【人工智能】人与AI协作的四象限

【人工智能】人与AI协作的四象限

人与AI协作的四象限

• 【人工智能】人与AI协作的四象限
• • 1. 我与AI协作的4大象限
  • • 1.1 第一象限：共识区
    • 1.2 第二象限：隐藏区
    • 1.3 第三象限：盲区
    • 1.4 第四象限：未知区
  • 2. 为什么这4个象限非常好用

摘要 本文借用心理学「乔哈里视窗」的框架，用「我知道/我不知道」与「AI知道/AI不知道」两条线，把人与AI的协作划分为四个象限：共识区（双方都知道，明确标准后让AI执行）、隐藏区（我知道但AI不知道，需搭建私人知识库）、盲区（AI知道但我不知道，可向AI学习或让AI帮我们发现自己）、未知区（双方都不知道，需与AI共创探索）。最后解释了这套框架之所以好用，是因为它能帮我们跳出「以为在共识区、实则不然」的误区，从而让AI真正做出理想效果。

1. 我与AI协作的4大象限

这四大象限源自心理学的乔哈里视窗。用「我知道/我不知道」和「AI知道/AI不知道」画两条线。一根线是我知道和我不知道，另一根线是AI知道和AI不知道。

1.1 第一象限：共识区

我知道AI也知道，那么我们就该说清标准和验收方法，然后让AI来执行。这个区域也是我们平常使用AI最高效的一个区域。

1.2 第二象限：隐藏区

我知道，但是AI不知道。这个区域现在其实已经探索得很好了。这常见于你掌握一些项目信息，或公司有一部分内部数据。这些都是非常个性化的私有数据。这些数据在公开的网络上是不具备的，所以这个时候你就需要给AI搭建一个知识库，让AI知道你的上下文，了解你的整个项目是做什么的、客户是谁。这其实就是需要我们给AI搭建一个私人知识库。

1.3 第三象限：盲区

这个象限就是AI知道但是我们不知道。盲区又可以分为两种情况，第1种情况是我自己知道我自己不知道，像这种情况我们就可以直接跟AI去学。比如我想做个人IP，你就会去找AI问他如何做个人IP这个就是盲区的一个例子，甚至你可以在某个领域让AI来模拟某个领域的专家，来给你一些思路和建议。这种情况其实还是比较好理解的，其实你只要跟AI去学习就可以了。这个时候考验的是我们自己向AI提问的一个能力。还有另一种情况就比较复杂了，我自己没有意识到我自己不知道，但是AI知道。这种情况在你自己搭完自己的个人知识库以后就会发现就会起作用了。当你把很多的信息给AI说的时候，你去反问AI：【你有没有看到什么我不知道的信息】，这个时候AI就会给你总结出来，这个时候应该就会给出非常非常牛逼，非常非常屌，可以击穿你的答复。所以我们说AI可以帮助我们自己去了解自己。

1.4 第四象限：未知区

这个区是我们需要跟AI一起去共创和探索的一个区域。这个区域往往是商业模式和未来发展的一个方向的一个比较大的区间和可能性。这个区往往需要我们和AI一起去探讨，去设计一些我们自己能够去验证的，能够在现实生活中去拿到一些反馈，并且可以迭代闭环的东西。

下面是四大象限的示意图，帮助你直观理解「我知道/我不知道」与「AI知道/AI不知道」两条线如何划分出四个区域：

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共识区

隐藏区

盲区

未知区

未知区（双方都不知道）

盲区（AI知道，我不知道）

隐藏区（我知道，AI不知道）

共识区（我知道，AI也知道）

AI不知道

AI知道

我不知道

我知道

"我与AI协作的4大象限"

2. 为什么这4个象限非常好用

因为他非常的底层，有的时候你可能就跟AI聊着聊着，他反反复复的被你拉到一个解决问题的一个误区里。很多时候往往我们认为与AI写作是在第一象限共识区，但事实上，我们和AI并不在共识区的场景。要么是我和AI都不知道，要么就是我以为我自己知道，但是事实上我不知道。对于一个任务一件事情，我们需要打造一个什么样的目标，都有哪些环节，每个环节都需要达到什么样的一个标准，对于这些，其实我们是没有一个明确的判断的。在我们没有明确的判断的前提下，让AI帮我们去做事情的话，那他只能基于当前他拿到的信息和对任务的理解去做事情，AI会非常快速的帮我们去做事。但要让AI做好事，我们自己需要非常清楚这件事该如何去做，让AI做它就能做出80-90%的效果。如果你自己的不清楚的话，那AI是无法给你叫付出你理想中的那个状态的。