擅长用AI者懂得何时不用AI

Anthropic AI素养研究与学习负责人克里斯滕·斯旺森的主要工作，是帮助人们更有效地使用AI工具。然而令人意外的是，她的教学重点有很大一部分落在反方向上：提醒用户什么时候不应依赖AI。斯旺森直言：“我的工作是教人们如何使用AI，但差不多至少有一半时间，我都在告诉人们什么时候不该使用AI。”

在斯旺森看来，真正的AI高手并非遇到任何任务都条件反射般求助模型，而是能够敏锐判断哪些工作适合交给AI，哪些工作必须亲力亲为。这种判断力正随着AI渗透进更多职业场景而成为日益重要的职场技能。人们不仅要掌握提示词技巧和工具调用方法，更需要理解AI在哪些环节能真正节省时间，哪些情况下反而会让事务变得更繁琐。

斯旺森引入了“判断成本”这一概念来解释这种现象。有时，人眼检查AI生成内容所花费的精力，甚至高过自己直接完成任务。若AI被用于处理本就熟悉的擅长领域，评估模型输出可能会抵消原本想节省的时间。“正确判断AI生成的内容，是人能够进行的最高层次思考。实际上，这非常耗费精力。”

除判断成本外，AI固有的能力局限也是部分任务不适合外包的原因。斯旺森举例说，当用户向AI询问某篇极其冷门的研究论文或研究人员时，若训练数据中缺乏相关信息，模型就可能一本正经地产生幻觉。因此，涉及高精度或专业领域的问题时，保持人类核查与决策环节显得尤为必要。

值得注意的是，什么工作应交给AI、什么工作应留给人类，并非一成不变的分界线。随着模型能力持续升级，六個月前还难以胜任的任务，今天也许就能交付良好结果。斯旺森认为，成熟的AI用户会定期重新测试旧任务，以刷新对模型能力的认知，避免出现“能力认知滞后”——即用户停留在过去的使用经验中，即便模型已经大幅进化，依然只沿用过时的几种用法。

她建议用户主动用过往的典型任务对最新模型进行复测，因为新模型可能在部分任务上表现优秀，而在其他任务上并无明显提升。通过持续检验，人们能够更清晰地认识AI的实际能力边界，进而在决策中把握更好的平衡。

总而言之，斯旺森强调，真正熟练运用AI并不意味着堆砌更多提示词、功能或工具，而是深度思考何时该用、如何用，直到这种权衡内化为自然习惯。“AI用得更多，并不总是更好。AI用得更多，也不一定意味着真正会用AI。”