我们用AI犯错误的速度，比学会AI的速度更快

昨天朋友发来一个链接，说是"AI帮我3分钟写了个完整的商业计划书"。我打开一看，格式确实完美，数据看起来也很专业，但整个计划的核心假设完全站不住脚——他想解决的问题不存在。

这让我想起最近看到的一个现象：越来越多人开始抱怨"AI生成的内容看起来很厉害，但总感觉哪里不对"。

问题可能不在AI身上，而在于我们自己。

速度的诅咒

我们误解了AI的真正价值

大部分关于AI的讨论都围绕着一个核心观点：AI让我们变得更高效。写代码更快了，做PPT更快了，分析数据更快了。

但很少有人谈论另一面：AI也让我们犯错误变得更快了。

以前，当你有一个想法需要几个月外加一个团队和大量资金才能实现时，你会在初期反复思考、修正、完善。这个过程虽然慢，但这是一个自然的纠错机制。

现在，一个想法在几分钟就能有一个雏形，看起来时间、人力、资金成本都降低了，我们直接放弃了思考，结果就是：我们在用前所未有的效率在生产可能无用的东西。

当执行门槛消失时发生了什么

想象一下，如果画画不需要练习就能画得很好，会发生什么？答案可不是"每个人都成为艺术家"，而是"这个世界不再有艺术"。

AI正在创造类似的情况。当技术门槛几乎为零时，我们开始面对一个新问题：如何从无限的可能性中筛选出真正有价值的选择？

这个问题的难度，远超我们想象。

一个真实的案例

很多人知道，去年我曾经想做一套系统 —— 一句话生成视频，我知道你们都在做，但是今天的我想泼一盆冷水，这是个无用的噱头能力，专业的人不会想用，非专业的很快就腻了；

就像现在的手机摄像头，再高的性能，再好的硬件，99.999%的人依旧只是随手拍照而已，而且拍完不会再看一眼，并不会真的让人们成为摄影师，噱头只是噱头。

这件事的根本在于，我们忘记了创作的目的不是快 ，而是表达，没有任何技术能够只通过一句话就能完美的获取用户的思考与目的，那么出来的东西只会带来需求上割裂感与表现上的违和感。

被忽视的真正瓶颈

执行从来不是限制因素

回想一下你见过的失败项目，有多少是因为团队"做不出来"？

在我的经验中，几乎所有团队都有足够的能力执行他们的计划，问题在于计划本身就是错的。

现在AI把执行能力进一步放大，这个问题变得更加突出。

为什么我们总是搞错重点

可能因为在管理者看来，执行是看得见的KPI，而思考是看不见的“无用功”。

于是高级牛马们自然而然地被那些容易衡量的东西吸引，忽略了那些真正重要但又难以量化的东西。

成功案例的启发

Google的成功不是因为搜索技术比别人先进（当时已经有很多搜索引擎），而是因为它理解了用户真正需要的是"找到最相关的结果"，而不是"找到最多的结果"。

微信的成功不是因为聊天功能做得比QQ好，而是因为它抓住了移动时代人们对"轻量级社交"的需求。

这些产品的核心优势都在于问题洞察，而不是解决方案执行。

重新思考AI时代的竞争优势

当所有人都跑得一样快时

AI正在创造一个有趣的均衡：当大家的执行能力趋于相等时，起跑线的选择就决定了终点。

学会思考，而不是执行

AI可以基于任何输入生成输出，但它无法判断输入本身是否有意义。

新的协作模式

最有效的工作方式：思考确定方向，AI能够帮你快速试错；但是要有能力辨别对错。

三个被低估的核心能力

忍

大部分人急于寻找答案，因为不确定性让人焦虑。但真正有价值的问题往往藏在不确定性中。动手之前先动脑，在寻找解决方案之前先确认问题的存在。

观察

真正的洞察往往来自于观察人们做什么（而不是说什么），理解行为背后的真实需求。

实验

在投入大量资源构建完整解决方案之前，设计低成本的实验来验证核心假设。

重新定义AI时代的成功

技术会更新，工具会迭代，但识别真正问题的能力是永恒的竞争优势。

当AI让执行变得轻而易举时，思考的价值会被无限放大。

未来最稀缺的可能不是完美的提示词技巧，而是值得用AI去实现的好想法。

在这个可以秒速执行任何想法的时代，学会提出更好的问题，可能比学会使用更好的工具，更能决定你的未来。

我是猫叔，可能、大概...有点擅长 提示词 和 AI图像、AI视频、AI剧本的创作 ？！

所有提示词均在 知乎 和 AI替代人类 公众号发布，有限开源，禁止商用哦!!!

请

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