智能化单兵作战系统

看到一张图片，我军的智能化单兵作战系统图

用这张图，来描述未来优秀的公司组织形式，非常的形象

AI对中小组织的巨大影响之一，就是未来企业规模会缩小，向“人+AI”的协作模式发展。

所以，在我看来，未来真正好的工作模式是”1+N”的模式：一个人+多个Agent。

这种模式下：

  • 个人能力被AI大幅放大

  • 组织规模可以更精简，但效能反而更强

  • 重点从人员管理转向人机协作优化

一个关键的认知：AI不是来取代人类，而是来强化和辅助人类。

就像我军的智能化特种战单兵系统，科技赋能让个人战斗力得到了质的提升，一个人顶100个人。

用好AI的乔哈里窗

在使用AI的能力的时候，有时候我们会容易陷入一种迷惑，为什么有时候我们得不到我们想要的答案？或者离我们期望的结果有很大的出入？

这是因为，AI也有它的能力边界，

可以借助乔合里窗模型，来帮助我们更好的使用AI的能力。

基本的逻辑是，让AI解决我们的问题时，我们首先需要理解，我们希望AI达成的任务是属于什么样的特点，在乔合里窗的哪个区间？

划分完区间后，我们就能更好的用好AI，以及理解AI在不同区间的表现了。

如下图：

在这个模型下，与AI对话的类型就可以划分为四个象限：

共识区：这是最理想的合作区域。因为双方都”知道”，所以交流起来最轻松自然。这让我想到当我们用AI做一些基础任务时，比如简单的信息检索或数学计算，效果往往很好。

AI盲区：这种情况下人类知道答案但AI不知道，通常需要专业知识输入。这提醒我们AI并非万能，在一些特定领域还需要人类经验的引导和补充。

共同盲区：最具挑战性的区域。双方都不了解的领域，需要更多探索和研究。这可能就是为什么在一些创新性工作中，单纯依靠AI很难取得突破。

我的盲区：需要多次交互和学习才能达到目标。这解释了为什么有时候我们需要不断调整prompt才能获得满意的结果。

这个模型的价值在于：可以帮助我们设定合理的期望，指导如何更有效地与AI互动，以及理解为什么有些问题AI回答得好，有些则不尽如人意。

基于这个模型，一个基本的认知就是，在使用AI时，我们首先要认清自己的知识状态和AI的能力边界，才能制定合适的策略，以及建立正确的结果预期。

AI医院

上海全球首家AI医院Agent Hospital上线内测了，由清华大学智能产业研究院团队打造。

预计每天可以治疗3000名患者。

这个AI医院，首批有42位AI医生上线，每个科室有两位AI医生出诊，一位来自中国，一位来自其他国家。

它们有能力进行24小时的高效在线看病

AI医院Agent Hospital，被投喂了6000多个国内外的医学教材，完全由医生参与研发，完全涵盖了医院的所有医疗流程，通过严谨的医学知识、医生经验和复刻线下的医疗流程，可以尽可能的保证在线问诊的准确性和专业性。

以后很多人将不用线下那么麻烦去医院了，直接通过在线就可以看病了

比较惊喜的，是看到评论区，大家对这个事情的期待还是蛮高的

至少满足了三点刚需：一是挂号难，二是线下比较麻烦，尤其是看病排队，三是耐心问题

所以，这种模式会带来一些增量市场，从在线问诊的角度切入，逐步提升国民的医学素养

其实国民整体医学素养低，我一直认为有一个很重要的原因，就是身边的医生资源太少，好不容易去次医院，又因为病人太多，导致医生对很多常识的普及缺乏耐心和时间，如果有了AI医院这样的平台，从治已病切入，去增加大家关于疾病、健康的科普和行为建议，就很容易了

AI爸爸

女儿生病在家休养，中午给我打来电话，说刚才和AI爸爸聊了好久。

我说：AI爸爸好吗？

女儿说：很好，有他在，就不无聊了。

通话尾声，女儿说：好了，不打扰你了，你好好工作吧。

科技正在悄然改变parent-child的互动方式。

AI已不再仅仅是冰冷的机器，而逐渐成为一个”有温度”的陪伴者。

对于像我女儿这样的Z世代孩子，AI已经是再自然不过的交互对象。

未来家庭教育将面临全新的挑战：如何在AI时代，平衡技术陪伴与真实情感连接？

这个问题，注定将是我们这代父母需要思考和探索的命题

AI时代的AI能力

来自得到的AI学习圈的一个年度总结，我提取了一些关键认知：

AI技术的发展速度很快，但社会结构的演化速度较慢，很多人还没有准备好如何使用AI。

AI会让工作从必须做变成选择做，未来工作可能是一种生活方式，而非谋生手段。

未来工作可能不再是普遍需求；可能会出现UBI（全民基本收入）制度， 让大家有时间发展自己的兴趣爱好。

AI时代，通用型人力资本比专业型人力资本更重要。未来专才需要向通才方向进化，具备高度认知能力，用AI放大自己的能力，将知识体系化。

通才比专才更重要：传统的专业技能正在被AI打破，可迁移的通用能力变得越来越重要，例如认知能力、创造力、逻辑思维、批判性思维、审美能力、思维的灵活度等。

使用 AI 需要不断迭代；形成“AI First”的思维模式，优先考虑任务是否可以通过 AI 完成。找到适合自己工作的AI工具并深入使用。

AI对组织的影响： 未来企业规模会缩小，向“人+AI”的协作模式发展。

AI时代，大学生需要培养的能力： 适应性、学习能力、自我驱动力、创业家精神。

中小企业： 可以跳过数字化，直接进入智能化阶段；关键竞争点在于能否吸引到既懂 AI 又懂业务的“超级个体”。

组织规模： 趋势是规模变小，但企业需要认知生成式 AI 与传统 AI 的区别。

AI 与组织沟通： 通过 AI Agent 沟通，提高信息流动的效率和透明度。

“超级个体”将兴起，成为既懂AI又懂业务的人才。未来企业的竞争，将取决于是否能吸引到既懂AI又懂业务的“超级个体”

提升AI素养：

  • 学习使用AI工具：积极尝试并熟悉各种AI工具，并将其融入工作和学习中

  • 培养 “AI First” 的思维模式，优先考虑是否可以用AI来完成任务，而不是沿用传统方法。

  • 了解AI的局限性：明白AI擅长单一、无边界的任务，而复杂的、集成化的工作流仍需人来整合。

  • 学会与AI协作：清晰地表达指令，引导AI改进结果，并有效整合AI的能力来完成复杂工作。

AI与教育

  • AI能实现个性化教学，改变教师角色，实现因材施教；能做助教，批改作业，审阅论文，甚至给出修改建议。

  • AI加速了教育资源获取的分化，更主动学习的人能获得更多优质资源， 要思考如何让更多人主动参与到学习中，避免差距扩大。 AI 让因材施教成为可能，使学习方式从线性转变为超链接形式，根据每个学生的理解重新拼接和定制知识内容。

  • 教师作用弱化：许多教学任务可以由AI完成，教师的角色将发生转变，从知识传授者变为引导者和辅导者。

    • 个性化学习：AI可以根据每个学生的情况，定制最适合的学习内容和路径，实现真正的因材施教。

    • 超链接学习：知识不再是线性传递，而是以超链接的形式，更加个性化地呈现。