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当AI开始自己造工具,我们到底还要学什么?

当AI开始自己造工具,我们到底还要学什么?

前几天我看到一个演示。

本来只是随手点进去看。

现在AI更新得太快了,很多所谓“重大升级”,看多了以后其实已经有点麻木。

模型更快一点。

回答更长一点。

写代码更强一点。

说实话,已经很难让我有什么感觉。

但那天有个画面,我停下来多看了一会儿。

有人直接对AI说:

帮我做一个分账工具。

几秒钟后,对话框里出现的不是一段解释。

而是一个真的可以点、可以输入人数、可以改金额的东西。

我当时第一反应是:

这好像已经不是以前那个“问它一句,它回你一段话”的AI了。


以前我们问AI,最后拿到的基本都是“答案”

比如你问它:

这个月怎么做预算?

它会给你一套建议。

房租多少。

吃饭多少。

储蓄多少。

看完以后,你还得自己打开Excel,把数字填进去。

想调整一下预算,又要自己重新算。

再比如你让它帮你分析一组数据。

它可以告诉你结论。

但你真要做成表格、图表,很多时候还是得自己动手。

以前AI更像一个坐在旁边给你出主意的人。

它很会说。

但真正操作的那部分,大部分还是你自己来。

现在开始有点不一样了。

你说你要算账,它可能直接给你一个计算器。

你说你要比较几个方案,它可能直接给你一个可以切换的表格。

你说你想看一个东西是怎么拆开的,它甚至可以给你一个能点的结构图。

不是先告诉你“应该怎么做”。

而是直接把那个东西摆到你面前。


我第一次意识到,这件事可能比“模型又变强了”重要

因为这些年我们其实花了大量时间在学软件。

Excel怎么写公式。

PPT怎么排版。

表格怎么做。

项目管理工具怎么设置。

甚至一个很简单的需求,都经常要先学半天“这个软件怎么操作”。

很多时候,我们真正想解决的其实不是:

“我想学Excel。”

而是:

“我想把这几笔账算清楚。”

也不是:

“我想学一个项目管理软件。”

而是:

“我想知道这件事做到哪一步了。”

工具只是中间那一层。

但过去没办法。

你要解决问题,就得先学会那个工具。


如果AI可以临时给你做一个工具呢?

这件事就有点意思了。

比如以前我想做一个预算。

可能要先找一个模板。

模板不合适,再自己改。

公式错了,还得查。

以后也许就是直接说:

我每个月收入多少。

固定支出有哪些。

哪些项目我想自己调。

月底我还想知道能剩多少钱。

然后AI根据这些条件,现场给我做一个。

这个工具可能很简单。

可能也不够专业。

但对于很多一次性的需求来说,够用了。

这时候我突然觉得:

我们以后真正需要学的东西,可能会慢慢发生变化。


以前是学“这个按钮在哪里”

以后可能更重要的是:

你到底想解决什么问题。

这听起来好像很简单。

其实并不简单。

我自己用AI的时候就经常发现,一个需求如果我脑子里都没想清楚,AI基本也救不了。

比如你只说:

帮我做一个预算工具。

它当然可以做。

但它不知道你的预算里有没有房贷。

不知道交通是不是固定支出。

不知道你要不要算储蓄比例。

也不知道哪些数字你以后还想自己调。

最后做出来的东西,看起来像个工具。

但未必真能用。

反过来,如果你把这些事情提前想清楚:

收入是什么。

固定支出有哪些。

哪些数字会变化。

最后我想看到什么结果。

那AI做出来的东西,往往就会靠谱很多。

所以有时候问题根本不是:

提示词写得够不够高级。

而是你自己有没有想明白。


这也是我最近越来越明显的一个感觉

以前大家学AI,很喜欢研究提示词。

怎么写角色。

怎么规定格式。

怎么让它一步一步推理。

这些当然有用。

但AI越来越强以后,我反而觉得,真正拉开差距的可能不是这些技巧。

而是一个人能不能把模糊的想法拆清楚。

比如:

我要解决什么?

哪些条件不能变?

哪些地方可以调整?

最后什么结果才算完成?

这些东西以前藏在各种专业软件后面。

以后可能会越来越直接地摆到我们面前。

AI负责把东西做出来。

你负责告诉它:

到底要做什么。


但我不觉得以后就不用学软件了

这一点还是要说清楚。

真到了公司级别的财务系统、数据库、多人协作、权限管理,或者长期维护的软件,不可能靠临时生成一个小工具就全部替代。

专业工具有它存在的理由。

尤其是数据准确性、稳定性、安全性这些东西,不是“看起来能用”就够了。

但普通人每天碰到的很多小事,情况不太一样。

算个预算。

整理一堆资料。

做个简单对比。

规划一次旅行。

统计几个人怎么分钱。

这些任务,本来就不值得专门去学一个复杂软件。

如果AI可以现场做个简单工具解决,很多软件学习时间确实会被省掉。


那我们以后还要学什么?

这个问题我现在也没有一个特别标准的答案。

但至少有一件事,我越来越确定:

别急着学更多工具,先学会把自己的问题想清楚。

以前我们经常问:

这个软件怎么用?

以后可能更经常问:

我到底想让它帮我完成什么?

这两个问题看起来差不多。

其实差得很远。

一个是在研究工具。

一个是在研究问题。


我现在用AI的时候,也会刻意改一个习惯。

以前会直接说:

帮我做个预算。

现在我会尽量多想半分钟。

我有哪些收入?

哪些钱必须花?

哪些钱可以调?

我最后想看到的是每个月剩多少钱,还是储蓄比例?

等这些想清楚以后,再交给AI。

结果通常会好很多。

不是因为提示词变高级了。

只是因为我终于把自己的需求说清楚了。


AI以后还能自己做出多少东西,我不知道。

但有一种能力,大概率不会因为AI越来越强就变得不重要。

就是:

知道自己真正想解决什么。

工具可能会越来越便宜。

甚至以后随用随生成。

但判断问题的能力,可能反而会越来越贵。

至少我现在是这么理解的。

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