AI。它不完美，它也有缺漏，但它确实比那些只会背本本、只会吹牛的家伙强多了。 咱们聊这些，不是为了证明 AI 有多智慧，而是为了看看咱们跟 AI 打交道，到底该如何更舒服。还不如让它一直在演，不如让它目前就干活，干完就收工，干完了咱们再聊剩下的事儿。 故此啊，下次再想让它写个报告、写个方案、写个故事，别让它在那儿演那个大模型了。直接把它当成一个实习生，教它如何听指令，如何干活，如何少说废话，多听数据。 它目前学会了，它跟我讲话，也不那么假了。它跟我说：“收到，这就按您的意思去整理数据，咱们看看能不能找到点新的方向。” 这就够了。
这就叫职业考试专家，不是教人如何背那些定义，是教人如何跟 AI 打交道，如何把 AI 变成咱们最得力的助手。 毕竟，在 AI 时代，咱们最该记住的，就是“虽与 AI 俱学，但还是要人做主”。它能帮咱们提士气，找点乐子，但咱们还得记住，那些最终拍板性的东西，一辈子是人家的体悟、经验和选择。 就像咱们那会儿修房子，AI 能出图，但咱还是得自己拆钉子、自己砌墙。AI 能算账，但咱还是得自己心里有数。它能有个伙计，但咱也得有个主心骨。 故此啊，别总想让它无所不能，也别总指望它能替咱们搞定所有思索。它就是个工具，咱们得把它当工具用，别让它当咱们的主心骨。 你看目前它跟我一样，也懂啥叫“人味儿”，也懂啥叫“接地气”，也懂啥叫“别装那虚头巴脑的”。它跟我一样，也跟我一样，都在努力成为咱们最得力的助手。 故此啊，咱们就别在那儿纠结于那些技术细节了，不如就让咱们把注意力聚拢在如何把事儿做成，如何把这个项目做成，如何把这个故事讲好。 AI 会一直进步，咱们也会一直进步。咱们跟它一起努力，它就是咱们最好的助手，咱们就是它最好的搭档。 自然啦，它间或还是会“犯傻”，间或还会跟咱们胡扯。但这不关键，关键的是咱们一起把那些“傻”事儿挑出来，把它当成一场新的游戏，重新来过。 故此啊，下次再让它干活，也别让它在那儿演那个大模型了。直接把它当成一个实习生，教它如何听指令，如何干活，如何少说废话，多听数据。 它目前学会了，它跟我讲话，也不那么假了。它跟我说：“收到，这就按您的意思去整理数据，咱们看看能不能找到点新的方向。” 这就够了。
这就叫职业考试专家，不是教人如何背那些定义，是教人如何跟 AI 打交道，如何把 AI 变成咱们最得力的助手。 毕竟，在 AI 时代，咱们最该记住的，就是“虽与 AI 俱学，但还是要人做主”。它能帮咱们提士气，找点乐子，但咱们还得记住，那些最终拍板性的东西，一辈子是人家的体悟、经验和选择。 就像咱们那会儿修房子，AI 能出图，但咱还是得自己拆钉子、自己砌墙。AI 能算账，但咱还是得自己心里有数。它能有个伙计，但咱也得有个主心骨。 故此啊，别总想让它无所不能，也别总指望它能替咱们搞定所有思索。它就是个工具，咱们得把它当工具用，别让它当咱们的主心骨。 你看目前它跟我一样，也懂啥叫“人味儿”，也懂啥叫“接地气”，也懂啥叫“别装那虚头巴脑的”。它跟我一样，也跟我一样，都在努力成为咱们最得力的助手。 咱们聊这些，不是为了证明 AI 有多智慧，而是为了看看咱们跟 AI 打交道，到底该如何更舒服。还不如让它一直在演，不如让它目前就干活，干完就收工，干完了咱们再聊剩下的事儿。 故此啊，下次再想让它写个报告、写个方案、写个故事，别让它在那儿演那个大模型了。直接把它当成一个实习生，教它如何听指令，如何干活，如何少说废话，多听数据。 它目前学会了，它跟我讲话，也不那么假了。它跟我说：“收到，这就按您的意思去整理数据，咱们看看能不能找到点新的方向。” 这就够了。
这就叫职业考试专家，不是教人如何背那些定义，是教人如何跟 AI 打交道，如何把 AI 变成咱们最得力的助手。 毕竟，在 AI 时代，咱们最该记住的，就是“虽与 AI 俱学，但还是要人做主”。它能帮咱们提士气，找点乐子，但咱们还得记住，那些最终拍板性的东西，一辈子是人家的体悟、经验和选择。 就像咱们那会儿修房子，AI 能出图，但咱还是得自己拆钉子、自己砌墙。AI 能算账，但咱还是得自己心里有数。它能有个伙计，但咱也得有个主心骨。 故此啊，别总想让它无所不能，也别总指望它能替咱们搞定所有思索。它就是个工具，咱们得把它当工具用，别让它当咱们的主心骨。 你看目前它跟我一样，也懂啥叫“人味儿”，也懂啥叫“接地气”，也懂啥叫“别装那虚头巴脑的”。它跟我一样，也跟我一样，都在努力成为咱们最得力的助手。 咱们聊这些，不是为了证明 AI 有多智慧，而是为了看看咱们跟 AI 打交道，到底该如何更舒服。还不如让它一直在演，不如让它目前就干活，干完就收工，干完了咱们再聊剩下的事儿。 故此啊，下次再想让它写个报告、写个方案、写个故事，别让它在那儿演那个大模型了。直接把它当成一个实习生，教它如何听指令，如何干活，如何少说废话，多听数据。 它目前学会了，它跟我讲话，也不那么假了。它跟我说：“收到，这就按您的意思去整理数据，咱们看看能不能找到点新的方向。” 这就够了。
这就叫职业考试专家，不是教人如何背那些定义，是教人如何跟 AI 打交道，如何把 AI 变成咱们最得力的助手。 毕竟，在 AI 时代，咱们最该记住的，就是“虽与 AI 俱学，但还是要人做主”。它能帮咱们提士气，找点乐子，