今天早上遇到一个既棘手又好笑的问题，我提供产品咨询的一家公司在给客户介绍业务和产品时翻车了。
原因是因为PPT中的一处逻辑和数据错误，而造成这次翻车的罪魁祸首就是AI。
因为，这部分内容和数据引用是负责这个PPT的同学用AI生成的。
有趣的是，包括他的直属领导、业务负责人、产品总监、以及连公司老板都没发现。
客户在听汇报过程中先是指出了数据错误，然后又发现一个业务逻辑硬伤，搞得现场十分尴尬。
回来后他们进行了深入复盘，并且得出一个结论：可以用AI，但不能信AI，人还是最后一道防线。
不知道你们发现没，自从AI出现后，知识差和信息差被一定程度上抹平了。
谁都可以用，谁都可以快速获取信息和完成工作。但问题就在于，如何判断？
AI做得越像真的，你就越容易信它。但它错得也越像对的，你就越难发现。
不具备判断力的人使用AI，就像在井底向上看天，以为那就是世界的全部。
不知道自己不知道，就是认知边界。
以前拼的是谁知道得多，现在拼的是谁判断得准。
显然，我上面说的那个案例就是典型的「没判断」。他们直接选择了相信，而且无差别执行。
再说一个真相：AI让获取答案的成本降低了，知道答案的人很多，能判断答案对不对的人很少。
当我们懒得去做「探究答案」和「验证答案」这两件事时，才是AI时代最可怕的事。
因为，我们放弃了作为人的竞争力优势，转而成了机器的执行者。
盲目相信AI，就是把我们的大脑外包给了AI。
我自己现在是每天用AI，但是我用和别人用是有区别的。
核心差异在于，我会把方法、要求、限制告诉他，然后再用我的专业能力、思维认知、鉴别能力去识别和判断。
比如，我会借助AI来帮我做需求分析和产品规划，也会让它来帮我创作内容脚本。但是，它生成的结果对我来说只是一个高效率的输入，最终的输出关卡还是在我这里。
而且我现在用AI有一个原则，在我知识和认知范围外的领域我是不用的，因为我没法判断。
之所以这么做，是因为我了解AI大模型背后的技术原理。
简单理解，你可以把大模型当成一个概率机器，它并不是真的理解的意图，也不是真的会做数学题和编程，它只是在一个既定框架下基于训练数据做概率预测。
再举个例子。
完成一个App产品的设计有很多个可选路径和流程，每一个环节上都有不同的节点。
如果你完整实践过整个闭环，那你一定知道哪些是重要的、哪些是有用的、哪些需要什么能力。
随着实践密度的提升，你会形成方法，而每一次的反馈会让你不断完善这套方法。
这也是为什么我一直说，方法论是干出来的！
能力=方法✖️实践✖️反馈
AI输出的内容，语气自信、逻辑流畅、看起来很专业，但它也可能在一本正经地胡说八道。
如果你没有判断力，你甚至不知道自己被骗了。
判断力，就是AI时代的「信息免疫系统」。
按照上面的能力公式，我们的判断力也是来源于方法、实践、反馈，我在产品判断力上的沉淀就是这三者的结合。
如果我做产品的实践密度不够质量不高，如果我做产品不形成方法，如果我做产品不获得反馈，那我就无法沉淀那些被验证过且可复用的能力。
这也是为什么很多同学参加完我的产品训练营回去后再用AI提效，发现就是原地起飞的原因。
AI知道的一定比我们多，但是我们如何去判断它提供的结果是否正确以及改如何应用，依旧是作为人的核心竞争力。
AI让获取答案变得简单，却让判断答案变得更难。
别让AI替代你去思考，否则有一天你会忘了如何思考，那也是最可怕的事情。
那么，如何提升判断力呢？分享4个我正在用的方法。
第一，先实践，再问AI。
能最大化发挥AI能力的人，一定是本身就有方法、有高密度实践、在反馈中迭代过方法的人。
先自己动手，获得一线体感，然后再问AI，让它帮你扩充信息量并提供结构化框架。
第二，建立自己的判断框架。
在某个领域深耕，形成自己的评判标准，这依旧是一条必走的路。
我之所以要给公司当产品顾问，最主要的目的不是赚钱，而是给自己提供一个真实的实践环境，目的是完善和迭代我的能力和方法。
按照目前的AI能力，你把它给一个小白，无法让一个小白瞬间变成高手。
但是，你把AI给一个高手，那高手确实能很快变成顶尖高手。
区别就在于，高手有自己的判断框架，这是通过方法、实践、反馈积累起来的个人能力。
第三，学会用AI过程中的反向验证方法。
什么意思呢？
AI给你一个答案后，你故意反着问它。
比如，AI说「应该这样做」，你就问「为什么不能那样做」。或者直接问「这个建议有什么局限性？可能在什么情况下不适用？」。
另外，AI的答案往往是「最大公约数」，不一定适合你的具体情况。
如果用反向验证法去追问，就可以尽可能往你的个性领域去引导，而且你的反问其实也是在补充自己在判断力上的缺失。
至少，提问总比获得答案更容易。
当然，提问本身也是一项很重要的能力。
第四，建立自己的「判断日志」。
其实，这也是我构建自己方法体系的一个方法。说白了，就是构建方法的方法。
每次做重要判断时，记录一下「我当时怎么判断的？依据是什么？后来结果如何？」。
还有一点很重要，定期回顾，看看自己的判断准确率。
说实话，这一招很有效。
大多数人做完判断就忘了，不知道自己判断准不准，所以没法把最佳表现固定下来，其实挺浪费的。
记录+复盘，才能让判断力真正提升。
写在最后。
现在，人人都在谈如何用好AI，这的确是趋势。
但我想说，比用好AI更重要的，是别被AI用了。
保持你的判断力，保持你的识别力，保持你动手实践的习惯。这些东西看起来很笨，但恰恰是AI替代不了的。
工具会一直迭代，但用工具的人，才是真正的变量。
实践出真知，这句老话在AI时代反而更值钱了。
菲尔兹奖得主陶哲轩说：AI最危险的地方，不是它不会，而是它错得太像对了。"