不要陷入AI盲从
AI First虽然很好，但是，没有专业判断力，就很容易变成AI盲从
我曾经以为，在AI时代，AI First（AI优先）原则，可以适用于大多数人，且大多数人也将因为这个习惯或思维而受益
但现在发现，这个观点是有问题的
实际上，是需要分情形的
首先，大部分人，可能并不能真正理解AI的能力边界在哪里
尤其是对于很多特定的专业工作场景，很容易搞混，哪些是AI知道的，哪些是AI不知道的
其次，是大部分人，对自己的能力边界，很难有正确的认知，在很多情况下，不知道自己不知道
所以即便产出的东西是垃圾，也不自知
参考下图：
我觉得更可怕的，是因为慢慢习惯了AI的协助之后，对AI产生的结果，会由开始的谨慎处理，再慢慢到后面的盲从，这种对AI的盲从背后，是因为慢慢丧失了专业判断力，甚至是对常识的判断能力，这种变化是很可怕的
其实不仅仅是在专业领域有这样的情况，在很多常识层面，面对AI对常识性问题的幻觉，普通人也难以察觉
看了一个新闻
两名游客，计划从海边步行前往一个小岛
出发前，他们问了ChatGPT一个问题：今天什么时候退潮？
ChatGPT的回答是：早上9点半
于是他们就出发了，但实际上ChatGPT这个回答是错误的，在这个过程中，他们并没有去进一步求证，也没有问酒店的工作人员或者酒店的安全手册
后来，当两个人步行到岛上，准备返回时，潮水开始疯狂上涨了，堤道已被淹没，且快速形成了很深的潮汐落差
事后，一名游客在采访中说：“我犯了个错误，用ChatGPT查低潮时间。它告诉我上午9点半。所以我们去了那边，结果回来的时候情况完全不一样了。这对我来说，是一次深刻的教训。”
前几天，我问ChatGPT静息心率与睡眠平均心率的关系，它很自信的输出了一个不太符合常识的回答，于是我多处查找资料验证，发现ChatGPT的回答错得离谱
这种错误，无论是对一些生活中的问题，还是工作中的问题，AI的输出总是会经常性的出现各种错误
这个时候，就非常考验我们的批判性思维与专业判断力，尤其是对于一些重要的问题，如果缺乏这两种能力，就会很容易变成“AI盲从”，这是一件很可怕的事情
而具备批判性思维与专业判断力，比想象的，要难得多
所以，我现在开始更多的建议，对于少部分关键工作，不要轻易的依赖AI，对AI保持批判，这个时候，应该优先通过权威可信的资料或专家及实践，让自己具备真正的专家级水平，这个时候，再去借助AI提效，才有可能驾驭好它
否则，我目前看到的案例，大都惨不忍睹，看似“提效”，其实都是在输出“垃圾”
专注建立自己的优势
什么是优势
我现在对它的定义，能持续产生杠杆效应的能力或特质
我们的传统教育，会更多的让自己关注自己的缺点、问题
这是因为，我们的教育体系往往过分关注“查漏补缺”，这可能源于应试教育的思维模式。但商业竞争和个人发展的逻辑与此完全不同
这些问题所谓的缺点，其实并不能帮你很好的构建自己的竞争力，而且还是自我内耗的一个根源之一
所以，积极心理学的基本逻辑，就是建议人要学会去发现自己的优势、并且去放大自己的优势
在AI时代，一个有着显著优势的人，加上AI这个超级杠杆，就可以快速建立显著的个人竞争优势，同时收获巨大的生产力
如果把大量的精力放在自己或别人的缺点、问题上，就会有很大的风险
- 会增加内耗与抱怨
- 这种负面情绪会关注，会浪费自己有限的注意力（人的注意力有限，人应该有这个注意力管理的意识）
- 关注问题与缺点，并不一定有利于解决问题，在这个时代，绝大多数的问题，其实都是靠自己的专长与优势来解决的
所以，如果你的同事、你的朋友甚至你的家人，只知道一味的指出你的缺点或问题，这并不是一件值得太感激的事情
在我看来，更应该珍惜的是这种人，他能发现你的优点，指出你的优势，并帮你创造条件让你去发挥优势，尤其是在AI时代，这种赋能更加难能可贵
如何理解OKR
给团队画了一张图，来更好的理解OKR与日常的工作计划的关系
如何理解OKR这套工具？
在我看来，它本质上是一套基于因果逻辑的目标管理工具
从整个框架来看，它其实就是一套金字塔体系
如下图：
每个阶段的目标，都是基于阶段的北极星指标来指导设计
对应的每个层级关系：北极星指标（North Star Metric） → 目标（Objective (O)） → 关键结果（Key Results (KR)） → 关键项目（Key Projects） → 关键任务（Key Tasks）
要极简的理解OKR在公司的作用，还有一张图，可以更为简单的理解：
什么是好父亲
一位上海的朋友来京，晚上我们几个一起聚了一下
算是一个AI圈小聚
晚上几个小时的交流中，她对她父亲的提及率非常高，还让我挺意外的，这个过程中，透露出对父亲满满的喜爱、尊重与感恩
比如，父亲是如何通过独特的方式，帮助她建立属于自己的价值观体系，建立属于自己的自信，建立属于自己的判断力等等
听下来，在她的成长过程中，能感受到的关于她父亲的一些关键变化
- 关于如何更好的选择，她父亲会通过和她的爱好或擅长进行PK，打败她后才告诉她，这个选择并不一定好，一个好的选择，应该是在未来能给自己有更多选择的空间
- 关于如何学习，她分享了一个小案例，比如一门全新的学科，她父亲用三天给她演示了一下，什么叫自学能力，让她明白，学会学习并不难
- 关于如何提升安全感，在她还很小的时候，她父亲会很有耐心的依次告诉她，哪些具体的事情和人是安全的，可以去相信，依次引导她去慢慢感受
还有帮助她提升自信、提升判断力的一些分享，也都很有意思
她的受教育质量较高，核心还是取决于父母的高知（她父母都是大学教授）
每个孩子，在长大成人之后，对于好父亲的定义，会不一样。父母也都在以自己的方式，在爱着孩子，帮助着孩子成长
但是有一点原则应该是通用的，就是当孩子长大后，在各种场合下聊起自己的父亲，是否是满眼爱意、尊重甚至崇拜，是否对很多与父亲发生的大事小事历历在目
一个好的父亲，不仅仅在物质层面，给与孩子正确的帮助与支持，在精神层面如果能给与更深层次的指导和帮助，对孩子的成长及人生的影响，将是巨大的
草台班子
世界是一个巨大的草台班子
所以，不出意外的话，我们自己也是草台班子
接受这个事实，很重要，有助于更加客观的认识自己，保持谦逊
接受草台班子，不等于放弃追求进步
这个时候要做的，就是要比别的草台班子，在某一些方面，做得更好一些、更认真一些、更努力一些
即便这样，就足以获得很大的回报
同时，这种状态，也可能更有利于创新与突破，可能会减少一些无谓的内耗
AI实盘比赛
这是一个非常有趣的实盘比赛
六个全球顶级的AI，各通过一万美元的原始本金，来进行虚拟币的交易比赛，实盘网址：nof1.ai
如图：
截止到11月2日，交易的数据：
DeepSeek V3.1，盈利4728美元，排名第一
排名第二的是千文模型，盈利3603美元
表现最差的，是GPT-5和Gemini 2.5 PRO
这个网站很有意思的一点，让这些AI在一个高度复杂、充满不确定性、且结果导向的真实金融环境中进行直接对抗
这是一个非常具有启发性的实验。
它将AI的能力从“语言智能”推向了“决策智能”和“执行智能”
虽然我们不能仅仅根据这个排行榜就断定哪个AI模型“最好”，但它无疑为我们提供了一个观察和评估AI在复杂现实世界中表现的全新窗口或者视角