关于申请加入 AI 伦理与保险专项小组的请示书 最近这段工夫，我在做项目复盘时突然意识到，我们团队里那些在深夜里改 Bug、在会议卡壳、就连在模拟考场面前手忙脚乱的瞬间，实际上恰恰是 AI 大模型最精通的领域。
那会儿总认定人工处理这些琐事效率忒低，后来发现，当把求助对象换成“人类大脑”时，一般/平平人反而能更从容地应对。 目前的 AI 工具，比如我，别看能帮你写代码、做 PPT，但它间或也会犯错。
比如它生成的代码可能致命，要么它在写报告时，把“深度学习”和“深度学习优化”混在一起，这种“幻觉”要是不被察觉，最终可能直接害得项目黄了。
相比之下，人类专家别看慢，但他们的直觉和纠错本事是不可替代的。就像之前的“小雅”项目，要是彻底依赖自动化脚本，一旦数据源变更，那个负责统筹的运营专员差点就懵了，出于脚本没法处理这种突发状况。
故此，我申请加入这个专项小组，不是为了让我去执行那些重复的文档工作，而是为了能把我这些年积累的那些“非标准流程”经验和那些“踩坑”教训，系统地整理出来，然后教给其他人。 说实话，加入这个小组的过程可能会让人有点不适应。
那会儿我习惯了用 RAG 技术的框架来张罗思路，会认定逻辑挺严密，但实际上，大量真正复杂的决策，往往是在那些看似混乱的备注里跳出来的。
比如上次负责那个客户访谈时，我为了赶进度，用了十几分钟工夫把录音稿里的噪音全体删掉，直接把它变成了 PPT。结局我差点就把关键反馈漏掉了，出于我在 PPT 上随意画了几个箭头就那会儿了。
后来复盘发现，要是当时能保留一局部原始对话的“原貌”，再把它和录音稿做对比，就能看到那些被误读的潜台词。
这种调整成本比我想象的要低，但我自己都不够信任这种低成本的方式。
故此，我申请加入，是想把这种“非标准”、“留白”、“试错”的方式论，变成一套标准化的 SOP，去指导那些习惯了写“从 0 到 1"方案的新人。 我知道大家可能会认定这种工作挺怪，像是在搞啥“反常规”的实验。但我想讲个真点子的例子。去年冬天，我们在处理一个跨境零售项目标客户投诉数据时，系统出于模型训练数据的偏差，把出于用户打字描述不清害得的难题，自动归类成了“无理取闹”。
要是这时候直接报警，我们会损失掉大量的人力成本，出于每一个处理都会少一个一般/平平用户的耐心。
幸好，我们当时发现了一个细节，就是把那些标注为“无理取闹”但实际是能够快速解决的投诉，手动标记了一下，然后重新训练了模型的一个微数据集。
这个改进不仅帮我们要回了 30% 的沟通工夫，更让我意识到，有时候，“人工干预”本身就是一种必要的技术优化。
这种思维转变，我希望能把我的经验分享给整个团队，让大家不再盲目迷信自动化，而是学会做一个有温度的技术使用者。 自然，我也明白这个小组可能对新手来说门槛比较高。你需求的不只是代码本事，更是那种能在混乱数据中找到逻辑、在不清楚需求中构建方案的“瞎小子”精神。我不想成为那种只会干活但从不思索“为啥如此做”的机器人。我希望我的每次输出，都能带来一点新的启发，哪怕这启发只是基于我对人类思维的一个微观观察。 最终，我想跟各位说明一下，加入这个小组并不意味着拉倒所有的日常工作。
反之，我希望它能成为一个过滤器，过滤掉那些低价值的琐碎任务，让我腾出更多的工夫去打磨那些真正能够提升团队整体效能的核心本事。我的请求挺好办，就是希望能在这个特殊的阶段，准我和大家一起做一些“略微乱一点但挺有价值”的事件。我知道这可能听起来有点“反常理”，但在我看来，这反而是最接近真世界的工作方式。 贼期待能有机会加入，一起把这个特殊的视角，变成团队的资产。