夜雨聆风
今天大众关于 AI 的分歧,很多不是立场问题,而是“使用层级”和“使用场景”不同导致的认知错位.
01 对 AI 的认知错位把我们分成了两类人，但更关键的是你和 AI 建立了什么关系
对AI的认知错位把我们分为了极端的两类人，我不知道你属于哪类，但是先说结论，不同类别的人注定差距越来越大。一类是以前是使用过早期的免费AI，他们觉得AI没效果，就是个技术泡沫，从此开始就不再进一步接触。一类是接触前沿AI的人，他们认识到AI的厉害，恨不得每天扎在AI里面，用AI制造更多有价值的东西，代替自己干活。
这就是前段时间Karpathy 讲的一个当下很重要的现象，这个再次印证了我之前发过的文章观点。
不过今天，
但我带大家认识一个更深层的东西。
因为对AI的认知错位，它只决定了一个人面对当代的AI，会使用还是舍弃。
更麻烦的是，哪怕你已经承认 AI 很有用，你也深度使用了，但你和 AI 之间，也未必建立了正确的关系。
因为更AI的关系，是很显性地分为了三层。
02 前两层人的共同盲区：都默认结果可以直接从 AI 那里要出来
这类人知道 AI 在变强，也愿意持续跟进。可他们内部，很快又会分出三层。
第一层，是把 AI 当答案机。
这类人嘴上已经不再说“AI 没用”了，但他们每次遇到任务，第一反应就是把问题丢过去，要一个成品，要一个结论，要一个现成答案。但心里其实还是同一个逻辑：如果AI给我的结果不够好，那就等等，只要它再强一点，就该直接帮我把事做掉。
第二层，是把 AI 当技巧放大器。
这类人比第一层更进一步。他们开始意识到，如果大家都能直接要优秀答案，人与人区别在哪？所以他们会坚信跟使用方法有关。于是他们进入了另一个更隐蔽的陷阱：他们以为结果差距，主要就差在 prompt、提问方式、技巧能力。只要自己再会问一点，再会调一点，再会包装一点，结果自然就会变好。
可这两层有一个共同点：他们都默认，结果可以直接从 AI 那里要出来。 一个是等它给。 一个是研究怎么更好地让它给。
03 第三层才是分水岭：把 AI 接进流程和知识库，而不是向它要答案
第三层，才是分水岭。
这一层的人，不再把 AI 当答案机，也不再把希望押在技巧上。他们开始把 AI 接进自己的 SOP工作流程和知识库里。不是让 AI 替自己突然变聪明，而是让 AI 按自己的流程协作，让每一次协作都能留下痕迹，下一次还能继续复用。
这也是为什么今天人与人的差距会越来越大。
根本不只是“用不用 AI”的差距。 而是你和 AI 之间，到底建立了什么关系的差距。
最危险的不是 AI 不够强，而是你先用错认知看它，又用错关系消耗它。
04 内容创作里的真实困境：AI 给了你“像文章的文章”，但发不出去
我拿一个例子给大家说就更容易理解了，大家都想做IP，做内容
其实内容IP创作里这个差距特别明显。
很多人现在做内容，已经不再排斥 AI 了。甚至可以说，已经很依赖 AI 了。前两层人，他们一上来本质还是同一个动作：一个直接要结果，一个是拿着自己觉得已经很完善的，带有角色定义，各种限制的 Prompt，去要结果。
然后 AI 也确实会给你一篇像文章的文章。
问题是，你一看就知道不对。
很多时候，不是它没观点。
而是无论从开头切法。还是再往下看都不对，每一段单独拎出来，好像都像那么回事，但段和段之间连不起来，过渡发虚，叙述重复，逻辑不够。最后它能成为一篇文章，却不能成为一篇你愿意发出去的文章。
最难受的地方还不在这。
最难受的是，它会给你一种“已经差不多了”的错觉。于是你开始继续改 Prompt，继续补信息，继续换模型，继续调整口吻。时间花掉了，痕迹留下了，最后结果还是你自己重新写。
05 真正漏掉的不是更强的 AI 或更好的 Prompt，而是流程骨架加知识库
很多人会在这里得出两个结论。
要么说，AI 还没强到位。
要么说，不是 AI 不行，是我 prompt 还没练到位。
这两个结论都不对。
你真正漏掉的东西，是第三层人跟前面两层的区别，叫SOP流程骨架+知识库。
所谓流程骨架，就是在给结果之前，先把这件事的判断路径、步骤顺序、关键校验点定出来。不是先让 AI 给你写，再去修；而是先知道这件事第一步该做什么，第二步该做什么，哪里该判断，哪里该推进，哪里该收口，然后再让 AI 进入流程。
例如内容创作为什么老是写不出“像你”的东西？很多时候不是 AI 没内容，而是你根本没先把自己的开头切法、叙述逻辑和结构骨架定出来。
你拿一个 Prompt 去问，AI 当然只能猜你想要什么。
而猜你想要什么，这是非确定性的，
但是你如果有确定性的流程骨架，例如：选题、定调、深挖、逐字稿、分发等
那AI按你的流程协作就是确定性的了，这是天差地别的两回事。
06 越是没有标准答案的任务，越需要你先把流程定义清楚
这也印证了Karpathy 讲到AI应用场景差异导致的结果差异。
例如写代码程序、做程序测试，这些任务很多时候有明确的对错标准。过了就是过了，不过就是不过。AI 在这种场景里，能力会显得特别猛。
但更多普通人的工作，是没有绝对对错的非确定性任务。
包括上面提到的内容创作、判断、决策、方案设计等，这些都属于没标准答案的任务。它们不是不能用 AI，而是更考验你有没有把这件事先整理成一个 AI 能协作的系统，按照确定性的流程跟你协作。
所以别认为“只有高确定性场景才配用 AI”。
恰恰相反。
越是没标准答案的任务，越需要你把流程清晰定义出来，而我们日常工作生活大多数都是没标准答案的任务。
07 跨入第三层的动作：先建流程，再让 AI 进入流程，最后沉淀成知识
如果你真的想跨过前面那两层，成为第三层人，今天就该立起来这个动作：
-
任何重复性的、非确定性的任务，都不要直接向 AI 要结果。 -
先把你的工作流程列出来。第一步做什么，第二步做什么，每一步判断什么，先写清楚。 -
再让 AI 进入流程，不是吐一个成品，而是按步骤协作、串联、执行，你来监督。 -
最后把你的参考资料、过往成果、判断习惯、表达方式整理成知识库，让AI在协作过程中言之有物，参考有源，越来越像你，而不是每次都从零开始猜你。
这套动作，不只是给内容创作用的，任何行业任何工作都适用。
内容创作只是方便大家理解而已。
你做判断、做决策、做流程设计，甚至很多日常工作流，只要它是重复性的、又没有标准答案，都别再上来就问 AI：“你直接给我一个结果。”
那不是高效。
那只是把你本来该自己长出来的流程，整包外包给了一个根本不了解你的AI工具。
真正能把 AI 用出差距的人，往往不是因为更会写 prompt。
而是因为更早意识到：先把事情变成流程，再让 AI 进入流程，最后把流程沉淀成知识。
这样做的好处，从来不只是“这一次更快”。
你会开始拥有可落地的流程。
你会开始拥有可积累的知识。
你会开始把一次性的劳动，慢慢变成以后还能反复复用的资产。
这才是长期复利。
不然的话，你今天问一次，明天问一次，后天再问一次。每次看起来都在用 AI，每次也都留下了很多操作痕迹，但真正属于你的东西没有沉淀下来。你只是一次又一次，重复那些本来早就该被流程化、协作化、积累下来的劳动。
所以最后一定要审视一下自己：
是不是你以为你在用 AI，但很多时候，你既没有站在正确的认知位置上看它，也没有和它建立正确的使用关系。