為什么那些強大的AI生產力工具，一到我們手里用起來就稀爛？

能點進來看的朋友，應該都發現了相同的問題。

為什么那些AI博主演示的強大的AI生產力工具，一到我們手里用起來就稀爛？

這事背后到底有什么奧秘呢？

先不說具體原因，我先和大家分享一個我今天用AI的小故事。

1 AI不太可信

今天看到一篇新聞，是關于anthropic這家公司在2025年的盈利分析。

不了解這家公司沒關系，它的產品有可能你聽說過，叫Claude。

我這個人有個特點，不太容易記住一些事，這家公司的創業史是怎樣的我記不太清楚了，想了解下。

于是我就打開了一款AI產品，向它提出問題。

為了避免被說是抹黑企業，我們不提產品名字，只關注在問題本身的討論上。

我的問題是：“anthropic是一家怎樣的公司，創立過程是怎樣的？”

AI馬上基于我的問題開始了深度思考。

從思考過程來看，一切正常，我滿心期待，等著AI輸出結果。

然而，不出意外的是，意外出現了。

什么意外呢？我截取一段給大家看一下。

在介紹創始人部分，AI提及該公司的聯合創始人之一，是Claude Shannon（克勞德·香農）。

然而綜合它提出的人物線索：信息論之父、提出香農定律、參與早期計算機研發這些信息，我對這份輸出內容產生了疑惑。

因為在我的印象里，符合這個特征的那位香農，應該早就去世了啊？怎么會穿越到2021年，去創立一家AI公司呢？難道是詐尸了？

由于實在是不太相信，我就去百度搜了一下，結果我的記憶沒錯，香農在2001年就已經去世了。

既然我的記憶沒有出錯，那么只能是ai錯了，于是我開始了追問，“Claude Shannon不是早就死了嗎，為什么這里被說成是聯合創始人了”。

AI再次開始了全面深度思考與分析，然而我它的思考過程中又發現了一個新的問題。

什么問題呢？AI認為：Claude Shannon（克勞德·香農）死于2001年2月16日；而我通過百度百科和維基百科雙信源核實，香農其實是死于2月24日。

AI竟然把大師給編排的少活了七八天…，至于錯誤的原因，Ai將其甩鍋給互聯網信源。

有維基百科和百度百科權威數據不取信，為什么沒爬取呢？好奇怪。

當我以為錯誤到這里就完了的時候，ai又提及，anthropic這家公司的聯合創始人之一為Claude Staple，任首席技術官（CTO）。

然而這個名字我也一點印象也沒有，已經不太相信AI的我，于是遍歷了anthropic官網，又找ChatGPT問了一遍，經過多輪核實，確定了Claude Staple只是AI瞎編出來的一個虛構人物。

幸好幸好，碰巧因為我做過20年IT，對香農多少有點了解，因此才對ai的回答產生了懷疑。

自己主動去核實了，才發現了AI的錯誤，而且還是一錯錯一片。

這也再次加深了我對這款AI產品現階段的不信任。

以后搜集資料我是肯定不會用它了。因為核實它給我的資料是否準確，比我自己查百度更要費勁，時間上是一點也沒節省。

2 AI為什么不好用

AI博主們告訴我們，只要學會AI，就能讓人在職場里如虎添翼，什么腦圖，PPT，商業計劃，工作匯報，通過一個命令就可以一鍵生成，確實很震撼。

以至于不趕緊學點啥，就覺得馬上要被職場淘汰，要被同行給卷死了。產生了恐慌、害怕的情緒，可以理解。

然而，照著這些AI達人們演示的步驟一步步學下來，我們總是又會驚訝的發現一個事實：

那些AI博主演示的強大的AI生產力工具，一到我們手里用起來變得稀爛，這是怎么一回事？

舉個例子，比如用AI做PPT。

看AI達人的演示，只要寫那么一句話，一個商業方案，一個工作匯報，立馬就刷刷刷的全自動生成出來了。設計排版精美，內容詳實豐富。

有了它，一鍵發給老板，3天的活兒5分鐘搞定下班。

等我們去操作的時候，確實也是刷刷刷全出來了，然而內容都是看似華美，實則空洞，怎么也無法和自己的工作結合上。這是為什么呢？

最可能的原因之一，就是這些博主有個共性，都很年輕，沒怎么上過班，他們真相信，用AI生成的PPT，真的拿來就能用，能糊弄領導，糊弄客戶。

當然，這只是看問題看表面，背后還有更深層次的原因。

講AI的人和學AI的人，都把AI的位置擺的太高了，認為AI是1，人是后邊的0；但現實是，人應該是1，AI才是后面的那些0。

比如兩個人，分別代表A、B公司，他們平時都用AI協助自己工作，那么，當他們在一塊溝通需求的時候，是兩個人在溝通呢，還是人背后的兩個AI在溝通呢？

答案很明顯，是人在溝通。這時候：

如果你本身業務能力就強，技能儲備多，AI越能幫到你，往你后邊加0，把你這個1變成10，變成100，變成10000，對你的技能成倍放大；

如果你是剛上班，工作經驗少，太依賴AI，就相當于在1前面擺放0，擺了再多的0，結果還是1。

比如有些朋友原來就不會制作PPT，不懂PPT排版布局原理，也不會寫商業計劃方案，給你生成再精美的PPT也沒用。

因為一你不會寫方案，不會寫也就不會改AI生成的方案，一個字都動不了；二你不會做PPT，不會做PPT也就不會改AI生成的PPT。

就像前文里我和AI的一場對話，碰巧因為我正好知道那個知識點，才沒有被AI誤導。

假使我不了解這塊內容，直接把它的結果拿來就用會怎樣？后果不堪設想。

發到網上頂多被懂的朋友笑話，刪了隱藏了也就罷了；

如果是是工作中不假思索的引用到商業方案里，被甲方懂的人發現了，不僅會讓甲方覺得這家公司不專業取消合作；

甚至單子丟了老板還要把你開掉，一毛錢賠償都沒有，因為你犯錯失職了。

這時候你該怎么辦呢？可以像AI回答我一樣，輕飄飄的說一句，是AI給錯了答案，把鍋甩給AI嗎？

抱歉，可能沒有機會了。

這里還可以再舉一個例子，我昨天剛寫了一篇關于manus和通義千問合作的分析文章，評論區有位網友從別處截屏了一篇文章，想證明我講錯了，和通義千問合作的manus是一家荷蘭芯片巨頭公司。

這事明明錯的離譜，但他就相信了，信誓旦旦的拿來和我對質，這說明了什么？

這個信息正好是他的知識盲區，但他就相信了，這是不是很可怕呢？

3 結論

所有AI產品的背后，都存在著一個相同的邏輯：都是從互聯網爬取內容，喂給它啥就吐出來啥。

一旦源頭信息錯了，后面就全錯了。

這就像人一樣，吃了不干凈的東西，好漢也架不住三泡稀。

所以，判別AI信息真假、對錯，應用到工作生活里效果怎么樣，最后都取決于你，你這個人。

在你還不夠強大以前，AI幫不了你。

沒有一個穩定的內核，會用多少AI工具并不會給你帶來巨大競爭的優勢；

反而可能會誤導你，對自己、對別人產生很多錯誤的判斷。

所以，我們更應該用更多時間，理解自己，包容自己，鍛煉自己，提升自己，等待自己；

而不是把命運拱手交給一臺黑盒子機器。

觀自在菩薩，行深般若波羅蜜多時，照見五蘊皆空。

#烈焰童子說#