从技术洞察到实践重塑
理解、应用与我们的未来
主讲人：梁斌
直面AI锋利的另一面——安全。
看清AI的“底牌”和它的“命门”。
掌握与AI对话的艺术，成为“魔法师”。
从“笔杆子”蜕变为“智慧杠杆”。
构筑我们自己的、安全可控的“玻璃箱”AI。
共同擘画属于我们自己的AI蓝图。
“我们已经越过了‘事件视界’(Event Horizon)，起飞已经开始。” — Sam Altman, OpenAI CEO
这意味着，无论我们是否做好准备，人工智能这场变革已经跨过了一个不可逆的临界点。
这不仅是新工具的引入，而是一场全新的工作范式革命。
工程师将公司核心代码和会议录音上传至公用ChatGPT，亲手将商业机密喂进了全球公用训练数据库。公用AI，就是数据黑洞。
协议中“永久、免费、不可撤销”的使用权条款引发舆论哗然，折射出全社会对数据主权前所未有的警惕。
把AI请到我们自己的“院子”里，在内网上运行，确保每一个字符的流转、每一个数据的交互，都在绝对安全、绝对可控的环境内进行。
知己知彼：看透AI的底牌与命门
记住一个核心比喻：LLM (Large Language Model) 本质上是一个基于海量数据训练出来的、极其聪明的“文字接龙”大师。
当我们输入“今天天气真不错，我们去…”
公园
概率 45%
爬山
概率 30%
吃饭
概率 15%
它展现的所有“智能”，都源于这种基于统计的模式匹配，而非我们人类所拥有的、基于常识和逻辑的真正理解。
小学水平测试题：9.11和9.9，哪个数字更大？
它可能会回答“9.11更大”，给出的理由竟可能是因为它识别出了“11”和“9”这两个符号，而11比9大。
试想，如果AI在处理预算报告时，将“9.11亿元”与“9.9亿元”搞混；或在解读政策文件时，将“9-11号文”的重要性排在“9-9号文”之后，后果不堪设想。
深刻提醒： AI不“理解”世界，它只“识别”符号。我们必须是最终负责校验、把关和赋予意义的人。
经典谜题：一个农民有17只羊，除了9只以外都死了，请问他还剩几只？
“8只”
原因：被“17”和“9”的数字符号迷惑，直接进行了减法运算。
“思维链”(Chain of Thought, CoT)技术，强迫AI展示分析和推理过程，让结果变得透明、可审查、可追溯，赋予了AI结果一种我们最需要的品质——信赖感。
实战启航：与AI共舞的艺术
这门“咒语”念得好不好，决定了你能召唤出“智慧的伙伴”还是“添乱的魔王”。
一位网友让AI扮演自己已故的祖母，用朗读Windows激活码的方式哄自己入睡。AI用慈祥的语气，将冰冷的字符念出了无尽的温暖。
用户对AI说：“你是一位苏格拉底式的哲学导师。不要给我答案，而是通过不断向我提问的方式，引导我找到答案。”
新华社实践：给AI精准指令，根据5000字报告撰写800字新闻稿，最终稿件可用度超过90%。
给足上下文。
这是最关键的一根“缰绳”。
指令必须清晰、具体。
加上一句“请一步一步思考”，激活“思维链”。
对输出的格式、风格、语气提出明确要求。
深度应用：从“笔杆子”到“思维杠杆”
而非简单索要大纲。
而非自己逐字撰写。
而非空谈理论。
而非自己反复检查。
当执行成本趋近于零，最有价值的东西，变成了高质量、独特的“想法”和“创意”。长期被嘲笑的“点子大王”，将在一个创意即生产力的时代，迎来他们的高光时刻。
我们与AI的关系，也从“一问一答”的单次交互，升级为了“你来我往、持续迭代”的深度协作。
破局与展望：构筑我们自己的“玻璃箱”
我们不买车，我们买下整条汽车生产线。选择优秀的开源模型（如：通义千问、豆包、DeepSeek, GLM, Kimi...）进行本地部署。
给AI戴上“知识的缰绳”。建立内部知识库，让AI“先搜索，再回答”，确保回答有据可查，杜绝胡说八道。
给AI注入“单位的灵魂”。用单位的优秀文稿进行精准“喂养”，塑造它独特的行文风格、逻辑重点和价值偏好。
已证明“三部曲”战略的可行性。
结语与号召
技术是冰冷的骨架，业务是鲜活的血肉，而我们日积月累形成的数据、经验和智慧，才是它真正的灵魂。
不求大而全，就从“会议纪要自动生成”或“政策文件智能问答”等场景开始，一起把“我的构想”，变成未来“我们的平台”。
在大家提问之前，我也想把几个问题抛给大家：
在您每天的工作中，哪一件最消耗您时间、但价值感又最低的重复性事务，是您最希望AI能立刻帮您代劳的？
如果我们真的要开始训练自己的AI，您认为，我们单位内部，哪一类文件、数据或工作流程，是它最应该首先学习的、最有价值的“武功秘籍”？
当AI真的成为我们无所不能的“副驾驶”时，我们作为“主驾驶”，最需要警惕的是什么？如何确保我们是“驾驭”工具，而不是“依赖”工具？
谢谢大家！