AI可以怎么帮我

这个AI怪怪的

AI懂得很多，但是这个不懂的也很多，有时候聪明、有时候蠢，有时候莫名其妙的奏效，这是我们的主观感受，而这种感受从何而来，可以从我知道和AI知道说起。

所谓我知道，AI知道是使用者的主观感受，下面我会使用 T'和 F',来代表认知和实际是否相符。T'和相符、F'是不相符，而不知道却是十分简单，毕竟主观遗忘，事后想起的这种事件，在当时和不知道是一个意思。你可能会疑问为什么AI没有 T'和 F'这要从，AIGC是怎么来的说起，AIGC本身阅读了大量的人类文献，所以我们可以简单的任务他是我们的另一个脑子，比较神奇的是，AIGC目前疑似出现了 智慧(读书百遍其义自见？)，这一个就是区别旧有AI的不同特点。

	Human	AI	结果
1	T'	T	AI拥有我部分智慧
2	F'	T	AI和想的不一样，我要看看
3	F	T	AI好像有点道理，我去试试
4	T'	F	AI太蠢了，明显是错的
5	F'	F	AI好像有点道理，我去试试
6	F	F	无意义，毕竟动作的发起者是人自己

AI能做和不能做的

ta可以 信息检索,内容创作,数据分析,决策辅助,解释知识

ta不可以 预测未来,没有真实情感,不能替你做决定,答案不一定完全准确

软件工程中，设计占据主导，产品设计、架构设计、程序设计、测试用例设计、UI设计，这些都是蓝图、我们往往既是设计者也是施工队，如开发：需求理解->架构设计 -> 程序设计 -> 程序开发,又如测试人员 需求理解->用例设计 -> 测试执行(执行用例和输出报告)。

效率杠杆的支点

让我们先回到人是怎么增强自身效率的。君子生非异也，善假于物也，又有劳心者治人 劳力者治于人。AI既是物又是人，我们该如何使用？

我们先看一个比较简单例子，从毛笔到墨水笔，我们从蘸墨、蘸水写字到直接拿一会墨水笔就可以写字了，这中间的变化是 集成,它可以帮我一站式完成一些事，而不用研墨、蘸墨兑水什么诸多杂事，这是一种效率的优化。效率杠杆是这样变化的。

我------毛笔-----研墨-----蘸墨水-写字

我-----------------------墨水笔-写字

可以看到杠杆的支点在后移，我们越来越省时省力，那同理我们都会期望使用AI时有如下的变化

我--------AI-------目标

我--------------AI-目标

程序猿们在支点迁移的路上探索了很多，而当前主流的技术有检索增强模型(Retrieval Augmented Generation，RAG)、微调(Fine-tuning)。RAG可以认为是AI读了更多的书知识面更广可能会诱发更多的潜在能力。微调理解为，AI读了新的书而且长脑子了变聪明了。微调可以认为是一个更好的方案，但是微调训练的成本之高，让很多企业都望而却步。

基于上述在使用大模型之前我们有简单的考虑

• 1、大模型有能力完成我的预期
• 2、通过使用RAG后大模型可以预期

如果AI还无法做一些我们想做的事情，我们大概率要等待，如果RAG还能帮我们再进一步，构造一个更好的RAG大概是我们可以做的事情了，这个内容很大并非是一个小工程，我们以后再谈。