你刷過多少篇《AI取代人類》的爆款文章？囤過多少“三天精通大模型”的網(wǎng)課？在朋友圈曬過多少次和ChatGPT、DeepSeek的對(duì)話截圖？ 但現(xiàn)實(shí)是：90%的人學(xué)AI半年后，只會(huì)用ChatGPT寫情書，用Stable Diffusion畫低質(zhì)插畫，甚至現(xiàn)在還不知道DeepSeek和Manus有什么區(qū)別，一味的奔著熱點(diǎn)走。 更殘酷的是，當(dāng)別人用AI降本增效時(shí)，你卻還在為“為什么生成的代碼跑不通”“為什么AI分析的財(cái)報(bào)全是廢話”等等情況而抓狂。這不是因?yàn)槟悴粔蚺?，而是從一開始，你就被技術(shù)狂歡、資本誤導(dǎo)、黑心課程帶偏了方向。別著急，我將一一為您避坑。 誤區(qū)一：盲目追求“最前沿”，卻忽視實(shí)際場(chǎng)景的適配性這種最常見于技術(shù)極客。在Manus在2025年3月橫空出世時(shí)，社交媒體瞬間沸騰，很多技術(shù)極客都在一個(gè)勁兒的鼓吹，有甚者為了賺錢，倒賣邀請(qǐng)碼。 它被夸張描述為“新一代的通用AGI”，能獨(dú)立完成PPT制作、視頻剪輯甚至代碼開發(fā)，仿佛一個(gè)全能的“數(shù)字員工”。然而，這種狂熱背后隱藏著巨大的認(rèn)知偏差。 許多用戶將Manus視為“萬能鑰匙”，卻忽略了其實(shí)際落地的限制。例如，Manus的演示案例多基于海外開放生態(tài)（如亞馬遜API），而在國(guó)內(nèi)“小院高墻”的互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境中，許多功能因缺乏API支持或數(shù)據(jù)壁壘而難以實(shí)現(xiàn)。 更有開發(fā)者指出，Manus本質(zhì)上是一個(gè)“工程化產(chǎn)品”，其技術(shù)內(nèi)核并不具備革命性突破，核心優(yōu)勢(shì)在于整合現(xiàn)有工具的能力（比如寫郵件調(diào)用郵件API，寫表格，調(diào)用表格API等）。 這意味著，若用戶盲目追隨“前沿技術(shù)”，卻未考慮本地化適配，最終可能陷入“技術(shù)神話破滅”的窘境。 誤區(qū)二：將AI視為“替代工具”，而非“協(xié)作伙伴”許多人學(xué)習(xí)AI的目標(biāo)是“讓人工智能替自己工作”，這種心態(tài)在DeepSeek的普及中尤為明顯。例如，家長(zhǎng)用DeepSeek輔導(dǎo)作業(yè)，企業(yè)用其生成報(bào)告，甚至有人試圖用AI完全替代體態(tài)調(diào)整專家。 然而，現(xiàn)實(shí)卻頻頻打臉：
這些案例揭示了一個(gè)真相：AI的強(qiáng)項(xiàng)是執(zhí)行標(biāo)準(zhǔn)化任務(wù)與提供參考答案，而非獨(dú)立決策。 真正的效率革命來自“人機(jī)協(xié)同”——人類負(fù)責(zé)定義問題、校驗(yàn)結(jié)果，決策下一步的方向，AI負(fù)責(zé)規(guī)?；瘓?zhí)行，提出建議和思路。 誤區(qū)三：迷信“模型能力”，卻忽視底層邏輯與數(shù)據(jù)質(zhì)量在技術(shù)社群中，關(guān)于DeepSeek與OpenAI的爭(zhēng)論常聚焦于“模型性能”：誰的推理能力更強(qiáng)？誰的成本更低？然而，這種比較往往流于表面。 以DeepSeek為例，其成功不僅因模型架構(gòu)先進(jìn)，更得益于開源策略與數(shù)據(jù)生態(tài)。企業(yè)通過注入垂直領(lǐng)域數(shù)據(jù)（如教育題庫、電商用戶行為）進(jìn)一步優(yōu)化模型表現(xiàn)。
更典型的案例是AI答疑筆“有道SpaceOne”。它之所以能超越通用模型，核心在于接入了教育場(chǎng)景的專屬數(shù)據(jù)（如新課標(biāo)題庫、學(xué)生錯(cuò)題集），并結(jié)合硬件形態(tài)實(shí)現(xiàn)“學(xué)習(xí)專用模式”。 若脫離場(chǎng)景化數(shù)據(jù)的支撐，再強(qiáng)大的模型也僅是“空中樓閣”。 誤區(qū)四：追求“速成技巧”，忽略思維模式的升級(jí)社交媒體上充斥著“3天精通DeepSeek”“Manus十大神技”的教程，仿佛AI學(xué)習(xí)是一場(chǎng)“快餐式消費(fèi)”。 然而，這種功利心態(tài)恰恰背離了AI的本質(zhì)。以DeepSeek的“深度思考（R1）模式”為例，許多用戶抱怨其響應(yīng)速度慢，轉(zhuǎn)而使用默認(rèn)的V3基礎(chǔ)模型，結(jié)果得到膚淺答案。 殊不知，R1模式的核心價(jià)值在于展示思維鏈——通過拆解問題、多路徑推理，幫助用戶理解復(fù)雜邏輯的構(gòu)建過程。若僅追求“快速答案”，無異于買櫝還珠。 真正的AI學(xué)習(xí)應(yīng)聚焦于思維模式的遷移。例如，Manus的“任務(wù)回放”功能可暴露AI的決策過程，用戶通過觀察其如何拆解問題、調(diào)用工具，能反向提升自身的問題解決能力。 這種“從結(jié)果到過程”的視角轉(zhuǎn)變，才是AI時(shí)代的核心競(jìng)爭(zhēng)力。 誤區(qū)五：將大模型輸出視為“知識(shí)權(quán)威”，缺乏交叉驗(yàn)證意識(shí)在教育領(lǐng)域，許多學(xué)生將DeepSeek等模型的輸出視為絕對(duì)真理，直接復(fù)制其生成的論文框架或解題步驟，卻忽視了一個(gè)關(guān)鍵事實(shí)：大模型的回答本質(zhì)上是概率預(yù)測(cè)，而非嚴(yán)謹(jǐn)?shù)倪壿嬐茖?dǎo)。 例如，某高校學(xué)生使用大模型撰寫物理學(xué)論文時(shí)，模型竟虛構(gòu)了不存在的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)和參考文獻(xiàn)，導(dǎo)致論文被判定學(xué)術(shù)不端。更隱蔽的風(fēng)險(xiǎn)在于認(rèn)知馴化——當(dāng)用戶長(zhǎng)期依賴AI提供“標(biāo)準(zhǔn)答案”，其批判性思維和獨(dú)立驗(yàn)證能力會(huì)逐漸退化。 正如望遠(yuǎn)鏡擴(kuò)展了人類的視野卻替代不了雙眼，大模型應(yīng)是輔助工具而非認(rèn)知主宰。 最后的話技術(shù)的光環(huán)容易讓人迷失，但真正的進(jìn)步永遠(yuǎn)來自清醒的認(rèn)知。 當(dāng)99%的人仍在為“用AI生成PPT”而歡呼時(shí)，剩下的1%已開始追問：如何讓AI激發(fā)人類的創(chuàng)造力？如何用技術(shù)重構(gòu)行業(yè)邏輯？ 這些問題沒有標(biāo)準(zhǔn)答案，但正是這種“問題意識(shí)”，將決定誰能在AI浪潮中成為真正的“沖浪者”，而非“溺水者”。 希望帶給你一些啟發(fā)，加油！ 作者：柳星聊產(chǎn)品，公眾號(hào)：柳星聊產(chǎn)品 本文由 @柳星聊產(chǎn)品 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理。未經(jīng)許可，禁止轉(zhuǎn)載。 題圖來自 Unsplash，基于 CC0 協(xié)議 該文觀點(diǎn)僅代表作者本人，人人都是產(chǎn)品經(jīng)理平臺(tái)僅提供信息存儲(chǔ)空間服務(wù)。 |
