Long | 科技与商业沉思录
@longgelongmei
大厂通信工程师 ➡️ 摆地摊/自创智能硬件品牌 ➡️ AI与算力产业规划专家。经历过真实的商业毒打，也看得见顶层的技术趋势。一个“孤独的创业者”，每天分享高价值的AI资讯、底层商业逻辑与生活随想。
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非常赞同，如同行业里面kownhow的问题，前段时间想研究下个股，但是单凭一些投资书籍里面宏观的方法论很难形成真正有效的筛选方法，但是真正有经验和高超交易能力的交易员多年形成的knowhow又不大可能免费拿的到！所以AI时代多实践，实践以后踩的坑会成为有价值的经验，市场会为你的经验定价！
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虽然现在LLM 非常好用。 但知识付费这个行业仍然会活的很好。 因为切身经历过某些事的人经验直觉和判断更加有价值， 这是机器永远也不太可能做到的事。
当一个人带着复杂问题向专家请教时，回答“去问大模型”往往毫无帮助——因为对方很可能早就问过了。真正想获得的，是专家经过多年实践形成的个人判断、经验和直觉。
举了两个例子：
一位女士向一位资深人士请教一个业内没有共识的问题，希望知道对方会如何判断相互矛盾的研究，得到的却是“问 Claude”。
她曾经被一个数据问题困住，已经尝试了多种方法，也和大模型反复讨论过，随后向专业人士求助，结果多数人仍然建议她去问模型。
她强调这不同于过去那些“不先搜索就伸手问人”的行为。她不是想让别人代替自己查资料，而是想知道：
你个人怎么看？
你的实际经验告诉了你什么？
公开资料或行业共识哪里可能有问题？
面对不确定性，你会相信什么、舍弃什么？
这类似于向熟悉的朋友询问餐厅推荐：需要的不是网上的“十大榜单”，而是基于共同品味和过往经验的私人判断。
作者也承认，认真回答别人确实有成本，需要时间、注意力和思考。因此，“我现在没时间”“我也不知道”“你试过的方法已经是我能想到的全部”，都是可以接受的真实回答。相比之下，“问 Claude”更像一种含糊的推辞，它掩盖了对方不愿或无法回答的事实。
一句话概括：
大模型擅长提供可检索、可归纳的普遍知识，但人们向专家请教，往往正是为了获得模型无法提供的、由长期实践形成的个人经验和判断。
文章并非反对使用大模型，而是在批评一种新的交流习惯：把“问大模型”当成所有问题的默认终点，从而让真正珍贵的人类经验更难被分享。
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