「偽專家」氾濫的時代，我們能相信AI嗎？

為什麼

「偽專家」橫行？

近些年，「偽專家」氾濫成災，甚囂塵上。但冰凍三尺，非一日之寒，這一現象之所以如“頑疾”般長期存在，是因為在其背後，隱藏著技術、商業和人性的“共謀”。K哥從以下三個方面談談我的看法：

1、真“專家權威”天然的侷限性

必須要承認，即使是真專家，本身也有侷限性。像醫學專家不懂金融、不懂法律，這樣的情況還好理解；但如果說外科醫生不懂泌尿，消化科醫生看不了感冒，很多人就不那麼好理解了，上了年紀的人更是如此。

再加上真專家深知科學的複雜性和專業上的邊界，在表達上通常非常謹慎，常說“在某種前提下”、“理論上說”、“目前的研究表明”一類力求嚴謹的話。而這些在很多人眼中往往被視為“正確的廢話”、“說了等於沒說”。此時，那些野生“偽專家”啥話都敢說、啥病都能治的“自信”作風，就恰恰擊中了他們的痛點，填補了他們的“需求”空白，甚至最後成了他們的精神寄託。

2、商業化包裝背後的利益驅動

說一千道一萬，利益是“偽專家”批次“製造”的核心驅動力。尤其在知識付費和注意力經濟風起雲湧的今天，知識和專業性早就被高度商業化了。許多精明的機構和個人發現，將一個普通人包裝成“專家”，遠比培養一個真正的專家成本更低、見效更快。

況且這樣的團隊或個人又深諳人性心理和傳播技巧，透過設計光鮮的頭銜、編造動人的故事、利用名人背書等方式，就能快速建立起個人品牌。當然，他們的最終目的，不是傳播知識，而是銷售產品——課程、保健品、理財服務等等。而所謂的“知識”，只不過是他們忽悠別人的誘餌和假象。

3、社交媒體的放大效應

在以前的傳統媒體時代，資訊的釋出有嚴格的稽核門檻。而如今自媒體時代，人人都有麥克風，各種不負責任、未經核實的言論滿天飛。而社交平臺的演算法推薦機制，又在客觀上為謠言和謬論的傳播插上了翅膀。眾所周知，演算法的核心目的是增強“使用者粘性”，因此它更傾向於推薦那些能激發強烈情緒（如憤怒、恐懼、興奮）的內容，因為這些內容最能吸引點選和分享。而“偽專家”的驚悚言論，恰好完美迎合了演算法的偏好。

這就等於在我們身邊製造了無數個“資訊繭房”和“回聲室效應”：你越是相信什麼，演算法就越是給你推送什麼，讓你身邊充滿了與你觀點一致的聲音，最終讓你對自己的錯誤認知深信不疑。我們對抗的早已不是一兩個“偽專家”，而是一個由商業利益和演算法共同構建且難以穿透的資訊壁壘。

AI砸了

「偽專家」的飯碗

AI技術的崛起，成為大家意料之外的“偽專家”亂象的破局者。尤其是生成式AI大模型，正在悄無聲息一點點地砸掉“偽專家”的飯碗。

過去，人們獲取專業知識的門檻很高。需要讀懂晦澀的論文，查閱專業的資料庫，或者付費諮詢真正的專家。但現在，隨著大模型能力的進化，AI在許多專業領域已經達到了一個相當不錯的水平，尤其在金融、醫療、法律、教育等高頻使用場景，AI在很多方面的能力已能達到初級專家水平，能夠提供60分左右的專業解答。

這個水平，我們可以稱之為“60分萬金油”。它或許還無法像頂尖人類專家那樣，做出開創性的貢獻（得90-100分），但用它處理大量基礎性的、有章可循的知識問答和分析任務，早已不是什麼問題，揭穿那些專業水平只有“0分”的“偽專家”，更是綽綽有餘，不再話下。

另外，在目前發展階段，主流AI工具的回答，尚沒有廣告植入、也沒有深度的利益捆綁，立場相對中立客觀。因此，它不會因為你想買保健品，就誇大其詞地宣傳功效；也不會因為你想投資，就別有用心地推薦某隻股票。它的知識來源於海量的公共資料，其目標是根據你的問題，生成最相關、最可能的回答。這種“無欲則剛”的特性，讓它成為一面絕佳的“事實濾鏡”，和抵禦“偽專家”謬論的有效工具。

如果你身邊也有對各種新事物“好奇”的長輩，或者有希望提升資訊辨別能力的朋友，K哥建議你把Chatbot、AI搜尋和Deep Research，當作對抗「偽專家」的“三件套”推薦給他們。讓他們更方便的獲取更多可靠的資訊，降低被“偽專家”誤導的風險。

Chatbot：

你的私人AI助理

如果說AI是一個龐大的知識庫，那麼Chatbot就是我們與這個知識庫對話的貼心“客服”。它更適合開放式的問答場景，尤其是一些需要推理、解釋、翻譯和內容生成的任務。當你在家族群裡看到一則健康謠言，不必再苦口婆心地自己下場解釋，只要把謠言內容複製給Chatbot，然後問它：“這個說法科學嗎？請幫我分析一下。”它就會迅速告訴你這則資訊的真偽，並列出科學依據。這樣的內容會遠比你急赤白臉、帶著情緒的“教訓”，更能讓老人信服。

目前國內就有很多優秀的 Chatbot 產品。比如，具有廣泛知識儲備和良好互動能力，能快速理解使用者意圖，提供高質量的回答的豆包；在自然語言處理方面表現出色，對各種文字內容的分析和理解能力突出，尤其對於一些專業性較強的問題，能夠給出精準解答的DeepSeek；以親切的對話風格、友好的互動體驗為特色，並在在語言表達和文學創作方面有一定優勢的文小言；整合了騰訊豐富的資源，在娛樂、生活服務等方面的問答表現突出的騰訊元寶；以超長的“無損上下文”視窗聞名，擅長閱讀和總結長篇報告、論文或網頁內容的Kimi等。

把這些工具介紹給家人，相當於為他們配備了一個7×24小時線上、博學且耐心的私人助理，方便又好用。

AI搜尋：

重新發明搜尋

Chatbot擅長對話，但當我們需要精準查詢某個事實或事件時，AI搜尋無疑更具優勢。這裡我們先簡單瞭解一下傳統搜尋和AI搜尋之間的差異。傳統搜尋引擎（如百度、谷歌）的工作模式是：你輸入關鍵詞，它返回給你一個包含若干個藍色連結的列表，你需要自己逐一點開、閱讀、篩選、整合資訊。這個過程費時費力，且很容易點進廣告或營銷號的“陷阱”。

而AI搜尋則完全不同。它基於大模型的能力，在你提出問題後，會直接在後臺“閱讀”大量相關網頁，然後將資訊智慧整合、提煉、總結，最終以一段清晰、有條理的文字直接呈現給你，並且會附上所有關鍵資訊的來源連結，方便你核實。做個類比就更容易理解了：傳統搜尋只會給你一堆食材，讓你自己做飯；而AI搜尋則直接為你端上一盤菜，還會附上菜譜（信源）。對於辨別能力較弱的使用者來說，AI搜尋無疑更為“趁手”。

目前，國內AI搜尋賽道同樣是群雄並起、各有所長。比如，百度AI搜尋依託百度強大的搜尋引擎技術和 AI 能力，能夠為使用者提供全面、準確的搜尋結果，尤其在知識科普、新聞資訊等方面表現突出。夸克以簡潔的介面和高效的搜尋體驗受到使用者青睞，其 AI 搜尋功能能夠快速理解使用者的複雜問題，並給出精煉的回答。奈米AI搜尋強調多模態內容創作和一站式的搜尋、學習、寫作、創作體驗，可解決識人、識物、解題、旅遊攻略等各種難題。秘塔 AI 搜尋在文獻搜尋方面具有獨特優勢，能夠幫助科研人員快速找到相關的學術文獻，並提供文獻的摘要、引用情況等資訊。天工 AI 搜尋則在智慧互動方面不斷創新，使用者可以透過語音、影像等多種方式進行搜尋，搜尋結果也更加個性化。

Deep Research：

每個人的智囊團

如果說Chatbot是你的日常助理，AI搜尋是你的資訊導航員，那麼Deep Research工具就是你專屬的“蘭德公司”，它能將深度行業研究、市場分析這種過去只有專業機構才能完成的工作，變得更平民化，更唾手可得。

這類工具通常使用AI Agent技術，比如，你給它一個研究課題，讓它“分析2025年中國新能源汽車市場的現狀和未來趨勢”，它會自動分解任務，生成多個AI Agent，分別去執行搜尋資料、閱讀研報、分析資料、整合觀點等子任務，最後彙總成一份結構完整的深度研究報告。這對於投資、創業、或者撰寫學術論文等，需要進行嚴肅決策的場景來說，價值巨大。

目前來看，國內智譜 AI 的 AutoGLM和問小白的“小白研報”都是其中的出色代表。所不同的是兩者各有側重：智譜 AI 的 AutoGLM 在深度挖掘和分析資料方面表現比較出色，能夠為使用者提供更為深入的洞察和分析。而問小白的“小白研報”則是更針對一些特定行業的調研需求，提供了豐富的行業資料和專業的分析報告，幫助使用者更好地瞭解市場動態和行業趨勢。

當然，這些深度研究工具，對普通長輩來說可能有些複雜，但對於我們自己來說，並不是太難駕馭，絕對是可以幫我們戳破“偽專家”謬論的強大武器。

說了這麼多，再回到K哥最初的問題：我們能相信AI嗎？我的答案是：可以相信它，但不要迷信它。AI雖然很強大，但它畢竟只是一個工具，也會犯錯（比如“幻覺”），它的知識也有邊界，它的“價值觀”也取決於其背後訓練資料和開發者的設定。但無論怎麼說，在「偽專家」和劣質資訊氾濫的今天，AI無疑為我們提供了一種寶貴的“交叉驗證”的能力，和一種用“魔法”對抗“魔法”的選擇。

對於想要讀在職博士的企業家和高管來說，哪些博士專業比較熱門？

專業1：工商管理

合適人群：企業家、總經理、CEO等企業高管等；

培養目標：以核心管理課程為基礎，透過一定的研究載體和工具形成知識積累，並依託全球“學產研”的大平臺，讓學員可以場景化發現問題，解決問題；且一貫秉承“全融教育”，使學員可以站在未來看未來，用未來的眼光，看企業的現在。

專業2：智慧製造管理

合適人群：智慧製造、工業製造業等領域內，企業家企業高管等；

培養目標：在新一輪的產業變革及全球智慧製造產業轉型升級的時代背景下，智慧製造勢在必行，智慧製造管理博士專業其以智慧製造的深度、企業管理的廣度和理論研究的高度三者有機結合為特色，培養智慧製造領域的企業領導者和思想家。

專業3：醫療健康管理

合適人群：醫療大健康行業企業高層管理者，投資人等；

培養目標：醫療健康管理博士專案為中國健康產業人才提供終身學習的機會，為企業培育行業領軍人才，推動企業成為行業標杆。

結合健康管理核心課程，針對健康專業性人才的戰略規劃能力、運營管理能力、技術創新能力、全球化化視野能力、全融化思維及可持續發展能力進行提升；

同時，增加健康產業針對性的分析與探討，突出系統性、科學性與實踐性，著眼於企業內部執行力提高、實際問題的解決及管理效益的提高。