随着AI能力的增强，越来越多的人开始用AI协助自己工作或者生活中的事项。但不少人的用法都比较单一，有没有更全面、更私人化的用法呢？这篇文章，我们看看作者的经验。
先说一下我为什么要重度使用 AI？
两个原因：一是我认为 AI 是继 Web 的 1.0 时代、移动端的 2.0 时代后的第三波浪潮，它将彻底改变互联网的生态以及人们的生活。作为浪潮之中的人，我必须先通过 AI 改变自己的生活，这样才能保持足够敏锐的洞察力。
另外一个原因是我一直倡导的产品理念是：不做自己都不愿意用的东西给别人用。
如果一个产品经理自己都不用 AI，却想通过做 AI 产品给别人用，这本身就违背了我的理念。就像我经常”嘲讽”公司设计团队，每天在路边摊买包包的女生，是不可能做 Gucci 设计师的。
先隆重推荐下 Perplexity（非广告）：
后面的很多场景下我都会提到这款产品，所以先花时间介绍下。
我几乎测试过十几款国内外的 AI chat 类产品，最终选择的是 Perplexity。使用的前提是：PRO 模式（20 美金每月）+ AI 模型选择 ChatGPT，它的基本逻辑是：整合大量互联网的优质信息 + AI 的理解能力。
我现在平均每天在上面的使用次数在 30~50 次左右，几乎是脑袋里有什么问题，都第一时间输入进去尝试寻找下答案。
它的几个点和我特别契合：
一是它对于信息源的要求极高。
当我询问了一个问题：”我感冒了怎么办？”
它会给到我回复，我仔细检查过它的信息源，分别是：世界卫生组织官网、北京教育委员会官网、妙佑医疗国际医学教育与研究基金会官网、中国石油大学校医院官网、生命时报（报纸）。
通过这个示例就可以看出来，它最大的特点是对于信息源要求极高，这彻底解决了现在互联网上大量垃圾内容充斥的问题。
同理，当我用同样的问题询问抖音或者小红书时，我要花大量时间去筛选哪些是正确的、哪些是胡说八道。为什么不用百度？百度这种垃圾网站不配我去使用（Just kidding）。
二是它的道德底线没有那么高。
不少 AI Chat 类产品的通病是道德底线过高，动不动就给一堆正确的废话，或者试图对我进行价值观教育，我都成年人了还需要你教育？
Perplexity 的好处是道德底线没有那么高，可以询问一些不那么道德的问题。
当然这里的使用技巧是：首先最好购买 PRO 会员，然后把 AI 模型设置为 GPT-4o。它背后可以选择几个不同的模型，我自己测试下来这个设置下，它的回答最为”广泛”。
至于什么是”不道德”的问题，我这里就不举例了。
三是它的回答是整合了全球互联网信息的。
这样的好处是它给到的答案更为全面，能够通过整合全球各个地区的优质信息源给到我回复。这个过程中，通过反查信息源，也让我知道了很多领域的专业网站。
它的局限是针对某些领域的回复是有问题的，比如当我询问游戏相关的问题，它的答案可能就是错的。因为游戏方面大多是玩家零散的信息源，缺少官网的优质信息，所以它的答案就不如 Google 上更靠谱。
需要注意的是，我接下来提到的 AI 如果没有特殊说明指代的就是 Perplexity。
我不知道大家是否经常遇到这样的问题：在听到某人说的一句话，或者是看到某个信息的时候，第一时间是无法判断真伪的——我自己经常遇到这种情况。
比如，上次我看到有个读者在微信读书下评论：”领导能力高的人往往睾酮水平也比较高”；我还看到有人在小红书上说：”可口可乐在中国用的糖都是劣质糖”……
因为这些都是网友随口的一句话。有可能他们看过严谨的报道，但更多时候可能就是随口胡说八道。如果我自己没有论证过就信以为真，再说给别人听，就很可能以讹传讹，谣言就这么产生了。
但是现在我可以直接让 AI 帮我快速判断，并且告诉我具体的信息来源，是经过什么试验论证？还是被官方报道过？
——这样的好处是可以进一步强化我的独立思考能力，不被各种”互联网谣言”带偏。
早上打车去公司的路上，我要么是听播客，要么是听音乐。
播客用的是 Apple 的自带播客，音乐软件用的是 Spotify。Spotify 里面有个 AI DJ 功能很好用，主要解决的是我不知道听什么歌的问题。
它的大概逻辑是结合过去的听歌历史、类型偏好、歌单信息等，给出一些有意思的推荐。
Spotify 的歌单封面非常丑陋，所以它的所有歌单封面我都是用”豆包”重新生成的艺术画，这样每天看起来心情会好一些。
做完体检之后，我会收到体检报告，但里面大量的内容我是读不懂的，什么各种细胞的百分比、各种血红素的高低等等。
这个时候我会把体检报告的 PDF 版本发给 AI，并开启和 AI 的连续对话模式，询问每项指标的意思以及生活中需要注意的事项，它都能给到我全面的解读和回复。
相比于找医生进行询问，这种方式我差不多用半个小时就了解了更为全面的信息，显然更加高效且有深度。
之前旅游的时候，我到一个景点后都是东转转、西转转，傻乎乎地看一圈。现在有了 AI 之后，我去到一个新的地方都会通过 AI 来全面了解这个地方的历史、文化和风俗等。
比如我前几周去了杭州的良渚古城遗址，我全程都在和 AI 进行对话，询问了大量信息，包括良渚古城是如何发现的？如何修复的？古代的祭祀习惯？古代的生活习惯？等等。
我还深入地了解了下”人祭”这个话题，包括”人祭“在全球各地的发展史，很有意思。
一个很“残酷“的现实是：人过了三十岁就会越来越重视饮食和健康。
所以我现在经常在吃一些东西的时候，也会询问 AI，包括它的营养价值和注意事项。比如：油炸蔬菜和碳烤蔬菜的区别？牛奶和咖啡一起喝会带来什么问题？轻断食的负面影响？等等。
有时候吃饭之前，我也会拍照给 AI，它会识别我吃的东西，并给到我一些建议，还是非常方便的。很多做健康的 APP，也有类似的功能，拍照对食物进行识别，然后记录热量和健康管理。
玩游戏的时候，我也会经常用到 AI。什么游戏竟然复杂到还要边查询边玩？
没错，说的就是你：魔兽世界。
AI 在这时扮演了使用手册的角色，但这个场景下很多 AI 做的都不太好，和游戏的信息源有关系。所以我会在 AI 给到答复后进一步反查它的信息源，在 Reddit（论坛网站，类似于国内的知乎） 上找进一步的玩家回复。
在购买 Steam 游戏之前，我也会通过 AI 去查询下这款游戏在玩家论坛上的评价，看看是否符合我的意图。
晚上在家我也会练习下口语，用的是网易旗下的一款英语练习软件，同类型的产品还有很多。
实际体验下来的感受是：它几乎取代了传统的英语外教角色，并且更有耐心、更加碎片化、更低的金钱成本。
除此之外，我的大脑中还会经常性地蹦出各种问题
之前在蹦出这些问题的时候，我是不愿意去 Google 的，原因是 Google 后我还需要花费时间去“筛选+判断“，部分问题可能也没有好的答案，这样就导致整体的成本比较高。
但现在有了 Perplexity，成本大幅度降低，当我脑海中有任何问题的时候，我都会第一时间 AI 一下。
比如：杭州的马路上为什么总是看到有人在卖乌龟？混合动力的车和电车对比的优劣？为什么冬天总是会产生静电？杭州空气污染的主要类型是什么？……
我是个天生好奇的人，总爱追问”为什么”。现在有了 AI，正好完美解决了这个刚需。
我每天早上都会阅读下公众号里的优质文章，但这些文章大多可以分为两种类型：信息和知识。
信息一般是不需要花大量时间进行阅读的，而知识可能需要反复阅读。所以我会把我认为优质的文章保存在 Cubox（一款主打”稍后阅读”的产品），它里面有 AI 解读的能力，我偶尔会用它来解读信息。
但说实话这款产品做得真不咋地，因为没有更好用的，所以也就暂时将就。
这个场景是工作中高频使用的，包括产品中有些文案需要检查、发出去的通知或公告需要检查、自己写的内容也需要检查……
之前都是费时费力地自己瞅好几遍，现在 AI 完全可以解决这个问题了。我这里通常用到的工具是：Notion 的检查错别字功能，还有一个 Wordvice（一款做文案检查的工具）。
稍微说一下，国内很多笔记软件都有检查错别字的能力，但实际我测试下来很多家体验做得真的是一言难尽，要么就是把我本来的意思都给改了，要么就是过度地美化。
另外提一下，Grammarly 作为专业的语法检测工具，主打的就是这个，之前我也用过一段时间。
我去年开始自学 SEO，边学习边实践。这个过程中 AI 几乎扮演了我 SEO 助手的作用。
SEO 本身是一个系统性的工程，涉及到大量的细节，我给自己定的学习计划是两条路径：一是我学习了系统性的 SEO 课程，这样我脑海中有一个对 SEO 中的规划和结构，有一个大的”树干”。二是在具体的实践中，边遇到问题边学习，这种方式可以通过具体的”枝叶”来丰富树干。
而 AI 在我的工作中就扮演了这样的角色，比如我会询问 AI：网页访问速度为什么对于 Google 爬虫很重要？前缀域名和后缀域名在 SEO 中的使用场景？锚文本如何设计比较好？……
这对我做提升 SEO 能力来说是一个极大的效率提升。
通过 AI 帮我更快速地查询竞争对手的情况，包括穿透其公司、创始人信息等等，是非常方便的。
这种方式可以更好地帮助我们判断对手的业务阶段、人员规模、发展历程等等，形成更加立体化的认知。
比如前段时间我看到有个站点的自然流量做得非常快。我就通过 AI 穿透了这家公司的信息，才发现它的背后是一个非常有经验的团队，他们有意识地购买了高权重的域名，并且通过程序化的方式来做 SEO，从而达到自然流量快速增长的目的。
我自己做 C 端业务的，竞争对手的背景穿透可能对于 B 端是更实用的，在商务沟通之前全面了解对方的公司信息和核心团队成员信息是很有必要的。AI 在这里扮演了更加智能的”企查查+LinkedIn+Twitter（X）”的角色。
这是我最近正在做的事情：把大量的信息整合到 Notion。
我自己的观察是大量的公司信息和业务信息都是静默地停留在数据库的，但理想的状态是：它们随时随地基于问题而出现，现在通过 AI 就可以做到这一点。
我目前的做法是：把公司和业务上大量的历史资料迁移到 Notion，这样当我有疑问的时候，可以直接通过 Notion AI 来进行询问。
比如我们每天都会收到大量的用户反馈，我不太有时间去一条条地看，但我可以让客服团队把这些信息都录入到 Notion 知识库，当我在研究某个话题的时候，我可以快速地查询到用户在这个方面的声音。
目前还遇到些小问题，但最终实现的效果是：任何人都可以通过 Notion AI 快速地得到对于公司和业务的答案。
值得推荐的是，我自己已经把我的个人知识库迁到了 Notion，现在已经可以通过 Notion AI 快速地查询到我个人的答案，非常方便，比如：我在什么时间买的房子？当时的价格是多少？我上次体检的结果中有什么是异常的？……
邮件是海外最重要的沟通方式，我每天收到的邮件至少是几十封起步。
这里稍微推荐下 Spark AI，它可以通过 AI 帮我把邮件进行自动整理和归类，将邮件分为：通知、动态、邀请、重要等等。针对通知类型的可以一键已读，避免浪费时间、也避免忽略了重要邮件。
但为什么我说的是”稍微推荐”，而不是”非常推荐”呢？
原因是它的很多 AI 功能做得还有点坑爹，比如 AI 摘要做的是英文摘要，我还要再翻译一遍。另外功能上稍微有点过于花里胡哨。
但这个方面我还没找到更好的替代品，期待一下正在开发中的 Notion Mail。
我最近还尝试把 Slack（工作聊天软件） 接入到了 Notion，然后我可以通过 Notion AI 来询问很多有意思的问题，它的答案逻辑是通过阅读 Slack 里面的公开聊天信息来进行回复和判断。
比如我就问了 AI 对我过去一年的工作如何评价，它的答案我也拿出来吹一下，哈哈。（当然我肯定不止问了我一个人的）
所以我正在让 HR 把“员工信息+各种考核记录”都录入进入，这样在年底就可以通过 AI 来进行绩效考核了。
以上。
专栏作家
杨杰出海笔记，微信公众号：杨杰出海笔记，人人都是产品经理专栏作家，2018年年度作者。心理学硕士，目前从事出海互联网工作。一名奋斗中的产品汪，致力于将心理学与互联网进行深度整合，一起探索广袤的出海互联网！
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