夜雨聆风上次写关于AI的感受是上个月底。在这不到一个月的时间里，我靠着AI跑通了一个完整的小闭环：从拿到需求，到生成测试用例，再到编写Matlab脚本产生测试向量、运行单元测试，最后还能根据测试结果自行修复问题。我对AI的使用又上升了一个小台阶。
最开始AI对我来说就是个有问必答的工具，现在它已经能帮我分担一部分系统性的工作了。我慢慢发现，和AI相处其实和与人共事挺像的，但也有一些的地方——这些不一样，反而给了我不少关于个人成长的启发。
第一个最明显的感受是：碰到问题，把行动的主语变成“我”
相信很多经常用AI的朋友都遇到过这种情况：你明明反复交代过，它不需要事事请示，可它动不动就中途停住，非要等你许可才继续；有时候你盯着它时一切正常，刚下班离开它就停了。等你第二天上班发现它停了，一晚上已经过去了，搞得你又是可惜又是恼火。
如果对着的是个真人，我们多半第一反应就是抱怨对方：怎么这么“笨”，听不懂话呢？或者，怎么这么“坏”，就是不肯听我的话呢？人啊，为了让自己过得舒服一点，会习惯性地推脱责任，觉得责任都在对方，要改也得是对方改。可对着AI，你抱怨完了一点用都没有，该停还是停。最后能解决问题的方式只有一个：你自己想办法，补充提示、修改规则、调整要求，一步步把它往你想要的方向引导；实在调整不了，就改变自己的工作节奏去适应它。
其实在人类的世界也一样，抱怨本身解决不了任何问题。无论你对环境和他人有多么不满，我们只有两个选择：要么做点什么改变环境，要么做点什么改变自己。不管选哪个，行动的主语永远都是“我”。
第二个感受是：要让对方把事情做好，一定要给清晰的目标，而不是做事情的方法。
我们不管是对人还是对AI，经常容易犯一个错：把手段当成目的，反复叮嘱对方要按自己的步骤一步步来，却没说清楚我们到底想要做成什么。这样一来往往只有两个结果：要么对方没理解目的，做出来的东西完全不是你想要的；要么对方严格按你说的每一步走，可每一步都要找你确认，永远没办法独立工作。
这也不是说自己完全不用知道该怎么做。你自己心里得清楚大概的方向，确认目标是可实现的就够了，至于具体怎么落地，最好交给干活的人自己发挥。通常做的人会想出比你更好的办法，要是没给你带来惊喜，那大概率是你找错了做事的对象——放在AI身上，我几乎从来没失望过，它常常能想出比我原有方案高明得多的解法。
第三点，要让对方做好事，就要懂得给对方赋能
很多人会问，AI已经这么强了，还需要我们赋能吗？其实这和带团队是一个道理：好的领导不一定每个方面都比团队成员强，但能让每个人发挥出自己的长处。怎么发挥？不是把你的方法一二三摆出来，而是给够他需要的信息和资源，让他能看到自己每一步行动带来的结果，这样他自己就能形成闭环，把事情做好。
对AI也是一样。你让它改代码，如果它不知道什么是对的、看不到改完之后的结果，就很难做好。你要做的，就是把它需要的数据和信息都给到，让它能看到自己行动的反馈，它自然就能调整方向，往你想要的结果靠近。如果出来的结果有偏差，多半也不是AI的问题，反而可以帮你回头看看：是不是目标说得不够清楚？是不是给的资源还不够？
当然，AI也不是处处比人强。起码有一点就是AI不能代替的，那就是来自同类的认可。
我们啃下一个难搞的问题，拿到一点点小进展，转头收到同事一句真心的赞叹，或是和朋友分享时得到一句真诚的恭喜，这种满足感，是AI怎么都给不了的。
现在的AI当然也会顺着你的话提供情绪价值，会夸你会鼓励你，但你清清楚楚知道，这些回应都是程序化设计的结果——它不是因为你真的啃下了硬骨头、真的做出了成果，发自内心为你开心的。这种你靠自己一点点努力挣来的认可，只有真人能给你。
在AI的高度理性的数字世界里待一整天，摸过冷冰冰的代码和逻辑之后，我反而更加贪恋人类世界的温存。✨
