“DeepSeek 熱潮反思，AI 高效應(yīng)用探尋。” 在 AI 工具不斷涌現(xiàn)的當(dāng)下，DeepSeek 為何能迅速獲得較高使用率？用戶在使用過程中存在哪些問題與誤區(qū)？如何才能真正發(fā)揮 AI 工具的價值，提升個人與職場的競爭力？

為什么很多用戶覺得 DeepSeek 比 ChatGPT 好用

在過去的 AI 工具中，我最推薦的一直是 ChatGPT。

由于產(chǎn)品經(jīng)理的工作內(nèi)容特點，大語言模型（LLM）類的 AI 工具有最高的適用度（主要通過文本交互，輸出內(nèi)容也是文本），而在語言類模型中，GPT 的表現(xiàn)讓我最滿意。過往的文章中，我也分享過如何用 ChatGPT 提升日常工作的效率。

然而，今年年初 DeepSeek 橫空出世后，我立刻開始使用它?，F(xiàn)在的使用情況基本是：DeepSeek 占 70%~80%，ChatGPT 作為輔助補充，占 10%~20%；其他 AI 工具僅在特殊情況下使用（比如做配圖時可能用豆包）。

我和身邊的同事、朋友一直在討論：為什么 DeepSeek 的使用體驗更好？

我認為最核心的原因是答案的內(nèi)容質(zhì)量。

很多人稱贊 DeepSeek 的深度推理過程，這點確實令人驚艷。閱讀 DeepSeek 的推理內(nèi)容，本身就是一個學(xué)習(xí)過程。它的推理過程和最終答案并不完全相同，但通過推理過程的介紹，我們可以增加一個“推演過程”的學(xué)習(xí)機會。很多時候，只要問題提得好，就能快速掌握全新的關(guān)鍵知識點。

但最核心的一點，也是我們一直用“驚艷”來形容 DeepSeek 的原因，是它的答案質(zhì)量。首先，它給出的答案是準(zhǔn)確的；更重要的是，答案在橫向和縱向的維度上更豐富。

舉個例子，假設(shè)我問了一個問題，ChatGPT 能給出答案，并在要求下解釋原因，同時指出 1-2 個需要注意的點（前提是要明確提要求）；而 DeepSeek 在無需額外要求的情況下，只需輸入問題，它就會主動考慮相關(guān)的思考點，并在回答關(guān)鍵點時提供更精準(zhǔn)的答案。

最近，我在做數(shù)據(jù)分析時，有個思路拿不定主意，于是分別問了 DeepSeek 和 ChatGPT。DeepSeek 很快給出了建議方案，并從專業(yè)角度解釋了為什么這樣選擇。整個過程就像一位經(jīng)驗豐富的數(shù)據(jù)分析師在給我上課，看到答案的瞬間讓我眼前一亮，也讓我學(xué)到了一個新的知識點，有種觸類旁通的感覺。

ChatGPT 提供的答案與 DeepSeek 基本相同，也給出了額外的建議，但在答案的精準(zhǔn)度和維度把握上，DeepSeek 略勝一籌。

這就像我們在做投標(biāo)方案時，可能我們和競爭對手的切入點相同，但描述方式、表達維度、情緒氛圍的打造手段不同，最終給聽標(biāo)人的感受也會有所不同。

這種差距，我理解為“手藝”。

在職場上，標(biāo)準(zhǔn)化的工作交付可能相差無幾，但對于某些工作，不同經(jīng)驗和能力的人交付的成果質(zhì)量是不同的，這就是“手藝”的區(qū)別。

一句文案、一個彈窗、一個邏輯、一個架構(gòu)……有“手藝”的產(chǎn)品經(jīng)理，不需要多做解釋，經(jīng)過多個項目的沉淀、經(jīng)驗的積累和能力的打磨，已經(jīng)形成了自己的“手藝”。這種“手藝”體現(xiàn)在思考問題的高度、廣度和對細節(jié)的關(guān)注度上，最終呈現(xiàn)出的產(chǎn)品質(zhì)感自然不同。

就像最近《哪吒》幕后創(chuàng)作花絮中流傳的“五彩斑斕的白”一樣——

質(zhì)感，往往體現(xiàn)在細節(jié)之中。DeepSeek 被流量擠爆：從“嘗鮮”到“深耕”的反思

服務(wù)器頻繁崩潰的提示、社交媒體上“打卡式”的曬圖、大量用戶僅停留在“生成段子”的淺層交互……這些現(xiàn)象暴露出一個現(xiàn)實：許多人只是將 DeepSeek 視為流量密碼，而非真正的生產(chǎn)力工具。這種“快餐式”的 AI 消費文化，雖然推動了 AI 的普及，但并未引導(dǎo)用戶進行更深入的探索。

我們應(yīng)該回歸理性，從真正的需求場景出發(fā)，深入使用 AI。

先從日常工作入手，比如寫文檔、做數(shù)據(jù)分析、頭腦風(fēng)暴、項目管理等，AI 工具的加持都能極大提升工作效率。

再向更深層次邁進——利用 AI 提高個人的學(xué)習(xí)能力。以工作為切入點，借助 AI 促進多維度能力的提升。

例如：產(chǎn)品經(jīng)理提升數(shù)據(jù)分析能力；UI 設(shè)計師強化交互邏輯能力；程序員加強產(chǎn)品理解能力。

未來的職場競爭中，專業(yè)技能的差距將越來越容易被 AI 拉平，而綜合性解決問題的能力將變得愈加重要。如今，我們已經(jīng)在推動全員使用 AI、擁抱 AI。

吳恩達最近提到，未來 AI 產(chǎn)品經(jīng)理將變得越來越重要。我理解他的觀點是：能通過 AI 解決問題的產(chǎn)品經(jīng)理會變得更關(guān)鍵。他的發(fā)言背景是，有了 AI 的加持，技術(shù)實現(xiàn)的效率更高、門檻更低。因此，能夠利用 AI 發(fā)現(xiàn)市場需求、提供解決方案，并知道如何用 AI 落地這些方案的產(chǎn)品經(jīng)理，將會越來越重要。使用 AI 最難的問題：如何提問才能獲得更優(yōu)的答案？

未來，知識和信息的獲取將變得極其輕松，而如何利用 AI 獲得高質(zhì)量的答案，將成為拉開人與人之間 AI 使用水平的重要因素。

高質(zhì)量的提問能力，將成為職場人使用 AI 的關(guān)鍵競爭力。

比如，做數(shù)據(jù)分析時，我們需要先明確數(shù)據(jù)分析的關(guān)鍵目標(biāo)是什么？只有清晰認知目標(biāo)，才能基于此目標(biāo)尋求 AI 提供解決方案。

當(dāng)然，關(guān)鍵目標(biāo)也可以通過 AI 多次問答交互來明確。但這也正是使用 AI 需要注意的地方——如何甄別和判斷答案的質(zhì)量，是使用者能力的體現(xiàn)。

如果只是將一堆數(shù)據(jù)扔給 AI，讓它計算答案是否正確，可能需要進行驗證。但如果是開放性問題，可能會有無數(shù)種解法，哪個是最優(yōu)解？最終還是需要我們自己做判斷。而這背后，仍然依賴經(jīng)驗和“手藝”。