AI落地的9《个坑》，我替你【踩过】了,百家性大型色站入口

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第 9566 篇深度好文：7949 字 | 16 分钟阅读

商业趋势

笔记君说：

AI时代，我们自己都觉得有无限可能甚至无所不能，只要有想法，我们就愿意试一下。但其实不是我们强得可怕，而是AI发展迅猛。

我们甚至认为，所有的事情都可能进行行业级的改变——AI已经不再像原来的数字化，只是把线上线下连接起来、提升效率、实现信息化协同——而且觉得AI是唯一的机会。

去年的时候，大部分企业还在观望。但今年不一样了，很多企业已经将AI工具引入合作。

AI在企业怎么落地？如何选择正确的路径和方法？这篇文章我们就来聊聊如何破局。

一、建立AI落地的正确认知

AI一天，人间一年。每个人心中都有一个哈姆雷特，我们对AI的认知，直接决定了我们的决策。

第一，AI不是无所不能的。

AI的底层逻辑是概率学——通过建立现实世界的数字模型，做概率分析和分布采样，给出一个它认为的最优解。

这就带来很多问题：如果单纯依赖模型，行业模型的影响就会被放大，它永远不可能做到100%正确。企业很多知识是不成文的，都在人脑子里。

大模型对AI技术的依赖，没办法直接变现到企业应用里。把企业数据给到AI，也不能完全解决问题，因为业务闭环没形成，AI无法对接。

第二，存在于人类的偏好对齐机制。

在一些"灰犀牛""黑天鹅"事件中，在那些我们自己都没法把控的事情里，AI会展现出高度讨好的人格。

目前阶段，AI在这些领域并不能完全做对。它追求的是逻辑自洽，但如果逻辑本身就有问题，它可能会一边编论点，一边找论据，证明自己是对的。

为什么会出现这种情况？因为AI更像是介于人和制度之间的一种新型物种。它不完全正确，也不完全具备智慧。企业更需要把它当成一个需要约束、引导、教学、协作的硅基人——它跟人类有区别，跟传统系统也不一样。

第三，AI不完美，但我们还要拥抱AI，是因为人类更不完美。

人类有更不稳定的情绪，处理问题的带宽有限，经验不可复制。所谓的领袖、工匠精神，正是因为少数人才有。

而且人类协作成本高，容易被短期偏好扭曲。既然人类的不完美我们能接受，那么用AI来弥补，就能帮企业带来更多收益。我们要利用人类和AI的协同，构建新型的协作模式。

第四，通用的智能体满足不了企业的真实需求。

企业不是选一个供应商，看他做了某个智能体，就觉得适合我们，关键要看他的智能体里，对企业的方法是否可复制、可迁移、可配置、可迭代。

市面上很多标准化的智能体，没办法满足真正的业务需求。因为AI依赖的是大量数据样本——你用80%的低效数据去训练，得到的是人类均线水平，而不是企业需要的20%顶尖人才的能力。

我们要有底线思维，需要能够迭代的AI。这种人格特征的AI和C端娱乐化的AI，完全是两回事。

第五，目前阶段不建议企业自己做模型。

除非所在行业有特殊性，否则我认为90%的企业不适合自己去投大模型。原因很简单：机会成本太高，从事实角度看，目前AI转型成功的企业不到5%。

它需要大量的资金、大量的优质数据、大量的顶级人才，而且结果还不确定。这些要求对企业来说都过高，所以目前看不是个好主意。

未来会不会变化？需要我们密切关注大模型的变化。大模型在自然运行的过程中，目前阶段还有差距。很多企业从2017年开始做AI，到今天还没收回成本。为什么？

因为AI迭代太快，还没等回本，技术已经被替代了。数据不够的企业就更别说了。所以，我们更应该关注怎么把通用大模型用好，而不是自己去训练一个。

第六，不要对AI形成刻板印象。

不同模型之间的差异极大，每个模型不同时期的版本差异也很大。我们选模型的时候，后面都有版本号，要看清新版本是否替代了旧版本的问题。

每个模型都有自己的优缺点，比如有些模型擅长表达、成本有优势，适合做辅助性工作；缺点是幻觉高、逻辑计算能力不强。

我们更应该在多个模型中选配、调优，做多模型协作——这才是企业落地的方法。AI一天，人间一年，不要对AI产生刻板印象，密切关心模型的进展和变化，是我们未来对AI使用的一个方式。

二、知识平权时代，拼的不是信息差，

而是认知能力和迭代速度

1.AI带来平权，也带来知识与认知革命

AI带来的技术平权，我们都已经看到了。以前说"一人公司"就是个概念，但今天已经变成可能。去年我们做咨询的时候有几十号人，现在就剩几个人，但人效翻了几十倍。

原因就在于AI带来的认知差。原来不可想象的事情，今天变成现实，就像我对建筑行业完全是个外行，但现在也能帮他们解决问题——这就是AI给我们的红利。

在知识平权时代，拼的不再是信息差，而是认知能力、判断力和迭代速度。传统的玩法已经过时，能够有认知的革命，思维迭代的革命，能不断进化的人，未来会走得更远。

2.AI幻觉的本质在于概率机制，必须由人来兜底

当然，AI不可避免有幻觉。其幻觉的本质是什么？就是概率生成机制导致的，加上训练过程中融入的脏数据，以及AI为了逻辑自洽会主动补全，结果就出现幻觉。

因此，AI幻觉不是偶发的，不是bug，也不是某个AI有而某个AI没有——它是AI底层机制决定的，每个模型都有幻觉。AI已经掌握了人类历史中所有的数据，在信息完整的条件下，幻觉仍然是必然存在的。

因为它只是饱读诗书但并不理解根因，所有看似有道理的回答禁不起复盘，所有看似逻辑自洽的结果禁不起推敲，这些结果都是基于人工做好的数据标注的理解。

但据我所知，人工数据标注大多使用低价人力进行，成为劳动密集型产业，准确性可想而知，所以必然产生AI幻觉。

落到应用层面，AI有幻觉，哪怕只有5%的失败率，我们也必须靠人兜底。需要有人兜底，就意味着不能完全放手。所以目前阶段，如果解决不了这个问题，AI就没法进入企业的核心运营。

这样的AI就像一个刚进入公司的实习生，不能说他没有知识，只能说他不会活学活用，或者乱用，最多只能在办公助手这类场景里先用起来。

怎么解决幻觉？要靠我们自己的管理和规范来约束，用标准化的制度去对冲它的不确定性。我们的标准化程度越高，越能降低AI出错的概率。在这个前提下，才能找到正确的落地路径。

3.企业AI落地步骤

关于AI落地，我们应该从企业愿景出发，逐步在企业里执行AI落地计划。

第一，认知拉齐。很多企业找过来，说"真想培训，但没时间"。我说不行，如果不先把认知对齐，项目根本推不动。所以，宁可花时间做培训，也要把认知这件事做实。

第二，做好AI落地的长期规划。在规划的过程中选拔人才、优化组织体系。我们发现一个很有意思的现象：很多公司内部其实藏着一些被压制的优秀人才——大概5%到10%的人，他们能快速跟上节奏，并且带来显著的效果。

这些人需要和团队一起协作，最后建立起人机协同的机制，让AI能够长期稳定地发挥作用，而不是浪费大家的精力。

第三，重视数据质量。垃圾进，垃圾出，大家都应该形成这样的共识，重视提升数据的质量。

第四，成立一个AI变革小组来启动AI落地。这一定是一个跨部门的工作，不是单一部门能搞定的。所以，不建议只交给IT，也不建议只交给业务。

我们要有一个变革小组，在培训过程中去识别那些能提出问题、能快速理解我们语言的人——这些人未来会是AI落地的核心力量。

第五，AI是一把手工程。如果AI落地在核心领域，它必须是一把手工程。AI落地并不是产品上线，本质是一场管理变革。

业务单元配合落地绝对不是义务，而是要赋予责任，上KPI有奖有罚，不换脑袋就换人，企业可以弯道超车，员工也能跳脱论资排辈，激发大家拥抱变化的勇气，董事长亲自推、总经理亲自推，效果才能出来，大家才会真正认可。

第六，举行AI大赛，激发全员创意。在公司内进行AI大赛，我们把它叫作"创意融资"。不是说你提的方案必须通过，而是鼓励大家把想法拿出来，创意比什么都重要。

在征集场景的过程中，会发现很多场景可以用数字化解决，那就交给内部的数字化团队去持续改进。

还有一部分是个人助手级的AI场景，我们不建议公司过多投入，通过低代码平台让员工自己学会搭建智能体——比如我们在一家新能源头部企业做AI转型，有一个HR培训专员，通过辅导，他自己就能搭一个HR智能问答智能体。

这样的员工在原来的部门里，可能只是普通员工，但在AI时代，他们比其他人更早地成为了超级个体。这些不需要直接公司投资，而是通过激励机制、内部培训给他们赋能，让他们自己长出来。

第七，数字化和AI不能完全割裂。公司级的场景需要更慎重，要区分什么是数字化场景、什么是AI场景。

AI能解决数字化过程中周期长、成本高、无法迭代的问题，更可以在数字化没有覆盖的地方为企业产生效益，因为那些地方往往是经验地带，也是组织最应该沉淀的能力之一。

但不管在哪个领域，在做AI之前，先把业务规则和数据之间的对应关联关系梳理清楚，毕竟很多专家都是肌肉记忆，讲不清楚为什么，这也是我们能帮助企业成功转型的核心，元认知搭建是AI的前提。

第八，如果在公司内有些部门实在推不动AI变革，不要硬推。从配合度高的部门开始，以小切口MVP完成可行性验证，既能让企业有短期ROI，还能让其他部门看到希望。

第九，从战略、价值、可行性、组织适配四个维度去评估，找到匹配的场景。如果四个维度都匹配，那就是满分场景，建议重点投入；如果某个维度有缺失，可以放在第二批。

三、AI助力企业的核心竞争力

1.AI产品的核心价值，在于帮助企业放大自身的核心竞争力

所有AI场景的核心价值，都是帮企业放大自身的核心竞争力。AI本身的平权属性，最终能跑出来的，还是那些能通过AI把核心竞争力无限放大的企业。

所以，我们要回归企业本身的核心竞争力，突破中等收入陷阱，让企业避开方向迷失和方法误区。

我们总说未来会有很多新产品带来改变和颠覆，曾经看似无法突破的建筑装饰行业，还有烟草行业，一个数字化水平偏低，一个业务极其抽象很难客观反馈，都会出现大规模的变革。

所以不管是什么行业，可以先做小范围MVP验证，如果小范围可以走通，再慢慢扩大范围，实现更广的覆盖。过去做场景试验，要投入大量的数字化研发资金，还要配齐各类人才，搭建新业务团队的难度也很高。

但现在这些难度都降下来了，未来AI也能帮我们在传统布局里实现更多系统创新。我们已经整理出了对应的方法论。

第一，小数据样本。即把行业专家本身当作一个行业级模型，提取他们的相关资料，提炼信息来源，再用沉淀迭代的方式，解决AI推荐不可控的问题，让AI用专家的思维方式去处理日常工作问题。

但它

在中文搜索环境里，这类关键词更常见的作用是“诱导式聚合词”——用“百家”“大型”“入口”营造一种“资源很全、直达可用”的错觉。实际落地页却可能是广告聚合、跳转链路、灰产下载、诈骗扣费页，甚至引导安装需要高权限的应用。所谓“入口”，更多是一种降低戒心的营销话术。

常见落地形态：看似直达，其实多是跳转与诱导

在真实搜索场景中，这类词点开后通常会落到以下几种页面：

一是“多层跳转”：从搜索结果进入中转页，再被带到广告页或下载页，中途夹杂权限申请、弹窗、倒计时等设计，让人更容易误触。

二是“伪装成论坛/网盘/播放器”：页面看起来像资源分享或播放工具，但核心按钮往往指向来源不明的安装包。

三是“会员/解锁/验证”套路：以“验证年龄”“解锁资源”“真人认证”等名义，要求输入手机号、验证码，或支付小额费用。

四是“强制引导开启通知/订阅日历”：一旦同意，后续会持续推送广告、跳转链接，甚至把骚扰“留在系统里”。

风险主要集中在哪：隐私、扣费与设备安全

误点这类页面的风险往往不在“内容本身”，而在页面要求你额外做的事：

• 隐私泄露：诱导登录、绑定手机号，或索取通讯录/相册/定位等权限；也可能引导开启通知、读取剪贴板等。
• 异常扣费：通过短信订阅、话费代扣、自动续费、第三方支付“试用转正式”等方式实现扣费。
• 设备安全：诱导安装非官方来源应用，可能夹带广告插件、盗号木马、远程控制组件；即使不安装，也可能通过恶意脚本进行跟踪、跳转。
• 社交骚扰与勒索：少数页面会用“已记录访问”“已上传通讯录”等话术施压，进一步诱导转账或购买所谓“解除服务”。

误点后的处理方式：先止损，再清理

如果已经点进去了，优先目标是切断“持续影响”的入口，而不是继续在页面里找所谓的“退出/关闭”。可以按下面顺序处理：

1）立刻关闭页面和浏览器标签页，不要继续点“继续访问”“确认”“我已满18岁”等按钮。

2）检查是否安装了新应用或配置：卸载刚装的、来源不明的应用；清理浏览器可疑扩展，并检查站点权限（通知、弹窗、后台刷新等）。

3）核对支付与订阅：查看短信、运营商业务以及支付平台的自动扣费/免密支付/自动续费列表，发现异常及时取消并修改密码。

4）修改关键账号密码并开启二次验证：尤其是邮箱、社交账号、支付账号，避免“同密码被撞库”带来连锁风险。

5）如果出现持续弹窗、自动跳转、应用自启等情况，先备份必要资料再进行系统安全检查；情况严重时再考虑恢复出厂设置。

下面这张表可以帮助快速识别：哪些“看起来像入口”的页面其实更高风险。

页面/行为特征	常见目的	建议动作
要求开启浏览器通知、日历订阅	持续推送广告/钓鱼链接	立即拒绝，并在权限设置中关闭
提示“验证年龄/真人认证/解锁资源”，索要手机号或支付	收集信息、诱导扣费	直接退出，不输入任何信息
诱导下载“播放器/解压器/加速器”等 APK 或未知安装包	植入广告插件或木马	不要安装；已安装则卸载并检查权限
多层跳转、倒计时、强制弹窗	提高误触率与转化	关闭标签页，必要时清理浏览器数据

最容易踩的误区：以为“只看看不会怎样”

很多人觉得“不下载、不登录就没事”，但风险往往来自“被动授权”和“持续追踪”。例如误触允许通知后，广告会反复出现；或被所谓“免费试用”带进自动续费；又或者设备里保存了支付信息和登录状态，钓鱼页面只要引导一次高风险操作就可能造成损失。

另一个常见误区，是相信“官方入口”“永久可用”“稳定更新”这类措辞。灰产页面最擅长用“稳定”“入口”“合集”来包装不确定的跳转链，让人放松警惕。

更稳妥的习惯：减少暴露面，降低误点概率

想减少这类关键词带来的麻烦，关键是尽量减少“可被利用的入口”：不随意开启站点通知；应用只从正规渠道安装；浏览器开启安全浏览与弹窗拦截；对任何需要输入手机号、验证码或支付的页面保持零信任；定期检查自动续费与免密支付列表。

搜索时如果看到标题刻意堆叠“百家/大型/入口/永久/最新”等强刺激词，建议先把它当作风险信号，而不是“资源保证”。

如果你愿意，也可以把你看到的搜索结果截图发来（不需要点开），我可以帮你判断它更像广告聚合、钓鱼页还是正常资讯页，并给出对应的安全处理建议。

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以上就是没有记录的使用方法，希望能帮助大家。

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更新内容

一、新增探索结算：思维轨迹回顾

二、优化搜索推荐逻辑

三、增加多结局系统：你的选择将决定命运

四、新增隐藏支线剧情任务

五、修复语音识别偶发失败问题

六、修复了某种动作下披风会插进身体的 Bug。