AI掌局者：從工具使用者到價值創造者

薩迪·凱·聖勞倫斯

（Sadie Kay St Lawrence）

人機協作研究院（HMCI）創始人兼首席執行官；熱門數據科學播客《Data Bytes》主持人。

她創立的國際非營利組織"數據女性"（Women in Data?）已覆蓋 150 多個國家、匯聚逾 70 000 名數據專業人士，2021 年獲評“全球頂尖 50 家非營利組織”與“AI 與科技領域女性首選社群”。

她現任白宮數據與 AI 培訓委員會成員、OpenAI 研究社區研究員；先後入選 DataIQ“數據與 AI 領域百位最具影響力人物”（2024、2025 年）、Dattaleum“AI 領域三十位傑出女性”（2022 年）。她在加州大學戴維斯分校、Coursera 與領英學習開設的課程，累計教授學員逾 70 萬人。

譯者：

沈濤

帆軟軟件有限公司戰略副總裁，江蘇省工業和信息化廳特聘專家，求是AI聯盟發起人。專註AI、大數據與商業智能研究，深耕數字化轉型與企業戰略洞察，具備一線市場與頂層決策雙重經驗。

第 一章 成為編創者

從問卷調查到神經網絡，進入AI大門 002

語言：萬物之鑰 004

轉變 006

成為編創者 008

AI的兩個真相 010

提問：比執行更稀缺的能力 011

本章小結 013

第二章 有求必應：提示詞實戰指南

AI的兩種邏輯 016

知識工作者能用AI做什麼 018

AI是怎麼改變我的工作的 021

提示詞：你已經會了，只是不知道 023

高階提示詞：管好你的AI 025

從新手到編創者：提示詞能力的三個階段 028

選擇合適的工具 031

本章小結 033

第三章 AI的底層邏輯：從原理到應用

AI究竟是什麼？一個繞不開的循環 036

定義智能為什麼這麼難 039

AI的七十年：一部加速史 041

潤物細無聲：AI早已在你的生活裏 044

AI效應：有效的技術，不再被叫作AI 048

拆解AI：它如何運轉 050

機器學習：讓系統從經驗中生長 053

深度學習：現代AI的基石 054

神經網絡如何學習 056

關鍵術語：讀懂AI對話的基本語法 059

本章小結 062

第四章 AI的應用版圖

兩件事，決定了AI無處不在 066

AI能做什麼：能力版圖與應用框架 068

AI在重塑誰：從個人到組織 070

AI在營銷領域：當創意遇上算法 073

AI在銷售領域：機器處理事務，人來經營關系 076

AI在運營領域：五個維度，逐一擊穿 078

AI在財務領域：從數據到洞察，中間那道墻倒了 081

AI在產品開發領域：創造力的門檻，正在降低 083

怎麼找到適合你的AI應用 085

本章小結 088

第五章 規模化AI編創

編創者的角色 090

成為觀察者 094

個人層面的規模化AI編創 097

任務自動化 101

AI智能體 106

從模型到落地，這段距離有多遠 111

企業級編創：從個人習慣到組織能力 115

推進之前，先對齊“AI是什麼” 119

先看清自己在哪裏，再談去哪裏 121

先修路，再立路標 123

培訓：授人以漁，而不只是授人以魚 126

沒有數據，就沒有方向 129

本章小結 134

第六章 機器的倫理

什麼是倫理 138

風險的層級 142

專用AI的局限與挑戰 146

AI對齊 158

不斷擴展的AI法律版圖 163

知識產權：AI時代的創造與爭議 166

安全與防護 170

其他重要考量 176

本章小結：編創AI的未來 180

第七章 變革浪潮：AI對社會的影響

初見技術 184

變化，才是真正的常量 187

AI究竟改變了什麼 190

轉變，從你開始 192

賦能：你已經在路上了 195

本章小結 198

第八章 編創者的使命：塑造未來

歷史的鏡鑒 200

編創者的角色 202

無限的可能 203

這件事，與每個人有關 206

未來的三個紀元 207

適應，沒有你想的那麼難 210

具體怎麼做 212

創造交響樂的人 214

塑造你的未來 215