AI时代，真正稀缺的不是工具，而是判断力..

最近和一个做私域的朋友聊天，他说前段时间是毕业季，招了挺多小白应届生进来，进来之后只稍微培训了一下理论知识，大家也比较忙，没法一个一个针对性地指导他们实操。
 
结果这些新手小白的工作就卡住了，在真的面对客户提出来的奇思妙想的时候，这些新人就不知所措了，于是去复制客户的问题问了一遍AI,再把AI生成的话复制给客户，结果也可想而知了。
 
当然，不可否认越来越多AI工具成为小白的知识问答工具，但更多的人的用法，仅仅是粘贴问题，然后索取一个现成的答案。
 
这件事最大的问题在于，AI给出的信息，对于一个没有完整理论体系并且没有实操经历的小白来说，他们无法判断这条信息是否正确。
 
因为这些知识在他的认知之外，不知道答案是不是真的符合实际的业务、有没有漏洞、适不适合当下客户的场景，直接拿去回复客户，很容易造成后续的纠纷。
 
这也是算是我做专家分身的契机之一，单纯通过堆砌知识做出来的AI并没有真正落地去解决问题。
 
我开始思考，为什么AI和真正的专家好像始终有一些差距，AI能给出答案但不能解决问题。
 
于是，我决定把专家的思考逻辑、决策路径都提炼出来，装进分身里，标准检验就一条：把分身的回答拿给本人看，本人都会说“对，我就是这么想的”。
 
这个专家分身不再是单纯地在语料库里查找复制，而是按照专家真正的思维逻辑，用反问的方式来提示你的思维漏洞，追问你的问题场景和使用目的等等，帮你完善思考问题的逻辑，一边回答你也一边引导你思考得更深入。
 
哪怕是零基础小白也能在这个过程中，慢慢学习专家分析问题的方式，不仅仅是照搬答案，而是培养起判断能力。

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