或许是感受到了来自Google、Microsoft（微软）等同行的“亲切问候”，OpenAI的CTO Mira Murati在社交网站上宣布，移动端ChatGPT率先登陆苹果【【微信】】，Android版本将于未来推出。

只是目前ChatGPT都不太“近人情”，iOS版需要外区账号才可以从【【微信】】上下载，使用时还需要“科学上网”，不过官方表示会陆续增加新的可下载区域。作为OpenAI官方首款应用，ChatGPT iOS版的质量不错，不像是仓促上马的项目。

对于毫无适配的iPad来讲，ChatGPT这样的移动端软件，使用体验几乎没有。但在iPhone上，这款软件无论是从UI设计还是软件优化做得都无可挑剔，适配了iPhone的Taptic Engine，震感细腻绵密。界面做得很简洁，却不会给人一种过于偷工减料的感觉，甚至还没有广告。

图片来自OpenAI

说到底还得是要“正主”下场才行，这下应该能够将下载榜上的“山寨”产品尽数打掉。

当然了，“氪金”在ChatGPT移动端中也变得更简单，通过Apple Pay验证身份即可买到ChatGPT Plus会员，每个月仅需19.99美元（约合人民币140.3元），现在你离“GPT大会员”更近了！

体验了不到半小时，我突然腻了。

对话式AI：聪明是奇迹，卖萌是常态

移动端ChatGPT目前的功能性还比较初级，不支持最新推出的联网以及插件功能。很显然，移动版本的ChatGPT还不像现在的网页端那么先进。

就比如我询问它领克03+的配置怎么样，它给出的回应是这样的：

图片来自雷科技

刚提车不久的庄同学看到了表示十分气愤，ChatGPT的回答飘到姥姥家了只能说，但相比之下文心一言、通义千问给出的回答就正常很多，尽管没有百分百正确，至少在解答上“薄纱”了ChatGPT。

图片来自雷科技

不过移动端ChatGPT暂时还未接入联网功能，它能知道领克03+是一辆车或许就不错了，跟网页端的其他对话式AI比有点太不公平。

ChatGPT iOS版对bZ4X这款产品的理解也是模棱两可，除了知道是一辆电动汽车外，其他全是错误的（连产品名字都错了），甚至它还觉得自己生成的结果不准确，建议用户去奔驰官网了解一下。

图片来自雷科技

奔驰：？

换言之，如果我需要获得某个产品最准确的参数，仍然要通过相关的官网。与其说我希望通过对话获得想要的产品信息，不如说是故意“整蛊”AI......毕竟直接查询官网效率更高。

从“对话”这个角度来看，小雷认为ChatGPT iOS端做得其实不错，支持语音输入。OpenAI表示，目前的语音输入功能是基于去年9月该公司发布的语音转文本模型“Whisper”开发而来的。实际体验下来，只要说话发音没什么大问题，ChatGPT都能够正确识别，但识别过程似乎需要联网。

图片来自雷科技

如果不聊产品参数之类的东西，那么ChatGPT移动端的表现也不错。比如我询问“我的脚不小心被踩到了，该怎么办？”，ChatGPT的回复充满了正能量，比如建议检查伤势、采用应急手段等，同时还让你控制情绪，尽量保持冷静。

其实其他网页端对话式AI给出的回应大差不差，可以说换汤不换药，基本上都是基于标准救助流程给出的回复。

图片来自雷科技

无论是什么样的问题，我并没有带着“真诚发问”的心态，更多的只是希望看到AI“出糗”的时刻，让我看看笑话。站在逗人开心的角度，ChatGPT以及一切相关的对话式AI工具都做到了，“一本正经胡说八道”引人大笑的效率真的很高。

至于对话式AI早期的各种搞笑的Bug，经过数个月的迭代修复，同一个Bug复现的概率已经很低了。以前让文心一言写一篇500字的文章都会当场“卡壳”，现在写个700字都不会有什么问题。

图片来自雷科技

现在文心一言与通义千问，都能够轻易生成700-900字的文章，尽管整个生成过程比较长，但你想看到某些翻车Bug，难度可比以前高多了。所以说别老想着欺负AI，指不定哪天AI“反将一军”。

不谈Bug，“不太聪明”或许才是对话式AI的日常操作，当我们迫切希望ChatGPT能够化解困难时，它很有可能坑你一把。相反，当你觉得ChatGPT不行的时候，它突然又行了。

“惊喜和惊吓常伴吾身”。

反而ChatGPT登陆移动端后，小雷会认为用户量会迎来一个短暂的爆发，届时OpenAI的服务器能不能抗住巨量的访问，也是个问题。总的来说，对话式AI更多时候还是一个“玩具”。

语音助手或许是对话式AI的未来

诚然小雷很清楚对话式AI拥有极强的实力，GPT-4更是现阶段几乎没有对手的AI模型。它是许多人的“工具”，比如使用ChatGPT生成一段代码、文字，又或者是活动策划一类的，如果用户能够善用，毫无疑问对话式AI会是提高工作效率的好手，大幅降低人们思考的时间。

只是说句实话，真正能活用AI的人目前少之又少，绝大部分体验ChatGPT的人都是抱着图一乐的心态，给自己找点乐子。尽管小雷平时没怎么接触ChatGPT、通义千问、文心一言这些先进“玩具”，通过这几次浅层“交流”，给人的感觉更像是“说了，但又好像没说”的既视感。

所以像我这种既不需要敲代码，也不用做活动策划，平时也没有什么很必要的问题需要到ChatGPT，对话式AI于我而言失去了必要的使用场景。

至少在99%的场景下，我用不着对话式AI，如果为此去搭建“科学上网”、注册账号、申请测试资格，甚至为此“氪金”做大会员，那么这一切都会变得毫无意义。相比之下，AI绘图“Midjourney” “Stable Diffusion”这一类有针对场景的生成工具更有意义，没事我让AI画一幅画，还能养养眼。

基于“聊天”的形式，小雷反而认为对话式AI在手机语音助手上有更大的使用空间。说到这里就不得不吐槽一下苹果的“智障”助手Siri，除了执行某些指令，它几乎没有任何对话的能力，对于一些复杂一点的命令，只会帮你“百度一下”。

那么ChatGPT、文心一言、通义千问等对话式AI，在接入浏览器搜索引擎，或者是成为智能手机语音助手，让用户获取信息的方式变得更加简单，无疑会让对话式AI背后强大的语言模型发挥出更极致的“战斗力”。但可惜的是，苹果并不欢迎ChatGPT等外部AI，他们认为人工智能有泄露机密数据的可能。后续苹果会不会对移动端的ChatGPT加以管制，是一个值得关注的地方。

最后，小雷更想问问大家：你们觉得对话式AI的意义在哪里呢？

任鑫：如何用一思维玩转ChatGPT？

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为什么有人能用AI降本增效，可当你想用AI取代员工降低成本时，却发现这是天方夜谭？

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为什么有人能用AI告别内卷、解决枯燥重复性工作，而你的AI却只会一本正经地胡说八道？

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人工智能正成为我们解决这些问题的重要工具。能够取代你的不是AI，而是比你更懂AI的人。

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也许，你在本质上曲解了AI的用途。

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针对以上问题，我们特意邀请混沌学园创新领教，京东前O2O副总裁任鑫老师研发了一套从底层认知出发，寻找AI时代创业方法论以及创新机会的系列课程，今天这节课，就是系列课的第一部分。

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如何通过4个步骤编写高水平指令，让AI真正帮助您完成任务？

如何分解企业业务流程，让AI赋能员工而不是替代岗位？

如何实现个人数字转型，成为超级个体，增强职场竞争力？

以下为课程笔记：（篇幅所限，本文内容仅为课程十分之一，请前往混沌APP听完整课程！）

授课老师丨混沌学园创新领教，京东前O2O副总裁任鑫

编辑丨混沌商业研究团队

支持丨混沌前沿课

ChatGPT 不（仅）是什么 ?

提到ChatGPT你脑海中呈现的是什么，是聊天机器人，搜索引擎，还是文字AIGC？如果这就是你对它的认知，你就忽略了它的本质。它其实是自然语言交互（NLUI）的近通用人工智能（AGI）。

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这一轮技术主要了不起在三个方面，第一会说话，第二能思考，第三会使用工具。

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第一，会说话

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自然语言交互（NLUI），简单来讲就是它听得懂人话，而且会说人话。

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我们经历的每一次信息革命，本质上都是交互方式的革命。大家看《三体》，会发现叶文洁用大型机在纸带上打孔，后来我们用DOS写命令行，再后来我们用鼠标、键盘，用触屏。这一次，自然语言是比触摸屏更加自然的一种交互方式。这会带来更大的应用场景、更多的使用人群和更深的使用深度。

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第二，能思考

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在美国各类考试中，它的成绩已经超过了绝大部分人类考生，至少现在已经达到了一个学霸的水平。但你会有疑问，GhatGPT是不是只会背题目？举个我自己测试的例子：

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在第一个例子中，它没有被我的故意误导影响，而是充分地理解了到底什么是危急情况，什么是事情的轻重缓急。总之跳出了字面意义，给出一个建议。所以我觉得它背后的智能，已经可以明确地做一些"非结构化推理"。

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在第二个案例中，它同样基于自己对于世界、常识的理解和推测来判断。

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第三，会使用工具

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一个朋友讲述了自己使用Plug-In（ChatGPT 插件）的经历。他问了GPT一道数学题目，让它绘制一个分形图案。ChatGPT不擅长数学，怎么办？它调用了一个叫做Wolfram的程序，这就叫使用工具。

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神奇之处在哪？它调用这个工具，用错了十次。每次用错后，Wolfram会给它报错，说你语法错了，参数错了……GPT会根据反馈改自己的调用代码。比如第一次用方括号，第二次用圆括号……直到第十次，它画出了那幅图。我觉得非常震撼。

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我们看到的，可能仅仅是自己对着手机说话，实际上现在工具和工具之间构成了一个新的网络，它们可以自由地协作了。这是一个非常惊人的图景。

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最大的变化意味着最大的机会

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所以，我想提醒大家，如果认为ChatGPT只是聊天机器人、搜索引擎、文字AIGC，就忽视了这一次人工智能最大的进展，在于它的知识水平和推理能力。

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混沌的同学们都知道，我们一直在讲对世界的认知，塑造了我们看见的世界，也塑造了我们可能会看到的机会和挑战。对GPT的认知也是如此，把它看作近通用人工智能，才能够看到它真实的潜力。

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这一波人工智能，它直接把实实在在的产品推到了我们每个人面前，哪怕它不再进步了，就已经停滞在现在这一秒，这个产品当下所蕴含的能力，也足以改变世界。

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这是最坏的时代，也是最好的时代。如果我们坐在这里，被它挑战，这就是一个最坏的时代。如果我们提前去理解它，看见、用好这些机会，这就是最好的时代。

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认识能力，任务替代降本增效 ?

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我们如何运用AI？它到底具备何种能力？

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从数据上来看，在ChatGPT出现之前，人工智能在识别性任务上，早就超过了人类。ChatGPT出现之后，你会发现，它在推理，在解决问题，在抽象思考，在理解复杂概念方面，都已经达到或超过了人类水平。

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红杉报告认为，在未来七八年里，在文字生成、写代码、画图，做视频方面，人工智能都将追上人类的水平。

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利用美国和欧洲的职业任务数据，我们会发现，当前的工作有2/3在某种程度上都会受到AI自动化的威胁，而生成式AI最多可以取代当前1/4的工作。把这个估计外推到全球范围，生成式AI有可能导致相当于3亿个全职工作岗位被自动化掉。

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跟农业和工业革命的情景相反，高收入工作面临的风险更大，OpenAI和宾夕法尼亚大学把数据处理、信息服务、出版、保险这些行业列为风险最大，预计受影响最小的是食品制造业、木制品制造业，农业也很安全。

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你可能会想，GPT的影响会那么大吗？它的技术目前有很多局限性。

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我认为，这些问题都是工程上可以被解决的问题。大家可以提前做准备。可以把GPT当作一个刚刚毕业，没什么社会经验的哈佛毕业生，去思考要怎么用它，这个角度是最准确的。

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如何将 AI 嵌入工作流？

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很多人都说"AI 写出来的文章，用户根本读不下去！""AI 画出来的海报，甲方根本不接受！""AI 做出来的活动策划，纯属套路！"

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到底是AI有问题，还是我们有问题？

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如果你没办法让AI产出你想要的成果，大概率问题出在两个方面，一个方面是你给它的任务指令不对，相当于有一个不会布置任务的老板。

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第二种可能是任务本身不对，比如说你跟实习生说，帮公司多赚钱。如果他做得到，自己就去做老板了。你给他的任务不够明确，不够细化。

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1）如何给出明确、细化的指令？

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我会介绍四种方法，让你可以通过迭代提示词，让人工智能产出的成果更符合你的期待。

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第一种方法，框架：

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你可以按照框架给它一个详细的指令，把提示词写得详细一点，说明上下文（Context）、目标（Objective）、角色（【【微信】】）、输出格式（Output）、例子（Examples）……这个过程其实很像给新员工布置任务。

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比如对你的实习生说，帮我写一篇公众号，你觉得他能写好吗？但如果你能够清晰地表达，公众号的定位是什么，平时是什么风格，最近可能结合的热点是什么，希望表达的点是什么，受众主要是谁，写这篇公众号主要是为了吸粉，还是为了大家懂一个知识，还是为了推销某个东西。把这些讲清楚，内容的质量就会好很多。

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所以第一步不要嫌弃它，先想一想，是不是你给它的指令不够具体，不够清晰，不够完整。

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第二种方法，插件：

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有很多网站和插件、工具，可以帮你写提示词，也分享出了他们觉得有效的提示词。

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我平时会用一个插件，叫做AIPRM，它提供了各类 ChatGPT 快捷指令。这些指令不一定完备，但你可以在此基础上进行二次创作，不用从零写起。

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给大家看一个例子，我想做一个人工智能发展史课程，如果我自己写，大概就分成了四部分。用AIPRM给我的提示词，你就会发现GPT给我的大纲分成了更细的模块，课程目标，真实案例，课堂活动，讨论问题，学习目标，视频脚本，至少在格式上，有很高的参考价值。

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第三种方法，魔法：

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用魔法打败魔法，让GPT帮你写给GPT的提示词。你可以跟GPT讲，我要做这样一件事，如何给出提示词，才能让你最有效地产出？如果你觉得里面还缺什么信息，请你向我提问，我把这些信息补全，你再帮我生成一段包含这些信息的提示词。

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这时，它会向你追问，你的目的是什么？前因后果是什么？要的风格是什么等等，回答完这些问题之后，它会总结出一段提示词。

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第四种方法，迭代：

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不要指望你的提示词一次成型。应该写出来、发过去、看结果。比如，你觉得结果不够有创意，就把创意作为提示词加入进去。每次给它一个提示词，对比你想要的结果，找到中间的差距，迭代反馈。

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可能你会说，有这个时间，还不如自己写算了。但自己做活动策划，写文章，营销方案，日复一日，下次还要自己上手。今天你用两小时得到一段提示词，下次就可以复用。可能只需要10分钟，就能写好一篇文章，一个活动规划，是不是很划算的一件事情？

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2）如何布置明确、细化的任务？

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如果AI没有产出你想要的成果，也可能不是你给GPT的任务没布置清楚，是任务本身就不对。比如一家公司要引进人工智能，脑子里面浮现的通常是一个组织架构图，想的其实是哪个岗位可以被人工智能取代。那你会发现哪一个岗位它都取代不了，它不够完善。

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我们应该换一个思路。在任何一家商业组织，创造价值的其实是工作流，工作流当中有非常多的任务，这些任务对应特定的技能，技能属于某个岗位所有。

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所以，不要思考AI可以替代哪个岗位，而是要思考它能完成哪个任务。

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去特斯拉的厂房看，有些机器人在敲锤子，有些机器人在装玻璃，每个机器人都不能单独造出一台整车，但每一个机器人都在流水线上承担了一部分任务。

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我们现在要做的事情，就是把原来的工作，拆成一个人机协作的流水线。把原来的岗位敲碎成一系列的任务，然后去看AI具备哪些技能，我应该把哪些任务交给AI。

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一思维：从组织优化到工作流程优化

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回到最底层的认知来思考，如果你认为AI可以帮我做组织优化，那你思考的往往就是AI替代掉人。但你会发现，AI现在并不具备完整替代某个岗位，某个人的能力。

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当我们换一种底层的思考，不是优化我的组织，而是优化我的工作流程。不是具体地替代某个人，而是去思考工作流里面有哪一些具体的任务是AI能做的，你看到的机会更多一些。

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举个例子，比如写一篇混沌学园公众号，你发现它没有办法取代你那个写公众号的同事，这很正常。

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但如果把这件事拆解成一个工作流，你会发现写公众号其实是由很多任务组成的。找灵感，选题，组织框架，写作，完善，发布，把它分成六步之后，你就会发现AI能够做点事情了。

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比如你就可以告诉它，混沌学园公众号有什么特点，写作的目的是什么，有关的热点是什么。要求GPT给出100个结合热点的选题灵感。你就会发现，有一个还挺有意思。

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那么，根据这个灵感，可以让GPT找到50个可选的题目。根据题目，给出5个大纲。再请它根据大纲展开写一篇长文。把里面觉得通顺的、好的内容留下，改成一篇通顺的文章。再优化文字，增加风格等等，最后润色发布。

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它没有一次性帮你写出一篇文章，但在每一个环节都帮你打开了更多的思路，帮你做出了1%的好选择，一步步走下来，就像一个人机交互的流水线。

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把任务拆解成好多子任务，你会发现每一步AI都可以帮上忙，这时你的流水线才能够做到人机协作。

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再给大家举一个设计方面的例子，如何给甲方做一个五彩斑斓的黑？

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你会发现，设计的工作流程，也是灵感、概念、草图、确认、调整、交付。甲方的需求往往不明确，你的设计师其实有一半时间，用来出各种各样的草图，把大量时间浪费在跟甲方沟通当中。AI可以在沟通环节当中，极大地节约我们的人力，提高我们的效率，节约我们的时间。

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假设甲方是做雨伞的公司，这就是我做出来的五彩斑斓的黑。我用4分钟时间做了16幅图。甲方可能告诉我，第7幅更符合需求。我就照着第7幅，再去出类似于16幅给他。

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如果没用到AI，这个交流过程可能需要几天。但现在可能10分钟就交互完了，哪怕最后的成品，完全没有用到AI，仅仅用AI来了解他的意思，也显著地提效了工作效率。

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网易分享了自己使用AI优化工作流程的真实案例：

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网易严选用Midjourney生成概念草图，大量地节省打样的时间。比如做一个花瓣造型的工学椅，用AI来做，一定无法直接做出成品，但AI生成的图片，远胜于模糊的语言表达。极大方便了大家的讨论，节省了大量的时间。

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网易互娱ASAK团队分享的AI使用流程，我觉得特别有代表意义。下图左边的8幅图都是Midjourney生成的，一个女生抱一个魔法球，旁边有狼的元素。但这些要素完全没有呈现在成品海报上，主要用于内外部沟通。

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在下面这张海报中，光柱效果，古堡效果，是设计师用Midjourney做出来让甲方确认的，随后进行了调整拼接。

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这两张成品图上，有人的创造力在，又有AI的帮助。这些案例中AI做的不是成品，而是模块，人类的创意体现在模块的生成，合理地组装，最后的润色和呈现。

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所以不要因为AI做不了完整的成品，就说它没有价值，就说AI不能帮助我们降本提效。

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网易智企的CEO说，"我们尝试在充分利用 AIGC 的情况下，测算企业微信客服这个新产品 Go to marketing 所产生的交易成本。在一些重要环节达到 20%―70% 的效率提升，最后估算整体节省交易成本约 20.7%。"

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AI它取代的不是岗位，而是帮我们完成任务。我们要诊断自己的关键业务流程，把它拆解成具体的子任务，诊断、分解、评估、实验和迭代。

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篇幅所限，

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理解本质，流程再造创新价值 ?

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不仅如此，随着人工智能技术的进一步提升，随着我们对它的理解加深，随着我们用得越来越好，还可以进一步思考降本增效的方式。

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要充分地把AI的生产力释放出来，不能用老瓶子来装新酒，需要从零开始构建整个生产的流程和我们的工作流。

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员工：根据新生产力，重新定义工作

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每一位员工不光要学习如何使用AI工具，也应该转变自己做事的视角，像老板一样工作。你现在具备了一个AI员工，帮你写文案、写稿子、做广告创意、画图、写代码。

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如果还像原来那样工作，就是在跟AI抢饭碗。如果你像老板一样工作，所有AI都是在帮你打工。

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现在人工智能把智力的成本下降了100倍，原来需要1000万才能雇到的团队能力，妥善使用人工智能，用10万块钱就能够做到，你为什么不能是老板？

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哪怕你还在一家公司打工，也应该用老板的心态去想，如何雇佣好这些性价比更高的AI员工，让我的整体产出越来越大，然后去问老板要更多回报。一定要转换视角，转换角色。

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组织：根据新生产力，重新定义组织

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对于组织来讲，应该根据新的生产力来重新定义组织，要具备先进的思想。

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如果把AI硬塞入原有的流程里面，那其实就是用老瓶子在装新酒，一定有用，但不一定能够充分发挥AI的实力。

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要回到第一性原理出发，忘记现有的流程框架，忘记现有的工作流，根据AI的具体能力，根据AI的优劣势，来重新思考，重新设计AI的任务。

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根据成果，重新设计流程

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比如网易严选分享的案例，如果用AI来拍模特照片，拍版权照片，它能做的事很有限。但买照片的目的是什么？是为了网页上有图片可以用。

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网易严选，需要品牌调性图，商品摄影，材质特写，模特换装，这些图片是不是还要走原来的流程去采买，去拍摄呢？

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有了AI之后，你会发现好像不需要了。原本需要很多空景图来体现网易严选的商品格调，这些图片现在都可以用Midjourney来生成。

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所以，我们也不一定要把原来的流程拆散之后，去思考如何用AI小修小补，也可以根据成果来反向推导如何用AI搭建新流程。

根据能力，重新设计组织 ?

除了根据新能力重新设计流程，我们也可以根据新能力来重新设计组织。

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网易智企CEO分享了一个案例：一个员工，有一种特殊的截图需求，市面上的软件做不了。他用GPT花了两个小时，做了一款软件给自己用。

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在传统公司，设计师有产品的需求，要提需求，公司还要排期，技术再去研发。如果这个需求只有你一个人有呢？你觉得排得到吗？

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现在，AI给每一位普通的员工都配了一个编程助理，一个文案助理，一个设计师助理，配了一支团队，他完全可以靠自己就能搞定需求。原本每个人都只具备专业能力，现在每个人都有了自己的一支队伍，都成了多面手，组织是不是应该重新设计呢？

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2005年毕业以后，我就没有写过代码，但现在GPT在10分钟以内，就帮我写了两个版本的五子棋游戏。

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未来，每个人都会有这样一个编程助理。这不仅是减少了原有工作量，而是原来很多根本得不到满足的需求，得到了满足。组织效率可以得到极大的提高。

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说到这里，大家可能会想，这对人的要求太高了，不一定每个人都能做到。那么有一个偷懒的，更符合人工智能时代的方法，你可以把"思考"也外包给人工智能，让人工智能互相合作，来帮助你完成事情。

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比如，网易分享的案例，设计师要设计一个高级图标，如何定义"高级"这个概念呢？他问GPT，如何设计图标让用户觉得更高级。GPT给了他很多建议，他从中摘取关键词，比如有质感、黑色、金色。把这些词给到Stable Diffusion，SD按照ChatGPT给的建议，画出图案。

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所以，你可以让AI和AI之间协作，进一步地放大它的产能。它迸发出来的生产力会远远大于我们的想象。

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网易还分享了如何用AI制作分镜图，原本耗时几天，需要高级设计师的图，现在画出来非常容易，文案可以由GPT生成，图由Midjourney绘制。充分地用好了AI，产生了好的效果。

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如果每个人都是一支队伍，原本公司里泾渭鲜明的部门划分，营销、设计、研发，需要分得那么清楚吗？我有一个小工具的需求，应该自己把它写掉，还是走一遍大流程？哪一种才是最有效的？

重新定义人才?

所以在这种情况下，其实我们应该重新定义人才，重新定义组织，全部重新定义。

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原来的人才是什么？专业性强的人就是人才，我们要像施瓦辛格一样，苦练自己的专业技能，把自己的肌肉块练得大大的。

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未来的人才其实不是这样的。大家