36kr 前天 08:31
当所有人都在学提示工程时,聪明人却专注于掌握这项技能
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在AI技术飞速发展的当下,大多数人专注于学习提示工程,试图成为AI的“使用者”。然而,文章指出,真正的核心竞争力在于成为AI的“翻译官”,即能够将AI的洞察转化为人类可理解、可行动的决策。AI生成的信息往往难以落地,原因在于人类理解能力的瓶颈。文章强调,AI技术淘汰迅速且市场饱和,而“翻译官”这一角色则能弥合AI与人类决策之间的鸿沟。成为“翻译官”需要认识到AI是工具而非竞争对手,识别AI输出与人类决策间的断层,并培养简化AI洞察、交代背景、聚焦影响、建立行动框架以及精通提问艺术等关键技能。这种沟通能力将是未来职场的核心竞争力,让专业人士在AI革命中增值。

💡 **AI洞察的落地挑战:** 当前AI系统能生成海量数据分析和复杂建议,但许多企业却因无法弥合AI输出与人类决策之间的鸿沟,导致AI建议被束之高阁。这是因为AI产出的信息往往需要人类的理解和解读才能转化为实际行动。

🚀 **提示工程的局限性:** 专注于提示工程等AI操作技能存在三个主要问题:技术淘汰快、市场过度饱和、以及解决的是错误的问题。企业真正需要的是能够执行AI建议的人才,而非仅仅是AI工具的使用者。

🌉 **“翻译官”角色的价值:** “翻译官”的核心能力是将AI的“what”转化为人类的“why”和“那又怎样”,并将人类需求转化为AI可理解的指令。这种双向沟通能力弥合了AI与人类之间的能力互补,成为不可替代的关键。

🛠️ **成为“翻译官”的三步策略:** 首先,将AI视为创造新工作的工具,认识到AI进步提升了对“翻译官”的需求;其次,识别AI输出与人类决策、人类需求与AI输入之间的具体断层;最后,通过简化AI洞察、交代背景、聚焦潜在影响、建立行动框架以及精通提问艺术等方式,确立自己的“翻译官”角色。

🔑 **沟通能力的竞争优势:** 在AI生成信息能力日益增强的背景下,人类沟通的价值反而凸显。能够清晰诠释AI洞察意义和行动路径的人,将在竞争中脱颖而出,因为AI可解析万物,但仍需要有人帮助人类理解其真正意义。

神译局是36氪旗下编译团队,关注科技、商业、职场、生活等领域,重点介绍国外的新技术、新观点、新风向。

编者按:当全民沉迷提示工程时,顶尖人才正抢占"AI翻译层":将机器洞察转化为人类决策的双向沟通力,正成为比技术操作稀缺10倍的核心竞争力。文章来自编译。

我认识的每一位职场人士都在学习提示工程(prompt engineering)。

他们上有关ChatGPT的课程、学习机器学习基础,努力成为"懂AI的人"。主流观点认为要想应对即将到来的职场变革,必须具备AI技术能力。领英上铺天盖地都是关于提示词优化和精通AI工具的帖子。

但他们忽略了一个关键点。

当其他人争先恐后想成为更优秀的AI操作者时,一小群专业人士正悄然布局更有价值的领域。他们不去学习如何跟AI竞争,而是学习如何让AI服务人类。在这个充斥着无人懂得如何落地的AI洞察的世界里,这些人正变得不可替代。

他们掌握的核心技能是什么?沟通能力。且非泛泛的沟通,而是将AI输出转化为人类可理解、可行动的专项能力。

问题症结:AI制造的困惑多于让人清晰

AI的发展速度超出了大多数人的想象。

如今的系统能在数秒内分析海量数据集、生成详尽报告并给出复杂建议。营销团队可获得AI驱动的客户洞察,财务部门能收到AI生成的风险评估,运营团队可获取AI优化的效率报告。

但有个鲜为人知的秘密:这些AI产出大多被束之高阁。

我目睹过企业花费重金购买AI工具,结果团队却无视其建议——并不是因为AI出错了,而是因为没人能弥合AI生成的东西与人类决策需求之间的鸿沟。

当前的瓶颈正是人类的理解能力。

这个没做对的代价

多数专业人士正在犯致命错误。

在自己其实应该成为更优秀的AI"翻译官"时,他们却在努力成为更好的AI使用者;当应该学习如何清晰地解释AI输出时,他们却在钻研如何更有效地向AI提问。

这种路径存在三个问题:

其一,AI技术技能淘汰迅速。当下学到的提示工程技巧,明年AI界面升级后就会失效——你在积累保质期极短的技能。

其二,你这是在挤一个过度饱和的红海市场。人人都想成为AI专家,掌握AI工具操作能力者正呈指数级增长。

其三,你在解决错误的问题。企业需要的不是更多能生成AI洞察的人,而是能让这些洞察落地执行的人。

真正用好AI的公司并非拥有最复杂提示词的企业,而是手下团队能切实执行AI建议的公司——因为有人解释了建议的含义及价值。

解决方案:成为"翻译层"

聪明人深知AI与人类在能力上本质是互补的关系。

AI擅长处理信息和识别模式,人类强于理解情境、做出判断并采取行动。当有人能打通这两种能力时,奇迹就会发生。

这就是我所谓的"翻译层":既能把AI的"what"转化为人类的"why"和"那又怎样",也能将人类需求转译为AI可理解的指令。

成为关键翻译官的三步策略:

第一步:认清转变本质

不要再把AI视为竞争对手,而是将其看作创造新型工作的工具。

每次AI突破实其实是提升了对人类"翻译官"的需求。当GPT-4能分析客户反馈并识别47种情绪模式时,需要有人指明其中哪三种对企业战略产生了真正影响。

当AI以89%的准确率预测市场趋势时,需要有人将其转化为团队下季度应执行的具体行动。

AI越先进,这类翻译技能就越珍贵。

你不是在与AI对抗,而是在赋予它价值。

第二步:识别鸿沟

学会识别你所在组织中AI输出与人类决策之间、人类需求与AI输入之间的具体断层在哪里。

AI通常提供:

但人类需要:

同时,AI需要:

你的职责就是架设跨越这条鸿沟的桥梁。开始留意什么时候AI洞察被忽视误解了,以及团队什么时候难以从AI工具获取价值——这些正是翻译良机。

第三步:确立自己翻译官的角色

培养出让人类可执行AI的输出、让AI理解人类需求的特定技能。

精通简化能力。练习用一句话解释复杂的AI洞察。如果无法简洁概括AI的建议,说明你还的理解还不够透彻,不足以转化为行动。

学会交代清楚背景。AI不懂相关企业文化、当前的优先事项或资源限制,但你懂。你的任务是将AI建议置于这种人类的上下文当中,并将商业背景转译为AI输入。

聚焦在潜在影响上。AI告诉你已发生或可能发生的事,人类需要知道如何应对。每次获得AI洞察后务必追问"那又怎样?"

建立行动框架。建立将AI分析转化为人类决策的简易流程。当AI发现问题时,你应确切知道如何协助团队应对。

精通提问艺术。学会将模糊的业务需求转化为具体、可操作的AI查询。当有人说"帮助让我们更懂客户",你需将其转化为AI能解答的精准问题。

沟通能力的竞争优势

这种翻译技能本质上是双向运作的高级沟通能力。

你是这条双向通行的桥梁:既让AI生成的东西对人来说是相关的且可执行的,又要让人的需求对AI来说是清晰的明确的。

绝妙的讽刺在于:AI生成信息的能力越强,人类沟通的价值反而越高。

试想一下:当人人都能得到同样的AI洞察时,竞争优势将属于最能诠释洞察意义及行动路径的人。

这个有效的底层逻辑

这一策略之所以奏效,是因为那是基于技术采用的根本规律。

新工具创造出新型工作,而不是单纯取代旧的。互联网不仅替代了图书馆,更催生了信息组织与数字通信的全新职业类别。

新工具还改变技能与任务的价值权重:部分重要工作变得无足轻重,另一些则变得不可或缺。

AI正遵循同样的规律——它催生了对"让AI分析服务于人类决策者"的人才需求。

企业永远需要能胜任以下职能的人:

这些本质上属于沟通挑战,而非技术难题。

未来属于翻译官

当同事学习提示工程时,你应当精进让AI输出具有说服力和可执行性的艺术。

练习化繁为简的解释能力,学会从信息海洋中识别出关键要素,建立助力人们从洞察走向行动的框架。

掌握这些翻译技能的专业人士不仅能在AI革命中生存,更将因此增值。

因为在AI可解析万物的世界里,仍需要有人帮助人类理解这一切的真正意义。

而那个人最好就是你。

译者:boxi。

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