前段时间，我在小红书发了一张ChatGPT的年度使用报告，对话量赫然排在全球Top 0.1%。有位大佬在评论区问我：“你用ChatGPT干啥？我好像没那么多问题。” 这句话让我停下脚步认真思索，其实答案从来不是“有没有问题”，而是你是否真正把AI纳入了自己的思考过程。

多数人并不是不会用AI，而是不知道该把它放在自己的生活与工作里。很多人默认把AI当成一个“高级外包”——写文章找它、画图找它、改文案、写脚本也找它。这些用法本身没问题，也确实是AI最直观、最容易上手的价值，但当你只把AI定义为“执行工具”时，就很容易陷入一种困境：没有明确任务的时候，自然觉得无话可说。

这就像你不会在毫无需求时，随便找设计师、程序员或剪辑师聊天，因为在你的认知里，他们是“被调用的角色”，只负责完成既定任务。但AI的特殊性在于，它远不止是一个等待指令的角色，它可以成为陪伴你梳理思路、拆解困惑的伙伴。

我后来才意识到，自己用AI的方式，和大多数人有着本质区别。我从不会等有了清晰明确的需求，才让AI动手执行；很多时候恰恰相反，我手里只有一个模糊的想法、一个没琢磨透的问题、一个犹豫不决的判断，或是一个需要反复推演的方向。在这些想法“尚未成型”的阶段，我就会主动开启和AI的对话，不期待它直接给出标准答案，只是让它全程参与我的思考推演。

慢慢摸索下来，我发现自己对AI的使用，天然分成了三个层次，每一层都对应着不同的需求与价值。

第一层：最基础的AIGC，辅助生成

这是大多数人接触AI的起点，也是目前技术最成熟、最易落地的一层。比如让AI润色文章逻辑、搭建内容大纲，或是处理那些重复性高、创造性低的琐事——像整理资料、规范格式、提炼核心观点等。这一层的核心前提是：你已经明确知道自己要什么。

此时的AI，更像是一个高效、廉价、且永不抱怨的执行者。它解决的是一个非常现实的问题：我清楚目标和路径，但不想在繁琐的执行环节耗费精力，也没必要亲手完成。这一层的价值从不低级，它极大地解放了我们的时间和体力，让我们能聚焦更有创造性的事，只是它的上限也很清晰——它无法改变你的核心判断能力，只能在你设定的框架内优化效率。

第二层：启发式对话，而不是直接拿结果

当你开始把AI用在“还没想清楚的问题”上，人和AI的关系就彻底变了。在这一层，你不再是下达指令的主导者，而是发起讨论的参与者。和AI对话的过程中，你会慢慢发现：自己提出的问题可能本身就带有偏见，支撑判断的前提假设并不牢固，甚至整个思考逻辑都存在漏洞。

AI在这里的角色，变成了一个结构化的对话对象。你可以把脑子里那些零散、不成形、甚至相互矛盾的念头全盘丢给它，让它帮你拆解问题维度、补充你忽略的视角，或是直接戳破思考里的逻辑硬伤。很多时候，真正有价值的不是AI最终给出的结论，而是它“逼”着你把模糊问题讲清楚、把残缺逻辑补完备的过程。

这里的关键差别，从来不在AI模型本身，而在你是否愿意允许自己的问题处于“未完成状态”，是否敢于把混乱的思考暴露出来，借助AI的力量梳理清楚。

第三层：把AI引入决策过程

对我而言，这是AI最核心、也最具长期价值的用法。我一直坚信，好的决策从来不是“拍脑袋”的结果，而是一个不断收敛、逐步清晰的过程——在尽可能充分的信息基础上，找到当前阶段的最优解。而决策所需的信息，其实可以拆成两类，AI恰好能补齐最关键的那块短板。

一类是私有信息，比如你的具体目标、手里的资源储备、面临的现实约束，以及个人的价值观取向——哪些事绝对不碰，哪些事更看重长期回报。这些藏在你心里的个性化信息，AI无从知晓，也无法替代你判断。

另一类是环境信息，也就是公开可查的通用信息，比如市场结构、行业趋势、用户心理模型、某种路径的常见坑点等。这些信息并不神秘，但个人很难有足够的精力和带宽去系统性收集、整合、分析，而这正是AI最擅长的领域。

AI从来不是替你做决定的“军师”，而是帮你降低做错决定概率的“帮手”。在我实际使用中，AI很少直接告诉我“该选A还是选B”，更多时候它在做三件事：帮我补全那些看不见的思考维度，把我隐约察觉到的风险用严谨逻辑明确化，让我尽早意识到某条看似光鲜的路其实“不值得继续投入”。要知道，很多决策的价值，不在于你选对了什么，而在于你尽早排除了哪些错误选项。从这个角度看，AI不是一个“答案机器”，而是决策前的“放大镜”。

写到这里，其实已经能回答最开始那个问题了：“我没什么问题，不知道该跟AI聊什么。” 很多时候，不是你真的没有问题，而是你还没习惯把自己的“思考过程”交付出来，总觉得要等想法完全成熟、需求完全明确，才配开启对话。

但AI的真正价值，恰恰体现在想法的“混沌期”。当你开始允许自己的问题不完整、判断不确定、方向未明确，就会发现：AI从来不是等你“准备好了”才去使用的工具，它是一个可以陪着你，把混乱一点点摊开、把思路一步步理顺的伙伴。