我觉得有了AI之后,对我思维方式改变最大的一点就是:
要意识到自己 99% 的工作行为都是能总结出一定方法论的,而既然能总结、复制、重复,也就意味着其中是有可重复的环节/要素的,是可以依赖庞大海量的数据去快速压上、取得结果的。
99%的工作都不是一次性的、孤立存在的,都要经过从0到1跑通最小模型,从1到10验证规律,从1到N复制放大的阶段。
而在复制性方面,AI上必然极端优于我的,因为它的数据库比我强大得多,它的运算能力比我强大得多。
所以我做的就是去摸索从0到1的最小模型,总结方法论,然后让AI去帮我复制。
最近的 2 种实践做法:
1. 给参考,让AI举一反三
任何平行并列的输出部分,之前我是一个一个写,现在尽量我自己写好一部分,然后作为参考例子输出给AI,同时让几个模型去扩写补充;然后我在等AI结果的时间,就能去构思下面的部分。
2. 给标准,让AI大量检索
在需要模糊检索的部分,自己的大脑掌握的数据毕竟是模糊、有限的,尤其是在自己不熟悉的领域
那么就给出标准,提炼自己的主观判断,然后让AI利用自己的数据库去发现其中的规律,给我找到更多例子。