■  “就企业而言，我知道一些积极拥抱AI的企业，并没有因为使用AI而裁员，而是将节省下来的人力转移到了其他工作岗位上，开拓了更多的产品线，增加更多的产出。”

■  “坦白来讲，我并不觉得AI浪潮给我们这种早期天使投资人带来了多大的机遇。AI现阶段对我们来说，最大的价值在于它真的能显著提高我们的工作效率，对我们的工作与生活带来巨大改善。”

■  “现在的大趋势就是AI技术的民主化，技术门槛很低，这家企业能做的，别人大概率也能做，很难判断能不能跑出来所谓的护城河，竞争优势不是一天两天能建立起来的。”

几个月前，长期居住在硅谷的天使投资人PreAngel创始人王利杰做客【泉果无限对话】，从投资与应用两个视角，讲述了他所感受到的AI发展趋势，并带来了一节别开生面的AI工具DIY定制教程。他关于投资和AI的这些思维片段，从很多维度上都启发了大家更深入的思考。

王利杰在移动互联网和科技领域拥有二十多年投资经验。2011年，他创立了PreAngel天使投资品牌，专注于早期阶段的天使投资，并迅速在投资界崭露头角。他投资的企业覆盖人工智能、大数据、无人机、金融科技、大健康和区块链等多个前沿领域，广泛分布于北京、上海、硅谷、纽约等地。在他投资的300多家早期科技项目与初创公司中，已出现多家纳斯达克上市公司和超级独角兽。

“天使投资就是一场‘概率博弈’，投的太早期了，每个要素的概率乘起来，成功的总概率其实是一个很小的数字。”在【泉果无限对话】的分享中，王利杰还总结了自己多年来的天使投资心得与方法论。

王利杰被称为“投资异类”，著有《投资异类：天使投资的元认知》一书。他在二十多年的投资中，锤炼出了一套与众不同的投资方式，用王利杰自己的话说，“我经常是白天看上项目，晚上就把钱打过去了”，喜欢“一开始就能吓倒我”的项目；他也喜欢投资“异类创业者”，包括那些“偏执狂”和All-in一切的人。

    以下为王利杰分享实录精选：

坦白来讲，对我个人而言，我不觉得AI浪潮给我们这种早期天使投资人带来了多大的机遇。

从应用层面来说，现在的大趋势就是AI技术的民主化，这种民主化就导致技术门槛很低，这家企业能做的，别人大概率也能做，很难判断能不能跑出所谓的护城河，竞争优势不是一天两天能建立起来的。

所以，从to C投资的角度，我倒没觉得它给我带来了太多机会，也暂且没做太多相关的投资。但是在基础设施层面做了一些新的投资，在二级市场上我也看到一些机会。

换一个角度来说，AI现阶段对我们普通人来说，最大的价值在于应用，它真的能显著提高我们的工作效率。从我个人的体验来看，效率的提升可能都不止十倍。

这对我们的工作和生活都会带来巨大的改善。你可以节省很多工作时间用来享受生活，或者在单位时间完成更多的工作；就企业而言，我知道一些积极拥抱AI的企业，并没有因为使用AI而裁员，而是将节省下来的人力转移到了其他工作岗位上，开拓了更多的产品线，增加更多的产出。

至于那些声称“AI让我月赚100万”的视频，更多是引流的噱头。但我去年在社交媒体上发现了一个很有趣的实验：

一位推特上的小伙，他把AI的人设定为老板，告诉它：“你现在是老板，我是你的人类员工。你现在要用手头的两百美元创业，目标是月赚一百万美元。现在你只有我一个员工，请告诉我接下来该怎么做。”

这个思维实验非常有趣。AI给出了一些策略，比如建立网站、销售什么产品、如何花钱等等。当然，GPT还没有那么智能，最终帮不了他赚100万，但这种将人设置为AI员工的思维非常有趣。因为AI可能比人更聪明，但很多事情只有人能做。所以如果将AI作为一个更聪明的“老板”，人做那些AI无法完成的工作。而AI只需要电和带宽，最终它赚到的钱最终还是会用来支付人类员工的工资。可能有一天，真的会有AI老板和人类员工的模式。

接下来，我就分享一下自己使用“AI助理”的心得体会。

OpenAI在ChatGPT基础上，发布了GPTs。GPTs就类似于AI届的App Store（软件商店），无论是专业机构还是个人，都可以在通用版大模型的基础上，定制各种各样的专属功能，或者设定更多个人的偏好。

*GPTs是一种让使用者能够量身打造自己的AI助理的工具。

定制一个专属的GPTs，最重要的一步，就是系统提示词（System Prompt）的设置。通过设置不同的提示词，使GPT扮演不同的角色。

硅谷流行一个新词叫做Prompt Engineering（提示词工程）。因为我们所有人都面对着同一个AI，它的能力是固定的。这意味着AI的输出，一定程度上取决于你的输入，关键看你怎么问，这就是所谓的提示词工程。我们需要学习如何向AI提出关键问题。

我这里大概有24个不同的GPTs，可以理解为24个定制化的AI助手。我可以分享一下自己设定提示词的经验心得。我总结了一个简单的清单：

第一条要做的，就是要给GPT一个“人设”：你得先告诉它是谁，以及它能做什么，该怎么做，有什么样的资源（知识库或数据库）等。

有了人设的设定，再提问效果就会大不相同。否则它作为一个通用版的人工智能，你问一个问题时，它有时候的理解会有上下文的限制或是歧义。一个人设就限定了它的理解范围。

“人设”描述的需要越精准越好。比如除了告诉它，你想让它扮演英语老师的角色，还可以更详细地说明，你是一个中学英语老师、大学英语老师，或是托福英语老师，还要告诉它你的英语水平以及学习目标是什么。

有时候我们会发现，在向AI提问时，它会“一本正经地胡说八道”，这是因为它的相关信息不足。

同样的，在信息不足时，我们需要引导AI主动向用户索要更详细的必要的信息，才能够实现尽可能准确与稳定的输出。

比如问它一些关于健身的问题，说最近流行低心率的健身，那我的第二区间心率应该在什么范围？AI就会反问你，比如说我得知道你的年龄，才能计算你的第二心率区间。如果它没有收集到足够的信息，是不会回答你的，直到你把所有必要的信息都提供给它，它再给你输出结果。

AI跟人很像，也很喜欢用案例法来学习。所以你给AI讲完一长段，设定它该干什么的时候，还要给它举一些优秀的案例，AI的生成输出会更加稳定。

比如，当我利用GPTs帮我创作一个生成图片的提示词时，我会找几个写得比较好的案例和格式投喂给它，作为参考，AI就知道怎么写了，也可以实现更稳的输出。

在AI的应用过程中，有时会出现信息混乱或AI幻觉的问题。

*AI幻觉指的是AI会生成貌似合理连贯，但同输入问题意图不一致、同世界知识不一致、与现实或已知数据不符或无法验证的内容。

从我个人的体验来看，混乱或幻觉的情况是越来越少的，因为AI也在持续改进。

但坦白讲，百分之百屏蔽或者杜绝所谓的幻觉是不可能的，只能让它多做交叉验证，或者通过提示词的设置，让它帮你排除一些不合理的东西。比如AI的输出结果，都可以设定带上源链接，能看到原文出处在哪里。如果你需要确保内容的真实性与严肃性，你可以把这些链接点开再去确认一遍。

其实这个问题一直存在，所谓的混乱或者幻觉，不全是AI带来的。审核权还是在我们手里，你不能完全依赖它。就像我从互联网上看到的任何信息一样，也同样不能保证其真实性。这个问题以前也没法杜绝，你看到的小道消息，相信与否还是取决于你自己。

我觉得，人类和AI的分工将是，AI做所有其他工作，最终的决策还是人类的事。

如果最终连决策都由AI完成，那岂不是我们所有人都要下岗？而且从各个国家的政策角度来看，决策意味着责任。AI没有担责任的能力，最终还是要由人来承担决策失败的责任，当然，决策成功的奖励也是归人的。

所以，其他能力都可以由AI辅助，我们要做的，就是专注于提高自己的决策能力。

我们人类是智能个体，但每个人都需要上学从头学起，因为别人的知识不能像传内功一样直接传给你。如果没有天赋，可能还不如你的老师。

但AI不一样。那些真正意义上能让AI变得更智能的数据，一旦某个AI掌握了，最终所有的AI都会掌握。只要有互联网连着，这些AI就是个统一体；如果AI真的能产生智能，那么全世界的AI就是一个“超级个体”。

现在它们还是人为割裂的。所以可能在短时间内，每个人凭借手上掌握的个性化的数据，训练出自己的模型，可能还存在一些所谓的门槛或优势。

但我觉得，数据的优势不会持续太久。

就拿金融领域的数据资产举例：我们做金融决策，需要历史数据，也需要实时数据，但OpenAI目前还没实现纳入实时数据。我去年投了一个小公司，它是用社交数据辅助交易的。除了看K线图以外，你还可以在里面调到20多种不同的社交数据，把社交数据叠加在K线上，然后自己去找规律。我认为这种数据资产在短时间内是有价值的，还可以用到产品应用方面。

但这些垂直领域的数据资产带来的门槛和价值，一定会随着AI的不断发展被渐渐抹平，你很难持续地保持这种数据优势。现在的技术发展趋势就是技术的民主化，AI能力的民主化。

信息门槛的变平了，已经从信息不对称转变为认知不对称。将来更多比拼的是认知，在投资领域也是这样。

天使投资的本质是什么？核心竞争力是什么？我觉得，只有对一个事物有“元认知”，才能够有正确的行为去操作它。

坦白讲，这么多年总结下来，天使投资就是一场“概率博弈”。我们投的太早期了，每个要素的概率乘起来，成功的总概率就小得可怜。历史上那些著名的早期投资人，最终的心得也有很多都是关于概率的。

从2011年开始做投资，投了几百家企业。这十几年以来，在这场“概率博弈”里，我总结了三条投资方法：投势、赌人、修心。

首先，投势。既然它是个概率博弈，那你就不要有过多的个人情感或偏好，我们能做的就是把握大方向，做大概率对的事情。如果看见某个产业有巨大的发展势能，那就尽早布局、尽早去投。但是否能在一开始就把握住技术浪潮带来的范式变革机会，这就要依靠个人认知能力的提升。

第二，赌人，人和团队是最大的变量。投人的标准，关键要看创始人的“进化加速度”，出身反而没那么重要，因为有很普通的创业者最后非常成功，也有很多非常精英的创业者却失败了。

举一个让我印象深刻的“反常识”的投资案例：当年我投资超级猩猩的时候，它还只是一个用集装箱改造的智能健身房，我也没有预料到它的商业模式会变成现在这样，当然未来它也可能进化成别的方式。天使投资的一个特点就是，你投资后，项目很有可能在一到三年内发生转型。

我当时决定投资，第一是看准了整个大健康市场的发展趋势，健身越来越受欢迎，包括我自己也在疯狂健身。第二，当年我认识创始人的时候，她已经有身孕了。后来她告诉我，她见了许多投资人，但因为她是“大肚子CEO”，几乎没人愿意投资。她当时跟我说，如果不投资，能不能帮忙问问身边有没有朋友想买车，因为她想把自己的车卖了，继续投到公司。冲着这股All-in的勇气和不给自己留退路的冲劲，我觉得她的“进化加速度”不会小，所以就投了。

最后，关于修心，这是天使投资人自己的功课，需要有坚定的信念和信心。因为即便是非常成功的企业，发展的过程也是九死一生、起起伏伏。在这个过程中，会反复质疑拷问，是不是值得继续拿着？什么时候抛掉？如果想明白不抛，最后亏掉也要承受，这就是修心。

从早期投资来说，一般投资100个项目，总有3个左右能成功。但你要做到的是，不要中途下车，不要把那些最终能成功的项目过早地卖掉。不然你可能只赚了10倍，但亏损的项目占97%，总体还是不赚钱的，要赚就要赚到100倍。我的经验是，只要你每个项目都从头到尾持有，不中途下车，最后大概率是可以赚钱的。

当然，前提是大方向没错。