前面写了好几篇聊 AI 工具的文章，分享了一些 what 和 how，包括 AI 是什么、有哪些好用的 AI 产品和使用技巧。如果做个简单总结，就是高频对话，输入、决策和输出都过一遍 AI 助手，产品层面推荐沉浸式翻译、Typeless（豆包输入法、微信输入法等）、豆包（语音＞打字）、Gemini（以及 Google AI 概览）、小红书问一问（限移动端）、抖音 AI 解析 & AI 搜索，当然这是对非研发，研发同学 Codex 等还是要用起来的。本篇想聊聊更深层次的内容，如何与 AI 共舞。

## 态度

对于 AI 的能力，现在的情况是一部分人低估而另一部分人高估。前者的问题是认知和行为惯性，对于工具，我们应该关注其优点，而非只盯着不足，盯着不足除了获得一些虚幻的优越感，并不能给我们带来进步，世界本就不完美，也 “没有银弹”，而我们要前进。后者的问题是 FOMO（Fear Of Missing Out），其实只要自己持续在用且有总结就 OK，有个现代笑话：你和朋友们去森林里徒步，遇到一只熊，不用怕，赶紧系鞋带，比最后一个小伙伴跑得快就行。

关于 AI 和人的关系，“AI 的一切推理是基于过往数据的条件概率”，所以它对未来的预测是相对弱的，同时如果你赞同 “预测未来最好的方法就是去创造它”，那么人对未来的预测就是相对强的，同时对于个体、组织而言，一方面 AI 能给出方向，但很难给出具体目标（做什么），因为各人情况各不相同，有些数据还没发布到网上，AI 无从抓取，另一方面对于解决方案（怎么做），同样由于部分数据不在公域，所以 AI 提供的解决方案只是参考，即使大概率已超过我们，也需要我们去补充、完善并决策。对待 AI 应该像早些年的搜索，“君子生非异也，善假于物也”。

## 行为

对于幻觉（说瞎话），暂时没法规避，“大模型依托概率生成内容是固有运行机制”，RAG 也只是一定程度上降低幻觉，我们要做的是持续保持质疑，具体应对方式包括：第一，给 AI 增加（记忆）指令：“回答问题时要核对权威数据”，效果薛定谔，至少目前豆包仍存在很大的问题，且当安慰剂；第二，抓大放小，个别细节问题如果调教后仍反复出现但不影响重点内容，接受现状；第三，二次确认，这是核心，包括但不限于反问、换用其他 AI、搜索百科等。

关于隐私，之前有国内公司的负责人说，“中国人对隐私问题的态度更开放，也相对来说没那么敏感”，话虽如此，但随着使用的深入，我们也确实需要注意下，因为数据一旦出去了，多少人能经手看到就不知道了，作为用户，其实就一点，特别机密的内容不要和 AI 讨论，同时如果确实需要讨论，可以进行局部讨论而不涉及完整内容，进行思路探讨而不涉及具体方案。