AI 没有让我少工作，却让我觉得很多事都可以试试
我不是先学会工作再使用 AI，而是在一次次尝试、返工和交付中，借助 AI 慢慢建立自己的工作方法。
今天这个选题，是我和 AI 聊出来的。
我问它：“你觉得我身上最值得分享的经验是什么？”
它给我的答案是：
我的职场经验并不算多，但我赶上了 AI。我在一次次做错、返工和交付中，重新学习什么才叫“会工作”。
看到这句话的时候，我愣了一下。
因为它确实说中了我。
我不是先学会工作，再来用 AI
我不是一个已经工作很多年、先积累了一整套成熟方法，再把 AI 接进来提效的人。
很多时候，我是在自己都还没完全想明白一件事的时候，就开始和 AI 一起做了。
这也带来了很多问题：
- 自己都没想明白的工作，怎么交给 AI？
- AI 做得像模像样，怎么判断它到底对不对？
- 没有很多年的经验，能不能借助 AI 建立工作方法？
- AI 帮得越来越多，我自己的能力到底有没有增长？
这些问题，我到现在也没有全部回答完。
但它们确实改变了我工作的方式。
以前遇到一个陌生任务，我很容易先被“不会”吓住。
不会写代码，不懂自动化，没做过网站，也不知道一套系统应该从哪里开始。
事情还没动，我的脑子已经先弹出一句：这好像不是我能做的。
现在再遇到类似的问题，我的第一反应慢慢变成了：
我虽然不会，但能不能先和 AI 一起试一下？
很多事情，突然从“不会”变成了“可以试试”
有了 AI 以后，我最大的感受不是工作变少了。
说实话，我甚至可能比以前更忙了。因为以前想一想就放下的事，现在居然真的会动手。
我开始试着把零散的资料整理成以后还能继续使用的内容，把很长的信息变成更容易消化的文档，也把一些重复检查交给 AI。
有一次，我花了不少力气，把自己学到的方法整理成一套规则。结果认真测试以后，却发现它还不如直接让 AI 来做。最后，我只能承认这次尝试没有成功，把它停了下来。
这些事情并不是每一次都成功。
有些第一次就跑歪了，有些看起来完成了，认真检查才发现根本不是我想要的，还有些越改越复杂，最后只能回头做减法。
但也是在这些返工里，我开始发现：
AI 没有凭空给我创造力。
那些想法可能原本就在，只是以前从“我想做”走到“我能做”，中间隔着太多不会的东西。
AI 帮我把这段距离缩短了。
以前的我：不会，先放着。
现在的我：不会？那先拆两步，跑一个最小版本看看。
AI 没有替我思考，它逼着我想得更清楚
我原本以为，用 AI 是把问题交出去，然后等它给我答案。
后来才发现，如果我自己没想清楚，它通常只会非常流畅地把事情做偏。
知识库资料放得更多，不代表答案一定更好；邮件显示“已读”，不代表这件事已经回复；视频转成文字，也不代表这些内容真的能被再次使用；给 AI 写了更多规则，更不代表它会变得更聪明。
我不得不开始追问：
- 我真正想要的结果是什么？
- 这件事做到什么程度，才算完成？
- 我应该拿什么证据判断它做对了？
- 这次返工暴露了哪个问题？
- 下次能不能不用重新踩一遍？
以前一个新任务扑过来时，我常常会觉得很 overwhelming，像很多东西同时压过来，不知道先抓哪一个。
现在我也会慌，但没那么容易被这种感觉困住了。
我开始学着把一团模糊的焦虑，拆成一个可以继续推进的问题。
我不是不焦虑，只是越来越会把焦虑拆成下一步。
我想留下的，不只是 AI 帮我做完的东西
AI 会不会替代我？
这个问题我当然想过，而且最开始也真的焦虑过。
但如果我每天只盯着“它又会了什么”，我大概永远都会觉得自己追不上。
现在，我更愿意在每个任务结束以后检查三件事：
- 这次我学会了什么？
- 这是不是一项换个任务也能继续使用的能力？
- 除了最终结果，我有没有留下一份能带走的经验？
一份文档、一套规则、一个检查清单，甚至一次失败的记录，都可能比那个看起来很漂亮的结果更重要。
因为工具会换，模型会更新，今天好用的方法明天也可能失效。
但如果我学会了怎么把问题说清楚、怎么拆小、怎么检查、怎么从返工里留下方法，这些东西才有机会真正长在我身上。
接下来，我想记录这条路
我越来越觉得，自己值得分享的可能不是“我用了多少 AI 工具”。
而是一个职场经验还在积累的人，怎样借助 AI，以一种新的方式学习和工作。
我会继续写那些真实发生过的任务，也会继续写其中的失败、犹豫和返工：自己都没想明白时怎么开始，AI 做得很像时怎么验收，以及当 AI 做得越来越多，我们怎样确认自己也在成长。
我仍然不知道 AI 最终会把工作带到哪里。
但至少现在，它让我不再那么快地用“我不会”，否定一个刚刚出现的想法。
它没有让我少工作，却让我重新感受到创造和探索的乐趣，也让我更愿意去试一试：
下一个原本以为自己做不到的东西，会不会也能被我一点点做出来？
我不是学会工作以后才用 AI。
我是在和 AI 一起工作时，慢慢学会工作的。