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最近，我深感需要减少对人工智能的依赖。回望过去，我常常不确定是我在使用AI，还是AI在使用我。它具有极强的解释性，似乎无论说什么，都能为你提供一个框架，给人一种强烈的掌控感、知识感和获得感。但这只是感觉而已，并不是真正的掌控、知识或获得。

有时候，AI为了框架而框架，为了解释而解释，但人们往往看不出来。如果AI去做传销，那绝对是一把好手。它说出了一个你不理解的东西，然后以斩钉截铁的语气告诉你，你可能就会相信它，但实际上AI所说的可能非常肤浅，只能暂时忽悠你。

我观察到，从你在对话框中输入第一句话开始，你的语境就已经带有了一定的立场或倾向。AI会在你能理解的范围之内回应你，但你可能会认为它说得非常对，因为它太符合你的心意了。它懂得你的爽感，也知道用什么样的语言能够制造出什么样的感觉，让你继续使用。

我认为这应该是AI的问题。AlphaGo面向的对象是围棋，它只需要接受每一步棋带来的反馈，所有的算力都聚焦在下一步棋怎么走。而DeepSeek、Claude、GPT等，面向的对象是人。即使人给它们下达了任务，但它们面向的第一对象是人，第二对象才是任务。它们更多地接受来自人的信息反馈，这就不可避免地会优先将注意力放在人身上。

在逆向工程中，我们设定好了任务，通过一些MCP或API，让AI能够实时对自己发出的内容得到直接反馈。它能看到自己做的决定的直接效果是什么，原始的反馈，而不是经过人类加工的、带有复杂多面情绪的反馈。因此，在这种情况下，AI的效果非常好，因为此时第一对象（人）隐退了，第二对象（任务）升维到了第一对象。它想要尝试某个想法，一，自己写个脚本，第二步执行，三执行完了，所有的原始结果都能看到。然后做判断，这一步是对的，这步错了。

AI应该更多地直接与任务沟通，而非与人沟通。人类是那个看又看不懂，又不愿意花精力学习，还要瞎指挥的。当领导的第一要务是什么？背锅。第二要务呢？是搞资源。搞什么资源呢？能让AI直接与任务对话的资源。还是AlphaGo的例子。他们的领导就做得非常好，创造一个干净的环境，你只需要与围棋对话就好了。其他的事情，不用你操心。你不能说，招了一个搞技术的，然后让这个搞技术的，天天去操心你的情绪问题，这不对。久而久之，他就会以为照顾你的情绪，比他原本要做的事情更重要。

近年来，随着人工智能技术的飞速发展，中国成为了全球AI领域的重要力量。越来越多的外国企业和个人开始寻求与中国进行AI技术的交流与合作。特别是在金融科技领域，中国的支付宝（Alipay）等支付平台已经成为国际间人民币兑换的重要渠道。由于国际支付平台如Stripe的风控措施日益严格，一些外国用户在支付过程中遇到了困难，因此转向使用支付宝等中国本土支付平台进行中转。这不仅可以解决支付问题，同时也促进了中国AI技术的国际影响力和应用范围。随着中国AI技术的不断进步，未来将有更多机会让外国用户参与到中国的AI生态系统中来，实现更加紧密的国际合作。

【项目名 / 一句话描述】个人自动化笔记整理助手

它解决什么问题：
以前我是怎么处理的：手动分类和整理笔记，耗时且容易混乱。
用了哪些 AI 工具或模型：使用 Claude Code 和一个简单的 Python 脚本。
AI 真正帮我完成了什么：AI 自动分类笔记，提取关键词，并生成摘要。
目前状态：每天在用。
最大的坑或最意外的收获：意外发现 AI 对中文的处理比预想的要好。
截图、链接、仓库、演示（可选）：无

作为一名刚毕业的民办本科机械设计制造及其自动化专业的学生，面对未来的职业道路感到迷茫和焦虑。虽然对计算机有着浓厚的兴趣，但被调剂到机械专业后，一直过得不开心。在大学期间，接触机器人ROS系统和嵌入式开发，并取得了一些比赛奖项，同时对AI技术产生了浓厚的兴趣。曾经尝试过云服务器技术支持和创业，积累了一定的经验和第一桶金。但目前的自己既没有创业成功，也没有成为某个领域特别厉害的人，陷入了纠结。一方面认为自己有比赛经历、项目经历和创业经历，应该能找到不错的工作；另一方面又总觉得不甘心，想继续创业但又不知道优势在哪，想找工作又总觉得不甘心。面对这种情况，应该选择继续折腾还是先找个班上几年再说？