老板怎样正确使用 AI？（1.0）

今年 3 月后，我们看见企业一把手在思考、决策、沟通中，都显著的更多使用 AI（主要是和 chatbot 讨论关键问题）。

作为手，它真的很好用，但作为脑，我们到底要怎样使用它？不被 AI 固有特性反噬？

为此，我写了一个简单版的小指南。

只要你希望对自己的决策负责，都建议食用：

A.意识篇：
1.理解：大语言模型是「概率预测机」的原理，预测下一个最可能的词（token）是什么。
2.理解：“语言”并不=智能，虽然使用语言符号是一种高度智能的表现；
3.理解：LLM 擅长输出流畅的语言，而对人脑来说会显得“更可信”；
4.理解：强化学习等天然训练机制，促使谄媚迎合发生；
5.理解：AI 的镜子效应。AI 会放大人原本的好的、坏的点。也放大 CEO 好的坏的决策，可能是10倍放大。
6.理解：ai 没法skin in the game，即：AI 瞎说没风险，没利害关系，不承担责任。

B.思路篇：
1.当你提出观点，不要默认 AI 会独立思考，让它批判、质疑、挑战。
2.重要问题，先进行自己的思考或假设，写出来、做预判，再开始用 AI 工具；
3.没想清楚也可以，让 ai 配合你想，向你提问、扫描盲区；
4.提供优质 ref，或者主动让 AI 搜索优质 ref。举例：我最喜欢说“先去 github 搜现成答案，别自己造轮子”。
5.问 AI 要证据、要过程、要边界，区分观点 vs 事实 vs 假设；
6.区分四类工作：独立做/配合做/给它做/自动做，知道什么重要的行动务必自己做。

C.操作篇：
1.选用合适的顶级模型，如有可能，全部都使用半年以上。当下是5.6 sol 和 fable5；
2.如果喜欢用chat模式，设置好系统提示词降低谄媚空间；最简单的方法是，用圆桌模式，请一堆专家从不同角度讨论；
3.形成提示词好习惯。现在未必需要 md 复杂格式提示词了，但想要结果好，依然需要足够上下文、输出标准和边界要求；
4.重要的信源、数据、证据，需多个模型交叉验证；

D.不要篇：
1.不要把和 AI 的对话直接丢、复制给下属；
2.不要拿 AI 的结论直接批判、点评他人工作；
3.不要用 AI 写需要情感/直觉投入的文字，发乎真心是重要的；
4.不要把关键思考外包给 AI，会让你的思考能力下降
5.不要偷懒，学习时缺乏「必要难度」 = 没有学习

别产出 slop，别给别人 work slop，最要命的是别让自己陷进 think slop。

用芒格的箴言结尾：
最终你能拥有一个观点，是因为你能比最讨厌你的对手，更能够质疑自己。