01 · 基础认知
先分清模型、产品和智能体
很多旧文章把 AI 解释成“根据上文预测下一个词”。这个解释没有错，但只讲到了模型，没有讲清你今天实际使用的完整产品。
模型负责理解和生成；产品把模型与文件、搜索、记忆、代码、图片或办公工具组合起来；智能体会围绕目标连续选择步骤、调用工具，并在需要时请求你的确认。
所以，今天判断一款 AI 时不能只问“模型聪不聪明”，还要看它能访问什么资料、能调用什么工具、会不会改变外部系统，以及你能否看见并控制这些动作。
02 · 真实能力
AI 今天已经能完成哪些工作
AI 已经不只是写一段文字。根据产品与权限不同，它可以完成五类工作：
生成
起草、改写、翻译、图片、音频、视频、代码和结构化内容。
理解
阅读文档、表格、图片、网页和代码库，找重点、差异与风险。
研究
搜索公开资料或已连接来源，形成带链接、可回查的研究报告。
制作
生成可继续编辑的文档、表格、演示、网页或其他交付物。
执行
在授权范围内使用浏览器、终端、应用和连接器推进多步任务。
同一个“帮我做报告”，可能只是生成提纲，也可能会读取文件、联网查资料、制作表格并写回云盘。结果看起来相似，权限和风险却完全不同。
03 · 新边界
能力变强后，边界发生了什么变化
旧的边界是“AI 只能说，不能做”；现在更准确的说法是：AI 能做一部分真实动作，但不能替你承担判断、授权和后果。
- 它可能查到过时或错误来源，也可能在正确来源上做出错误归纳。
- 它能操作网页和文件，不代表每一步都符合你的真实意图。
- 它能运行几十个步骤，不代表可以无人值守地处理付款、发布、删除或权限变更。
- 它看到的只是被提供或被授权的上下文，不知道你没有告诉它的业务约束。
- 它可以给出专业表达，但不能自动取得法律、财务、医疗或组织审批责任。
04 · 可靠性
为什么“会做”不等于“可以放心交付”
AI 最容易让人误判的地方，是它能把不确定内容写得很完整，也能把错误动作执行得很流畅。判断质量时要分开看四件事：事实是否有来源、过程是否可回看、结果是否通过验收、关键动作是否经过授权。
一个简单测试：
如果任务失败会造成钱、数据、声誉、客户或线上系统损失，就不能只看最终答案。必须保留输入、来源、修改范围、运行记录和人工确认点。
05 · 协作方式
用五级协作方式判断授权
| 级别 | AI 做什么 | 你要做什么 |
|---|---|---|
| 1 · 建议 | 解释、发散、列方案 | 判断方向 |
| 2 · 草拟 | 生成初稿或样例 | 改写并核验 |
| 3 · 研究 | 读取资料、搜索、整理来源 | 检查证据与遗漏 |
| 4 · 制作 | 生成文件、代码或可编辑成果 | 按标准验收 |
| 5 · 执行 | 调用工具、修改外部状态 | 限定权限，并在关键动作前确认 |
示例：策划一次线下活动
让 AI 列活动主题属于建议；根据你提供的信息写通知属于草拟；查询场地、交通和竞品活动属于研究；生成报名表和预算表属于制作；登录平台发布、发消息或付款才属于执行。前四级的结果仍要验收，第五级还必须增加权限和确认。
常见错误是把整件事只写成一句“帮我把活动办好”，然后默认 AI 会理解组织规则、真实预算、联系人和审批流程。正确做法是逐级推进，每一级都明确输入、输出和停止条件。
最后记住
- AI 已经从“回答问题”走向“研究、制作和执行”。
- 能力越强，越要把来源、权限、确认和验收写进任务。
- 不要问“AI 能不能做”，要问“这一步允许它做到什么程度”。