AI 正在“平庸化”:为什么你掌握的 ChatGPT 和别人的没区别?
作者：微信文章你有没有发现，现在的 AI 越来越像个“端水大师”？
不管你用的是 ChatGPT、Claude 还是国产的各种大模型，问它们一个商业方案、一段文案或者一个人生建议，得到的回复虽然看起来滴水不漏，但总有一种挥之不去的“翻译腔”和“正确的废话”感。你满怀期待地输入提示词，期待它能给你惊为天人的洞见，结果它给你列了一堆 1234 的公文模板。你以为自己在用顶级大脑，其实你只是在和一个读过全互联网公开课、却从未下过田间的“高学历书呆子”聊天。这种感觉就像你花大价钱请了个顾问，结果他只会背百科全书，这种“AI 同质化”的焦虑，正在每一个深度使用者心中蔓延。甲骨文创始人 Larry Ellison 最近撕开了这个行业的最后遮羞布：“所有的 LLM 都在趋同，因为它们喂的都是同样的‘猪食’。”这是一个极其犀利的真相：全世界的顶级模型——无论是 ChatGPT、Gemini 还是 Llama——底层数据全来自互联网公开信息。这意味着，它们拥有共同的上限，也共享着同样的平庸。核心论断：AI 的竞争，已经从“算法竞赛”转向了“数据孤岛”的掠夺。公开数据的红利已经吃干净了，如果你还试图通过公开数据训练出来的模型获得超额收益，那无异于想通过读报纸成为世界首富。真正的价值，不在于谁的参数多，而在于谁拥有那些“不可见”的数据。面对这种“AI 趋同化”的困境，我们需要一套“诊断-归因-疗法”的逻辑来重新配置你的 AI 战略。【诊断：平庸化陷阱】现在的 AI 陷入了“群体无意识”。因为它们学习的是互联网上最大公约数的知识，所以输出的结果必然向平均值靠拢。如果你用平庸的工具，你只能产出平庸的结果，这在商业竞争中是致命的。【归因：数据同源性】Larry Ellison 指出，问题的根源在于“数据重合”。互联网上的公共数据就像自来水，大家喝的都一样。如果模型没有接触过你的私人财务报表、你的行业Know-how、你公司内部的SOP，它永远无法为你提供精准的决策支持。【疗法：私有化重塑】真正的价值跃迁只有一条路：用私有数据喂养。无论是个人还是企业，未来的核心竞争力不再是你“会用”AI，而是你拥有一台“懂你”的私有化 AI。这事儿其实特好理解。这就好比你请保姆，全城的保姆都在同一所“保姆大学”培训，学的都是怎么扫地、怎么煮饭这种标准化流程。这叫“公开数据训练”。但你家孩子爱吃什么口味？你家猫对哪种洗洁精过敏？你老公习惯把钥匙放在哪个抽屉？这些信息“保姆大学”教不了，得在你家实操、记小本本才能学会。这就是“私有数据训练”。现在的 AI 就像刚从大学出来的实习生，理论一套一套的，一干活就抓瞎。 有个段子说：如果你问 AI 怎么致富，它会告诉你勤劳能致富；但如果你把你老板的私密交易记录喂给它，它可能直接告诉你明天该买哪只股票。这就是区别：公开数据是知识，私有数据是命门。没命门的 AI，充其量就是个高级打字机。既然真相明确，我们该如何应对？笔者认为需要关注3个关键点：建立你的“私有知识库”不要再把你的思考、笔记、复盘随手扔在垃圾桶里。使用 Notion、Obsidian 或任何工具，建立结构化的私有数据库。这些是你未来训练个人 AI 的唯一筹码。拥抱 RAG（检索增强生成）技术不要指望通用模型能突然变聪明。利用 RAG 技术，把你的 PDF、文档、案例库挂载给 AI。让它在回答你问题之前，先翻一遍你的“家谱”，而不是去翻“百科全书”。守住你的“数据主权”Larry Ellison 说私有数据最值钱，这其实也是在提醒我们：不要轻易把核心商业秘密喂给云端的公共模型。学会利用本地大模型（如 Ollama 部署 Llama3）在断网环境下处理私密数据。总结一句话：大众的归大众，私人的归价值。今日互动：你觉得现在的 AI 越来越笨了吗？你愿意把自己的私人笔记喂给 AI 换取更精准的建议吗？欢迎在评论区留言。转发这篇文章，让更多人看到 AI 竞争的底层真相。
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