把 AI 视为队友，而非工具

原创辉哥奇谭 2025-06-02 07:03 上海

简而言之，我们不应排斥AI，而应主动拥抱并与之协作。

「配图摄影 by 张辉」

如果我们把AI视为工具，会陷入两种误区：第一、这个工具有幻觉，有局限，我先不去用它；第二、这个工具无比强大，它让我自己显得没有价值，因此我也会敬而远之。

这两种态度，都会让我们更少地使用AI工具，而非更多。

但如果我们换一个角度，将AI视为协作者或队友，这一「转念」会带来截然不同的效果。

最近看到一篇文章提到斯坦福大学一位教授对于AI的态度。我发现，我与这位教授的观点非常相似。他并未将AI单纯视作工具，而是将其看作协作者，倡导与AI合作，而非将其工具化地使用。这一点与我的想法完全一致。

最近几个月，每当我遇到疑问时，第一反应不是独自思考，而是先与AI交流，倾听它的见解和建议。在此基础上，我再进一步深入思考和加工。有人可能会质疑，这种方式是否会导致思维惰性？我认为恰恰相反，这样的协作能激发灵感，增强我的好奇心。

过去，在阅读时，我经常对文章的客观性、数据验证及潜在谬误产生疑问。然而这些问题往往一闪而过，既缺乏深入验证的动力，也缺乏可行的方法。如今，有了AI工具，我可以迅速、便捷地验证这些想法，而且每当解决一个疑问后，我都会进一步挖掘新的疑问。这种持续深入的分析过程并没有让我变得懒惰或迟钝，反而更激发了我的探索欲。

以财报研究为例，虽然一直以来我都强调研究财报的重要性，也参加过相关课程，但总感觉不得要领，困惑不已。然而现在，我对财报研究有了全新的理解。每当看到一篇涉及我感兴趣公司的财报分析文章时，我都会立即借助AI工具，提出几个具体问题：

第一，请分析该公司的财报，并结合业务发展的背景解释数据背后的原因。

第二，请分析该公司过去几年的财报数据，观察业务发展的趋势。

第三，请比较该公司与竞品公司的财务差异，进而理解双方业务和运营的差别。

最后，请分析该公司财报对我们自身的启发。

虽然我并未全面掌握所有财报知识，但如今面对财报时，我已不再感到畏惧。我不再停留于表面数字，而是能够深入挖掘数字背后的商业逻辑与规律。这种转变很大程度上得益于AI工具的强大辅助。

当然，也有人会质疑：AI工具是否存在幻觉问题？这些幻觉会否导致误用甚至弃用？

我的看法是：我首先关注的是AI的优点，而非缺点。AI确实存在幻觉等缺点，但人类自身也并非完美。

AI工具的优点非常突出：

第一，AI相当于一个超级员工，能提供清晰、结构化的分析；

第二，AI能够快速纠正错误，并且可以7×24小时不间断地响应我的需求。这些优势是人类难以比拟的。

至于AI的幻觉问题，比如在处理数字时可能出现的小数点错位问题，特别是阅读美国、日本或中国公司财报时，单位转换和计算可能出现小数点错一位的情况。这种错误虽然发生频率不低，但往往很容易被发现，因为它明显违背基本常识。我通常会及时纠正，并寻求系统性预防方法。

例如，我会特意询问AI，如何避免小数点错位的低级错误。AI会提出一些具体的建议，比如在指令中强调精确检查小数点等细节。经过实践，这些措施确实有效降低了错误率。此外，还有一种检查AI幻觉的有效方式，即把模型A得出的结果交给模型B审查，甚至外加模型C审查。整个过程并不会耗时过长。因此对我而言，AI的幻觉问题是可控的。

当我向很多人展示AI的能力时，常常遇到一些质疑，他们更相信自己的分析，认为AI经常会犯一些基本错误，因此不值得信赖。对此，我的观点是：AI在完成基础任务时出现的错误，往往较容易纠正；而它展现的优势却是人类难以企及的。习惯与之协作，可以让大家的分析能力有更好的展示（eg：在相同的时间，可以产出更多、更优质量的分析）。

一旦你习惯了身边有一个甚至多个如此强大的助手，并学会高效地与它们协作、充分发挥它们的价值，你的个人能力不会只是略有提升，而是可能实现成倍的增长。

以上便是我对「要不要使用AI」这种态度的回应与总结。简而言之，我们不应排斥AI，而应主动拥抱并与之协作。这与我前文提到的斯坦福教授的观点是完全一致的。

今天分享的知识星球语音是「每天深度使用AI的关键」。

我意识到一个值得警惕的现象——即便AI技术正在飞速发展，许多人仍只是「偶尔尝试」，而不是「深度融合」。这，可能是我们在职场和生活中错过的一次巨大红利。

过去半年多，我在工作和生活中持续深度使用AI，摸索出7条亲测有效的建议，每一条都来自真实的实践与反思，几乎每天都在帮我节省时间、提升创造力，甚至改变思维方式。

今天的语音，我想分享这7条建议，帮助你走出「尝试期」，真正让AI成为你生活中的得力助手。

希望听完后，你能获得新的启发，从“间歇使用”，走向“深度共创”。

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