在市场上流行一套逻辑：
解决问题，提升效率，可以用一个“抽象”的东西来代替。
在2000年前后，是管理学，是金融，是厚黑学，是我有一套人才体系，管理体系，制度体系，我就能所向无敌。
2010年前后，是人设，是IP，是ID，我有某版权，我有某IP，我就不用依赖“人才”，实现更高效的运转。
2020年前后，是AI，是工作流，是AI agent，我打造好一个AI工作流，我就所向无敌，再也不需要人了。
总的来说，大部份企业的高层管理者，都想“去人化”，这不是ai出现以后才会去思考的事，而是一直都存在。
我觉得提出这些抽象的想法，有一个算一个，都是严重脱离了一线后，对数据幻觉，以及自媒体话术洗脑后，对新技术，完美制度，充满着“高级”的泡沫幻想。
无论是管理制度，Ip，AI，都是工具，是企业在竞争中获取利润的武器。
教员在《论持久战》中：“武器是战争的重要的因素，但不是决定的因素，决定的因素是人不是物 。”
倒不是说引经据典，就能吓唬人。
如果稍微用点心，总结一下某些出名企业的发展历程，或者某些国家阶段的兴盛历程。
到底是某些“抽象”的工具能够主导沉浮，抑或是某些“人”的存在，在引领沉浮。
例如，蒋凡。
关于AI内容，我想提一句：
“你是如何在不知道行星发动机怎么运行的情况下，把人顺利安全送回地球？”
不亲自学，不授权专业人员，不做事实调研，只是提问AI，把AI的答案当绝对标准。
那么，“烧水煤，就是最佳的版本答案。”
你知道GEO怎么做吗？也就是如何让你想要推广的信息，成为Ai的答案变成大家搜索出来的？
那就是疯狂在每个Ai爬虫能看到的地方“拉屎”，疯狂拉屎，而大模型，也会把这些屎吃下，成为你认为的“标准答案”。
大模型喂屎，而有人却把AI当自己生活，工作，企业的救世主，全盘吃下，毫无保留。
那我只能祝你用餐愉快。
个体如何使用Ai？
提问，但别完全信，每一个不懂的信息来源，去看数据源，去学习，去成长。
Ai写代码，有幻觉，那就学好nextjs的架构，看懂代码结构，再一句句看语法，函数，实现逻辑和细节。
Ai写文案，不够具体，给足具体。
写方案，多写几个，用多几个模型，信息校准，多信息比对。
麻烦吗？麻烦。
值得吗？值得。
有了ai，自学能力强的，可能自己就知道怎么放大优势实现赚钱，生活，工作的提升。
工具诞生以来，都不是做信息平权，而且信息进一步拉大。同样的信息，在不同人眼里，就是天差地别。
生活：
健身次数已经达到6次，可以，10月再新增4次，这样就算均衡了。