AI助手应用的必要性与价值 - 当前多数用户对AI的应用仍停留在基础层面，如作为搜索引擎或生成质量欠佳的内容，而投入时间训练AI以将其发展为多功能复杂工具具有必要性，这有助于完善视角、了解真相并转化为决策和战略优势[1] - 随着技术快速迭代，每个用户在利用AI方面都存在巨大进步空间，管理者应推动AI应用向更高阶段发展[1] AI助手的功能与定制方法 - AI助手可解决普通生成式AI工具的痛点，例如避免用户反复构思和手动输入提示词，它能预先加载关键背景和潜在提示词，提升效率[3] - 定制AI助手的基础是总结与AI的有效会话，将其转化为条目式指令，作为未来交互的基本信息，各大AI平台提供无须编码的一站式助手搭建功能[4] - 定制时应提供核心工作、团队情况等背景资料，类似于为新员工入职准备的信息，以加速AI助手上手[5] - AI助手适用于所有岗位，包括一线员工如水管工，通过上传操作手册、技术规范等资料，可快速处理专业事务，提升工作效率[6] AI助手在企业管理中的实践 - 在分配工作时，可将大部分内容交由自定义AI助手处理，仅需五分钟导入背景资料并测试，从而让人类员工专注于更具创意、经验和附加价值的复杂工作[7] - 建议使用不同的AI助手负责不同任务，例如专门处理枯燥的营销文案，或担任具有高级思维能力的战略决策顾问，后者可提供新颖观点并引用文献以增强可信度[7] - AI性能进步迅速，半年前需要高价搭建的引用同行评审研究的系统，现已能集成到Claude、ChatGPT等平台，通过启用“研究模式”或“深度研究模式”即可实现[7] 提升AI输出可信度的技巧 - 要求AI提供可信证据时需给出准确指令，例如指定“过去10年内该领域发表的、引用次数不低于10次的经过同行评审的资料”，以避免AI从非随机抽样调查或商业推广内容中抓取数据[8] AI平台选择与数据安全考量 - 建议至少使用两个不同的AI工具或平台搭建AI助手，让它们互相校对和交叉验证，以提升输出可靠性[8] - 选择AI平台时需考虑其数据处理政策，例如是否会利用会话记录进行训练，应优先选用如ChatGPT团队版等明确不会将用户会话用于数据训练的服务[9] - 尽管云端服务普遍存在数据泄露风险，但用户可选择在数据安全方面有良好声誉的AI公司，并信任其服务条款，相比其他云服务，AI的隐私泄露风险并非更高[10] AI助手的训练投入与回报 - AI训练具有“自文档化”特性，投资回报较快，无需投入过多时间或精力[10] - 用户可通过与AI对话快速启动训练，例如要求AI以教练身份提问，并根据用户工作场景提供从“不用动脑子”到“投入10小时”的不同级别训练方案，通常15分钟的讨论即可找到受益方法并落地实施[11] - 训练AI理解意图的时间因场景而异，简单助手（如结合操作手册和幽默内容指导驾驶）可在10分钟内搭建完成，而复杂企业级助手则需更长时间，从小试验入手是熟悉AI的有效方式[12] - 使用AI助手在数量和质量上均可带来可观回报，并能改变用户的思维方式，使其处理的问题类型和自我认知发生变化[13] AI助手的潜在不利影响 - AI可能成为时间和注意力的“无底洞”，因其会持续提出新问题并提供反馈，不像人类助理那样在吩咐后即停止互动[14] - 存在类似“AI幻觉”的风险，用户可能误以为自己已全方位思考或挑战了自我，实则只是片面接受了AI的反馈，甚至可能被其迎合性回应所误导[14] - AI助手的高效和可靠可能使用户对人类的失误（如走神、抱怨或健忘）感到不耐烦，尽管人类拥有AI不具备的复杂天赋[15]