在享受AI带来便利的同时，如何避免效率和创造力降低烦恼？
在AI技术迅猛发展的今天，我们都渴望借助这股智能之风，提升工作效能，让生活更加便捷。然而，有时我们会遇到这样的困境：当试图使用ChatGPT完成任务时，虽然期待着一个轻松愉快的体验——输入需求，稍等片刻，便能收获完美答案——但结果却往往出乎预料。
ChatGPT不仅提供了解决方案，还慷慨地分享了相应的VBA代码，似乎在邀请我们探索更高级的操作。出于好奇心和探索欲，我们花费额外的时间去尝试这些代码。
然而，时光飞逝，我们不禁要问：究竟出了什么问题？如何才能在享受AI带来的便利的同时，避免此类烦恼？或许，我们对AI的期望过于理想化，而忽视了其真正的价值——在于协助我们更深入地思考和创新，而非完全替代我们的工作。
最近的一项实验发现，虽然参与创意问题解决任务的团队多数从AI的帮助中受益，但并非所有团队都表现出色。领导力开发公司GeoLab的CEO基安·戈哈尔表示，这并不是技术的问题，而是由于人们对生成式AI、问题解决和创造性过程存在普遍误解，导致员工和管理者不正确地使用这些工具。在这项实验中，一些团队使用了开源版本的ChatGPT，而另一些团队则完全没有使用AI。
结果显示，使用AI的团队平均只比对照组多出8%的想法，而且得到的优秀想法反而少了2%。然而，使用AI的团队在解决问题的自信心上比其他团队高出21%。戈哈尔指出，生成式AI有助于避免糟糕的想法，但同时也可能导致更多普通的想法出现。因此，在使用AI时，需要注意正确地运用它，以充分发挥其潜力。
在实验中，许多团队仅采纳了ChatGPT的首个提议。这背后的原因被戈哈尔归结为“定势效应”，即人们往往偏爱早期遇到的、熟悉的解决方案，而忽视了进一步探索其他可能性。
戈哈尔强调，与生成式AI进行头脑风暴需要我们打破传统思维模式，学习新的工作方法和技能。他表示：“尽管这个过程可能需要时间和努力，但如果你能够将其视为一次结构化、持续的对话，你将会发现它带来的惊人能力，能够帮助你更快速地产生更优秀、更具创新性的想法。”同时，数字经济应用实践专家骆仁童博士也建议，无论初始的建议看起来多么吸引人，团队都应该继续追问更多具体的问题。这样做不仅可以促使模型不断完善其回答，还能为用户提供更丰富、更多样的选择方案。
优化的方法可以通过输入大量与特定问题相关的数据来实现，包括客户群体的思维方式、历史成功和失败案例，以及行业基准等信息。与AI进行持续的对话，而非简单地发出指令，有助于激发更好的创意。数字经济应用实践专家骆仁童博士表示，在使用生成式AI系统如ChatGPT进行创意构思时，需要先对其进行严格训练，以弥补其缺乏对特定环境和行业的深入理解。戈哈尔指出，大多数问题解决过程都涉及对话，无论是与同事还是与AI，都能通过交流产生更优秀的想法。因此，将AI作为一个对话伙伴，而非仅仅是工具，能够在创意构思中发挥更大的作用。
要充分利用AI的潜力，你可以遵循以下几个步骤：
首先，清晰定义你的需求，确保在求助于AI之前，你已经明确了想要解决的问题和需要AI完成的具体任务。用简洁明了的语言描述问题，如果问题较为复杂，可以尝试分解成若干个小问题逐一提问。例如，与其笼统地问“如何提高客户满意度？”不如具体地问“在我们的客户流程中，哪些步骤的改进有望提升15%的转化率？”
其次，对AI的能力和局限有一个合理的预期。虽然AI技术日益强大，但并非万能。在某些情况下，它可能无法像人类那样迅速或直觉地找到解决方案。因此，保持开放的心态，对于可能需要的迭代修改做好准备。同时，了解AI在哪些领域表现出色，以便更有效地利用其优势。
第三，将每次与AI的交流视为学习的机会。如果AI的回答未能满足你的期望，不妨深入分析原因。这可能是因为问题描述不够准确，或者AI对问题的理解存在偏差。通过不断调整问题的提法，你将逐渐掌握与AI更有效沟通的技巧。此外，向AI提供更多与具体问题相关的数据也有助于提高其回答的准确性。这些数据可以包括客户群体的思维方式、历史案例中的成败经验，以及行业基准或知识库等。
第四，为使用AI解决问题设定一个时间限制。如果在规定的时间内未能获得满意的结果，考虑是否需要调整策略。这可能包括重新审视问题、寻求人工帮助或探索其他解决方案。
第五，深入了解并充分利用AI的特定功能。针对不同的任务类型，探索AI工具所提供的特定功能。例如，对于编程或脚本编写任务，一些AI工具具备专门的辅助功能。通过充分利用这些功能，你可以更高效地解决问题。
最后，在使用AI提供的解决方案时保持批判性思维。AI的答案可以作为参考或启发，但最终的决策权应掌握在人类手中。在可能的情况下，寻求独立第三方的意见和建议，以确保决策的客观性和准确性。这样做不仅有助于避免过度依赖AI，还能提高问题解决的整体质量。
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