機(jī)械學(xué)習(xí)項(xiàng)目成功的關(guān)鍵在于對(duì)問題的深刻理解，而非算法的選擇。

——彼得·諾維格（Peter Norvig）人工智能專家谷歌研究總監(jiān)

從24年初開始，圍繞大模型如何落地到公司，我進(jìn)行了大量的研究，借鑒了很多行業(yè)案例和知識(shí)付費(fèi)課程。

但是不幸的是，許多人仍然對(duì)這項(xiàng)新技術(shù)持懷疑態(tài)度。就在幾天前，另一位產(chǎn)品經(jīng)理來找我說：

他說：“AI剛出來的時(shí)候，我既興奮又好奇，以為終于可以有個(gè)幫手分擔(dān)工作了。我也試著使用kimi、文心一言幫助我回答問題，生成文檔。但是幾次之后發(fā)現(xiàn)，AI在具體的工作任務(wù)上仍然很難幫助我。舉例來說，它導(dǎo)出了一份調(diào)查報(bào)告，它給出了一個(gè)完整的框架，但是內(nèi)容填充得很水，還得自己去改變，這和在網(wǎng)上找模板有什么不同。幾次之后，我只能讓AI幫我做些不重要的事情，結(jié)果就是食之無味棄之可惜?！?/p>

想一想，面對(duì)滾滾而來的AI焦慮，你是否也有過類似的疑問：

• 注冊(cè)了幾款大型商品，但打開后腦子一片空白，不知如何與之對(duì)話。

  
  

• 問了幾個(gè)問題，發(fā)現(xiàn)給出的答案就像大廠的黑話——好像說了很多，其實(shí)和沒說的一樣。

  
  

• 我用軟件自帶的智能體嘗試了幾套提示，好像導(dǎo)出比以前好了，但也局限于寫公文、發(fā)郵件等文案的生成。我想讓它幫助我提高審批應(yīng)用程序的效率。我該怎么辦？

  
  

本文，我想試著給出一些解決方案。

我認(rèn)為：要想用好大模型，首先要學(xué)習(xí)的不是工具，不是提示詞，而是要有業(yè)務(wù)理解。 流程抽象 積累方法論能力。我稱之為：行業(yè)、流動(dòng)、法三步模型。

這種方法，源于業(yè)界非常有名的一句話：

成功者的本質(zhì)，就是把一件正確的事情重復(fù)一萬遍。

AI可以做的，就是重復(fù)一萬次。但是在這之前，你首先要知道什么是對(duì)的，以及如何正確地做一萬次。

• 商業(yè)理解，鍛煉對(duì)正確事物的判斷力。

  
  

• 過程抽象，鍛煉的是把事情做一萬次的自動(dòng)化能力。

  
  

• 方法沉淀，鍛煉的是如何正確地將自動(dòng)化方法傳遞給AI的能力。

  
  

具體怎么做，說說呢？

步驟一，行業(yè)，具有特定領(lǐng)域的業(yè)務(wù)理解能力。

也就是行業(yè)know 能力低下。也就是說，了解一個(gè)行業(yè)的商業(yè)模式、競爭格局、上下游和實(shí)際的業(yè)務(wù)運(yùn)作模式。

上面提到的“幫助我提高審批App時(shí)的效率。”比如，你要知道應(yīng)用分發(fā)這個(gè)領(lǐng)域，有哪些角色參與其中，然后再去思考平臺(tái)在其中的職責(zé)，靠什么盈利。其中，利益分配的鏈條，如何從開發(fā)者、客戶、廣告主、平臺(tái)方傳遞到平臺(tái)方。你還應(yīng)該知道這個(gè)行業(yè)可能會(huì)發(fā)生什么，可能會(huì)發(fā)生什么，可能會(huì)發(fā)現(xiàn)什么，可能有什么辦法可以解決。這類風(fēng)險(xiǎn)的特點(diǎn)是什么？

你越清楚應(yīng)用開發(fā)者、平臺(tái)運(yùn)營商和用戶之間的互動(dòng)模式，你就越能從中找到規(guī)則，這樣你就可以很容易地進(jìn)入第二步:流程抽象。

步驟二，流，具有抽象建模工作流程的能力。

也就是說，知道如何使用節(jié)點(diǎn) 連接方式，將一項(xiàng)業(yè)務(wù)的經(jīng)營邏輯抽象成：角色： 行為 數(shù)據(jù) 運(yùn)行線路的方式。

• 角色。職位職責(zé)和分工要求完成業(yè)務(wù)。

  
  

• 行為，規(guī)定角色要完成一件事情，需要做哪些具體的執(zhí)行動(dòng)作？

  
  

• 資料，規(guī)定角色執(zhí)行前的參考環(huán)境，執(zhí)行后的輸出結(jié)果。

  
  

• 運(yùn)行線路，規(guī)定角色在哪些數(shù)據(jù)的前提下，執(zhí)行哪些動(dòng)作，產(chǎn)生哪些數(shù)據(jù)，從而影響下一個(gè)角色。

  
  

還是以“幫助我提高審批App時(shí)的效率。舉例來說，簡單抽象一下，可以根據(jù)這種結(jié)構(gòu)來理解：

角色：開發(fā)者，平臺(tái)審查員，客戶

行為：開發(fā)者，提交應(yīng)用信息和安裝包；平臺(tái)，審核信息保證合規(guī)；客戶，下載軟件，使用產(chǎn)品，提出反饋

資料：包括使用的類別數(shù)據(jù)、資質(zhì)數(shù)據(jù)、簡介數(shù)據(jù)和產(chǎn)品本身的數(shù)據(jù)，以及用戶下載軟件后的反饋數(shù)據(jù)等。

運(yùn)行路線，如圖所示。開發(fā)人員根據(jù)要求生成提交行為，形成待審查的數(shù)據(jù)；審查員獲取數(shù)據(jù)，按照規(guī)則完成審批動(dòng)作；客戶可以看到審批通過的應(yīng)用程序，執(zhí)行下載動(dòng)作并提出反饋；審查員會(huì)根據(jù)反饋?zhàn)龀稣{(diào)整規(guī)則或回復(fù)反饋的動(dòng)作。

步驟三，法，具有將過程事件結(jié)構(gòu)化為方法論的能力。

也就是說，以結(jié)構(gòu)化文本的方式表達(dá)成功的過程，本質(zhì)上是沉淀可重用的方法論。而且方法論在AI時(shí)代的外化方法，就是prompt。

或者繼續(xù)上面的例子。如果你想讓AI在這個(gè)過程中發(fā)揮作用，你應(yīng)該為它安排一個(gè)角色，這樣它就可以作為一個(gè)節(jié)點(diǎn)參與運(yùn)行線路，獲取數(shù)據(jù)，執(zhí)行規(guī)則，輸出結(jié)果。

您的目標(biāo)，就是盡可能讓AI這個(gè)角色，幫助您執(zhí)行藍(lán)框所示的行為，讓您從角色中解脫出來。

假定想讓AI幫你執(zhí)行“審批類別”這一動(dòng)作，能如何描述？

角色：類別審查員

目的：判斷類別數(shù)據(jù)和資質(zhì)數(shù)據(jù)，是否符合類別審批規(guī)則

執(zhí)行流程：

1、閱讀資格數(shù)據(jù)

2、提取資格數(shù)據(jù)的關(guān)鍵信息，如所屬行業(yè)、證書號(hào)碼等。

3、確定資格數(shù)據(jù)是否真實(shí)有效(對(duì)接第三方接口)

4、若有效，查看資質(zhì)信息，是否符合類別要求的規(guī)則。例如：經(jīng)營范圍，員工數(shù)量等。

5、若匹配，審批通過，進(jìn)入下一步，執(zhí)行審批應(yīng)用行為。

6、如不匹配，審核不合格，生成不合格的表明文案，附加原因不合格，輸出給審核員二次確認(rèn)。

輸出格式：

結(jié)論 原因 驗(yàn)證根據(jù)

這種方法論一出來，聰明的你一定會(huì)發(fā)現(xiàn)，它就是一套結(jié)構(gòu)化的提示。

其實(shí)稍微整理一下，也可以寫成新員工的培訓(xùn)資料，甚至作為需求文檔提交給技術(shù)，寫成代碼。自然語言和代碼之間的轉(zhuǎn)換也是大模型的特長。

看著這兒，你可能會(huì)說，這太復(fù)雜了嗎？

如果你想用好大模型，你必須首先成為領(lǐng)域?qū)＜液统恋矸椒ㄕ摗＿@要求各行各業(yè)的資深人士都做不到。我只是一個(gè)普通人。擁有這樣的能力太難了！

現(xiàn)在是不是不懂這些，就不能用AI了？

當(dāng)然不是。如果你在沒有方法論沉淀的情況下使用AI，我會(huì)給你三個(gè)訣竅:

第一招：拜師，快速上路。

與其學(xué)習(xí)零星的工具技巧，不如先找那些已經(jīng)借助AI，在垂直領(lǐng)域取得成績的大佬們，向他們學(xué)習(xí)。

這些老板不僅有扎實(shí)的理論知識(shí)，而且有效地幫助了AI。你可以直接問他們，模仿他們的做法，讓自己先達(dá)到“及格線”。當(dāng)然，這個(gè)把戲并不局限于平凡，而是幫助你快速建立信心，打好基礎(chǔ)。站在巨人的肩膀上，你很快就能明白AI的能力邊界有多寬，以及它如何在你的領(lǐng)域取得巨大的成就。

第2招：記錄反饋，不斷嘗試和犯錯(cuò)

使用AI時(shí)，每一次嘗試都要記錄下來。不管結(jié)果是好是壞，這都是寶貴的經(jīng)驗(yàn)。

遇到問題，不要急著退縮。我需要那種“我不相信”的力量。我相信AI一定會(huì)幫助我自己。帶著這種信念，找到問題，想辦法。如果自己處理不了，可以向老板請(qǐng)教。一步一步，你總能越來越接近自己的目標(biāo)。

在這個(gè)過程中，解決問題的經(jīng)驗(yàn)是非常寶貴的，它可以幫助你在以后遇到類似的問題時(shí)舉一反三。這種邊做邊學(xué)，邊學(xué)邊改的方法，是提高AI技能的唯一途徑。

第3招：內(nèi)在經(jīng)驗(yàn)，融合貫通。

當(dāng)你覺得自己已經(jīng)能夠熟練運(yùn)用AI，達(dá)到預(yù)期效果的時(shí)候，不要在這里滿足。我們應(yīng)該結(jié)合你的理解和創(chuàng)新，形成一套我們?cè)谶@個(gè)過程中學(xué)到的前輩經(jīng)驗(yàn)的獨(dú)特方法。這意味著你應(yīng)該分析你的做法，找到一個(gè)可以改進(jìn)的地方，然后不斷打磨和優(yōu)化。當(dāng)招數(shù)構(gòu)成時(shí)，就是你領(lǐng)域沉淀的獨(dú)家方法論。

總體而言，面對(duì)AI的來勢(shì)洶洶，每個(gè)人都不應(yīng)該明哲保身。。AI不僅僅是一種工具，它更像是一個(gè)智者，一個(gè)導(dǎo)師，引導(dǎo)我們深入了解業(yè)務(wù)，抽象流程，沉淀方法。但是別忘了，AI也是一面鏡子，它反映了我們對(duì)問題的理解，對(duì)工作的熱愛，對(duì)生活的執(zhí)著。使用AI，并非一蹴而就，它需要我們不斷地學(xué)習(xí)、嘗試和反思。正如彼得·諾維格所說，機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目的成功源于對(duì)問題的深刻理解。所以，不要害怕開始，不要害怕失敗，因?yàn)槊恳淮螄L試，都是成功的一步。

我相信AGI的時(shí)代一定會(huì)到來。積極擁抱這種趨勢(shì)，不是品嘗，而是深入體驗(yàn)，找到最好的解決方案。當(dāng)AI真正大規(guī)模普及時(shí)，你一定會(huì)受益。

互動(dòng)一下

當(dāng)你和AI交談時(shí)，你遇到了什么問題？你的業(yè)務(wù)有沒有和AI結(jié)合的概率？如果你對(duì)AI有任何疑問或建議，不妨發(fā)到評(píng)論區(qū)，我來幫你看看怎么解決~

本文來自微信微信官方賬號(hào)“網(wǎng)絡(luò)悅讀筆記”（ID:pmboxs），作者：申悅，36氪經(jīng)授權(quán)發(fā)布。

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