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行业专家指出，在其专业领域，很多事务的效率能够提升 10 倍以上，不仅能实现“一个人就是一支队伍”，还能为组织和行业复制出众多“能达到 80%水平的自己”。
现阶段“AI 口嗨者众，AI 实干家寡”，主要原因是缺乏能带来足够正反馈的高价值应用场景。以学习 AI 绘画为例，22 年 12 月花费大半个月学习并充值 midjourney，但大半年未找到合适应用场景，直到最近因公司业务团队需求才重新拾起，一周不到已出过上千张图并支持多个业务团队。
若要让人主动学习 AI，亲测有效的方式是让其看到 AI 能快速且出色地完成手头工作。若看到此仍无动于衷，要么所在行业劳动力廉价且好找，人远比 AI 便宜；要么该领域人员足够“稳定”，办事效率和产出质量的优先级远低于其他。
生成式 AI 目前处于非常早期的阶段，为 AI 寻找高价值应用场景或许能持续一二十年。
行业专家也会发现，在他的专业领域，很多事情的效率可以提升10倍以上，他不仅有机会真正做到“一个人就是一支队伍”，还可以为组织为行业复制出无数个「能达到80%水平的自己」。4、现阶段，之所以「AI口嗨者众，AI实干家寡」，最主要的原因是没有能带来足够正反馈的高价值应用场景。拿我自己学AI绘画举例，22年12月我花了大半个月学AI绘画，然后还花了200多充midjourney。但此后的大半年时间里，一直没找到合适应用场景，压根用不起来直到最近，因为公司业务团队的AI绘画需求，我才重新捡起来。一周不到的时间，我已经出过上千张图，支持过多个业务团队了。5、如果一定要让某人主动学习AI，亲测有效的方式，是让他看到AI能多快多好地完成他手头的活儿。如果他都亲眼看到AI能很快很好地完成他的活儿，但仍然无动于衷。那么，要么说明他这个行业的人不值钱，廉价劳动力极其好找，而且人远比AI便宜；要么说明这个领域的人足够“稳定”，办事效率和产出质量的优先级，远不如其他。6、生成式AI目前还在非常早期的阶段，为AI找高价值应用场景这件事，或许能干个一二十年。