很多人学AI，方法都错了。他们一上来就去看数学，去看代码。结果学不下去，就放弃了。
其实，如果你不是要去搞研究，根本不用这么学。
学AI之前，你先要想清楚一件事。你想用AI干什么？这个问题决定了你后面的学习路径。比如，你是想让AI帮你写小红书文案，还是想开发一个专门给律师审合同的工具？这两个方向，要学的东西完全不一样。
开始学之前，你得明白三件事。
第一阶段：认知对齐
第一，AI不是神。它就是个预测工具。你给它一句话，它会猜下一个最可能出现的词是什么。比如你输入“今天天气”，它很可能会接“真不错”。因为它在学习的时候，见过无数“今天天气真不错”的句子。它不是真的懂天气，它只是在玩一个概率游戏。
第二，AI不理解你说的东西。它只是在模仿。它能写一首关于爱情的诗，但它自己没有爱过人。它能给你分析商业模式，但它自己没开过公司。所以它有时候会一本正经地胡说八道。我们管这个叫“幻觉”。你不能完全信它，要自己判断。
第三，你的优势不是模型。优势是你懂的业务，你手里的数据。OpenAI的模型很厉害，但它不懂你们公司的具体业务。你懂。你的经验、你积累的客户数据、你总结出来的工作方法，这些才是你的核心竞争力。AI只是一个工具，帮你把这些东西的价值放大。
记住一句话：如果一个问题，不用AI也能轻松解决，那就别硬上AI。
第二阶段：大模型基础（非公式版）
你不用学那些复杂的数学公式。但是，你得懂AI的“脾气”。把它当成一个新工具，你得知道怎么用它，它有哪些特性。
这里有三个你必须搞懂的概念。
第一个叫“幻觉”。意思就是AI会瞎编。它为了让回答看起来完整、合理，会自己编造一些事实。比如，你问它：“鲁迅说过‘只要我没说过，那就是没说过’这句话吗？”它可能会给你编一个看起来很像的来源和解释，但其实鲁迅根本没说过。所以，对AI给出的事实性信息，一定要多验证。
第二个叫“Temperature”，意思是“随机性”。你可以把它看成一个控制想象力的旋钮。这个参数可以调，一般是从0到1。如果你把Temperature调得很低，比如0.1，AI的回答就会很固定、很严谨。这适合用来做一些严肃的工作，比如根据简历模板提取信息、或者写一段代码。但是，如果你把Temperature调得很高，比如0.9，AI就会放飞自我，回答很有创意，但可能不那么准确。这适合用来头脑风暴，比如想几个广告语，或者写个故事开头。
第三个叫“上下文窗口”。你可以把它看成AI的短期记忆。你跟它聊天，它能记住你们之前聊的内容。但是这个记忆是有限的。比如一个模型的上下文窗口是4000个字，那你们的对话超过4000字之后，它就会把最早的内容给忘了。所以，如果你在跟AI进行一个很长的、复杂的多轮对话，就要注意这个问题。怎么办呢？你可以每次提问时，都把最重要的背景信息再简单重复一遍，提醒它不要忘记。
这个阶段，你的目标是学会写清楚的指令，也就是Prompt。而且要学会引导AI。别上来就说“给我写个报告”。你可以先让它向你提问。比如：“我想写一份关于咖啡市场的报告。为了写好这份报告，你需要我提供哪些信息？请你以列表的形式向我提问。”这样，AI就会帮你理清思路，你给出的信息越准，它写出来的东西质量就越高。
第三阶段：从 Prompt 到 Workflow
只用一句话让AI干活，解决不了复杂问题。真正要用好AI，你需要一个流程，也就是Workflow。这才是干正事的样子。
一个好的流程，应该是可以拆分的、可以检查的。这里有四种常见的流程设计思路。
第一种是“拆解型”。就是把一个大任务，拆成好几个小步骤，让AI一步一步地做。比如，你要写一篇行业分析报告。这个任务太大了，直接给AI，它会写得很空洞。你可以这样拆解：
第一步，你先让AI扮演“信息搜集员”。指令是：“请搜集过去一年中国咖啡市场的10条关键新闻，并列出数据来源。”
第二步，你让AI扮演“分析师”。指令是：“基于以上10条新闻，总结出3个市场主要趋势，并说明你的判断依据。”
第三步，你让AI扮演“报告撰写人”。指令是：“结合上面的市场趋势，撰写一份报告大纲，需要包含市场规模、主要玩家、未来挑战等几个部分。”
你看，这样一步一步地引导，最后产出的结果会比一句话指令好得多。
第二种是“校验型”。就是让AI自己检查自己，或者让两个AI互相“吵架”。这样可以提高结果的准确性。比如，你想让AI帮你写一段代码。
你可以先让一个AI（开发者）写出代码。
然后，再让另一个AI（测试员）来挑错。指令可以是：“你现在是一个资深的软件测试工程师，请评估一下上面这段代码，找出其中可能存在的bug和可以优化的地方。”
然后，再让第一个AI根据第二个AI的意见来修改代码。这样来回几次，代码质量就高了。
第三种是“多角色协作”。就是让不同的AI扮演不同的角色，从不同角度看问题，最后得出一个更全面的方案。比如，公司要推出一个新产品，需要制定营销方案。
你可以让一个AI扮演“激进的市场总监”，提出一个大胆的方案。
再让另一个AI扮演“保守的财务总监”，从成本和风险的角度来评估这个方案。
最后，你作为决策者，综合它们的意见，做出最终决定。
第四种是“人机混合”。AI很强大，但它没有常识，也不知道你的底线。所以，关键的判断和决策，必须由人来做。AI负责处理大量重复性的工作，人来做最后一步的把关。比如招聘，HR要从1000份简历里选人。
第一步，可以先让AI根据硬性标准（比如学历、工作年限、关键词）快速筛掉950份不合适的。
第二步，HR只需要仔细看AI筛选出来的这50份简历。这样，工作效率就大大提高了，而且最终的决定权还在人手里。
第四阶段：轻工程能力
这里说的工程能力，不是让你去从头开始写代码。而是让你有“工程思维”。你要知道，AI的输出是不稳定的，你需要用一些结构和规则，把它框起来，让它能稳定地为你工作。
你至少要了解两个基本概念。一个是API，一个是JSON。
API就像是餐厅的服务员。你想让AI干活，不是直接跟AI说，而是通过API这个“服务员”去下单。你告诉服务员你要什么，服务员去后厨（也就是AI模型）下单，然后把做好的菜（也就是结果）拿给你。很多工具都可以让你很方便地调用API，不用自己写复杂代码。
JSON就是服务员端上来的“菜”的格式。它是一种文本格式，用大括号和引号把信息组织起来。你得能看懂它，这样才能从AI返回的一大堆信息里，准确地拿出你想要的部分。
现在有很多低代码工具，就像搭积木一样。你把不同的功能模块组合起来，就能做出一个AI应用。最常见的两种组合是：
第一种，AI + 数据库。让AI能读写你的数据库。这对企业来说用处很大。比如，你有一个电商公司，可以把AI接到你的订单数据库。当客户来咨询时，AI客服就能直接查询数据库，然后准确地告诉客户“您的订单已经发货了，快递单号是XXX”。而不是只会说一些车轱辘话。
第二种，AI + 你的文档。这个技术叫RAG。你可以把你公司内部所有的文档，比如产品手册、培训资料、过去的案例，全都给AI看。然后，当员工遇到问题时，就可以直接问这个AI。这个AI只会根据你给它的文档来回答，不会瞎编。这样，它就成了一个了解你们公司一切的内部专家。
第五阶段：直面“真问题”
技术本身不解决问题。只有当它被用在对的地方时，才有价值。在你决定要不要用AI做一个功能之前，先问自己几个问题。
第一个问题：用户是真的需要AI，还是你的产品流程本身就设计得很烂？有时候，一个设计更清晰的界面、一句更明白的提示语，比做一个复杂的AI聊天机器人更能解决问题。不要用AI来掩盖你产品设计上的懒惰。
第二个问题：AI出错的后果是什么？用户能接受吗？比如，你做一个AI写诗的应用，它写错一两个字，用户可能会觉得挺好玩。但如果你做一个AI医疗诊断的应用，一个错误就可能是人命关天的大事。你要想清楚，你的应用场景，容错率有多高。
第三个问题：在没有AI之前，大家是怎么解决这个问题的？那个老办法是不是其实又便宜又好？我们很容易拿着AI这个锤子，看什么都像钉子。但有时候，一个简单的Excel表格，或者一个固定模板，可能比AI更高效、更可靠。
举个例子。你想做一个AI推荐菜品的点餐系统。听起来很酷。但是，如果这家餐厅一共就10个菜，菜单一目了然，那这个AI推荐系统就没什么意义。用户可能更需要一张拍得好看的菜单图片。
第六阶段：从 Demo 到真正的产品
如果你想把AI做成一个能赚钱的生意，那你需要考虑更现实的问题。
首先是算力成本。用AI是要花钱的。你每次调用API，都在烧钱。比如，你做了一个AI聊天机器人，假设每次对话的API成本是1毛钱。如果有1万个用户，每人每天跟你聊10句，那一天的成本就是1万元。你的产品能赚回这个钱吗？商业模式必须能覆盖这个成本。
其次是价值比。你要算一笔账。你花了1块钱的AI成本，帮用户创造了多少价值？是帮他省了5毛钱的时间，还是帮他多赚了10块钱的收入？如果用户感知到的价值，还不如你付出的成本高，那这个生意就做不长久。
最后是壁垒。你的壁垒不是AI技术本身。因为大家都能调用OpenAI的API。你的壁垒，是你对某个特定行业的深刻理解，是你手里积累的独家数据，是你打磨出来的那套能解决实际问题的工作流程。这些东西，别人很难复制。AI只是把你的这些优势放大了而已。
总结一下
所以，别再去看那些复杂的数学了。那对大多数人来说是条弯路。
现在，用AI解决问题，比的不是谁的技术更厉害，而是谁能找到真正的痛点，然后设计出一套聪明的流程去解决它。
你就从身边的一件小事开始。找一个你工作中，觉得最烦、最重复的活，试试看能不能用AI帮你做。
当你用AI解决了第一个实际问题，你就真正入门了。
