「配图摄影 by 辉友Dora」

在我们这个时代，AI 工具正以前所未有的速度渗透进每个人的工作与生活中。有人因此效率倍增，有人却被所谓的「幻觉」所困。最近，一位同事在部门周报中提到，她因为多次被 AI 工具的幻觉「误导」，决定减少对 AI 的依赖。看到这段话时，我其实有些感慨：这恰恰反映出我们对 AI 工具的期待和使用方式，还远未成熟。

我一直坚持一个观点：AI 和人一样，不完美，但可用；关键在于你如何扬长避短。下面，我想结合自己的实践，谈谈我是如何在「克服幻觉」的基础上，把 AI 用到极致的。总结起来，其实就三点。

第一、选择最优秀的模型和工具

就像挑选搭档、招聘同事一样，选对工具，事情就已经成功了一半。我目前日常最常用的是ChatGPT的 GPT-o3 模型（搭配 Deep Research 功能）。有些同事更偏好 Gemini 或 Genspark，也有人习惯使用 DeepSeek、豆包这样的工具。选择没有对错，关键是：你要清楚它们的优势与短板。

我建议大家做一个小实验：拿出一个你经常会遇到的、稍具复杂度的问题，比如我曾问过：「请解释 Apple 采用净现金为零政策的原因，并基于量化分析给出详细的结论和逻辑。」我把这个问题发给了七八个不同的 AI 模型，结果的质量高下立见。

为什么建议大家横向比较？因为每个人的需求和偏好都不同。你需要找到在你的工作和生活中最可靠、最顺手的「AI 拍档」。尤其在处理逻辑推理、数据分析、策略讨论等复杂任务时，建议优先选择推理能力强的模型，比如 GPT-o3 或 DeepSeek R1。

这些模型有个明显优势：不仅逻辑清晰，还能灵活调用工具（如 Python、网页搜索等），并在回答中引用原始信息来源，点击即可验证，大大降低了幻觉带来的不确定性。

第二、用「肉眼检查」AI 的输出

听上去有点「土」，但非常实用。AI 再强大，也不是完美的。尤其在处理数字、财报、比率这类精细信息时，很容易出现单位错误、小数点错位、符号混乱等问题。

举个例子，我曾让 AI 帮我分析一家上市公司的财报，结果就出现了明显错误。但只要稍加浏览，有经验的人立刻就能发现不对劲。

这不是 AI「不行」，而是我们忘了：AI 只是工具，而非真理。就像你不会盲目相信 PPT 中的每一张图表，也不会全信 Word 自动生成的摘要，AI 的输出同样需要我们以「审稿人」的心态去校对。

幸运的是，如今 AI 出现幻觉的频率正在显著下降，而且大多是低级、显性的错误。只要你愿意多花两分钟检查一遍，就能规避大多数风险。

第三、多工具交叉验证，提高结果可信度

这是我一直高度推崇的使用习惯：交叉验证。比如某个 AI 给出了分析或观点，我通常会再用两三个不同的工具「复查」一遍，看是否存在逻辑漏洞、事实错误或引用不清的问题。

提示词其实很简单，直接输入：「请检查本文的可信度」，大多数 AI 工具就能自动指出潜在问题。我经常在调研中，用这种方式将一份 AI 生成的初稿交给另外几个模型「批改」，然后汇总它们指出的问题，逐一修正，最后整体质量就能显著提升。

这就像一个团队中有多位审稿人，各自挑出不同的问题，而你只需整合好意见，就能拿出比任何一个人都更好的成果。

（当然，除了这三种方法，ChatGPT 的 Deep Research 功能还提供了另外七种实用技巧，已经分享到我在知识星球的经验贴评论区，强烈推荐大家看看，非常有启发。）

AI 远非完美，但它确实可以非常有用。写这篇文章，其实还有一个原因，是回应那位「受害」同事的担忧。她说 AI「误导」了她，导致工作中走了弯路。我理解这种挫败感，也曾经历过类似情境。但我想说的是：每个人都有幻觉，只是形式不同而已，更别说工具了。

你请一个新同事帮忙调研，他可能也会理解错方向、搜错资料；你和老搭档讨论策略，他也可能因偏见或信息盲区而判断失误。AI 的问题，本质上和人并无二致。

关键不在于 AI 是否有幻觉，而在于你是否知道如何与它相处。

我的一位老师曾说，招聘一个人，不是为了找完美的人，而是找到「适合岗位的人」。你了解他的长处，懂得规避他的短板，就能实现双赢。

AI 亦是如此。如果你了解它的强项——知识面广、逻辑严密、整合能力强，还能全天候工作、情绪稳定；同时也明白它的短板——偶尔编造、容易出错，那你自然就能找到更好的使用姿势，驾驭这个强大的工具。

写在最后：

我从不觉得 AI 工具是完美的，但我坚信，只要使用方法得当，它就是这个时代最值得依赖的「超级助手」。与其抱怨它的不足，不如多花些时间，学会与它协同共舞。

毕竟，工具的价值，最终取决于使用者的智慧。

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今天分享的知识星球语音是「每天深度使用 AI 的关键」。

你是否也有这样的感受？AI 工具越来越强大，但真正把它用好的人却寥寥无几。很多人还停留在「偶尔尝试」的阶段，错过了它带来的效率红利、思维升级，甚至是职业竞争力的跃迁。

而我，在过去半年持续高频地深度使用 AI，从中摸索出 7 条极其实用的经验建议——不是技巧堆砌，而是经过实践检验、每天都在给我节省时间、提高创造力、降低决策风险的方法论。

这期语音，我将完整分享这 7 条建议，帮助你摆脱「试试看」的浅层使用状态，真正进入「和 AI 协同工作」的新阶段。

希望听完之后，你能开始用 AI 做更深的事，让它成为你每天最值得信赖的搭档。

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