## 574｜7个日常任务，告别AI信息焦虑

你好，我是快刀青衣，欢迎收听快刀广播站，每天带你看AI。

今年以来，我的感受就是，从大模型到上层应用，全球的AI行业都仿佛一下子进入了“高铁时代”。

这个精准的用词，还是我听了脱不花和清华大学社会学教授严飞老师的长谈后，才突然意识到的。

我们国家是在2008年北京奥运会的同一时期，有了第一列正式运营的高铁。到现在，连20年的时间都不到，但是我们的生活已经被高铁完全改变了。我甚至还想起自己上大学那会儿，每逢放假，我和宿舍另外一个男生总是最后两个离校的，经常要买站台票，把同学从车窗塞进绿皮火车里。而今天，很多中学生可能都没有见过绿皮火车，更不知道什么是“站台票”。

想想看，从ChatGPT横空出世到现在，才不到三年的时间。如果你每天都在深度使用AI，不妨想象一下：有一天AI突然从你的工作和生活里消失，会怎么样呢？

我那天琢磨了下，这大概就像我正在用计算器麻利地算账，突然有人把它换成了算盘，还要求我只能用算盘算。哪怕我小学学过珠算，也会觉得整个人都要崩溃了。

我之所以提起这个话题，是因为在最近这十几天里，AI领域又发生了几件大事：

OpenAI终于践行“Open”理念，开源了gpt-oss-120b和gpt-oss-20b两个模型，性能堪比o4-mini和o3-mini，可在高端笔记本和手机上运行；而这家公司万众瞩目的GPT-5也在上周正式发布，引发了行业狂欢与质疑并存的热议。

谷歌DeepMind团队发布了世界模型Genie 3，这个模型能够用于训练机器人和自动驾驶汽车，能与仓库等真实环境交互，还能精准模拟水流、光影变化等物理特性，构建高度真实的动态虚拟场景。

腾讯推出了AI编程工具CodeBuddy，支持设计稿转代码、多组件库替换及云端部署等全流程开发；腾讯旗下混元大模型同步开源了4款小尺寸模型，适用于笔记本电脑、手机、智能座舱、智能家居等轻量低功耗场景。

而稍早一些，在7月下旬，字节跳动旗下AI编程工具TRAE推出了SOLO模式，用户只需用自然语言描述需求，即可自动生成代码。

此外，智谱、阿里Qwen、Kimi等国内头部团队近期也都推出了各自最新、性能最强的开源模型。

我刚说的这一大段内容，放在去年，可能是一个季度的大事。但是今年也不知道是被谁按下了倍速播放键，所有的AI公司和产品，都开始骤然提速，这种节奏感觉就好像大家都在暑假最后一天的夜里赶作业一样。

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所以今天，我想和大家重点聊聊 “信息爆炸” 这回事。

首先，“信息爆炸”这个词我们虽然经常听，但是它第一次出现是在1964年。

当时是在3月的《新政治家》的一篇文章中被暗示出来，然后在同年的6月7日，《纽约时报》第一次使用了这个词。说到这里，我不由得冷笑一声，那时人们以为自己无法承受的“信息爆炸”，放到今天，恐怕连一个小孩获取的信息量都赶不上。

这是有数据为证的，现在全球每两三秒产生的数据量，就足以填满230亿本电子书——没错，就是以亿为单位计算的。古人说的“学富五车”，在现代世界从信息总量上来说，似乎约等于“文盲”了。我之前介绍过一项早年的研究：1998年，加州大学伯克利分校的经济学教授哈尔·瓦里安在一篇论文中指出，当时全球信息产量实际被使用的比例正趋近于零。

这个数据趋近于零是什么意思呢？就是说，很多数据虽然产生了，但并没有发挥作用。

学过小学分数的我们都知道，一个分数趋近于零，原因无外乎三种：要么分母无限变大，要么分子无限变小，要么分母变大的同时分子也在变小。

而对人类来说，我们能接收和消化的信息数据量这些年并没有多少变化，但全球产生的数据总量已是一个天文数字。

大家想想看，光是我们每天刷短视频，浏览了多少秒、点了多少赞、在哪条短视频上停留了多久——这些都是我们产生的数据，但这些数据到底有什么用呢？似乎只是让平台给我们推送广告和更多短视频时更加精准而已。

当然，在信息总量的增长方面，AI的贡献也是功不可没。毕竟网上有大量的像“一小时让AI帮你写一万篇文章”、“让AI帮你自动生成一千篇小红书笔记”之类的个人经验分享，而这背后，是大量垃圾信息的滋生。

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正因为信息汹涌而来，我们经常会因被动接收信息轰炸而感到疲惫、焦虑。

我记得曾看过一套书，名叫《酸甜苦辣心理学》，一共5册。书中把信息焦虑分为四个阶段：

当然，这四个阶段更多是概念上的区分，并没有实际数据或具体衡量指标来测算我们处于第几个阶段。

值得注意的是，由于每个人所处的环境和从事的工作不同，很难对信息接收方式给出统一建议。但在AI领域，我确实发现，有些同学每天热衷于追逐各种大模型的动态，看很多账号的评测，他们张口就能说出不少AI领域大神的名言，还会在各个群里为哪个大模型的能力更强而争吵不休。

然而，他们并不真正使用AI，也不会用AI解决实际问题。这也让我想起刘澜老师的精辟观点：有些人是“学习上的天文学家”，总是抬头盯着火星上有什么，却从来不想着把学到的东西用在自己的生活中。这个说法很精辟，不过对真正的天文学家来说，可能有点儿不太公平。

因此，我建议大家先从一些小任务着手，尝试使用一些自己以前从未用过的AI工具。或许你花五分钟就能完成一个小任务，但它带来的收获，很可能远远大于你刷100篇AI领域的动态新闻。

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在这里，我随手给大家列了7个小任务，大家可以根据自身情况灵活调整。每个任务涉及的相关工具或内容链接，我也同步放在了下方，方便大家查阅。

第一个任务，找一个自己所在领域的、超过20页的行业报告，发给你最熟悉的AI工具，无论你用豆包、Kimi、DeepSeek，还是ChatGPT，都没问题。

请你打开深度思考开关，输入一行类似这样的指令：“请你按照全球顶尖咨询公司的MECE结构，将这份报告总结成五页PPT的要点。”

然后，你可以对比不同工具给出的总结，看看谁的表现更为出色。当然，我这里之所以是强调自己的领域，就是因为你对本领域内容更为熟悉，能够更好地评判AI输出内容的质量与能力。

第二个任务，利用即梦生成一张能展现你此时此刻心情的海报。

如果你不会写提示词，也可以点开页面上输入框右下角的DeepSeek助手，把你脑海中模糊的想法直接发给它，它在理解后会给出三到四个提示词，你可以根据每个提示词分别生成一次图片，亲身体会不同提示词对画面呈现的影响。

> 即梦：https://jimeng.jianying.com/

![图片](https://piccdn2.umiwi.com/uploader/image/ddarticle/2025081121/1884330899768700764/081121.png)

第三个任务，观看咱们学习圈里尹会生老师的课程《如何用AI批量整理文件夹》，然后跟着课程制作一个能帮你批量修改电脑里照片名字的小工具。

通过这个学习加实操的过程，你会惊喜地发现，成为一个善于解决问题的人其实一点儿也不难。

点此观看尹会生老师课程

第四个任务，在扣子平台创建一个能解决自己某个痛点的小智能体，然后发布到豆包上。

要是你实在想不到做什么，我之前和你推荐过王树义老师的教程课，里面有事实核查助手的完整提示词。你可以借鉴这些提示词制作一个属于自己的智能体，以后看到网上的一些文章时，就能让AI帮你核查信息的准确性。

点此观看王树义老师课程

第五个任务，尝试一些当下最新的智能体工具，观察AI是如何将一个模糊的需求自动拆解并执行完成的。

你可以先从设计智能体开始体验，比如用Lovart或其国内版星流来帮你设计电影海报，或者用RoboNeo帮你进行美颜和更换服装穿搭。

点此回顾设计智能体实测

第六个任务，相信咱们学习圈同学大部分都下载了Get笔记，不妨尝试下它更深度的AI助手功能。

例如，从知识库里挑选几篇不同的分析报告，让它找出报告中的异同点；或者选一个你喜欢的公众号，保存几篇该公众号的文章，让Get笔记助手分析这个公众号作者的文字风格和文章结构。

点此回顾Get笔记使用分享

第七个任务，把你生活中或者工作中的某个任务拆解成具体环节，然后想办法用飞书多维表格呈现出来。

在操作过程中，可以把AI和自动化通知都结合进来，如此一来，你将会体验到一种对任务更准确的掌控感。这和你公司用什么协作软件没有关系，你可以直接使用个人版先进行练习。

点此回顾广播站流程优化分享

以上就是我推荐大家去尝试的7个小任务。这些小任务，其实都没有什么门槛，而且花费的时间很少。但是在做任务的过程中，你可能会突然灵光一闪，惊呼一声“原来还能这么干！”，这肯定比我们深陷在AI世界的更新狂欢里要有用得多。

况且，现在AI产品已经过剩了，我们也不必带着匮乏和怕落后的心态去看待AI产品，而是应该更加主动地用AI来重构我们的很多工作任务。

好，今天广播就到这里。如果你觉得有帮助，欢迎分享转发给你的朋友。明天咱们接着聊AI。

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![图片](https://piccdn2.umiwi.com/uploader/image/ddarticle/2025081121/1884331380805027720/081121.png)
