饭局上大家都在聊 AI，我发现我们吵的根本不是同一件事

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