内容简介：在AI工具普及的今天，掌握操作技巧并不难，真正稀缺的是驾驭AI的思维与实践能力。本文从产品经理独孤虾的视角，深度解析AI时代最核心的三项能力：任务拆解、清晰表达和指导监督，并结合DeepSeek等国产AI大模型的实践案例，为互联网从业者提供系统性的AI驾驭方法论，助你在人机协作新时代保持不可替代的核心竞争力。
最近和几个朋友聊天，发现大家都在谈论一个现象：身边的同事都在学怎么用ChatGPT、用DeepSeek，但真正用得好的人却寥寥无几。为什么会这样？
其实答案很简单——掌握AI工具的操作技巧并不难，难的是驾驭AI的思维与实践能力。从我这些年观察来看，这种能力主要体现在三个方面：你能否提出有价值的问题、你是否具备跨学科的思维整合能力，以及你能否有效指导和监督AI系统。
说到底，AI再厉害，也缺乏真正的原创性、因果推理能力和伦理判断力。而这些，正是我们人类在AI时代最宝贵的竞争优势。
展开剩余91%我一直觉得，未来最吃香的人才，是那些能把AI当作"智能实习生"来使用的人。他们懂得如何精准地拆解任务，清晰地表达指令，有效地监督指导，最终实现真正的人机协同。就像清华大学出版社出版的《DeepSeek应用高级教程》里说的那样，掌握国产AI大模型的深度应用，已经成为我们这些产品经理、研发人员、运营专家和数据分析师的必备技能了。
一、现实很骨感：AI其实没那么万能虽然现在AI技术发展得很快，但说实话，我们得认清现实——它还是有很多局限性的。
最明显的一点就是，AI其实并没有真正的原创能力，本质上就是把已有的知识重新排列组合。杨立昆在今年5月的AIActionSummit上就很直白地说了，现在的AI（特别是大语言模型）还达不到人类的四个核心智能特征：理解物理世界、拥有持久记忆、逻辑推理，还有制定复杂行动计划。这些能力，正是我们人类和AI的根本区别，也是我们在AI时代能保持竞争力的根本。
举个例子，OpenAI的Sora虽然能生成看起来很真实的视频，但仔细看还是有问题的。比如它会生成"人在跑步机上倒着跑却不掉下来"这种违反物理定律的画面，还有各种空间细节的混乱。这说明AI对真实世界的理解还很表面，缺乏深层的因果推理和抽象思维。
在医疗领域更明显。斯坦福大学医学中心的新冠疫苗接种顺序算法出了错，英国还有医疗机器人在心脏瓣膜修复手术中出现致命失误。这些都说明AI在关键决策时还是得有人监督。而且AI的决策过程往往是黑盒子，缺乏透明性，这在医疗、金融这些高风险领域是个大问题。
还有个有趣的案例，2023年德国一家杂志用AI生成了所谓对"车王"舒马赫的"独家专访"，结果被发现是假的，搞得满城风雨。这进一步暴露了AI在内容真实性和伦理判断上的不足。
二、我们的核心优势在哪里？说到这里，你可能会问：那我们人类还有什么优势？答案是：有的，而且很关键。
首先，提出问题的能力是我们最大的优势。AI虽然回答问题很厉害，但它不会主动发现和定义问题。我做产品经理这么多年，最深的体会就是需求调研和问题定义才是核心竞争力。这需要你深入理解用户的行为和心理，找出那些隐藏的痛点。
还记得诺基亚的CEO在公司被微软收购时说的话吗："我们并没有做错什么，但不知为什么，我们输了。"这其实反映出诺基亚没有理解用户的核心需求，没能及时发现手机已经从单纯的通讯工具变成了社交、娱乐、生活的载体。
其次，跨学科思维整合能力是另一个不可替代的优势。现在AI和各行业的融合越来越深，单一学科的知识已经不够用了。北京大学今年5月发布的研究显示，现在劳动力市场对软技能的需求层级分化很明显，管理能力和沟通能力占了近一半的需求。这说明在AI驱动的商业环境里，企业更看重员工的自我驱动能力和组织管理才能。
最后，创造力与创新思维是第三个核心优势。虽然AI在辅助创作方面进步很大，但它还是缺乏真正的原创性和突破性思维。《自然》子刊去年发表的研究指出，AI在科学发现中主要是"排列组合可能性"，而研究方向的选择、实验设计的批判性评估还是得靠人类。这说明AI在创新领域更多是辅助角色，而不是替代我们的创造性工作。
三、怎么驾驭AI？三个关键能力既然我们明确了人类的核心优势，那具体怎么驾驭AI呢？根据我的实践经验，主要是三个方面：任务拆解、清晰表达和指导监督。
任务拆解能力
简单说，就是把复杂问题分解成AI能处理的小任务。诺贝尔经济学奖得主埃里克·布林乔尔森提出的"任务分解框架"在互联网行业已经很流行了。核心思想是任何工作都可以拆解成一个个任务，我们产品经理要做的就是把用户需求转化成AI能执行的子任务。
WPS的高级产品总监赵九州在今年的全球产品经理大会上分享了一个很好的例子。他们把AI创作、阅读、知识库等功能模块系统性拆解，最终实现了低成本、高敏捷的AI产品开发。
《DeepSeek应用高级教程》里也详细讲了这些任务拆解技巧，确实是我们这些产品经理、研发、运营和数据分析师必须掌握的技能。
清晰表达能力
这个能力其实就是确保AI能准确理解你的意图。现在提示工程（PromptEngineering）已经成为互联网行业的基本技能了。有个"TESRS原则"很实用：Tellit what to do and what not todo（告诉它做什么和不做什么）、Example（给例子）、Specificity（要具体）、Relevance（保持相关）、Scope（限定范围）。
比如你让AI写宣传文案，不要只说"写个文案"，而要说"写个活动文案，包括两个亮点和一个标语，100字以内"。这样AI就能更准确地给出你想要的结果。
指导监督能力
这个能力是确保AI的输出符合我们的预期和伦理标准。随着AI应用越来越广泛，建立治理框架变得很重要。微软今年5月发布的AI治理策略就很全面，包括模型选择、数据使用、监控维护、合规监管等各个方面。
在实际工作中，这三个能力往往要结合使用。就拿支付宝体验技术部的产品经理来说，他们处理海量用户服务时，先用任务分解框架把复杂的用户路径拆解成子任务，然后用清晰的提示语让AI生成解决方案，最后通过持续监控确保AI输出的安全性和有效性。
四、怎么培养这些能力？我的实用建议要在AI时代保持竞争力，个人和组织都需要重点培养以下几个方面：
任务拆解训练
任务拆解真的是驾驭AI的基础，这个没得商量。我建议产品经理朋友们系统性学习任务分解框架。有个很好用的拆解路径："业务目的-实现手段-策略打法-产品工具-运营玩法"，把复杂需求一步步转化成AI能执行的步骤。
实践是最好的老师。我经常用AmazonQ这样的工具来拆解复杂需求，生成结构化分析，这样能帮我更清楚地明确产品方向。建议大家多参与实际项目，学习怎么把用户需求转化成AI能处理的任务。
清晰表达能力提升
想要AI听话，你得先学会"说人话"。这里需要结构化的方法和工具支撑。
首先，一定要掌握Prompt工程的基本原则，比如刚才提到的TESRS原则。然后，可以用PromptLayer这样的工具记录和优化提示效果，通过多次迭代找到最有效的表达方式。
我还推荐用畅图AI这样的可视化工具，把自然语言描述转化成思维导图、流程图，这样能大大提高需求表达的清晰度。另外，多参与行业的Prompt工程社区，比如知乎的相关兴趣小组，学习最佳实践并分享经验。
Dify平台提供的标准化提示模板也很不错，结合示例和流程图来优化指令，是个提升清晰表达能力的实用工具。
指导监督能力培养
这个能力的培养需要关注伦理治理和持续监控。
首先，你得了解AI伦理的基本原则，比如透明度、公平性、无恶意、责任和隐私等。然后，学习使用IBM的AIFairness 360、FATForensis这些工具进行模型公平性审计。
建立AI输出的验证流程很重要。企业可以通过Dify作为LLM网关，实现中心化监管和成本跟踪。另外，多关注媒体报道中的伦理案例，AI伦理审查不仅能避免法律风险，还能提升企业声誉。
跨学科思维整合
这个能力的培养需要系统性学习和实践。
可以参考高校的模块化课程设置，比如"计算机+金融"、"人工智能+数据挖掘"这样的跨学科课程。多参与跨领域项目，比如医疗AI数据标注、法律AI系统开发等，积累多学科知识。
利用Dify、MAXKAB这些工具进行流程编排练习，结合不同领域的知识解决复杂问题。还要关注行业融合趋势，比如AI与制造业、AI与零售业的结合，提前布局相关知识。
五、未来的工作模式：人机协作的新玩法AI越来越普及，未来的工作模式肯定会变。AI不再只是工具，而是会成为我们的"智能助手"，能高效完成特定任务，但还是需要我们来指导和监督。
在今年的全球产品经理大会上，支付宝体验技术部的孙士权分享了AIGC怎么重塑设计工具链，从创意分析、内容生成到设计落地形成完整闭环。这说明AI在设计流程中作用很大，但最终决策还得是人类来做。
产品经理的角色正在从"需求收集者"变成"AI协调者"。我们需要理解AI技术的边界和潜力，能把复杂需求分解成AI能执行的步骤，通过清晰的指令让AI生成高质量的输出。同时，还得建立AI输出的验证和修正机制，确保AI的建议符合业务目标。
对数据分析师来说，AI能处理大量数据并生成初步分析，但我们还是得对结果进行验证和解释。要理解AI的局限性，能识别AI分析中的偏差和错误，结合专业知识进行修正。
研发人员这边也一样，AI能辅助代码生成和调试，但我们还得对AI生成的代码进行验证和优化。要理解AI的逻辑和局限性，能识别AI生成代码中的潜在问题。像VibeCoding这样的工具虽然能通过口头描述直接生成界面代码，但最终还是需要我们来审核和优化。
六、未来趋势：驾驭AI能力会怎么发展？随着AI技术不断进步，驾驭AI的能力也会持续演进。
首先，AI与各行业的融合会更深入。我们这些产品经理、研发、运营和数据分析师会更依赖AI能力。Gartner今年5月预测，到2026年，超过80%的企业会使用生成式AI的API或模型。这说明AI能力会成为未来职场的基本要求。
其次，AI治理框架会更完善。企业需要建立多层级治理机制。像Dify这样的平台正在成为企业内的LLM网关，实现中心化监管和成本跟踪。同时，AI伦理工具比如IBM的AIFairness 360会更普及，帮企业确保AI应用的公平性和安全性。
第三，跨学科人才培养会成为趋势。高校正在构建"计算机+教师教育"、"计算机+金融"这样的跨学科课程体系。未来企业也需要建立类似的培养机制，帮员工掌握AI技术与专业知识的结合应用。就像《DeepSeek应用高级教程》里强调的，掌握国产AI大模型的深度应用，需要结合具体的业务场景和岗位需求。
最后，AI与人类的协作会更紧密。我们需要从"命令执行者"变成"协作创新者"。未来的工作流程会更接近自然思考方式——"从想法到成品，几乎无缝衔接"。这要求我们具备更强的思维能力和创新能力，能与AI共同解决问题，而不是只依赖AI完成任务。
七、写在最后说了这么多，其实核心观点很简单：在AI时代，人类最稀缺的能力不是掌握AI技术本身，而是驾驭AI的思维与实践能力。
这种能力包括提出问题、任务拆解、清晰表达和指导监督等多个方面，是我们在AI时代保持竞争力的关键。随着AI技术不断进步，这些能力会变得更重要，成为未来职场的核心竞争力。
展望未来，AI不会再是单纯的工具，而会成为我们的"智能助手"。它能高效完成特定任务，但需要我们来指导和监督。我们这些产品经理、研发、运营和数据分析师会更依赖AI能力，同时也需要掌握驾驭AI的思维与实践方法。
企业需要建立多层级治理框架，确保AI应用的安全性和有效性。同时，跨学科人才培养会成为趋势，帮员工掌握AI技术与专业知识的结合应用。
对于想在AI时代保持竞争优势的朋友们，我建议深入学习像DeepSeek这样的国产AI大模型的应用方法。清华大学出版社出版的《DeepSeek应用高级教程》为我们互联网从业者提供了很系统的学习路径，涵盖产品、研发、运营、数据分析等多个岗位的实战案例，是掌握AI驾驭能力很好的参考书。
在AI技术快速发展的今天，我们需要不断学习和适应，提升驾驭AI的能力，这样才能在未来的职场中保持竞争力。AI时代的成功，不只取决于我们能否使用AI工具，更取决于我们能否有效地指导和监督AI，让它成为我们创新和决策的得力助手。通过培养提出问题的能力、跨学科思维整合能力以及对AI系统的有效指导与监督能力，我们就能在AI时代保持不可替代的核心竞争力。
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