在人工智能的浪潮中，我们如何让AI真正成为我们的得力助手，而不仅仅是一个冰冷的工具？本文以一种轻松幽默的方式，探讨了AI在信息接收与输出、不确定性降低、交互效率提升等方面的最新进展和应用实践。

本来这篇文章想用《最近有关AI的感悟和总结》来做标题的，但写上的时候，就感觉没有意思，很无聊，也不够酷。那怎么样才能让这篇写AI感悟的文章变得有趣呢？

1、得用梗图，有了，各个领域的AI小助理来帮我，这可不就是专业团队嘛~

2、标题得通俗易懂，其实分享的感悟都是AI怎么样才能变得更好来帮助我们，也就是AI怎么样才能支棱起来？

ok，那这就是今天的文章，我们一块往下看！

1. 人会通过AI接收信息以及通过AI输出信息

之前是人类自己接收信息和输出信息，现在的一个发展趋势是人还在中间，但是我们会通过AI来接收总结的信息以及通过AI来更好、更快的输出。

怎么形容呢？就有点像是之前是单层肉汉堡，现在还是一片肉，但是在肉的周围加了两片蔬菜，变成多层蔬菜肉汉堡，就像下面这张图一样。

来个接收信息的案例吧：谷歌的NotebookLM可以把上传的PDF通过播客的形式对外输出，举个例子，这在之前是一本书在网上，人直接看大部头的书，现在AI在里面加了一道转换，把它转变为讨论书的播客，之前人们还从来没见过能把书自动转为播客的软件，那这个就很惊喜。

其实带着这个思路我们可以想象有哪些可以做的尝试，比如说把难啃的大部头教科书、无聊的研报或者项目白皮书，换成一种另外一种人们有兴趣的信息接收方式。

那什么形式更让人能接受呢？视频、音频、图文的信息相比于文字都更让人可以接受，如果再考虑到适用的场景，那可视化图文就是最好的方式了，因为它适用于几乎所有场景，又一目了然，napkin就在做这件事。

例如下面我想介绍napkin，然后把上面这段文字给复制进去让它理解，它就可以从里面找到我想对比的一个是大部头书本的无趣，另外一个是视觉内容的吸引力，总之，用napkin就是很搭。

输出信息的案例：这个就比较多了，比如说我最近在做的一个项目——AI报告，很多分析师需要写行业深度报告，这在之前可能需要分析师写上个好几天来从行业简介、竞争格局、行业政策这些方面输出，但是现在可能AI能够自动收集信息来帮你实现这一部分的输出总结，你可以在这个基础上加以人工的校验和修改就行了。

2. AI给出的答案是不确定的，但我们通过（prompt、流程、交互）可以把不确定性降低。

这个可以链接到我之前的文章：涉过真实的AI浪潮，在做AI会议助理这款产品的时候，就是通过类似于建房子的方式一步步达到客户想要的会议总结效果。

只不过对于大模型来说，提示词写的好是最简单也是最有效的步骤，也是建房子的第一步，先做好地基。

第二步，往往就是微调了，微调就是在这座房子打好地基，然后砌上砖瓦后，再铺上一层水泥，这时候就有大致的形状了。微调会让文本总结/生成这种更趋向于客户想要的标准，但还是存在一定的波动和不确定。

第三步，有些房子的形状我就是想这样或者是那样！比如我就想要中式建筑的屋顶，或者西式建筑的穹顶，这样才好看，才是我的style。ok，满足你，这里就是固定的流程，可能就是结合了简单的程序，比如固定取数和固定生成某段文字（例如财报会议中的数据整理）。

3. 单从效率来看，文字对话的反馈还是太慢了

就说一个体验上的问题，你吭哧吭哧打字半天，然后点击发送，再接着等AI的反馈，如果再碰到慢AI，一来一回都5秒有了吧，而语音交互这一块反馈就及时多了。

人类之间的对话也更倾向于语音对话，就像在工作中，我们遇到紧急问题还是会用电话甚至线下见面说。

很多AI情感陪伴类的app都有打语音视频这个功能，而且没准还是收费的。这也侧面验证了语音对话这个功能，相比聊天打字还是体验更好的，不然谁会付费啊。

近期一些大厂AI app在语音对话上也开始有动作了，例如豆包的语音对话，现在就可以联网搜索一些话题，阿里的通义现在可以在语音聊天的同时上传文件对话，而最早的场景英语口语助教更是每家必有。

那有没有一种更快的交互方式呢？有的，一种就是我们每天都在用的触摸和点击这种（其实互联网时代的触摸点击给出反馈是快于语音交互的）；另外一种可能就是脑机交互了，等待马斯克这些大佬去突破了。

4. AI时代最有想象力的产品——画布

画布可以容纳和承载几乎所有内容形式：文字、表格、图片、音频甚至是视频，而AI又可以全部生成以上内容形式，所以理论上AI+画布的上限是无穷高的（max）。

钢铁侠和贾维斯对话也是在一个画布/面板上（咳…钢铁侠的头盔面板），上面可以实时反馈出任何信息。我还有一个臆想，我想让AI在画布上复刻一个二维地球，上面会无限平铺所有地球上的三维物体。对！那这个画布就是《三体》里面的二向箔。

百度文库也在近期宣布将上线“自由画布”这一款软件，但一直处于内测中，也没有人体验到。其实AI画布这种产品技术上实现可能难度为3颗星，但是算力消耗应该是最高的5颗星；多模态对于算力消耗巨大，估计目前也只有大厂能烧得起了。

5. AI也得揣摩人类甲方的意图

又懒又不想多打字的人类，你不多揣测一下它想问的是什么意思，怎么可能答的好？肯定会给你差评的！

这个我调研过chat类问答的用户数据，你会发现，能够问问题超过10个字的已经很牛了，因为有一半的人问问题都不超过10个字的，我称之为“打字要钱型用户”，当然我也是其中一员，10个字符以内一般能问啥问题呢？我举个例子：

• 你今天吃了没？（7个字）
• 总结这个报告（6个字）
• 写一份小红书营销文案（10个字）

这3个例子，大家就应该明白，我们大部分人让AI办事都是妥妥的大甲方。AI需要根据这些仅有的只言片语，来完成你给它布置的模棱两可的任务，如果AI不能满足你的期待，你就会像上面一样给它来个差评——点踩。

所以，AI还是需要会一点读心术的，通过简简单单的几个字就能读懂你我的心，知道我们想干嘛，这才是支棱起来（终于扣题了）的AI，也是我们最喜欢的乙方和员工。

写这一点也是因为在市面上我已经看到有比较好的产品案例了，蚂蚁的支小助就是这样一个能懂你心的AI助理。

因为工作原因，我可能用的投研支小助会比较多（还有其他类型，例如保险、营销、理财的），比如我问它：A股最近怎么样？（8个字）

其实这问题要是别人问我，我肯定会回答：什么怎么样？你说大盘走势吗，上周的，还是最近一个月的？很模糊的问题，我都搞不懂你想问的啥？

支小助这个会懂你心的AI助手，就会把“A股最近怎么样？”这个问题再“揣摩”一下，解读出6个相关的问题，如果你觉得它揣摩的不对，你还可以帮它改，相当于跟员工说：不是你想的这样，你得先这样，然后再那样…

之后再根据“揣摩”出来的6个解读，集中回答你的问题，所以就会比较全面，因为这6个解读总有一款适合你。

当然，一个硬币有正反两面——回答也就比较长，不够简短，你问它“1+1等于几”，支小助可能会给你扯出“1+1的哲学意义、1+1=2的数学原理”，所以也就有了快速解读这样一个功能。

按照支小助官方的解释就是，支小助内部嵌有很多的专家框架。它会根据你提问的问题去匹配对应的框架，例如刚才问的A股的问题，就会匹配股票分析、市场分析下面很多对应的框架。

这些框架你可以把它们理解为一个个专业的老师，当你带着同样一个问题比如：我该怎样好好学习，天天向上呢？

去问各科老师，那英语老师就会说：你肯定要学好英语啊，学好英语才能看到更大的世界！数学、物理、化学老师齐刷刷的说：学好数理化，走遍天下都不怕！

所以支小助内部其实是有一个专业团队在做事情，怎么能不强大呢？

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