Vol.82 我和小庄聊了聊他们的“职业分享日”
- 职业分享日给出的第一个商业样本，是“从宽赛道中找一个窄分区”更容易形成辨识度。“上帝视角看军事”没有从军经历，却以 Google 地球等开源卫星地图分析军事基地，从广告公司 CEO 转型为个人创作者，抖音、B站、YouTube 合计约一百万粉丝。转型很痛苦；他还提到自媒体需要社会洞察，变现方式包括接广告，但没有说明广告类型。
- 游戏案例把 AI 代码能力的边界落到系统复杂度：能生成简单 demo，不等于能交付开放世界。拼单词打怪、贪吃蛇等小游戏应该已经容易生成，但分享者认为《我的世界》应该不是 AI 能写出来的；光照反射还要处理角度、天气、时段和材质粗糙度；另一个《刺客信条》Bug则涉及低帧率、碰撞和不可进入的边界。“越开放越难做，因为你不限定它就难。”
- 庄明浩的教学核心不是把 AI 神化，而是把它定义成“读过全世界所有书的超级鹦鹉”。数据、算法、算力造出了看似“上天入地、无所不能”的孙悟空，但底层仍是在预测最可能出现的下一个字，并不真正理解“一加一等于二”。因此它会产生幻觉、偏见和常识错误，也“没有感情，不懂对错”。
- 决定输出质量的最小操作系统是“角色、任务、要求”，而最容易被忽略的是要求。同样解释黑洞，只说“解释黑洞”会得到专业名词堆叠；改成让天文学家面向六年级学生、使用通俗语言和比喻，结果会完全不同。格式、字数、年级、语气、是否使用比喻，都是把答案分布收窄的条件。
- 学习场景中真正的红线是“直接要答案”，因为那会把思考本身外包掉。更好的用法是让 AI 像老师一样逐步提问、解释陌生概念、批改语法、提供作文切入点，却不替学生交付正文或最终答案。“它会越来越厉害，但你不会越来越厉害，反而可能越来越笨”是庄明浩给学生设置的紧箍咒。
- AI已经开始替代部分执行环节，而不是等到“整份职业”被一次性消灭。手绘带翅膀的冰箱过去可能需要专业人员工作三天并反复修改，如今可能几秒即可生成；NotebookLM 也已逐渐替庄明浩完成部分 PPT 制作。不过他用照相机淘汰部分肖像画需求作类比后明确承认：“这个问题没有答案。”
- 豆包手机展示的是从聊天框到直接执行任务的迁移，前提则是应用授权与可见或后台操作。现场指令要求它打开小宇宙、找到《不开玩笑》第一集并点赞；面对两三百期内容，它每屏约翻三期，最终自行完成任务。若能获得更多应用授权，使用范围可能扩大；但演示中的执行速度仍然很慢，用户也可以选择是否看着它操作。
1. 职业分享日从展示职业，转向展示一个可理解的切口
小庄参加了两场五年级家长分享：一场讲军事自媒体，一场讲游戏。以往每个年级大约只有五六个选择，这次五、六年级分开安排，现场仍摆了大量易拉宝，合计可能有十几个主题。
庄明浩与班主任讨论后，没有泛讲 AI，而是缩到“如何运用 AI 当学习工具”。不到四十分钟的内容只保留两块：AI 为什么看起来如此强，以及学生怎样用好它；最后再压缩成两个记忆点——“你是唐僧，AI 是孙悟空”和“角色、任务、要求”。
2. 军事自媒体靠窄分区建立内容辨识度
小庄介绍的创作者叫“上帝视角看军事”：他没当过兵，而是利用 Google 地球等开源卫星地图分析军事情况和军事基地。此前他是广告公司 CEO，后来经历了“非常痛苦”的转行，如今自媒体由他自己运营。
这位创作者给出的选题方法，是先识别宽赛道，再从中找到足够窄的分区；他并不泛讲军事，而是专做“开源卫星军事分析”。庄明浩随即抓住商业结果追问：抖音、B站、YouTube 合计约一百万粉丝，“那应该赚得还可以”。
变现方式包括广告，但具体广告类型没有交代。谈到广告业时，这位创作者说做广告需要创意；谈到自媒体时，他则把社会洞察列为基本素质之一。他还提到，在当时大屏幕手机和手机广告尚不普及的环境里，报纸广告是消费者直接了解产品、产生兴趣的重要方式。
3. 游戏科普展示了成品，却没有完整解释生产系统
第二位分享者面向没接触过游戏制作的学生，用拼单词打怪的简单小游戏展示代码栏，也回顾了贪吃蛇、马里奥等游戏的演化。小庄评价其 PPT “深度不高”，庄明浩半开玩笑地追问：“我已经不是专业的，他为什么比我还不专业呢？”
两场游戏分享的差别被说得很清楚：这次更像解释“游戏背后是什么样子的”，庄明浩上一年讲的则是“怎么做游戏”——有哪些岗位、工作流怎样衔接、每类员工在做什么，以及这些环节最后如何形成完整交付。
分享者承认 AI 能写代码，并说自己那时候尝试做游戏时，AI“只写了最后 1000 行代码”；但他认为《我的世界》应该不是 AI 能写出来的，因为代码实在太长。庄明浩则认为，现场那个拼单词 demo 现在应该已经很简单。
4. 游戏真正的成本藏在光照、碰撞和边界条件里
分享者用一个很长、充满希腊字母的公式拆解光照反射：室内灯以什么角度照射，户外是在上午、中午还是下午，以及下雨、阴天等情况，物体表面有多粗糙，都会改变最终画面。学生未必看懂公式，却看到了精细画面背后的计算量。
他还分析了自己遇到的《刺客信条》Bug：他推测可能有一面不可越过的墙；马车可能移动过快、游戏帧数又不高，于是在后续一帧中已经穿过了墙。系统可能把马车拉回来，拉得太猛后撞到人物身上。这是他的推测，而非确定的源码结论。
庄明浩借此解释《黑神话：悟空》等游戏中的“空气墙”：玩家视觉上看得到某片区域，却无法进入，因为后面的内容可能没做完，或者进入后会触发更复杂的错误。边界是把玩家限制在设计范围内、避免潜在故障的重要设计。
《我的世界》不是一张固定地图，而是使用种子，从局部区域持续向外刷新，地形也随机产生，玩家很难跑得比地图生成更快。庄明浩称这“某种程度上也是一种取巧方式”，并总结：“越开放越难做，因为你不限定它就难。”
5. 面向孩子的表达，先要找到真正共享的文化背景
庄明浩最初让 AI 用《火影忍者》主题制作课件，自以为学生都会熟悉；小庄提醒，很多同学可能只听过名字，并不了解故事。现场询问也证明“不太知道”的学生不少，于是后来改换了主题。
第二版换成《蛋仔派对》，大家可能知道得更多，但仍有人不了解；第三版最终选择《西游记》，因为庄明浩认为不太可能有人不知道它讲的是什么。三次改版说明，类比必须建立在受众已有认知上。
这份 PPT 本身由 NotebookLM 协助生成。庄明浩称它是 Google 的最新软件，专门用来做图片和 PPT，能力已经“非常好了”；对一个每天制作大量演示文件的人而言，它正逐渐替代部分 PPT 制作工作，但主题选择和受众校准仍需要人来完成。
6. 2022年11月30日是AI代际讨论的一个时间切点
庄明浩先把 AI 放回几十年的时间轴：约在20世纪40至50年代，科研界就已开始研究相关问题。Siri、智能音箱、车载语音助手以及扫地机器人，都是上一代能力进入日常生活的例子，只是对话经常机械、容易卡住。
扫地机器人现在能执行“不要扫卧室，只扫客厅和厨房”，前提是它已识别房间与家庭地图；庄明浩用此说明这一代 AI 已经能完成更具体的环境理解和限定任务，而几年前的扫地机器人做不到这种程度。
他以 ChatGPT 在2022年11月30日发布作为代际切点：在此之前，大部分 AI 能力属于上一代；今天讨论的这一代工具包括豆包、DeepSeek、元宝、Kimi、Emax、ChatGPT、Gymnast、Grok、Claude 等。
庄明浩反复强调的限定词是“看起来”。这一代 AI 像大闹天宫、打败十万天兵天将的齐天大圣，但强大不等于可靠；学生的目标也不是研究如何造出孙悟空，而是学会当那个能给出方向的唐僧。
7. 数据、算法和算力共同炼成AI，代价是巨大的资源消耗
为了让学生理解训练过程，庄明浩把文字、图片、视频、语音及物理世界中的各种记录比作投入炉中的“海量数据”。文字让知识得以长期累积，今天学生接触的大量知识，本身就建立在文本之上。
他从一张约两三 MB 的手机照片讲到 GB、TB 和 PB，再以微软《模拟飞行》模拟全球机场、地貌和天气为例，称其数据规模达到 2.5 PB。这个例子的作用，是把“海量”从抽象形容词变成学生可以逐级换算的数量级。
数据仅仅投入没有意义，算法负责把庞杂信息“消化”下来，算力则提供消化所需的能量。因此，他让全班反复记住“三味真火的配方”：“数据、算法、算力。”
对比之下，人脑大约只消耗 20 瓦，却能学习、迁移和泛化；当前 AI 的电力消耗则“已经非常巨大”。庄明浩没有把机器与人脑等同，而是借能效差异说明：看似相近的输出，背后可能是完全不同的实现路径。
8. AI是一只概率鹦鹉，因此精准输入比盲目信任更重要
庄明浩把大模型概括为“一只读过全世界所有书的超级鹦鹉”：它在模仿和预测，而不是进行有感情的思考。看到“今天天气真——”，多数人会补“好”；AI也是依据学习到的分布，逐字猜测最像人类的后续表达。
当提示只剩“今天天气”，学生给出的续写立刻分散。这组现场实验导出关键因果关系：问题越模糊，候选答案越分散，也越可能不适合提问者；提示越精准，模型需要猜测的空间越小。
概率生成会带来“幻觉”，也就是“一本正经地胡说八道”。AI 没有感情、道德观和价值观，输入带偏见，输出也可能跟着偏；它甚至不真正理解“一加一等于二”，只是见过无数次这种组合，因此仍会犯人类看来荒唐的常识错误。
9. “角色、任务、要求”是可迁移的提示词公式
最差的提示词是“帮我写篇作文”：没有主题、受众、篇幅或用途，AI 虽然仍会生成，却只能大范围猜测。更好的写法是让它扮演小学语文老师，为“难忘的周末”列出三个作文大纲，并要求生动、有起伏、适合六年级学生。
三个要素各自承担不同功能：角色规定用谁的视角和能力工作，任务说明究竟要解释、修改还是提供创意，要求则继续限定语言难度、格式、字数、数量、语气，以及“用比喻”或“不要用比喻”。
庄明浩认为，大部分人使用一段时间后会想到角色和任务，真正困难的是说清要求。同样是解释黑洞，裸问题会得到一串拗口术语；要求“天文学家向六年级学生用通俗语言和比喻解释”，结果就会完全不同。
10. 好的学习助手提供脚手架，而不替学生完成思考
庄明浩把“直接要答案”定义为绝对不行的紧箍咒：直接拿到答案会跳过自己的思考训练。数学题不会做时，应要求 AI“像一位老师一样一步一步提问，引导我思考”，直到自己找到方法，而不是索取最终数字。
写作可以让 AI 提供五个“未来学校”的科幻点子，但明确“不要写正文”；表达“高兴”太单调，可以请它给出五个成语或优美句子。AI 在这里承担头脑风暴与扩充选项，作品的选择和组织仍留给学生。
英语批改可以要求表格化：左边放错误，右边放正确写法和中文解释。口语练习则让 AI 扮演餐厅服务员，学生扮演顾客，并规定“一次只说一句话，等我回答后再继续”，把无限生成变成可跟随的对练节奏。
对没听懂的概念，学生还可以继续降低解释门槛：“用六年级学生能听懂的方式”，仍不懂就改成“六岁孩子能听懂”，或要求用乐高解释勾股定理。庄明浩的收束是：“AI 永远是你的徒弟和工具。”小庄随后补充：“它的强大取决于你的智慧，只有你更强，它才会变得更强。”
11. AI先压缩执行时间，职业替代却仍没有确定答案
庄明浩用一张带翅膀的冰箱草图展示变化：过去要找专业画师或图片设计公司，可能工作三天才形成广告图；颜色、字体、翅膀大小每次修改还要追加时间。现在这件事可能几秒即可生成，并且可以不带情绪地接受连续修改。
随之而来的问题是，中间负责执行的人是否会消失，以及未来学习绘画是否仍有意义。他以照相机出现前昂贵的贵族肖像画为例：摄影让部分原本收入很高的肖像画工作消失，但他没有把类比硬推成结论，而是直说“这个问题没有答案”。
给学生的行动性表述是：“AI 不会取代你，但是会用 AI 的同学会比较容易超过那些不太会用 AI 的同学。”但谈到 AI 是否最终取代人类，他又保留不确定性：支持“一定会”和“永远不会”的两派都很强，等真正的“AI 一代”长大，结果今天无人知道。
12. 豆包手机把自然语言从问答入口变成执行入口
小庄首先想到的是少掏手机、少盯屏幕，在开车或做其他事情时直接说出任务，避免分散注意力。他认为这类能力必须比 Siri 更能理解复杂需求；如果豆包手机能获得所有应用授权，“我觉得会更好”。
庄明浩在《不开玩笑》录制现场下达任务：打开小宇宙，搜索《不开玩笑》，找到第一集并点赞。节目已有两三百期，手机每屏大约只翻三期，于是众人把它放在一旁继续聊天，约定“录到它翻到第一集为止”，最终它确实完成了点赞。
用户既可以看着它逐步点击，也可以让它在后台、黑屏或灵动岛中继续执行。这个演示也暴露出现阶段的现实边界：任务能完成，但滚动速度很慢；能否执行更多应用内任务，则取决于授权范围。
庄明浩把它与童年科幻剧《霹雳游侠》对照：当时看来不可思议的智能汽车，如今已部分落实为语音控制空调、座椅、路线和餐厅推荐。科技不只是回答问题，而是在获得许可后感知外部环境、控制设备并自主完成任务。
Full transcript
你参加了两场，是吗？
对的。
都是什么内容？
1. 军事网红的转行之路
第一场是关于一个网红的，他叫“上帝视角看军事”，内容也是军事相关的。他其实没当过兵，就是通过卫星开源地图，也就是 Google 地球，来分析军事情况、观察军事基地之类的。
他以前是做广告的，是一家广告公司的 CEO。后来他的转行过程比较痛苦，但到现在已经转行得比较成功，粉丝也非常多。
现在多少粉丝？
抖音、B 站、YouTube 加起来能有 100 万了。
那应该赚得还可以。
对的。那天我给你们讲了什么呢？他先简单给我们讲了一下自己现在在做什么，然后又讲了一下以前做的广告业，包括广告业是怎么做的。接着他讲了转行，因为他认为转行是一件非常痛苦的事情，很多人转行需要非常久的时间，之后才能够比较成功地积累粉丝。
他还跟我讲了，做自媒体需要具备一些基本素质。比如要对社会有足够高的洞察能力，这是他讲的第一个方面。不过，这个内容是在转行之后讲的。
还有，他跟我们说有很多不同的赛道，有宽赛道，也有窄赛道。他告诉我们，应该从宽赛道中找一个窄分区。比如他不只是做军事分析，而是做开源卫星军事分析，这个方向很少有人做，赛道就很窄。
那他怎么赚钱呢？
他有时候会接广告。
什么类型的广告？
这个他没有说。他还讲了什么呢？他还讲到，当时做广告需要富有创意。因为在那个时候，广告是群众了解一个产品最直观的方法之一。那时候还很少有大屏幕手机，也很少能在手机里插入广告，所以报纸上的广告是吸引顾客兴趣非常重要的一种方式。
他现在是自己做，还是他的公司在做？
你说自媒体吗？
对。
自媒体现在是他自己做。
他多大？
他应该年纪不小了，是中年人。
你们同学的家长应该也年纪不小了，是真的。
第二场呢？
2. 游戏背后的运行逻辑
第二场我记得是关于做游戏的。
嗯，我去年也讲过这个。
对。跟我比怎么样？
比你去年讲的稍微没那么专业一点。
对的，我已经不是专业的了。他为什么比我还不专业呢？
因为我去年看过你的 PPT，就觉得他那个 PPT 深度不高。
那他具体讲什么了？
他主要还是做实验，因为他针对的是那些还没有接触过游戏制作的人。他一直在跟我们讲游戏背后是什么样子的，比如《我的世界》运行起来的原理是什么。他主要是通过一个小游戏给我们展示背后的代码。
嗯。
就是一个超级简单的英雄打怪小游戏，还要拼单词才能打怪。他把代码栏放在旁边，给我们一个一个地讲。
那现在有 AI 之后，代码不是都能写了吗？
他也提到了这一点。他说，虽然现在 AI 能写代码，但是 AI 写代码的能力是有局限的。比如我那时候尝试做游戏的时候，AI 只写了最后 1000 行代码，但你想想《我的世界》，它应该不是 AI 能写出来的，因为代码实在太长了。
他演示的那个拼单词游戏，现在应该很简单。
对，应该能写出来。
他除了拼单词游戏，还给我们讲了一下《贪吃蛇》。他讲了《贪吃蛇》从几十年前发展到现在的样子，也讲了它的进化。然后还讲了《马里奥》，从当时的马里奥闯关，一直到现在变到碎石上面的时候。
所以他没有讲自己是不是做游戏的，也没有讲怎么做游戏，而是一直在跟你们讲游戏。相当于是科普游戏行业，而不是讲“怎么做游戏”这个选题。
是的。
我去年给你们讲的是怎么做游戏，对吧？包括分工有哪些工作，工作流是什么样的，以及这些工作流中的员工在做什么事情，最后怎样整合成交付完整的游戏。我去年讲的是这个。
对。他还讲了一个东西，叫游戏的抛物线。
什么抛物线？
就是正常情况下，比如马里奥跳起来再落下去的那个抛物线。
他还把游戏进一步细化了一个部分，讲太阳光照射到物体上之后是怎么反射出来的。他用了一个超级长的公式，还有很多什么戴奥塔之类的希腊字母，反正完全看不懂。
那展现出来的样子呢？
就是阳光照射下来之后的反射。
他讲到一个具体的游戏，名字我忘了，但是那个游戏的画面非常精细，其中就包括如何计算太阳光打到物体上之后怎样反射。他还跟我们讲了室内灯光照上去之后，以什么角度照射，会怎么反射出来。
户外的太阳光在上午、中午、下午，或者下雨、阴天的时候，以什么角度照上去，会怎么反射；物体的粗糙度是什么样的，这些都会影响结果。
听起来他应该干过这个活。
对，要不然他也不会讲这个。
他还讲了《刺客信条》里面的一个 Bug，说他曾经遇到过。他分析之后觉得，大概应该是有一面墙，那面墙是不能越过去的。可能因为马车移动速度比较快，而游戏帧数又不高，马车穿过了那面墙，所以在分析后面一帧的时候，发现马车已经超过去了。
然后游戏一下子把马车拉回来，可能拉得太猛了，马车就撞到人身上了。
我还是第一次知道这个 Bug。原来游戏里有时候会有一种墙的设定。你像《黑神话：悟空》里面也有很多，他们叫空气墙。
你明明看得到前面的东西，但走过去就会被挡住。
因为后面的东西可能根本没做，或者游戏设计者不希望你过去。可是视觉上你已经看到了，如果把那块地方涂黑，又会很奇怪，所以就设了一道空气墙，不让你过去。因为你过去之后可能会产生 Bug，像刚才那个例子一样，突然出现报错，甚至可能影响更复杂的问题。
所以它相当于把你限制在一个范围内。游戏的边界，是游戏设计中非常重要的一件事情。
要不然，像《我的世界》这种开放世界的游戏，它其实不限制你想做什么都行。但是这种游戏从本质上来说，对游戏公司的要求特别高。越开放越难做，因为不限定就更难。
《我的世界》有一点比较好，它不是一张固定的地图，而是有一个种子。它开始就是 64 格、64 格地往外刷新，所以相当于它是随机的，地形也是随机的。
所以在《我的世界》里，你想真正走到边界，是一件很难的事情，除非你的移动速度比地图的刷新速度还快。
这也是它的一种取巧方式，某种程度上来说是这样，对吧？
3. 分享日的人流变化
整体感觉怎么样？这次是因为你们每年都有，对吧？
对。这次人多了。我记得原来每个年级只有五六个选择，但是这次我去的是五年级。这两个都是五年级家长的分享。
我当时看迎宾的地方，有好多好多易拉宝，现场全都是人。
所以这次还真不少。
对。这次是七、八、九年级在一起，五、六年级分开。
你们是六年级在一起，五年级在一起，加起来可能有十几个选择。
我还记得有一个人分享，应该也是一个爸爸，但我不知道他讲的是什么。
4. AI 学习的三个要素
我给你们讲的，更多是如何运用 AI 作为学习工具。
对，你选了一个角度。
这也是我跟你们班主任一起讨论之后做的选择。因为这个话题太大了，可以讲的东西太多，但最后你们班主任建议，还是找一个跟学习有关的角度。也不是说一定要讲得特别直接，而是至少要找到一个明确的角度。
我想了一下，就说那不如讲这个角度。我给你们讲的内容其实只有两大块，总共不到 40 分钟。这期播客里也会放出来。
第一大块，是我们怎么得到今天这么强大的 AI 工具，以及它实现的基本原理。不过我讲的是一个简单的原理，更重要的是让大家知道，它并不是真的了解某些东西，它是在猜。
第二件事，是告诉你们的同学怎么用好 AI。最简单的逻辑，就是记住它的三个要素：角色、任务、要求。
比如你要写一篇作文，不可能直接让它给你写。你可以告诉它：“你是一位小学语文老师”，这就是角色；“我今天要写一篇以科幻校园为主题的作文”，这是任务。
要求可以是：“请给我提 5 个创意点子”，或者给我 5 个、10 个、20 个创意方向，也可以让它提供标题或者框架。这些都是要求。还可以要求它尽可能使用六年级小学生能够理解的语言，这些也都属于要求。
如果你给 AI 的任务尽可能符合这三个要素，它给出的结果就会变得很好。
我除了讲这些内容，还给现场的同学做了演示。我先让它根据一句很简单的要求来写，比如当时举的例子是“解释黑洞”。它给出的解释，就是一堆非常拗口的专业名词叠加在一起。
另一个对比是：“你是一位天文学家，今天需要给六年级小学生讲清楚黑洞是什么，并且使用通俗易懂的语言。”同样是一个 AI 工具，类似的两个任务和要求，得到的结果完全不同，完全不同。
所以我一直在重复这三件事情：角色、任务、要求。
但现在很多 AI 在使用的时候，都有一个对话窗口。如果你在对话刚开始就让 AI 了解你，或者不开启新对话，它应该还是会按照你第一个跟它说的问题的角度去分析。
对，这就是上下文记忆。现在 AI 正在强化的一个功能，就是在记忆上做更长的探索。
它越来越像人。人会记得几年前发生的事情，做新的决策时，也会记住那些记忆，并受到记忆的影响。所以，我们希望 AI 越来越像人的一个重要方向，就是让它拥有更长的上下文记忆。他们正在研究这件事情，这可能也是今年的重要发展方向。
5. 豆包手机执行任务
再聊聊别的。之前我跟你说过豆包手机，你想拿它来干什么，想过吗？
如果今天真的有一部手机，你可以直接跟它说话，它就能完成你要做的事情，而不需要你再去点击、寻找、搜索，我觉得首先我们就不需要频繁地把手机掏出来，也不需要一直用眼睛盯着手机，对眼睛比较好。
而且，比如说你在开车，或者在做别的事情，手机放在旁边，但你又不想让手机打扰你、分散你的注意力，就可以直接跟它说一句话。
再加上它比 Siri 强很多，处理能力肯定更好，理解能力也会更强。很多时候 Siri 不是特别好用，很难满足很多人的一些更复杂的需求。如果豆包手机能够获得所有应用的授权，我觉得会更好。
一会儿你可以试一试，看看各种可能的方案。
我们小时候，准确地说是爸爸小时候，那个时候有一部科幻电视剧叫《霹雳游侠》。你可能没看过，也不知道它讲的是什么。
那部电视剧讲的是一个人开着一辆车，那辆车是智能的车。它在绝对意义上可以理解你说的任何话，甚至能跟你对话、感知你的情绪，就跟今天的豆包一样。同时，它还能控制汽车的所有功能，比如速度、路线，还可以自主做决定。你只需要给它下达任务，它就能帮你完成各种事情。
那时候我们还是 90 年代的小孩，会觉得这个东西太科幻了。但今天基本上已经可以实现了。现在的电动车基本上都有语音操控的方式，你可以跟它说打开空调、调整座椅、选择路线、帮我推荐餐厅，都可以。
这真扎实。
它不单纯只是控制汽车，还可以感知环境，对外界的各种事情做出反应。所以你会发现，科技发展得还是挺快的。
我昨天去讲的时候还说，我特别羡慕你们这一代小朋友。你们出生、或者开始接触这个世界的时候，科技已经发展到这个程度了。像我们小时候，连电脑都没有，后来才慢慢有了电脑，再后来有了智能手机，直到今天有了 AI。
那你说，你的爸爸妈妈羡不羡慕我们这一代孩子？
不知道，有可能他们根本没想过这个角度。他们也不一定从事这个行业，所以不一定会这样想。
一会儿你可以去豆包手机上试一试，看看有什么方案。
昨天我去沈岩叔叔的《不开玩笑》录节目，很多人还不知道这个东西。我们就在现场演示，我说：“你直接跟它说，帮我打开小宇宙的《不开玩笑》播客，找到第 1 集并点赞。”
我给大家看了一下，它真的点开了小宇宙，搜索《不开玩笑》。所有人都很震惊。然后我下达的这个任务其实有点麻烦，因为我要找第 1 集，而《不开玩笑》现在可能已经有几百集了，它要一直往下翻。
因为第 1 集在最底下。
对。录制的时候，沈岩叔叔，也就是《不开玩笑》的主播，说：“那行，我们今天这个节目已经快录到尾声了，就录到它翻到第 1 集为止。”
于是我们把手机放在那里，继续聊我们的。它一直在那里翻，因为它翻得比较慢，一屏大概只能翻 3 集。《不开玩笑》现在已经有两三百集了，它一直翻，我们一直聊。聊到最后，它终于翻到了第 1 集，点了一个赞，我们给大家看了一下，然后那场节目就录制结束了。
所以豆包手机就是你跟它说一个指令，它会自己把手机打开，然后在后台执行？
对。相当于你不用点，它自己就会操作。
一会儿你可以试一下。你可以选择看着它操作，也可以让它自己操作。
它能黑着屏操作吗？
可以。
那还挺可以的。现在手机上面不是都有摄像头，还有灵动岛吗？就是上面那个黑色的区域。
对，你可以让它在灵动岛里自己在后台操作，也可以选择看着它操作。
有点像科幻。
对。
录播客感觉怎么样？
还好，没有我想象中那么恐怖。
因为播客这种生态，或者说播客这种形态，本身比较简单，大家也比较放松，没有那么正式。哪怕有麦克风、有摄像头，也没有那么正式。大家就是聊一聊自己想聊的话题，谁愿意听谁听，没人听也没关系，聊完以后大家开心就可以了。
6. AI 成为超级学习伙伴
我今天分享的内容叫《我们的西天取经 AI 学习之旅：召唤你的齐天大圣，让它成为你的超级学习伙伴》。
大家记住第一件事情：大家都非常熟悉《西游记》，对吧？你要记住，今天你的角色是唐僧，而 AI 是孙悟空。
孙悟空确实非常厉害，他是齐天大圣，什么都会。但重要的是，你要使用他的能力，帮助你取得真经。记住了吗？这是今天第一件要记住的事情。今天不需要记太多，记住这一件事情就好。
首先我要说一下，我这个 PPT 是用 AI 做的。看底下有一个 Logo，看到吗？叫 NotebookLM。这是 Google 最新的软件，专门用来做图片和 PPT。它的能力已经非常好了。
你会发现，它几乎已经开始替代我做 PPT 这件事情了。因为我每天要做很多 PPT 文件，你们日常也应该会用到。现在它已经逐渐开始替我完成这项工作。
再讲一个小故事。我第一次准备这个话题的时候，你看，我今天 PPT 的主题是《西游记》，大家都知道《西游记》。有人不知道《西游记》讲的是什么故事吗？
没有。
没有是吧？我第一次做这个 PPT 的时候，天真地认为你们应该都知道《火影忍者》。
我知道。
还有人不知道吗？
我知道，反正我不知道。
好，来，先把手放下。我想知道有哪几个小朋友不太知道《火影忍者》是什么。你看，还是很多，对吧？
那《火影忍者》到底是什么？
好。所以我第一次做这个 PPT 的时候，给 AI 的指示是用《火影忍者》的主题来讲述这个话题。做出来的效果对于我来说很好，因为我知道《火影忍者》是什么。
但是当我给 Alf 看的时候，也就是给我儿子看的时候，他说可能有一个问题：大部分同学可能只知道《火影忍者》这个名字，但不知道它具体讲的是什么故事，所以他们并不了解这个 PPT 要讲什么。
我说，原来是这样。于是我就想，那我们换一个主题吧。你们今天看到的这个版本是第 3 版。我的第 2 版 PPT 用的是《蛋仔派对》。
这个动画怎么没有啊？老师，你怎么没有？
有，我有。一会儿讲完可以给你看。
比如《蛋仔派对》大家知道得可能会多一点，但我还是觉得，应该有一些小朋友不太知道。有人不知道，对吧？
所以我就跟阿布商量，我说，如果我们想做一个大家都知道的主题，应该选什么？我们最后讨论，还是《西游记》最合适。因为《西游记》不太可能有人不知道它讲的是什么，所以最后的版本就变成了《西游记》。
先讲这件事情。AI 这个话题，在过去几年里，你们即便不太了解，也应该知道它特别热门。好像所有人都在谈 AI，似乎这一代的 AI 特别厉害，AI 正在改变世界。
但你知道，AI 这个事情在科研和学术界，其实已经是一个持续了几十年的议题。大概在 1940 年、1950 年左右，世界上最优秀的科学家们就已经在研究 AI 是什么了。
所以到今天，AI 可能已经发展了几十年。我们这一代的 AI 特别强，但上一代 AI 其实早就已经进入我们的生活了。
如果你们的父母使用 iPhone，你们大概会知道，iPhone 上有一个语音助手叫 Siri。你可以跟它说：“今天提醒我定一个 9 点的闹钟”，或者“提醒我今天的天气怎么样”，它会告诉你。这是上一代 AI 的能力。
大家家里可能还有小度、天猫精灵，或者各种各样的音箱。你们家如果有小爱同学，也属于这一类。如果家里有近几年买的新电动车，也可以跟它进行语音对话，比如“你好，未来”“你好，理想”，对吧？
这些其实都是上一代 AI 的能力。你可以跟它对话，但有时候会觉得它很笨，似乎不知道你在说什么，只会用很机械的方式回答问题，甚至有些时候会卡住。
还有一点，如果你们家里最近几年买过新的扫地机器人，就会知道这一代的很多扫地机器人也可以通过语音操作。你可以对它说：“你好，帮我扫全屋。”甚至可以指定：“今天不要扫卧室，只扫客厅和厨房。”
你听，这个任务能够执行的前提是，扫地机器人要知道哪里是客厅，哪里是厨房，哪里是卧室，对吗？它甚至要知道你家的地址。
这一代 AI 已经能够做到这种程度。但是上一代 AI，如果你们家几年前有扫地机器人，就做不到这种程度。所以我们身边的 AI 也在不断发展，不断迭代。
那这一代 AI 是以什么时间点来划分的呢？ChatGPT 是今天这个时间点上全世界最优秀的 AI 工具之一，它的发布时间是 2022 年 11 月 30 日。
在 2022 年 11 月 30 日之前，大家看到的大部分 AI 能力属于上一代 AI。我们今天讨论的很多 AI 话题，是基于这个时间点之后的过去 3 年，所以它特别强。
你们用的，比如大家可能有些人用过豆包、DeepSeek、元宝。哈，Kevin，Kimi，你们。Emax、ChatGPT、Gymnast、Grok、Claude，这些全部都是我们所说的这一代 AI 的能力。
这一代 AI 的能力非常强，神通广大，上天入地，无所不能。你今天问任何一个 AI App 任何问题，看起来它都能给你一个非常完整、头头是道的答案。
但注意我刚才说的是“看起来”。我还要强调，它是齐天大圣，大闹过天宫，打败过十万天兵天将，非常强。但注意，我们最开始说过谁？
你是唐僧。
对，你今天要控制它。
7. AI 能力来自三要素
我们怎么从原来笨笨的 AI，变成今天看上去无所不能的样子？为什么它从原来笨笨的样子，变成了今天看起来无所不能的样子？世界上最优秀的科学家和研究人员，用什么样的原理和技术方案，做出了这样一个强大无比的东西？
三个要素。PPT 帮我写的，不是我专门做的这个类比。它叫“AI 修炼心法：揭秘三味真火的配方”。
三个事情：海量的数据、算法和算力。三个要素就是数据、算法和算力。
首先，海量数据是什么？大家可以想象一下，人类从古代的猿人走到今天，经历了可能几千年的发展。但在过去几千年的发展中，人类真正意义上拥有文明的时间并不多。
什么时候人类产生了文明？比较公认的说法是，有了文字之后，人类才出现了文明。
清朝？
不是。有了文字之后，千年之前，人类才开始出现文明。你想，你今天学习的几乎所有东西，都是基于文本产生的，所以有了文字之后才有了文明。
当然，除了文字，还有图片、视频、语音，以及我们看到的物理世界中的各种东西。所有这些东西，我们都把它们放进这个炉子里。
首先，海量数据喂进去之后，光喂进去是没有意义的。这个数据到底大到什么程度？不知道大家是否用过爸爸妈妈的手机、电脑，或者手表。它们总有一个内存空间，也就是存储空间。这个存储空间的单位，原来可能是兆，比如 512 MB；到今天，可能是 1 GB、2 GB。
常规意义上，现在用手机拍一张照片，大概可能是 2 MB、3 MB。1024 MB 是 1 GB，再往上是什么？
1024 GB 是 1 TB。
对。再往上，1024 TB 是什么？大家知道吗？
MB 更小，KB，K 是更小的。K、M、G、T，再下一位呢？
再下一位叫 PB。PB 对应的英文单词可能大家没学过。
你们学过英文数字，对吧？先是 thousand，也就是 1000。下一个是什么？
Million。
对，再下一个是 billion，再下一个是 trillion。再下一个大家知道吗？
Quadrillion。
对，quadrillion，也就是 10 的 15 次方，后面有 15 个 0。你想，每 3 个 0 加一个英文单词，thousand 是 3 个 0，再加 3 个 0 是 million，再加 3 个 0 是 billion，再加 3 个 0 是 trillion，再加 3 个 0，15 个 0，就是 quadrillion。
世界上的数据有多大？我给大家举一个例子。微软做了一款类似游戏的东西，叫《微软模拟飞行》。它模拟了全世界所有的机场、地貌、天气等各种数据，世界上所有能影响飞行的地方，它都可以模拟。相当于把整个地球模拟了一遍。
这个东西做出来有 2.5 PB。人类的数据就这么大。相当于我把这么大的数据全部喂到这个炉子里，但喂进去没有用，它还要记下来。
就像我们学习很多知识一样，我们怎么把它记下来？又像我们吃很多东西一样，怎么把它消化掉？这个消化的过程就是算法。它通过一种方式，把这些庞杂、混乱的各种信息记下来。
但记下来的过程需要能量，就像我们吃东西、消化食物之后，会给身体提供能量。这个能量来自哪里？算力。
看到了吗？这个过程就是先喂给它超级多的东西，然后它通过自己的消化系统把这些东西消化掉。消化的过程中需要能量。
三件事情：数据、算法、算力。通过这三件事情，我们得到了一个看起来和人类似乎没有太大差别的 AI。
我们再想一下你们的大脑。人类的大脑是一件特别厉害的东西，它特别聪明。你们通过学习会掌握无数知识，而且可以泛化。你学会了 A，可能差不多就会 B 了。
但人脑的运算效率很低。如果从电流的角度来讲，人类大脑的功率只有 20 瓦，也就是比一盏灯大不了多少。可是今天我们要做出这样的东西，它的电力消耗已经非常巨大。
所以，人类通过这样的方式，得到了一个无敌的孙悟空，对吧？
它有多无敌？你再举个例子。
8. AI 改写创意工作
比如今天现实中的一个场景：我用手描绘了一个冰箱的样子，希望这个冰箱的能力非常强，给它加了个翅膀，做一个示意。
我希望找一个广告公司或者图片设计公司，把这张手绘的东西变成这个样子的广告片。你想象一下，如果没有今天的 AI 能力，这件事情原来要怎么做？
你们大部分同学应该都能把这个东西画得还不错，对吧？学过画画的同学可能画得更好。但是从手绘稿到最终的广告图，原来可能需要拿着这个东西去找专业的画师。无论他是用笔画还是用电脑画，可能都需要工作 3 天，甚至更长时间，才能变成最终的样子。
他做好之后，你可能会觉得某个地方画错了，不太满意，需要让他修改。他可能还要再花时间。比如这个字写小了，想把它放大一点，他也要再花时间。
但有了今天的 AI 能力之后，这件事情可能几秒钟就能实现。你甚至可以给它提出各种各样的要求，比如把翅膀画得再大一点、再小一点，把冰箱画得大一点。背景是蓝色，你不喜欢，想换成红色或者橙色；字体不好看，换一种字体。你可以提任何要求，它没有任何情绪，会无条件满足你的要求。
所以今天出现了一个问题：如果你原来就是做画画的那个人，你的工作是不是就会被替代？如果从手绘稿到最终效果图之间执行的那个人被替代了，那未来学画画还有意义吗？
再讲另外一个故事。大家知道照相机是几百年前发明的吗？
三四百年前？
差不多。大家去各种博物馆，尤其是欧洲的展览时，有没有看过很多油画肖像？比如伯爵、公爵的肖像，像《蒙娜丽莎》那样的油画。
在照相机发明之前，有非常多特别厉害的画家，专门画人物肖像，而且他们的画很贵。比如我是一个贵族，需要把自己的样子保留下来，就要请一个很贵的画家。我坐在那里，他一笔一笔地给我画出一幅很大的肖像画。
可是有一天，照相机出现了。
拍一张，结束了。
对。一拍就结束了。
钻戒还没那么贵。
对。那些被替代掉的画家，原来可以赚很多钱的工作，就消失了，对吧？
但他们之前也挣了很多钱。
所以他们现在可以做什么，这个问题没有答案。以后遇到类似的问题，我们还会展开讲。我只是给大家举这样一个例子。
你会发现，AI 的能力很强。它可以七十二变，什么都能变。你可以给它提出任何无理要求，它都能满足你。即使第一次满足得不太好，你还可以继续提要求、继续修改。
这就是它现在的能力。那我们回到你们身上。我刚才在 PPT 最开始说过，你们要做的是唐僧，对吧？
《西游记》里的唐僧是去做什么的？
取真经。
他取真经，是为了黎民百姓、普度众生的幸福，对吧？那今天你们的学习过程，似乎也是在一条取经路上。你们也会遇到各种困难、各种挑战，就像唐僧当年经历九九八十一难一样。
唐僧借助孙悟空的能力取得了真经。那你们在取经的路上，也应该有一个得力助手才对。
很幸运，你们这一代人非常幸运。你们在很小的时候，就开始进入 AI 时代了。
所以我们今天要学的是什么？我们不是要学习怎么造出孙悟空，前面的例子以及它是怎么实现的，你们知道就好，不需要学习。我们要学的是，怎么当好唐僧，也就是怎么驾驭好这个神通广大的徒弟孙悟空，让它甘心情愿地帮你扫平障碍。
好，我们先看一下，孙悟空的底子到底是什么。
9. 鹦鹉式 AI 暴露局限
今天这个时间点的 AI，底子里是一只学会了全世界知识的鹦鹉。刚才有人问过一个说法，我后面会讲到：它是一只读过全世界所有书的超级鹦鹉。
鹦鹉是什么？鹦鹉是复述，它不是在思考，只是在模仿。它做的事情简单来说，就是进行语言概率预测，而不是进行有感情的思考。
我举一个更现实的例子。比如我今天在黑板上写：“今天天气真——”，横线后面应该填哪个字？
好。
有没有人说“不好”？有没有人说“坏”？有没有人说“差”？有，对吧？但大部分人说的字是“好”。
“今天天气真好”，这里的“今天天气真”几个字，就是刚才你们说的提示词。它能够说出“好”，是因为它猜到了，或者说，它通过学习和了解所有人的信息，知道 80% 的人会说“好”。
它根据记忆中所有书的内容，一个字一个字地猜出最像人类会说的下一个字是什么。这就是它的工作原理，是概率预测。
还是刚才那个例子。如果我只写“今天天气”，大家会说什么？如果我写“今天天气真——”，你们的答案就会比较集中，大部分人都说“好”。但如果我写“今天天气很棒很棒很棒”，你们会说什么？
你发现了吗？大家的答案变得分散了，不像刚才那样，几乎所有人都会说“好”。
也就是说，你给它的问题越不清楚，理论上它的答案就会越分散，也就越不一定适合你。反过来，你给它的提示越精准，它给出的答案就越精准。因为它的逻辑就是靠猜、靠概率。
为什么会这样，以及后面应该怎么使用，我们之后会展开讲。
既然它是在猜，它就会有问题。第一个问题是什么？刚才有人说过“一本正经地胡说八道”。我们的专业术语叫“幻觉”。因为它是在猜。
比如今天老师问你一个问题，你不会回答。很多小朋友可能会沉默，但也有些小朋友会选择瞎说一通。
没准儿蒙对了。
对，没准儿还能蒙对。
第二个问题是，它没有感情，也不懂对错。它没有道德观和价值观。
所以，我们要怎么用好这样一个看起来非常强大、但实际上也存在很多问题的东西？这就跟孙悟空一样：孙悟空特别强大，但生性比较顽劣，容易闯祸，那怎么办？
我们需要紧箍咒，需要一些原则和规则来限定这个厉害的性能。观音给了唐僧紧箍咒，对吧？
对你们而言，什么事情绝对不行？绝对不行的，就是直接向 AI 要答案。你直接要答案，相当于自己没有任何思考。AI 会越来越厉害，但你不会越来越厉害，反而可能越来越笨。你们肯定不希望这样，对吧？
那什么样的使用方式才是正确的？比如遇到难题时，向 AI 问解决思路，问它应该怎么一步一步拆解，而不是直接问答案。
不懂一个单词，可以让它帮你解释。你还可以给它提出要求：如果没有听懂，就让它用六年级学生能听懂的方式解释；还没听懂，就让它用六岁小孩能听懂的方式解释。你可以给它提出无数要求，完全可以。
如果写作文没有灵感，可以问它有哪些切入点和提示，可以跟它头脑风暴，和它碰撞，借助它的能力。这才是聪明的做法。
还是那个观点：它是孙悟空，你是唐僧。你要做的是借助它的能力取得真经。它特别强，超级强，七十二变，上天入地，法天象地，什么都会。
今天 AI 的能力比较强的地方，比如整理信息、不知疲倦、随时提问、怎么问都可以，以及发现规律、总结和整理。这些都是它擅长的事情。
但它也会有问题。它需要海量数据的帮助，数据越多越好，无论是提示还是学习过程。如果你给它带来了偏见，因为我说过，它没有道德观，也没有价值观，所以如果你的引导是有偏的，它就会跟着偏。懂吗？
它还缺乏常识，会犯一些我们人类不太会犯的常识性错误。
还是那个观点：它是一只鹦鹉，它并不真的知道 1 加 1 等于 2。它只是看到所有“1 加 1”后面都写着“等于 2”，但它不理解为什么 1 加 1 等于 2。懂了吗？
10. 提示词决定学习效果
好，我们进入正题，怎么使用它，对吧？我们怎么念紧箍咒？咒语念对了，才能得到好的结果。
对 AI 说的话，刚才那位同学提到的，叫提示词。你问 AI 的话，也就是你的问题，就像唐僧的紧箍咒一样。念对了，孙悟空就会威力无穷；念错了，它就会闹翻。
最差的咒语是：“帮我写一篇作文。”你跟它说“帮我写一篇作文”，它当然会给你写一篇作文。但问题是什么？你没有告诉它写什么主题、给谁看、写多长、多少字，这些都要说清楚。
“帮我写一篇作文”，这是最差的咒语。
稍微好一点的咒语是什么？比如：“你是一位小学语文老师，请帮我列出 3 个关于‘难忘的周末’的作文大纲。”
我们说过，不能让它直接写作文，因为对你来说没有任何意义。但它可以帮你梳理大纲。你要求它提供 3 个、5 个、10 个、20 个都可以。
“难忘的周末”是你的主题，作文大纲是你的任务，或者说是任务的进一步细化。你还可以提出要求，比如要生动有趣，不能平铺直叙，要有起伏。
还有一点很重要：对你们来说，要适合六年级学生，不能写得太复杂，不能有太多生词，否则可能不适合六年级学生来写。
你发现了吗？这是一个好的提示词。
当然，我这样跟你们讲，你们不一定记得住。你们听我讲 40 到 50 分钟，如果最后只记住一页，只记住这一页 PPT，也没有白费这 40 到 50 分钟。
绝对意义上的好咒语，应该符合三个要素：角色、任务、要求。你们可以在心里重复一下：角色、任务、要求。
好，我们回头看这个好的提示词，它完美符合刚才的三个要素。
“你是一位小学语文老师”，这是什么？
角色。
“请帮我列出 3 个关于难忘周末的作文大纲”，这是任务。要求是“生动有趣，符合六年级学生”。
角色、任务、要求。角色、任务、要求。
你希望 AI 扮演谁？一位耐心的数学老师、一位知识渊博的历史学家、一位旅游达人，甚至让它扮演你自己都可以。这是角色。
你要告诉它任务，让它做什么。解释一个概念、修改一段语法、提供创意点子，都可以。这是任务。
我觉得大部分人在使用一段时间 AI 之后，角色和任务这两件事情基本上都知道。难的是，怎么让它更精准地满足你的要求。要求其实非常重要，但很多人不知道怎么描述要求。
用简单的语言是要求，用复杂的语言也是要求；列出表格是要求，画成图也是要求；用比喻解释是要求，不要用比喻解释也是要求；写 200 字、500 字、1000 字、1 万字，也都是要求。
我们试一下。比如说，解释什么是黑洞。你们可能在 science 课上学过，也可能没学过，那正好可以用它来学习。
这个问题应该有角色：“你是一位天文学家，或者天文课老师。”任务是：“向我解释什么是黑洞。”要求是：“请用六年级学生能够理解的方式，用能够听懂的比喻，让解释变得通俗一点。”
角色、任务、要求，看到了吗？
看，这是它给出的解释。它还给你画了图，让你更清楚、更容易地理解黑洞具体是什么样的。之后我们会真实地让你们看一下，这些要求之间的区别。
比如练英语。你要知道，现在大部分 AI 工具都可以进行语音对话，而且可以一句一句地来回对话。
如果我的英文很差，没办法跟 Alpo 用英文对话，因为他的英文比我好太多了，那怎么办？比如他下周要参加辩论或者比赛，需要练习一个议题，这时候就可以用 AI 来帮你。
比如：“请帮我修改这段英文作文，找出所有的语法和拼写错误，并用一个表格列出来。左边是错误，右边是正确写法和中文解释。”
你会发现，这件事情跟你们老师对你们的要求很像，发现了吗？
它的角色是老师，任务是修改英文作文中的语法和拼写错误。要求，还是刚才那个观点，这两句话里，角色和任务大部分同学都能想到，但要求比较难列。
它的要求是用表格列出来，左边是错误，右边是正确的语法并进行解释。当然，你们可能还会有老师提出的各种批改要求。要求很重要，它相当于进一步把结构收缩，让结果变得更好。
第二种，比如刚才那个场景，使用语音作为你的 24 小时口语陪练。这是什么？
角色。
任务是：“我们来练习在餐厅点餐的英语对话。请你扮演服务员，我扮演顾客。”
你扮演跟我对话的服务员，我要用英文点餐。角色、任务，然后第三个要素叫要求，对吧？
“我们一次只说一句话。我说一句，你说一句，等我回答完之后，你再说。”这就是要求。你今天就可以用这种方式来练习口语，完全可以。
比如作文题目，你不知道该怎么展开；或者你想描写一种情绪，只会使用“高兴”“难过”这种非常简单的词，想让词汇变得高级一点，却想不起来该怎么做，这时候都可以让 AI 帮你。
比如：“我要写一篇关于未来学校的科幻作文。”这是任务，对吧？“请给我 5 个非常有想象力的创意点子。”这是要求。注意，是点子，不要写正文，这也是要求。后面你们会看到它真实生成出来的效果。
第二种，比如你的作文里用了太多“高兴”这个词，但这个词太平了。你可以说：“请帮我提供 5 个可以替换‘高兴’、描写开心情绪的成语或者优美句子。”
本质上来说，这是任务加要求的问题。它代替的还是前面那三个要素。记得吗？角色、任务、要求，三件事情。
再比如解释什么是光合作用，或者什么是勾股定理。AI 可以帮你做什么？比如：“请把勾股定理的原理，用乐高积木来做比喻。乐高大家都知道，并且我虽然已经 11 岁了，但还是不太懂，请用一个 6 岁孩子能听懂的话来解释。”
大概率我也能听懂，对吗？
可以，可以这样要求。
你们平常可能用三角尺来理解，也可能用圆规来理解，但有些同学还是不太明白。所以可以换一种方式来解释。
再比如，这道数学题我不会做，你可以拍下来发给 AI，但要求是：“请不要直接告诉我答案。”
因为告诉答案没有意义。我不是不知道答案，而是不会做。怎么办？如果你是数学老师，你会怎么帮助我？
你可以要求它：“请像一位老师一样，一步一步提问，引导我思考，直到我找到解决方法。”
什么意思？不要告诉我答案，也不要直接告诉我一步一步怎么解。你要提问，让我自己理解这件事情，并且一步一步地得到最后的答案。
你会发现，这件事情跟你们老师做的事情是一样的，对吗？
所以，角色、任务、要求这三个要素非常重要。
到这里，实际的内容就讲完了。我再次把它收敛到今天最开始强调的那个观点：你们是它的主人，你们是唐僧。
AI 当然是神通广大的孙悟空，但它需要听从你的指引。甚至可以说，AI 是钢铁侠的战甲，特别厉害，威力无穷，但重要的是，里面的那个人要由你来控制。
你才是那个有思想、有目标、有创造力的师傅，也就是唐僧。AI 永远是你的徒弟和工具，听懂了吗？
AI 永远是你的徒弟和工具。它的强大取决于你的智慧，只有你更强，它才会变得更强。
然后还要记得，AI 不会取代你，但是会用 AI 的同学，会比较容易超过那些不太会用 AI 的同学。
AI 是否会取代人类，是今天这个时间点上两种非常极端的观点。一部分人认为 AI 一定会取代人类，另一部分人认为 AI 永远不会取代人类。两边都有非常强烈的观点。
你们甚至可以举办一场辩论赛，来辩论这个议题。这个问题没有答案。
我特别期待你们长大之后，真正意义上成为“AI 一代”。等你们长大的时候，当 AI 已经变成日常生活中无所不在、深度渗透的东西，它会变成什么样？今天没有人知道。
最后一页，这是最后一页 PPT。你的神通才刚刚开始，你们取经的路还有很长、很远。你们的冒险才刚刚开始。
好，讲到这里，今天的内容就结束了。
我再强调一下：第一，你是唐僧，你是主体；AI 是你的孙悟空，你要把它用好。
第二，记住今天的好咒语公式。三个要素：角色、任务、要求。
如果你今天有时间，回家再用一用这些方法。任何一个 AI 工具，只要使用这三个要素，都会得到比原来更好的结果。
你们今天学到这两件事情，我觉得这 40 分钟就没有白费。