我問DeepSeek：要想用好AI，哪個技能最重要？答案遠超我的預期！

2025-05-13 12:03 網際網路er的早讀課

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圖片來源：DeepSeek官網

我問DeepSeek：要想用好AI，哪個技能最重要？
本來開啟了“深度思考（R1）”“聯網搜尋”兩項功能，希望答案不僅經過深度思考，同時能夠更全面。
結果試了幾次，系統始終反饋：“DeepSeek 聯網搜尋服務繁忙，請關閉聯網搜尋功能，或者稍後再試。”

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無奈關掉了“聯網搜尋”功能。好在系統給出的“深度思考（R1）”+答案的結果依然很驚豔！
01 “深度思考（R1）”模式
圖片來源：DeepSeek官網
嗯，使用者問的是“要想用好AI，哪個技能最重要？”。
首先，我需要確定使用者的具體需求。他們可能是一個剛開始接觸AI的新手，想了解應該優先培養哪些技能。或者他們可能是有一定經驗，但想最佳化自己的技能組合。也有可能使用者來自不同的背景，比如學生、開發者、企業管理者，不同角色需要的技能可能不同。
小編：原來AI也懂得使用者畫像，避免內耗。
接下來，我得考慮AI應用的多樣性。AI包括機器學習、自然語言處理、計算機視覺等多個領域，每個領域可能有不同的關鍵技能。但使用者的問題更偏向於通用技能，而不是特定技術。所以可能需要從更宏觀的角度來回答。
小編：這個結論正合我意。
然後，思考現有的觀點。通常人們會提到程式設計、數學基礎、資料處理等技能。但作為專家，可能需要更深入的分析。比如，批判性思維、問題分解能力、持續學習這些軟技能可能被忽視，但其實很重要。
小編：DeepSeek時代，提示詞中的“角色定位”依然重要，得先讓AI自己有一個準確的代入感。
還要考慮使用者可能的誤區。比如，有些人可能過分強調程式設計或演算法，而忽略了理解業務需求或倫理問題。這時候需要指出平衡的重要性，避免使用者走偏。
小編：不得不說，DeepSeek也是上得廳堂（人文方面），下得廚房（技術方面）。
另外，當前的AI發展趨勢，比如生成式AI的普及，使用者可能更關注如何有效利用現有工具而非從零開發。這時候，快速學習、提示工程、結果評估可能更為關鍵。
小編：關鍵點都被DeepSeek捕捉到了，它會讀心術嗎？
然後，需要組織答案的結構。分點列出關鍵技能，每個技能解釋為什麼重要，並給出具體例子或應用場景。這樣使用者更容易理解和應用。
小編：沿著“What, Why, How”的黃金圈法則呈現更易於被理解。
還要驗證自己的觀點是否正確。比如，批判性思維是否真的在AI應用中起到核心作用？比如在模型選擇、結果分析時確實需要批判性評估。而問題分解能力在處理複雜專案時必不可少，比如將一個大問題拆分成可解決的子問題。
最後，確保回答全面，涵蓋技術技能和軟技能，並強調它們的綜合應用。同時，提醒使用者根據自身需求調整重點，因為不同場景下可能需要不同的技能組合。
02 深度思考後輸出答案
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要高效使用AI，批判性思維與問題拆解能力最為關鍵。這一技能超越了單純的技術門檻，決定了AI工具能否真正轉化為實際價值。以下是具體分析：
1. 精準需求定位能力（核心起點）
– 案例：企業想用AI提升銷售額時，需辨別真實需求是「使用者畫像最佳化」還是「供應鏈預測」，錯誤定位將導致AI模型失效
– 方法論：5Why分析法+使用者旅程地圖，穿透表象直達問題本質
2. 複雜問題結構化拆解（價值實現路徑）
– 例項：開發智慧客服系統時，需拆解為：
 – 意圖識別（NLP）
 – 知識圖譜構建（資料處理）
 – 情感分析（模型調優）
 – 服務評價體系（結果評估）
– 工具：MECE原則+決策樹，確保分解無遺漏不重疊
3. 技術-業務翻譯能力（價值轉化關鍵）
– 典型場景：將「客戶留存率下降」轉化為：
 – 特徵工程：使用者行為序列建模
 – 模型選擇：生存分析 vs 分類預測
 – 驗證指標：AUC-ROC曲線 vs 業務轉化率
– 方法論：領域知識圖譜+技術可行性矩陣
4. 動態評估與迭代能力（持續最佳化保障）
– 關鍵技術：
 – A/B測試框架設計
 – 模型漂移檢測
 – 反饋閉環機制
– 亞馬遜推薦系統案例：日均3000次模型更新，依賴持續效果監控
5. 倫理風險評估能力（長期發展基礎）
– 必須預判：
 – 資料偏見放大（如招聘演算法性別歧視）
 – 黑箱決策後果（如信貸評分）
 – 社會影響（深度偽造技術濫用）
– 工具：AI影響評估矩陣+道德紅線清單
進階技能組合建議：
– 技術層：掌握Python(pandas/scikit-learn)+SQL+基礎線性代數
– 工具層：熟練使用Jupyter+TensorFlow/PyTorch+視覺化工具
– 認知層：構建「第一性原理」思維，理解技術邊界與可能性
最新行業調研顯示（2024 MIT AI Report），AI應用失敗案例中68%源於需求錯位，而非技術缺陷。培養「以終為始」的問題界定能力，配合結構化解決方案設計，才是AI價值最大化的核心槓桿點。建議透過「具體場景反推法」訓練：從已有AI成功案例倒推問題拆解過程，逐步構建系統性思維框架。
03 總結
我自己用下來直接的感受是，整個思考過程不僅全面、專業、深入，還非常具有邏輯性和系統性。DeepSeek從使用者畫像、AI應用多樣性、現有觀點、使用者誤區、答案結構、觀點驗證等多個維度進行了深度剖析。
這種多角度、多層次的思考方式，充分體現了其強大的分析能力和對問題本質的深刻理解。輸出的結果不僅與思考框架高度一致，還緊扣主題，內容詳實且具有很強的可操作性。這種高質量的輸出，無疑為使用者提供了極具價值的參考。
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來源 |  盧山說AI精進（ID：KEEP-POLISH）
作者 |  盧山 LUCENT LU ;  編輯 |  呼呼大睡
內容僅代表作者獨立觀點，不代表早讀課立場


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