今儿个早上起来，刷朋友圈，好家伙，又是满屏的焦虑。说是ChatGPT再掀波澜，什么新模型出来了，什么参数又暴涨了。看得我心里直发毛。我在这一行摸爬滚打九年了，从最早期的规则引擎，到后来的深度学习，再到现在的生成式AI，这风浪是一波接一波。

说实话，刚听到“再掀波澜”这词儿，我第一反应不是兴奋，是累。真的，累。

上周有个老同事找我喝酒，喝多了哭诉。说他公司招了个刚毕业的硕士，专门搞AI辅助办公。结果呢？那孩子写的方案，看着挺高大上，全是术语，什么“赋能”、“闭环”、“底层逻辑”。老板一看，好家伙，这词儿整得，以为请了个神仙。结果一落地，全废了。为啥？因为那方案里有个数据引用，是模型瞎编的。模型幻觉，懂吧？这就叫不接地气。

咱们干技术的，最容易犯这个毛病。总觉得工具牛，人就牛。错！大错特错。

我前两天带团队做项目，客户是个传统制造业的老总。他不懂啥叫Transformer，也不管啥叫注意力机制。他就问了一句：“你这玩意儿，能不能帮我从几万份合同里，把那些可能有坑的条款给挑出来？”

我当时心里咯噔一下。这活儿，要是让现在的ChatGPT直接干，它大概率会给你列一堆通用的法律建议，然后告诉你“建议咨询专业律师”。这等于没说。

但我没让它直接干。我搞了个笨办法。先把他们过去五年的真实合同，脱敏后喂给模型，让它学习那些“坑”长啥样。然后，再让它去扫新的合同。

结果咋样？效率提升了大概十倍。不是那种精确的10.5倍，就是大概十倍。老板乐得合不拢嘴，请我们吃了顿火锅。那顿火锅吃得我心里挺踏实。这就叫落地。

现在网上都在传ChatGPT再掀波澜，好像不用这个就out了。其实吧，别被那些花里胡哨的参数忽悠了。对于咱们普通人，特别是做执行层面的，关键不是你会不会写prompt（提示词），而是你敢不敢把AI当个“实习生”用。

你把它当专家，它给你整虚的。你把它当实习生，你骂它，你纠正它，它反而能给你干出点像样的活儿。

记得有个做电商的朋友，用AI写商品描述。一开始他让AI直接写，写出来的东西像说明书，冷冰冰的。后来他改了思路，让AI模仿他平时跟客户聊天的语气，带点方言味儿，带点情绪。结果转化率真上去了。这就叫场景化。

所以，别整天盯着那些新闻看。新闻里说的都是资本的事儿。咱们关心的，是怎么把手里的活儿干得漂亮点，少加点班，多拿点奖金。

ChatGPT再掀波澜，那是他们的事。咱们得学会在浪里游泳，而不是被浪拍死。

我最近发现，很多年轻人太依赖AI生成的“完美答案”了。其实，有点瑕疵的答案，往往更有用。因为那是基于真实数据的，是有温度的。AI生成的东西，太光滑了，滑不留手，抓不住重点。

咱们做这行的，得有点“粗糙感”。就像我这篇文章，可能有些句子不通顺，有些词用得也不准确，但这才是人写的。机器写不出这种带着体温的东西。

最后想说一句，别焦虑。焦虑没用。去试试，去踩坑，去被老板骂，去修正。这才是成长的正道。

那个老同事后来怎么样了？他辞职了，自己接私活。用AI帮他写代码，帮他做数据分析。虽然累点，但自由。他说，这才是生活该有的样子。

咱们也得找找自己的路。别跟着风口跑，风停了，摔得最惨的就是猪。咱们得做那只站在风口上，还能站稳脚跟的鹰。

哪怕是一只秃毛的鹰，只要眼睛毒，爪子硬，也能抓到兔子。

行了，不扯了。我得去改个bug了。这AI生成的代码，还是得人肉去审。累，但有意思。