深夜有点失眠，想着还是用日记的形式，聊一聊使用 AI，以及用 AI 创作这件事。

现在很火的东西太多了。

比如 Codex，比如之前火过的龙虾、爱马仕，还有被称为最强 vibe coding 工具的 Claude Code。再到各种大语言模型，GPT、豆包，不管是国内的还是国外的，它们现在都被统一称为“人工智能”。

但实际用起来的时候，我们经常会有一种很微妙的感觉：

它好像智能，又好像没那么智能。

我们会期待它能理解我的意图。哪怕一开始不理解，也应该在几轮沟通之后，知道我到底想做什么，然后帮我节省大量时间，甚至直接帮我完成一支影片。

但你会发现，哪怕是现在很强的视频工具 Seedance，如果没有合适的引导图，没有清晰的画面参考，它也很难做出你想象中的那个好影片。

再比如 Agent。

我们让它去做主题调研，哪怕用到了 Skill，它有时候也像是在执行一个最基础员工的任务。如果把它比作员工，它好像不是一个特别聪明的创意伙伴，而是在执行一套设定好的程序。

所以我有时候会想：

它到底是不是智能？

它好像不是智能，更像是一个自动化程序。

但有的时候，尤其是像 GPT 这种对话式 AI，它说出来的话又确实会让我们觉得：它好像真的懂我。

这就陷入了一种“神鬼二象性”。

也正因为这样，我们在使用这些工具解决工作问题的时候，经常会焦虑。

会觉得它不好用。

会怀疑是不是自己哪里用得不对。

会怀疑是不是自己没有用到最好的工具。

会怀疑是不是还有一个更强大的智能工具，能真正一步到位地解决问题。

但我现在想说的是，不管是国内还是国外，不管是什么工具，它们确实有 benchmark 评分的差距，这个可以理解成“智商”的差距。

但本质上来说，它们还是大模型。

它们比传统的自动化程序更智能一点，但还没有智能到能真正理解你内心所有想法，然后自动把一个复杂创作完成到位。

所以真正的问题，可能来自两个字：

期待。

我们对 AI 的期待太高了。

我们期待它一步到位地解决所有问题。

比如我做视频，我期待它能够理解我描述的意思，甚至完全按照我内心想象的画面，把一支片子做出来。

但这句话一说出来，我们其实就知道，这几乎是不可能的。

因为即使是人和人之间，也需要沟通。

就拿做视频来说，导演想把自己的创意表达出来，也需要找对标画面，给剪辑、给美术、给执行团队看。

剪辑节奏要找参考片。

画面质感要找参考图。

镜头情绪要反复沟通。

甚至一句“高级一点”“电影感一点”，如果不拆开讲，别人也很难真的理解你想要什么。

这件事的本质叫：对齐。

人和人之间，尚且需要对齐。

那人和初级人工智能之间，就更需要严谨地对齐。

它才能帮你解决某一个部分的问题。

所以我们使用 AI 工具的焦虑，本质上就来自于“期待”。

当我们期待 AI 直接解决一个宏大的问题，它就很容易让我们失望。

但当我们降低期待，把它看成一个可以帮我们解决局部问题的工具，很多焦虑反而就消失了。

我突然想到一个比喻。

如果创作是一道菜，那 AI 现在并不能直接把这道菜做好。

首先，厨师自己心里要有菜谱。

然后 AI 可以分别帮你解决调料的问题、肉品腌制的问题、火候的问题、具体制作时间的问题，甚至帮你把某一个步骤做得更快、更标准。

但这一切，都要在厨师的监视之下进行。

如果我们每次做的菜都是同一道菜，那么理论上，这些步骤就可以慢慢形成 Skill。

把这些 Skill 串联起来，它也许真的能自动做出一道合格的菜。

但关键的问题来了：

我们每天做的都是同一道菜吗？

至少作为创意人员的我来说，不是。

每次做的菜都不一样。

所以厨师还是会累。

因为菜谱每次都在变。

创意每次都在变。

项目的限制每次都在变。

客户的要求、平台的口味、观众的情绪，也都在变。

这也就意味着，菜谱需要提前确认，需要研究，需要判断。

AI 可以帮你做很多事，但它还不能替你决定：这道菜到底要做成什么味道。

不过，值得高兴的是，虽然每次做的菜都不一样，但你和 AI 之间的配合会越来越默契。

你会越来越知道它的局限性。

你也会越来越知道它擅长什么。

你会知道哪些事情适合交给它，哪些事情必须自己判断。

你会知道什么时候该让它发散，什么时候该把它拽回来。

于是你每次做菜的时间都会变短。

你就会有更多时间，去研究你的菜谱，去搞发明创造，去做更多创新的、融合的菜。

这可能才是 AI 对创作者真正的帮助。

它不是替你成为厨师。

它是让你这个厨师，更快地处理食材，更快地完成基础步骤，然后把更多精力留给真正重要的东西。

也就是判断、审美、创意和表达。

希望这个比喻，能帮助到正在使用 AI 的你。

我是神奇的潘。

祝你不再有 AI 焦虑。

降低期待，睡个好觉。