今天早上碰到个又棘手又好笑的事。我合作的一家公司，给客户做业务汇报时直接翻车了。
罪魁祸首不是员工疏忽，也不是准备不足，而是AI生成的PPT里藏了逻辑和数据错误。
更离谱的是，这份PPT从制作的员工到直属领导，再到业务负责人、产品总监，甚至公司老板都过了一遍，愣是没人发现问题。
直到客户听汇报时，先指出数据不对，接着又揪出个业务逻辑硬伤，现场气氛尴尬得能抠出三室一厅。
听完这事儿我第一反应是不可思议。一群职场老油条，居然栽在AI手里。
后来跟他们复盘时，这帮人得出个共识：AI能用，但绝不能全信，人永远得是最后一道防线。
这不是个例。之前就有上市公司用AI写招股书，里面的行业数据出错，被监管部门问询，上市进程都受了影响。
如此看来，AI“一本正经胡说八道”的能力，确实得让人警惕。
从技术原理来看，AI大模型本质就是个概率机器。
它不是真的理解你的需求，也不是真的会分析问题，只是基于训练数据做预测。
生成的内容语气越自信、逻辑越流畅，反而越容易让人放松警惕。
这次全员审核失效，说白了就是大家对AI生成内容的“专业感”有了刻板印象，不自觉降低了审核标准，再加上部分人本身就缺乏对应的专业判断能力，才让错误一路通关。
本来想，AI普及了是好事，能帮大家省不少力。
但后来发现，它虽然抹平了知识差和信息差，让获取答案变得容易，却也把判断答案对错的难度拉满了。
以前职场拼的是谁知道得多，现在拼的是谁判断得准。
你想啊，现在谁都能用上AI，谁都能快速拿到信息、完成工作。
但问题在于，不是所有人都能判断这些信息对不对、能不能用。
不具备判断力的人用AI，就像井底之蛙看天，以为那就是世界的全部。
这种“不知道自己不知道”的状态，就是认知边界。
很显然，这次翻车的公司团队，就处在这个边界里。
他们直接无差别相信AI的输出，把自己变成了机器的执行者。
把大脑外包给AI真不是明智之举。长期依赖下去，独立思考和动手实践的能力会慢慢退化。
高手和小白用AI的差距也就在这：高手把AI当成高效输入工具，最终输出的把关权始终在自己手里，小白则完全依赖AI，放弃了自己的判断。
既然AI离不开，又不能全信，那该怎么提升判断力呢？分享四个我自己一直在用的方法，亲测有效。
先实践，再问AI。能把AI用明白的人，大多本身就有方法、有丰富实践经验。
先自己动手做，获得一线体感，再让AI帮忙扩充信息量、整理结构化框架，这样才能让AI真正为自己赋能。
有个产品经理就是这么做的，三个月内就完成了产品迭代，效率提升不少。
建立自己的判断框架也很关键。在某个领域深耕，形成自己的评判标准，这是必走的路。
我给公司做产品顾问，核心目的不是赚钱，而是为了获得真实的实践环境，完善自己的能力和方法体系。
AI给不了小白瞬间变成高手的魔法，但能让有判断框架的高手更快成为顶尖高手。
学会反向验证也很重要。AI给出答案后，别着急采纳，可以反着问它。
比如它说“应该这么做”，你就问“为什么不能那么做”，或者追问“这个建议有什么局限性，在什么情况下不适用”。
AI的答案往往是“最大公约数”，不一定适合你的具体情况，反向追问能帮你找到更贴合自身需求的方案。
最后是建立“判断日志”。每次做重要判断时，记录下当时怎么判断的、依据是什么、后来结果如何。
定期回顾，看看自己的判断准确率。
大多数人做完判断就忘了，没法把好的经验固定下来，其实挺浪费的。
记录加复盘，才能让判断力真正提升。
菲尔兹奖得主陶哲轩说过，AI最危险的地方，不是它不会，而是它错得太像对了。
这句话很有道理。现在人人都在谈怎么用好AI，但比用好AI更重要的，是别被AI用了。
工具会一直迭代，但用工具的人才是真正的变量。
保持判断力，保持识别力，保持动手实践的习惯。
这些看似“笨拙”的做法，恰恰是AI替代不了的。
实践出真知，这句老话在AI时代，反而更有价值了。
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