秦明提出AI业务价值公式：模型能力×人在AI回路中的效能Hail Q，分享主动找问题、让AI反驳自己、控制单次信息量三件有效做法。
今天是五一，不聊工作，聊些人与AI的协作思考。先说一个我自己的发现。用AI越久，我越意识到，卡点从来不在AI能力，在我自己。
AI的产出，本质上是两件事相乘：模型的能力，和我们在这个AI回路过程中的效能。模型能力我只能在成本之内选择最适合自己的，而后半段如何使用，完全有大幅度的提升空间。我看到，大多数人把精力全押在模型和提示词上，却从没认真看过自己是怎么用AI的。
先看AI回路，很多人意识到，把用AI理解成：我问→它答→结束，这是不行的。而应该是一个持续的闭环：人输入信息→AI处理→AI输出结果→人读取、判断、行动→产生新的问题或信息→再次输入AI。每一圈都在累积结果。我们要保证这个闭环里每一步的质量，从而决定了最终我们能拿到什么。
第一，拿到输出之后，强迫自己做一件事：主动找它的问题。不是「这里哪里好」，而是「这里哪里能被推翻」。这一步能打断你本能想接受的冲动。
为什么会有这样一步，今天看到一位神经认知学家的分享，对于AI输出的东西，我们人脑会本能地想接受它。内容越精美，这个冲动越强。我自己也犯过这个错——拿到一份结构完整、语言流畅的输出，直接就用了，后来发现里面的逻辑根本站不住脚。
第二，让AI反驳自己。我现在的习惯是，得到一个结论之后，追加一句：告诉我这个结论最可能在哪里出错。这比自己想破绽有效得多。
毕竟，我们很多人一般只会看到符合自己预期的那部分，这是人脑的Bug之一。AI说了十件事，我们记住的那三件，往往是自己本来就相信的。和自己预期相悖的内容，大脑会自动降权，甚至意识不到这个过程在发生。
第三，控制单次输入的信息量。与其让AI一次输出所有东西，不如拆开来问。每次只处理一个问题，判断质量会明显更高。
因为信息量一大，我们的判断就失准。AI可以在三秒内给五千字，但我们的大脑处理不了这个密度。信息越多，我们越容易只抓结论、忽略前提，判断质量反而下降。
最后，我放一个公式吧，适合自己，也适合企业业务。AI业务价值 = 模型能力×人在AI回路中的效能（Hail Q，Human in the AI Loop Quotient）。
Hail Q 高意味着，AI投入越多，产出越高；Hail Q低，那么AI投入多，但回报有限；Hail Q为负，说明AI放大错误，产出比没有AI还差。
人在AI回路中的效能，本质上是我们管理这个系统的能力。而管理一个系统的第一步，是承认自己也是这个系统的一部分，并且是其中最容易出错、也最难被客观观察的那一部分。
还有一点，很多人觉得有了AI就不需要自己先想了，这是很可怕的一件事，也恰恰是这个习惯，让他们的Hail Q越用越低。
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