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学习大模型的前沿技术与行业应用场景


想用好AI,需要先当好老板

发布日期:2025-05-15 05:42:38 浏览次数: 1521 作者:案牍AutoDocs
推荐语

AI不只是工具,而是需要管理的“员工”。
核心内容:
1. AI使用中的常见误区与反思
2. 将AI视作员工的新型管理思维
3. 人与AI协同工作的最佳实践

杨芳贤
53A创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家


别想着「使用」AI

而是去「管理」它


年初的时候,因为DeepSeek爆火,大家被AI所展现出的智能、强大和无限潜能震撼,以至于被替代的焦虑情绪快速传染。

但是现在,好像这波情绪平缓很多。

其中一个原因,可能是大家都上手用过了,并且,发现效果没那么好——生成虚构的条款解释、在同一份报告中出现自相矛盾的分析、输出冗长却毫无实质内容的废话。

这种落差感,一边让大家松了一口气,“不会被替代了”,另一方面,也开始升起质疑:AI真的好用吗?

然而,可能并不是AI的能力不足,也许我们需要反思:是不是我们对AI的能力定位和使用方式错了。

仔细想想,AI是第一个如此奇怪的工具,它没有传统工具的那些特点——没有明确的使用方法,甚至效果也并不稳定,反而更多表现出人的属性——幻觉、不稳定、思考。

所以,AI的正确打开方式,别把它当作工具,而是一名员工。

不要期待像用一把锤子一样,简单粗暴,试图一步到位开箱即用。而是去管理它,给它清楚的指示、必要的资源、过程中的沟通,准确理解其能力边界,并找到恰当的协作方式。


AI不够聪明? 

还是你其实不是一个好上级


设想一下:你新招了一位律师助理,第一天就把一份复杂的合同扔给他,说声"帮我分析下这份合同的分析"就走了。

没有交代重点关注领域,没有说明客户的具体需求,也没有提供相关背景信息。

当助理第二天提交一份泛泛而谈的审查报告时,似乎也不应该感到意外。

而这恰恰就是我们当前使用AI的典型方式,我们正像一个难搞的老板,给出不合实际的要求,并期望着收到令人满意的效果——

  • 只想发出模糊的指令,期待AI能自行理解我们的潜台词。"审下这份合同"、"找出风险点"——这样笼统的要求,即使对人类来说,也需要更多上下文才能准确执行。


  • 没有给AI重要参考资料和信息。AI无法和你一起参加客户会议,无法感知谈判桌上的微妙气氛,也很难知道交易背后的利益考量。但是在合同审核中,这些背景信息往往就是经验的显化,会直接影响对风险的判断。


  • 倾向于把AI视为一个直接输出的终端自动化工具,期待它能一次性完美完成任务。没有中间确认、没有给AI一些必要的过程性反馈、也不给予调整的机会。这种工作方式,对人类团队都很难奏效,对AI来说自然也无法实现理想效果。


换位思考一下吧,如果我们是AI,面对这样指令模糊但期待又高的老板,都会叹口气的。


想用好AI, 

需要你先当一个好老板


这也是为什么我们为什么决定更新产品思路。

对于合同审查这种专业而复杂的法律任务,我们不再不切实际地追求一站式完成交付,而是创造一个人和AI可以最便利协同的工具——人给AI提供必要的现实信息、以及指导;AI完成快速生成、分析文档等它擅长的工作。

human in the loop。各司其职,在流畅的功能交互上,完成能力互补的合作。

以“审查一份不熟悉的合同”场景为例,好的AI协同方式应该是——

1. 建立清晰的工作框架

读合同,在玛卡AI的帮助下确定文档的基本结构和框架,了解合同的大体信息,建立基础分析框架。

这类似于让新手律师先列出关注要点,在这个过程中,你可以快速定位玛卡AI为什么这么想、原文出处在哪里。


2. 沟通拉齐再调整

人可以针对每个部分进一步与AI沟通,告诉AI它遗漏考量的背景信息,可能是我们和客户开的会、可能是这次交易的特点,等等。

在这个基础上,再让AI进一步调整,就像你改新手助理的作业一样,只不过玛卡AI随时都在,你的随口一说,它就能standby举一反三,结果满意了可以一键接受。


3. 人负责最后的复核

在合同这种复杂任务中,法律人仍然应当承担检查复核的兜底任务。将给AI成果复核的工作尽量简化,做到思考过程、结论都能快速对照原文进行比对。



在这个AI加速发展的时代,掌握与AI协同的方式,或许比掌握AI工具本身更为重要。

除了技术快速发展,或许普通人也应该开始思考,如何成为一个指令清楚、懂得协同、能够共情的好老板。

当我们学会将AI视为需要协同的助手,而不是简单的替代品时,那些令人困扰的问题就会有了新的解决思路。

毕竟,技术的价值本就不在于取代人类,而在于帮助我们以更智慧的方式工作。

欢迎试试我们的思路,希望你也用好AI,早点下班。

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