工作要提效，合适趁手的工具在哪里？

如何用AI提效？

职场人工作提效的需求总是迫切的，但到底怎样才能找到合适趁手的工具？得到作为知识服务平台又有哪些私藏的解决方案？

本期《人均老师》节目，邀请到得到联合创始人快刀青衣，他将从个人应用、前沿思考和企业应用三个角度，带你全方位了解AI这个提效神器！

（以下为文字版内容）

日常工作生活中,如何利用AI提升效率？

过去的半年里，AI一度成为我们生活中的热门话题，也确确实实影响、改变了我们的生产与生活。

首先是分享场景，我经常需要在得到做一些演讲PPT的分享，以前的话需要一页页去构思，现在完全可以让AI给我写出一个60分的底稿，我只需要在这个基础上做更精细化的调整，加入我个人的理解和思考，我做一份PPT的效率至少能提高一半。

其次在工作场景里，我经常会用AI做攻防演练，因为我要参加很多的产品评审会，我就会告诉AI说我现在要上线一个什么产品。AI就会追问我：

你怎么样证明你这个产品或功能是用户需要的？

它的目标人群到底是谁？

很多时候 ，AI给我提的问题是非常犀利的，可能是我作为产品经理都没有想到的。在回答AI提问的过程中，我的目标梳理得更清晰，想法更完善。

最后在家庭场景中，我是两个孩子的爸爸，经常需要辅导孩子写作业，让我去模拟6、7岁孩子分享是比较困难的，但我告诉AI你现在是一个7岁的孩子，请你以某某主题写一个200字的发言稿，这时候出来的稿子就能用。

普通人该如何与AI共处？

这一波AI浪潮确实来得非常凶猛，新的产品、新的技术层出不穷，很多从业者都会陷入到焦虑之中。

首先在心态上，我们可能要平视AI的技术发展，既不要觉得AI无所不能，可能会取代人类的所有工作，也不要过于俯视AI，觉得AI现在一无是处，是一个泡沫。我们还是要保持对新工具、对新技术、对新应用的好奇心。

其次在角色上，我们可以把AI当作实习生或者个人助理去培养，你需要给它一个明确的指令。举例来说，你让他去买一杯咖啡：

你是说“帮我买一杯咖啡”

还是说“帮我买一杯某某品牌，半糖、少冰、低因的燕麦拿铁”

更容易获得好的结果呢？
再次在应用上，今天我们能够看到 AI画画、AI剪辑等等，AI成功地降低了很多工作的技术门槛，让我们普通人也可以像半个专业人士一样，去完成工作。

最后在判断上，要像对待金钱一样谨慎地对待AI给你的结果和推荐。没有任何一款产品是完美的，但也不要因为一种风险，而丢掉一个时代的机会。

你不能和AI说我现在要买一套房，你告诉我该选哪一套？这个锅AI是背不了的，这需要人类去做判断，而不能指望着AI去做判断。

如何看待AI技术大爆发？

我的态度是什么呢？一句话：与其恐惧，不如跟上这波浪潮。

很多从业者很焦虑，但是AI真正要应用到咱老百姓的生活中，其实还有很长的一段发展距离。为什么这么说呢？我想先跟你讲一个故事。

1907年的一个晚上，纽约曼哈顿的街头一片漆黑，2.5万盏煤气灯几乎都没有被点亮。

因为那一晚，负责点亮这些煤气灯的600名灯夫集体罢工了。

这些灯夫为什么罢工？为的是抵制电灯的普及。

因为之前一个好的灯夫，一个晚上可以处理50盏煤气路灯，但有了电灯之后，一个人就可以轻轻松松地开几千盏灯。所以这600名灯夫只能用罢工表示对新技术的愤怒。
但是我想跟大家分享更多的几个细节，那就是1879年，爱迪生研究白炽灯成功；1882 年曼哈顿已经有了第一个小型电网；同年，中国的上海外滩都有了第一盏电灯。

也就是说，电灯这项新技术，其实是在纽约灯夫罢工前25年就存在了。在这25年中，很多灯夫已经转身成为了第一批投身电力行业的人，变成了很多制造电灯的，或者直接去卖灯具的，他们变成了新的从业者。

不要只为眼前的发展而焦虑，也要多去探索、寻找新的发展机会，在这个过程中，机会找得准，要比投身早重要得多。

得到如何用AI为企业助力？

这一波AI技术刚出来，得到确实非常积极地拥抱了，主要是从三个维度去思考：

1.如何为已有用户和产品，提供更强大的功能？

得到面向一部分用户，开始内测「得到学习助手」。其实从2017年开始，得到就一直想做这件事，希望能够帮用户解决更多学习难题。

但是因为当时没有大模型的技术，机器无法直接理解用户语言。今年新技术一出来，得到马上就把这个项目翻出来，重新做了迭代，现在已经可以根据用户的喜好、提出的问题，做出更好的解答和推荐了。有了大模型之后，得到可以更好地帮助用户拓宽知识视野。

2.如何挖掘出新的创业机会和需求点？

得到做了一个用AI提升职场沟通力的微信小程序叫「开始练练」。模拟真实职场场景，让AI去和你进行对话，锻炼你的表达和沟通的能力。

最新上线的一个场景，是让你模拟一个销售人员，向AI去卖房子、卖手机、卖保险、卖健身卡，看AI愿不愿意下单。在这个过程中，AI可以帮你分析哪些话术好，哪些话术有待提高。

3.怎样帮助企业内部提效？

得到选了一个特别小的场景，做「得到电子书」的自动上线。对AI来说这很简单，只需要人定义好标准，AI就可以流程化地去做格式转换、摘要生成和最终上架的工作。

过去一个团队每天只能上架200本，现在产能提升到每天能够上架10,000本左右，为企业节省下几百万的费用。

除此之外，在得到公司内部，不同的工种也都在探索新的可能性，比如编辑可以用AI来去调研一个新的知识领域，行政可以用AI绘画来制作企业文化衫的设计，其实每一个工种都可以在AI中找到可利用的点，俗话说“AI用得好，天天下班早”。

为什么选择火山引擎？

得到希望能够为用户提供好的内容产品，所以在最开始的时候，我和得到内部的算法团队就有一个共识，得到只在基建的基础上面，做对大模型的微调，在得到的专业领域里边，为用户提供价值服务，所以说得到就急需要有一家企业帮我们解决基建难题。

基建涉及到AI的底层能力，大家都在说算力会用到多少训练成本，人才密度的要求有多么高，这远远超出了得到的能力，正好是我了解到火山引擎推出了火山方舟这个平台。

得到公司所有的大数据体系，包括报表体系、数据体系都是建立在火山引擎的基础上，所以双方公司都有比较强的信任感，促使彼此进一步了解。

但我当时也会有一个担心，就是它的大模型基建够不够开放，正好火山引擎“1+N”的范式，就是在基础大模型之外，你可以随便调用不同的大模型，这与得到之前的理念是非常吻合的，从使用效果到降本增效，都可以帮助得到去做好把控。

如果把火山引擎比做高铁的基础设施，大模型则是不同班次的列车，像得到这样规模的公司，想要在AI领域做一些发展，就必须要抢时间，不能去做铺铁路的基础建设，而是要想好目的地，想好要为用户解决什么具体的问题，匹配能够到达目的地的列车班次就可以了。