AI最该赋能的是你自己-职场篇

在工作中，我们经常要用到一些流程图表来表达。

不论是做ppt里，还是做excel表。

包含了流程图、甘特图等各种图形化。

我们都习惯了用ai对话聊天，ai除了......

AI看起来可能让人觉得复杂，尤其是当你在网上看到那些教你“如何与AI对话”的各种公式、思维导图和技巧时，可能会感到不知所措。事实上，和AI对话并没有那么复杂。我们不需要掌握一大堆复杂的对话公式，只要你学会了一个万能公式，你就可以轻松驾驭AI，解决大多数工作中的实际问题，尤其是在教学场景中。

在这一章，我将带你了解这个万能公式，帮助你自信地与AI对话。无论你是处理课程设计，还是准备学术报告，这个公式都能帮你搞定。

1 开始对话：明确身份和需求，设定任务边界

首先，和AI对话的第一步，是让AI清楚地理解你是谁、它是谁，以及你希望得到的结果。这个步骤非常关键，它就像是给AI下达任务指令，确保它能够准确地帮助你。

与AI交流的方式其实非常简单。只需要记住这个句式：

你是谁，我是谁，我要做什么，对结果有什么要求。

这种结构帮助AI理解你的角色和目标，避免它给出过于宽泛或无关的回答。

比如，假设你是一名大学教授，想要设计一门关于环境经济学的课程。你可以对AI这样说：“你是一名具有经济学和环境研究背景的专家，帮助过多名教授设计大学课程。我是一名教授，正在为大学生设计一门关于环境经济学的课程。请你根据最新的学术研究，为我生成一个课程大纲，包括每周的讨论主题和阅读材料。”

通过这样清晰的描述，AI能更好地聚焦于你的需求，避免跑题。这就是与AI对话时的第一步，明确身份和需求，设定任务边界。

给AI定位。这里有几个常用的方法：

1. 定义身份：告诉AI它的角色是什么，比如：“你是一名公众号运营专家，尤其擅长写公众号文章。”

2. 确定能力：明确AI的能力范围，例如：“你运营过100万粉丝的公众号账号，曾多次写出阅读量10万+的原创文章。”

3. 确定经验：说明AI的经验背景，如：“你帮助过多位教授设计课程，熟悉教育领域的最佳实践。”

4. 确定成就：引用具体成就来增强AI的权威性，比如：“你曾成功策划过多场线上研讨会，参与者反响热烈。”

在表达“我是谁”的时候，保持简洁是关键。你可以把它和“我要干什么”结合起来，比如：“我是一名大学教授，希望你为我设计一门新课程。”这样聚焦的表述，有助于AI更准确地理解你的需求。

最后，在说明对结果的要求时，越直接越好。比如：“请给我提供关于如何提升课堂互动的具体策略。”这样的指令不仅清晰，还能帮助AI快速响应。

通过这些步骤，你将能更高效地与AI对话，获得更贴合需求的结果。这种方法适用于教育领域的各个场景，帮助教师和学生更好地利用AI的优势。

2 对话过程：如何持续优化结果

在与AI对话时，仅仅启动对话并不够。为了获得更满意的结果，我们需要不断优化与AI的交流。这一过程就像在沟通中不断调整方向，确保我们得到的信息更符合需求。

优化句式

在对话中，可以使用

“判定结果 + 优化方案”

的句式。这种结构能够帮助AI了解我们对之前结果的反馈，并指导它进行进一步的调整。例如，假设你之前得到了AI生成的课程大纲，但你觉得讨论主题不够深入。你可以这样对AI说：“这个课程大纲很好，但我希望讨论主题能更深入一些，尤其是在环境政策方面。请在此基础上进一步扩展。”

在与AI对话的过程中，持续优化是非常重要的，因为AI有时需要更多的信息来准确理解你的需求。

当你与AI进行第一次对话时，它可能还没有完全把握你的需求。因此，判断上一次生成的结果是否符合预期至关重要。你可以直接告诉AI生成的内容是好是坏，这样它在后续的生成中会参考这个反馈。例如，如果你得到的答案偏离了你的期望，可以这样说：“这个分析有点模糊，我希望能更具体一点。”接下来，你可以提供更明确的优化方案：“请在你的分析中加入更多的数据支持，并聚焦于当前市场趋势。”

然而，一旦AI开始逐渐理解你的需求，你就不需要每次都进行结果的判定。你可以直接告诉它你需要进一步的信息。例如，如果它给出的初步结果已经满足了你的要求，你可以说：“这个结果很好，现在请继续深入分析，并加入一些案例。”

以大学教学为例，假设你首先让AI分析一个新兴课程的市场需求，得到的结果不太理想。你可以反馈：“这个回答有些笼统，我希望能针对具体的学生群体做出分析。”在得到改进后的答案后，如果它准确地提供了你需要的信息，就可以继续深入提问：“请基于这个分析，提供一份具体的课程大纲。”

通过这种方法，你可以灵活地引导AI，从而得到更加精准、有效的回答。关键在于：在初期反馈和优化过程中，你的指导越明确，AI给出的结果就越贴合你的需求。

3 迷茫时，如何请教AI？

在与AI对话的过程中，有时我们会感到迷茫，不知道该如何提供信息或要求什么结果。这时，掌握一套有效的提问方法显得尤为重要。这不仅能帮助我们厘清思路，还能有效引导AI生成更符合我们需求的答案。

当你感到无从下手时，可以向AI询问：

“为了做好这件事情，需要我提供哪些具体信息？”

这种提问方式的好处在于，它能促使AI思考并列出你需要准备的相关信息。这个方法在教育场景中尤其实用。例如，假设你是一位大学讲师，正在设计一门新的课程。你可能对课程的结构、主题和相关学习资源感到迷茫。这时，你可以询问AI：“为了设计一门环境经济学课程，我需要提供哪些具体信息？”AI可能会回应列出诸如课程目标、目标学生群体、进度安排等信息。

在提出这个问题后，AI会根据你当前的指令给出一些建议，这些建议帮助你明确需要收集和整理哪些信息。你不一定需要按照AI的指示逐一完成，但可以选择性地补充那些最符合你实际需求的项。这种方法不仅降低了与AI对话的难度，同时也提高了使用效率。

这里需要注意的是，“具体的信息”和“具体的需求”是两个不同的概念。具体的信息通常是一些客观、易于表达的内容，比如你需要的资料类型、希望的格式等。这些信息不需要太多思考，能够快速提供给AI。而具体的需求则更为复杂，往往需要深入思考和梳理才能表达清楚。举例来说，具体的信息可以是“我需要一些关于环境经济学的课程资料”，而具体的需求则可能是“我希望通过这些资料设计出一门吸引学生的课程”。

例如，如果你正在为一门大学课程设计大纲，但对如何开始感到迷茫，可以向AI询问：“为了设计一门关于人工智能的课程，需要我提供哪些具体信息？”AI可能会建议你考虑以下几个方面：课程目标、学生的背景知识、教学方法、评估标准等等。你不必一次性给出所有这些信息，而是可以挑选其中你认为最重要的几项进行补充。这样一来，AI就能更清晰地理解你的需求，从而给出更切合的建议。

在进行这种对话时，保持开放的心态至关重要，随时根据AI的反馈进行调整。某些情况下，AI可能会提出一些你之前没有考虑过的问题或信息，这些都可以成为你构思的起点。例如，AI可能会问：“你希望这门课程传达什么样的核心价值观？”这样的提问可能会激发你对课程内容的更深层次思考，使你在设计课程时更加全面。

通过这种方法，我们不仅能够让AI提供出更优质的建议，还能在与AI的互动中，逐渐培养自己的思维能力。

向AI请教具体信息的关键在于明确表达自己的角色和目的，以及对所需信息的选择性补充。

通过不断练习和调整，我们就能够在与AI的对话中游刃有余，实现更高效的沟通与合作。正如在教育领域，掌握这一技能将使我们在面对挑战时更加自信和从容。

工具的变迁：从查字典到AI时代

提到AI，许多人脑海中浮现的是复杂的算法、专业术语，甚至是需要具备深厚技术背景才能理解和驾驭的工具。这种认知让很多人望而却步，产生了“AI是技术壁垒，我做不到”的心理防线。事实上，这是一个巨大的误区。AI并不是只有技术专家才能使用的神秘技术，它是一个高效、实用的工具，随时可以为你所用。正如当初我们开始学习电脑、互联网时，一开始也觉得复杂，但一旦掌握了它们的使用方法，它们成为了我们生活和工作中不可或缺的工具。

从过去的工具看现在：为什么我们需要AI？

我们先来回顾一下工具的演变。还记得没有网络的时代吗？当我们遇到不认识的字，往往需要翻阅厚重的字典；当我们对某个领域一无所知时，我们得去图书馆借书、查阅资料。这个过程既费时又费力。而随着互联网的普及，这一切发生了巨大的变化。我们几乎不再查字典，遇到问题时，第一反应是打开搜索引擎，几秒钟内就能获取到所需信息。

然而，随着信息爆炸时代的到来，简单的搜索引擎已经也越来越难满足需求。搜索给我们带来的是海量的信息，但从中筛选出有用的答案依然需要耗费大量时间和精力。而AI的出现，正是为了应对这一挑战。它不仅能帮我们快速查找信息，还能直接提炼核心内容、给出解决方案。可以说，AI是继字典、搜索引擎之后，生产工具演变中的下一步。

我们已经从“查找信息”转向了“获取答案”，而AI正是这个转变的驱动力。

在本章，我会列举一个典型的例子，当我们进入一个全新行业时，过去可能需要阅读大量资料、做长期调研。但现在，通过AI工具，我们可以在短短几分钟内获取到该行业的核心信息和趋势。这不仅节省了时间，还帮助我们快速做出决策。这种从信息提取到洞察生成的过程，正是AI时代给我们带来的革命性变化。

AI是信息时代的必备“利器”，而不是复杂的技术壁垒

对于人工智能的研发人员，AI的确是一项深奥的技术，他们需要了解底层算法、模型和编程语言。但对于我们大多数普通用户来说，AI并不需要我们深入了解其技术细节。它只是我们用来解决问题的工具，和我们使用电脑或手机的方式并没有本质的区别。当你打开手机，打算发一条信息时，你不会关心手机内部的电路和软件代码，关心的是如何通过简单的操作达到自己的目的。同样，使用AI时，你只需要知道如何让它帮助你更好地完成任务，而不是如何构建AI本身。

AI不是高墙后的秘密，而是你工作生活中伸手可得的得力助手。

我们需要改变观念，AI不再是技术专属的领域，而是人人都能使用的生产力工具。无论你是从事市场调研、写作，还是进行数据分析，AI都可以为你提供支持。你所需要做的，就是学会如何提出问题，剩下的工作就交给AI来完成。

面对AI，学会做一个领导

我们明确了AI是工具而不是技术学科，普通用户无需关心AI背后的技术细节。但如果你不需要了解技术，那么需要关心的是什么？我们经常会听到这样的反馈：有些人使用AI的效率极高，几分钟内就能完成大量工作，而有些人则觉得AI没有实际帮助，甚至像“鸡肋”一样。那么，问题出在哪里？

答案在于：AI并非自动可以高效工作，关键在于如何引导AI为你工作。就像一个优秀的领导者，懂得如何让团队成员发挥最大潜力，使用AI也需要你学会如何“领导”它，才能让它为你产出满意的结果。

AI的大脑：它已经学习了海量的知识，并不断学习

要成为一个好的领导，首先你需要了解你的“下属”。AI之所以能够为我们提供各种信息和服务，背后的原因是它已经学习了庞大的数据量，远远超出人类的学习速度。AI的“大脑”中已经存储了各类领域的知识，从文学、历史到科学、工程，无所不包。重要的是，AI的知识没有行业区分，也不带有主观判断。它在处理问题时，不会去判断某个信息是“对”还是“错”，而是根据你提的问题进行综合理解和回应。

AI的大脑里没有行业之分，它理解所有问题，只等待你清晰的指令。

正因为AI涵盖了广泛的知识，它能够应对不同领域的需求。无论是教育、市场分析，还是医学、金融，AI都可以为你提供帮助。但能否得到你想要的结果，取决于你如何引导它去工作。

你是AI的“领导”：引导AI正确工作

既然AI拥有了庞大的知识库，关键就变成了你如何利用它。就像在领导一个团队，你需要清晰地告诉团队成员该做什么，才能得到你想要的结果。AI同样需要这种明确的指令。

与AI打交道时，最重要的是学会提问。提问的技巧，决定了AI能提供的答案是否符合你的预期。提问是一门艺术，就像我们在使用搜索引擎时会下意识地优化关键词，使用AI时也是一样的道理。让AI聚焦你的需求，才能让它真正为你服务。

一个有效的提问过程，不仅要求你知道自己想要的是什么，还要通过适当的语言、细节，帮助AI理解并完成任务。这并不是复杂的技术，而是简单的逻辑引导。关键在于如何通过提问把AI的能力最大化，这是每一个AI用户都必须掌握的技巧。

实际案例：提问的方式如何改变结果

我们来举个例子，以教育领域为背景，看看提问的方式是如何影响AI的工作结果的。

假设你是一名教师，想要为学生设计一堂关于“全球变暖”的课程。如果你简单地对AI下达指令：

• 简单提问：帮我设计一节关于全球变暖的课程。

  • AI可能会给出一个基础的课程框架，涉及气候变化的基本概念、全球历史数据等。但这个结果可能过于广泛，无法直接应用于你的课堂。

但如果你对问题进行精细化处理，指令更明确：

• 有技巧的提问：我是第一名小学老师，帮我给3年级学生设计一节45分钟的课程，讨论全球变暖对农业的影响，加入小组讨论环节，并让学生提出可持续发展的建议。

  • 这个提问提供了更多细节，AI会针对你的要求设计出更加符合实际需求的课程计划。它不仅能聚焦到农业对气候变化的影响，还会加入讨论环节，为课堂互动提供支持，且适用于小学三年级学生的知识水平。

通过这个例子可以看到，提问的方式决定了AI输出的质量。在与AI交互时，你需要像领导一样引导它的思维方向。越具体、明确的指令，结果就越贴近你的预期。

你不是在跟AI对话，而是在引导它完成你的需求。

接下来，我们会进入更加实际的内容——如何真正高效地与AI对话。可能你已经尝试过使用AI，但你会发现，有时候AI的回答并不如人意。这就是为什么“提问的艺术”如此重要。在下一章中，我将带你学习一个“万能公式”，让你无论面对什么任务，都能提出清晰、精准的问题，帮助AI更好地为你服务。

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