不再被AI术语唬住,一键看懂AI.(想找AI工作版1)

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作者：微信文章
✅ 第一步：先把最根本的东西讲清楚——AI 到底是什么？
AI（人工智能） 用一句话讲就是：

让电脑能做一些以前只能人做的事， 具备“处理信息并做出结果”的能力。

比如：看懂文字、看懂图片、听懂语音、回答问题、写东西、生成图片。

所以：AI不是一个东西，它是一类能力。

接下来了解，AI 能做的事主要是三类：
① 理解类（读懂、听懂、看懂）

读懂一段文字在说什么

看懂图片里有什么

听懂语音在说什么

② 判断类（分类、预测、推荐）

这条是不是垃圾信息？

这个用户会不会买？

给这个人推荐什么内容？

③ 生成类（写、画、做）

写文案、写邮件、写总结

生成图片、生成视频 文章封面就是我用ai生成的

自动生成方案、代码

现在听到的 ChatGPT、文生图、文生视频，本质都在第③类。

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✅ 第二步：AI 是怎么“做到”的？

AI 能做到上面那些事，是因为它背后有一个“会做这件事的系统”。

这个系统需要三样东西：

有大量例子（让电脑看很多“题目+答案”）

A.数据（可以想象成我们的考试提纲，课本，知识点，是需要让我们学习记住的内容）

比如：

客服问答记录

订单数据

图片、语音

文档（合同、说明书、资料）等等

有一个能学习的计算方法（电脑用它来学习规律）

B. 模型（理解成要设计一个大脑，像人一样有记忆力）


模型：一个可以学习规律的系统/结构，它会通过大量数据训练，把规律“记住”。

能把学到的东西拿来用（让用户问它、它就回答）

C. 训练（用这个设计的大脑，像人一样用已经背过的东西，不断地做题，对答案，改错，反复，直到更接近正确）


训练就是：用数据让模型反复练习，直到它能学会，做对，表现越来越好。

AI = 用很多例子训练出来的“会做事的能力”，它能做到接近人，甚至超过人。

但ai不等于有意识/会思考。

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✅ 第三步AI 在企业里解决什么？

企业用 AI 主要为了 3 个目标：
① 提效（使用用ai可以超过人的能力）

自动写邮件/文档，总结会议纪要，生成营销内容

自动处理一堆重复工作

② 降本（就不需要人来工作了）

AI 客服减少人工客服量

AI 审核减少内容审核量

AI 质检减少人工质检量

③ 增收（还能赚更多钱）

推荐系统提高成交率

AI 帮销售更快跟进客户

AI 帮企业做更精准营销

所以 AI 在企业里永远围绕：效率、成本、收入 三个东西转。

✅ 第四步：AI 模块分成哪些？




模块①：把 AI 的能力做出来（工程/技术）

目标：让模型能用、能跑


分为两类：基础设施类 要做一个类似人脑的ai需要的基础条件

               模型/算法类 让做出来的类人脑能够被使用

训练模型、优化效果、部署上线、性能优化、降低成本、保证稳定

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模块②：让 AI 有数据可用（数据/标注/评估）


目标：数据可用 + 模型可评估

数据收集、清洗：收集所有信息，把重复，乱七八糟，甚至错误的内容清理掉，AI 需要干净统一的数据，否则效果就会差，而且无法评估。

现实中的数据往往是乱的，比如：

  同一个客户记录了 5 次（重复）

  有的字段是空的（缺失）

  日期格式乱七八糟（格式不统一）

  国家名称写法不同（US、USA、United States）

  有些数据是错误的（金额为负、手机号少位数）

所以要：去重复，补缺失，改错误 。

2.数据标准统一：按一定的规则整理成知识点，提纲，课本结构，让ai记忆

比如老板问：“我们这个月新增用户多少？”

  不同部门可能会给出不同答案，因为他们对“新增用户”的定义不一样：

  A 部门：注册了就算新增

  B 部门：注册+登录才算

  C 部门：注册+实名才算



统一标准就是：

“新增用户到底怎么算？”大家必须用同一个定义，否则数据无法比较，AI也没法评估效果。

3.数据标注/训练师 ：给ai出题＋判卷老师＋错题讲解员。给正确答案与说明，判断好坏，错因纠错。用大量例子给 AI 看，让它从中学到规律，让它答得更准、胡说更少、速度更快、成本更低。

比如用户问：



“我下单了，但是地址写错了，能改吗？”



  人工客服原来回答：



“可以的，您在订单详情里点击修改地址即可。如果订单已发货则无法修改。”

AI训练师标注内容一般包括 4 类：

① 问题类别标签（让AI分类）

类别：订单修改 / 地址修改

② 关键要素抽取（让 AI 学会抓重点）

订单状态：未发货 or 已发货（这是回答正确的关键）

用户诉求：改地址

③ 标准答案（让AI正确回复）

若未发货：可以改，告诉路径

若已发货：不能改，建议联系快递/退货重拍

④ 评分规则（判卷老师）


AI 回答必须满足：告诉用户能不能改，给出操作步骤。如果不能改，给替代方案， 不允许编造（例如“已发货也能改”）。

4.模型评估： 模型评估就是拿一套“没见过的真实试卷”，从准确率、完整度、合规性、幻觉率等维度打分，判断能不能上线。

准备一份“没给 AI 训练过”的测试题，每道题让 AI 回答，然后由评估人员打分。评分维度：准确率,完整度, 合规性,幻觉率：有没有胡说（编政策、编价格）人力节省比例，等等。

比如评估完得到结果，可以说：

如果“可直接使用率”不到 30%，上线就没意义，因为人工还得改很多。

如果“幻觉率”超过 5%，高风险场景（退款、法律、医疗）就不能放开。

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模块③：把 AI 变成产品并落地（产品/方案/项目/交付）

目标：解决真实问题。

决定把 AI 用在哪个场景 意思是：不是 AI 能做什么，就做什么。而是要先回答：用户遇到什么问题？AI 放在哪一步最有用？用户怎么操作才顺手？做了之后怎么判断它有没有用？

设计功能、流程、指标

做方案、POC、Demo 让客户相信能落地。就是用客户自己的数据，在一个可控的小场景里跑真实问题，让客户看到：准确率、可用率、节省多少人力、能不能接入系统、风险是否可控。

管项目、交付上线、验收

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模块④：让 AI 赚钱并增长（销售/商业化/增长/出海）


目标：获客、成交、续费、做大市场。

卖产品（卖项目 / 卖系统）：客户买的不是 AI，而是“能落地的系统”，用 ROI 算给他看，ROI 足够大，客户愿意一次性买单。

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卖订阅（SaaS）：按量收费，让客户“轻量开始”，客户不用一次性付大钱，容易先买。

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续费（留存）：买的是：稳定 + 持续优化 + 风险可控。

增购：因为客户已经在用，让他“多买一点点功能”。客户一开始只想“少雇人”，后来发现还有其他功能，于是购买更多模块。

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渠道：就是让你不是靠一个个销售去谈，而是通过合作伙伴批量卖。

增长运营：提高使用深度 → 提高续费率 → 提高增购率。

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出海（海外市场）：出海不是“把中文产品翻译成英文”就行，最核心是：本地语言，知识，合规，渠道。多语言 = 大幅降本 + 快速覆盖市场。