AI能力飙升，我却陷入深深焦虑

夜深了睡不着，决定用日记的方式聊聊我用 AI 以及通过 AI 搞创作的经历。

现在热门的东西真不少。

比如 Codex，比如之前火过的 Midjourney、Stable Diffusion，还有被称作最强 vibe coding 神器的 Claude Code。再到各种大语言模型，ChatGPT、豆包，不管国内还是国外的，现在都统称"人工智能"了。

但实际体验时，总会有一种很微妙的感觉：

它好像聪明，又好像没那么聪明。

我们期望它能读懂我的想法。就算一开始不懂，沟通几轮后也应该明白我到底要什么，然后帮我省下大把时间，甚至直接帮我完成一支视频。

但你会发现，哪怕是现在最强的视频工具 Seedance，如果没有合适的引导图，没有清晰的画面参考，也很难做出你脑海中的理想作品。

再比如 Agent。

我们让它做主题调研，哪怕用到了 Skill，它有时候也像在执行一个初级员工的工作。如果把它比作员工，它似乎不是一个特别机灵的创意搭档，而是在执行一套预设好的流程。

所以我有时候会琢磨：

它到底算不算智能？

它好像不算智能，更像是一个自动化脚本。但有的时候，特别是像 GPT 这种对话式 AI，它说的话又确实会让我们觉得：它好像真的懂我。

这就陷入了一种"薛定谔的智能"状态。

正因如此，我们用这些工具解决工作难题的时候，经常会感到焦虑。

会觉得它不好用。会怀疑是不是自己哪里操作有误。会怀疑是不是没用上最好的工具。会怀疑是不是还存在一个更强大的智能工具，能真正一次性解决问题。

但我现在想说的是，不管是国内还是国外，不管是什么工具，它们确实有 benchmark 评分的差距，这可以理解为"智商"的差距。

但本质上来说，它们还是大模型。

它们比传统的自动化脚本更智能一点，但还没有智能到能真正读懂你内心的所有想法，然后自动把一个复杂创作做到位。

所以真正的问题，可能来自两个字：

期望。

我们对 AI 的期望太高了。

我们期望它一步到位地解决所有问题。

比如我做视频，我期望它能理解我描述的意思，甚至完全按照我脑海中的画面，把一支片子做出来。

但这句话一说出来，我们其实就知道，这几乎是不可能的。

因为就算是人和人之间，也需要沟通。

就拿做视频来说，导演想把自己的创意表达出来，也需要找对标画面，给剪辑、给美术、给执行团队看。

剪辑节奏要找参考片。画面质感要找参考图。镜头情绪要反复沟通。甚至一句"高级一点""电影感一点"，如果不拆开讲，别人也很难真正理解你想要什么。

这件事的本质叫：对齐。

人和人之间，尚且需要对齐。那人和初级人工智能之间，就更需要严格地对齐。

它才能帮你解决某一个环节的问题。

所以我们使用 AI 工具的焦虑，本质上就来自于"期望"。

当我们期望 AI 直接解决一个宏大的问题，它就很容易让我们失望。

但当我们降低期望，把它看成一个可以帮我们解决局部问题的工具，很多焦虑反而就消失了。

我突然想到一个比喻。

如果创作是一道菜，那 AI 现在并不能直接把这道菜做好。

首先，厨师自己心里要有菜谱。

然后 AI 可以分别帮你解决调料的问题、肉品腌制的问题、火候的问题、具体制作时间的问题，甚至帮你把某一个步骤做得更快、更标准。

但这一切，都要在厨师的监督下进行。

如果我们每次做的菜都是同一道菜，那么理论上，这些步骤就可以慢慢形成 Skill。

把这些 Skill 串联起来，它也许真的能自动做出一道合格的菜。

但关键的问题来了：

我们每天做的都是同一道菜吗？

至少作为创意人员的我来说，不是。

每次做的菜都不一样。

所以厨师还是会累。

因为菜谱每次都在变。创意每次都在变。项目的限制每次都在变。客户的要求、平台的口味、观众的情绪，也都在变。

这也就意味着，菜谱需要提前确认，需要研究，需要判断。

AI 可以帮你做很多事，但它还不能替你决定：这道菜到底要做成什么味道。

不过，值得高兴的是，虽然每次做的菜都不一样，但你和 AI 之间的配合会越来越默契。

你会越来越清楚它的局限性。你也会越来越清楚它擅长什么。你会知道哪些事情适合交给它，哪些事情必须自己判断。你会知道什么时候该让它发散，什么时候该把它拽回来。

于是你每次做菜的时间都会变短。

你就会有更多时间，去研究你的菜谱，去搞发明创造，去做更多创新的、融合的菜。

这可能才是 AI 对创作者真正的帮助。

它不是替你成为厨师。它是让你这个厨师，更快地处理食材，更快地完成基础步骤，然后把更多精力留给真正重要的东西。

也就是判断、审美、创意和表达。

希望这个比喻，能帮助到正在使用 AI 的你。

我是神奇的潘。

祝你不再有 AI 焦虑。

降低期望，睡个好觉。