本期用“高强度使用 AI 一年”的实践经验，重新定位 AI 在工作流里的角色：它更像一个高质量的专业秘书与结构化支持系统，提供决策、泛化与排序的辅助，但不会、也不该替你做最终判断。 节目拆解“产出层—过程层—系统层”的协作三层模型，进一步给出主力 AI + 辅助 AI 的交叉验证策略，并强调四个“绝不”：不喂敏感信息、不让 AI 做价值判断、不跳过审核直接发布、不把 AI 当最终事实来源。
核心观点：
1) AI在工作中的定位：能力外包，而不是“同事”
AI更像“随叫随到的外包/高质量秘书”，核心价值是**把念头变成可落地、可验证的过程**，并让你更快进入高质量产出与决策状态。
AI能做的是：泛化、检索、补充细节、辅助排序；**最终如何选择、如何定结构仍然要靠人**。
2) “AI会让人不思考”是误因：真正的问题是人放弃了思考
依赖的本质不是AI夺走思考，而是人把“思考”外包了；正确方式是先有自己的起步思考，再用AI加速你的思考与验证。
3) AI协作三层模型：产出层 → 过程层 → 系统层
产出层：生成草稿、润色、扩写、拉清单、资料泛化；效率高但质量波动大，需要你更强的审稿与判断。
过程层：把模糊问题推到“可判断/可权衡”，做对比、做假设、补充定义与支线任务，本质仍是你在思考，只是更快。
系统层：把素材“编目/索引/结构化”，形成模板、清单、框架；甚至可把语音原稿按逻辑重排成结构化稿件。
4) 关键方法论：多轮对话把“信息”推进成“结构”
与AI反复沟通十几轮来定结构（约2–3小时），把原先3–4天的搭框架工作压缩到3–4小时。
5) 四个“绝不”：把风险关在工作流之外
绝不给敏感信息（涉密信息需替换/脱敏）。
绝不让AI做价值判断（它只能给选项；价值判断掺杂情绪与情境）。
绝不跳过审核直接发布。
绝不把AI当最终事实来源；必须审核与交叉验证。
6) 多模型策略：主力AI + 辅助AI，用“交叉验证”对抗迎合与盲区
主力AI负责最终组稿与一致性（覆盖日常60%–80%+），熟悉你的语言结构与质量标准。
主力AI越用越“懂你”也越可能“迎合你”，因此需要其他AI做对照组做交叉验证。
不同AI有“能力盲区/地域盲区”：例如中文语音转文字更适合用国内工具（讯飞、腾讯等）。
多AI的意义：应对内容盲区、能力盲区、以及本地政策/本地信息检索效率差异。
7) 个人使用“胜任度”排名（基于该工作流）
主力：ChatGPT（梳理需求、搭结构、多版本输出、像素级改稿）。
专项智囊：Gemini（多模态+检索生态）、Grok（X检索英文信息）、Claude（低频补位）、千问（衔接型、效率高）、Kimi/DeepSeek（补位与检索）、元宝/腾讯系（语音识别相关）、豆包（部分图像与内容处理）、小米 MiMo（潜力股观望）。
8) 一句话收束
AI是高质量专业秘书，但不具备真正的“自动化独立推进”；它的价值在于帮你更快产出、更快对照、更快迭代——前提是守住“四个绝不”。
本期设备：MV7
制作、主播：图图
这是一个不聊书的专题，一个走出录音间的节目。
图途，图书的图、地图的图、路途的途，这是我的来时路，我的旅途。
Travel Talk，Talk in Tu's Travel