最近刷到很多关于 AI 的讨论。

有人觉得智能体要取代人类，也有人认为现在的 AI 只是个花架子，最多只能当做个玩具使用。

作为从今年 8 月就开始用大语言模型写内容的自媒体文字创作者，我倒觉得没必要走极端。

与其纠结 AI 能不能超越人，不如琢磨人怎么和 AI 好好合作。

这两个多月的人机写作经历，也有一些心得，想和同样在摸索的自媒体从业者聊聊。

先给结论：别急着期盼完美智能体，认清边界才是第一步。

很多人期待 AI 能像人一样过目不忘、逻辑闭环，但实操后才发现，真正的智能体离我们还很远。

就像深学邦刘一一之前感受到的，AI 的记忆问题远没解决。

它没法像我们一样主动记住某篇文章的核心观点、某个行业的特殊术语，背后需要的电、算力、存储等一系列的基础设施支撑，还得靠漫长的时间来实现技术突破。

没有记忆，理论上不就存在什么逻辑推理。

现在 AI 的推理，本质上还是基于海量语料的文字概率组合。

它不懂内容背后的逻辑，自然也不知道该记住什么关键信息。

比如我写一篇教培行业分析文，前半部分让 AI 提了某机构季度营收增长的数据，后半部分再让它展开时，它居然忘了前面提的具体数字，还得我翻回去核对、补充。

这时候我才明白，与其等 AI 变得全知全能，不如先接受它的不完美。

它擅长快速输出，却不擅长记重点；它能搭框架，却没法懂深层逻辑。

而我们普通人的机会，恰恰藏在这种不完美里。

正是因为没有真正的智能体，我们才有时间修正自己的思维，提前布局人机协作的节奏。

那具体该怎么协作？

我的核心思路是：AI 的归 AI，自己的归自己。

它不懂记忆，我们就来当它的垂直领域大脑；它没有手脚，我们就做它的执行者。

简单说，就是它不会什么，我们就加强什么；它懂什么，我们就融入什么。

之前写文章，我得自己查资料、搭框架、逐句润色。

光找一个行业案例就要花 20 分钟。

现在深学邦刘一一会先把自己梳理的核心观点、必须包含的案例和数据告诉 AI，让它快速出初稿。

比如我定好某产品如何解决用户痛点的主题，再给 3 个真实用户反馈。

AI 半小时就能写出一篇结构完整的草稿。

但初稿里总有隔靴搔痒的地方，比如对用户痛点的理解不够深，或者某个专业术语用得不准确，这时候就该我上场了。

修正观点偏差、补充细节案例、调整语言语气。

把 AI 的标准化输出改成有个人风格的鲜活内容。

还有落地执行的环节，AI 能写文章，却没法自己排版、分发；也没法根据读者评论调整下一篇的方向。

我就会把节省下来的时间用在这些事上：

给文章配贴合的图、在不同平台调整发布时间、回复读者留言时记录大家关心的话题。

这些 AI 做不了的事，恰恰是我们和 AI 拉开差距的关键。

最后必须说一句：别把现在的 AI 当玩具，它早就是能提效的生产力工具。

这点我有一些亲身实践的数据支撑：以前写一篇 1500 字的文章，从查资料到定稿至少要 1 小时，一周顶多写 5 篇。

现在用 AI 辅助，20 分钟就能出一篇合格的初稿，修改后定稿也不过半小时，一周下来能写 14 篇。

算下来，效能直接提升了近 3 倍。时间成本和精力成本都降了不少。

更重要的是，这种提升不只是快，还能扩视野。

以前写文章总局限在自己熟悉的领域，现在遇到不了解的话题，深学邦刘一一会先让 AI 整理行业基础信息，快速搭建认知框架。

再结合自己的经验补充深度，比如写自媒体内容创作的话题，AI 帮我梳理了不同形式的内容呈现方式。

我再加上之前接触和实操过的观点、看法以及异同点，内容反而比以前更全面。

所以，我们如实看待的话：任何技术迭代都不是一帆风顺的。

现在的 AI 既有不够智能的混乱，也有提升效率的机遇。

如果等一切都成定局再行动，普通人早就没了机会；反而现在趁着技术还在摸索期，我们多实操、多总结，找到和 AI 协作的节奏，就能在未来的竞争里占得先机。

毕竟，AI 再厉害也是工具。真正的核心永远是会用工具的人。

同样的，淘汰我们的也从来不会是工具，而是那些会使用工具的人。