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饭局上大家都在聊 AI,我发现我们吵的根本不是同一件事

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上周末我出差,攒了个饭局。

来的都是很久没见的朋友,各自还带了自己的朋友,人挺杂。吃到一半,不知道谁起的头,聊到 AI 了。

紧接着就热闹了。

一个朋友兴冲冲地说,他前两天用 AI 给老婆做了个结婚纪念日小卡片,效果绝了,老婆感动哭了。

旁边另一个马上说:你应该建个项目,把你跟你老婆所有故事都丢进去,让 AI 读完再写,那才叫绝了。

然后不知道怎的就拐到做 PPT 和查资料。第三个人说,现在 AI 根本不能用,一本正经地胡编乱造,全在瞎说。

旁边立刻回怼:都 2026 年了,你用点好的 AI,不可能。

然后就开始了激烈争辩,大家都觉得自己很会用 AI。

那一桌饭,我吃得有点恍惚。因为我发现了一件事:我们看起来在聊同一个话题,其实每个人说的都是完全不同的东西。

那天回去之后我一直在想这件事。

同一个 AI,同一个工具,不同人用出来的效果差距可能非常非常大。但差距到底在哪?怎么量化?

后来我把这条路径想成了一个类似打游戏升级的过程,把观察了三年的人大致捋了一遍,得出四个维度:

  • 可控性:从觉得 AI 瞎编,到知道怎么约束它、怎么喂上下文
  • 广度:从只在自己的一亩三分地,到跨行业去用
  • 形态:从 ChatBot 到 Agent,从问答变成让 AI 干活
  • 角色:从消费者变成创造者,从用别人的 Prompt 到做自己的东西

这四条线不同步推进,组合起来能分出十个等级。

饭局上那几个人,分别在哪一级

我们倒回去对一下:

做卡片的那位,Lv.1 尝鲜者。首次探索,简单提问,来什么接什么。他的 AI 就是一个更高级的搜索引擎——会搜索,但还不太会提问。

说该建项目的那位,Lv.2 对话者。已经开始意识到「怎么问比问什么重要」,会追问、会补背景了。他比做卡片那位领先一个身位。

说 AI 胡说八道的那位,卡在 Lv.1 到 Lv.2 之间。他的应对方式是——同一个问题再问一遍,或者换个 AI 再问一遍,看哪个答案靠谱。这不是他的错,这是绝大多数人处理 AI 幻觉的方式。问题在于它无效。 同一个模型重新问,很可能还是错;换个模型问,也可能是同一个错误换个说法。

他唯一需要的动作,是给 AI 加一句:「不知道就直接说不知道,不要编造,不确定的地方标出来。」

就这一句话,能把他的产出质量提一个档。

第一个真正的分水岭

我在实际项目里感受最深的是 Lv.3 到 Lv.4 那道坎。

Lv.3 叫驯化师,是一个真正的分水岭。到这里,你开始主动给 AI 立规矩了:

  • 「不知道就说不知道」
  • 「给我来源链接」
  • 「先列大纲让我确认,再展开」

这个等级已经能覆盖日常工作里 80% 的 AI 使用场景了。 很多人以为自己用得不错,其实就停在这。

但 Lv.4 越境者需要一次心态上的跳跃:你开始用 AI 做自己专业以外的事。

一个做市场的用 AI 跑数据分析,一个程序员用 AI 写商业方案,一个老师用 AI 做海报。

这一级最典型的心态是:「我好像什么都能干了。」

AI 给了你一张通向所有领域的门票。虽然你进了门之后大概率还是那个领域的萌新,但至少你进得去了。

从「ChatBot」到「Agent」,是最震撼的一次

Lv.6 召唤师,是跨过 ChatBot 到 Agent 那道门槛的人。

我第一次体验到 Agent 的时候,也有过那种感觉——它不只是回答你的问题,它可以直接读我的文件、改我的代码、操作我的电脑、调用外部工具。

它不是「更聪明的对话框」,它是一个真的在干活的东西。

我做过一个医疗随访系统的智能体,最初的版本就是个对话框——患者提问,智能体回答。后来我们把它改成了 Agent,加了状态机:患者走到「就诊、检查、住院、手术、康复、随访」哪个阶段,系统就知道该问什么、能做什么。

那一步跨过去之后,整件事的性质变了。从「回答问题」变成「推进事情」。

到了 Lv.8,分叉成两条路

到了造物主这一级,最有意思的事发生了:创造者开始分叉。

一条是技术创造者。用 AI 搭工作流、写代码、做产品、为团队构建 AI 基础设施。一条是艺术创造者。用 AI 做视频、做视觉作品,冲击以前需要一个完整团队才能完成的内容。

两条都有高手,少数人两边都做。

这批人有个共同点:已经很难区分工作时间和用 AI 的时间了。 几乎所有工作都有 AI 参与。

但我更想说的是最后那句话

Lv.10 一人军团的定义,是一个人的产出已经不能用「个人」这个词来衡量。

一个人同时做内容、做产品、做设计、做运营、做数据分析、做商业决策。而且不是 Lv.4 那种「好像懂一点」,是每一项都能达到准专业水准。

为什么?

因为学会了把自己的判断力和审美,通过 AI 复制到所有领域。

写文章,AI 负责调研、初稿、排版,你负责定选题角度和最终优化。做产品,AI 负责写代码、做设计、跑数据,你负责定义这东西到底该解决什么问题。做决策,AI 帮你穷举方案、模拟推演、整理竞品,你负责在所有信息之上做那个不可计算的判断。

传统公司存在的根本原因是:一个人干不了所有事,所以要雇人、分工、管理。

但当执行这一层的边际成本压到接近零,这个前提就动摇了。

到这里其实已经很清楚了——一百个人用同样的 AI 工具,产出差距依然是一百倍。

差距不来自工具,不来自技巧,不来自谁的 Prompt 写得更花哨。

来自这个人脑子里装的东西:他对世界的理解、他的审美、他的价值排序、他知道什么是好的。

这些东西,AI 给不了。

所以那天饭局吵的从来不是「AI 好不好用」。是八个人站在八条不同的线上,各自觉得自己已经到顶了。

先搞清楚自己在哪一级,再吵,效率会高很多。

这是「数字生命岐伯」第 2 问。我,野慢,广东,25岁。白天在大厂做AI产品,晚上被AI教做人。今天这题我替你们问过了,坑也替你们踩了。想让我测哪个AI,评论区点单。我们,下篇见

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