过去的一个多月中，AI 工具正在改变我的工作习惯，它时常让我处在一种“兴奋”的状态，一段时间里我很期待每天能接到新的工作任务，期待与“AI”一起接受挑战。

自我介绍：

在进入公益行业之前，我在一家互联网垂直媒体当了 7 年编辑，来到 NGO2.0 后的工作，主要负责传播、设计、项目执行、活动策划、讲课等工作，和很多人一样，公益行业让我从单一岗位被迫成长为多面手。大部分的工作状态是和其他 5 名同事线上远程协作。

第一次用Midjourney生成头像

第一次接触：

第一次接触 AI 工具是在 2019 年，机构在撰写《AI4GOOD》的报告，其中引用了 Open AI 的案例，为了验证案例的真实性，曾尝试用 GPT-2 撰写新闻稿，但机器的痕迹很重效果并不理想，还尝试了用 MuseNet 去模仿肖邦的音乐风格编曲，当时它留下的印象要比 GPT-2 深刻很多。

再次接触是今年年初 ChatGPT 已经被炒热，几乎每天都能浏览到关于它的信息，这次使用有被它的自然语言处理能力惊艳到，和 2008 年第一次拿到 iPhone 时的感受很像，它让未来充满了想象。

使用到的 AI 工具：

ChatGPT、文心一言（文本）、new Bing（搜索）、Tome（PPT生成）、Midjourney、文心一格（图像创作）、Runaway（视频）

使用场景：

1.文案辅助

接触 ChatGPT 后很长一段时间都处在“调戏”的测试状态，去问它各种问题，撰写千奇百怪的文体，真正辅助到工作是因为接了一份很紧急的活动策划。当晚的工作会议开到十一点，对方需要在一天内提交两份完整的大型活动策划案，会议结束后，我对于这个任务很焦虑，它包含了对于活动的策划、调研、排期、招募、采购、预算等等具体事项。忐忑的打开了 ChatGPT 尝试描述了一些具体的条件项，它给出了一份完整的活动流程，并将任务进行了拆解。

没想到 AI 能帮助到我的第一件事是排解焦虑，辅助入睡。

第二天早早起来和我的“新同事”进行合作，一个上午的时间两份策划案的初稿已经成形，在这个过程中 ChatGPT 给到我该类活动的详细流程，它带入条件后，一些地方还不是很准确需要人为校对，比如活动排期，看似很顺畅，但是从执行角度考虑它的分配并不切合实际，比如在调研一项中它只安排了 2 个人天，招募的时长为 2 周，其中的松紧度需要根据实际执行情况调整。

ChatGPT使用场景

Excel 数据处理是我工作中的短板，导致做预算时很容易出错。ChatGPT 可以根据我的描述给出预算表格样式，同样也可以通过我的描述给出计算公式，复制到 Excel 可直接适配。你看，AI 终于可以听懂“人话”了。

有意思的是，它给到我的一份预算，金额远远超出了我的预期，把表格发到工作群吐槽它的“挥霍”，一个同事回复说：“有没有可能，正常的活动就是要花这么多钱的，毕竟 AI 是根据数据库里的信息给出的结果，而数据库比我们知道的要多。”最终在活动地的询价结果，与 AI 给出的十分接近，因为合作伙伴的支持，我们砍掉了场地、搭建等硬成本，所以结果有所差距。

在这之后，又使用了 Tome 去生成了策划案的展示 PPT，也很成功，它完成了基础排版，只需要再手动增加细节。

除此之外文本生成类 AI 还帮助我完成过撰写推文，取标题，课件结构调整，检查调研问卷逻辑，生成报告提纲等工作。

2.图像创作

去年刷小红书时总能看到大家用 Midjourney 创作的图片，近期也浅浅尝试了一下，和大多数人一样先从给你自己做头像开始，有点像拿到了新款沙盒游戏的感觉。希望把自己想象的场景和创意立刻用 Midjourney 呈现出来，想去探索它的边界在哪里，趣味在于它对自然语言理解后所生成作品的随机性。这个过程中我不停的翻找攻略，去学习如何描述设计师、绘画风格、视角、光线、设备等，开始慢慢理解创作一幅画作时设计师所要思考的问题。

使用过程中，也在想象它们如何应用在公益领域，比如此前我们帮助的非遗项目“双堂盒子”或许可以通过传承人的描述用 AI 虚拟再现出来；还可以生成一些已逝去的人物，用他们第一人称的视角讲述故事，帮助我们与过去重逢。

不太成熟的想法呈现

意外的是百度的文心一格，使用起来更加容易，生成的图像也更符合东方主流审美，比如海报、logo 的设计，做出来基本是可用的程度。

用文心一格制作的活动海报

3.创建社群

2 月 12 日我们建立了“NGO&AI会话分享群”，把 ChatGPT 接入到群聊中，邀请不方便科学上网的草根公益伙伴入群体验。与其夸夸其谈的吹捧一项新技术，不如快速的让大家使用起来，这也是我们在培训中一直坚持的实践理念，这个二百人的群是目前我微信群聊中活跃度最高的。

ChatGPT体验群

作为管理组，我们在群里观察公益伙伴如何使用 AI ，如何提出问题。大家从一开始问一些关于自己机构的事情，到后来问具体工作遇到的问题，过程转变十分有趣。在管理上我们并没有直接去教伙伴怎么用，而是通过“换一个提问方式”来引导，比如有一位伙伴问“给助残项目取一个筹款标题”，这期间她不停的调整问题来获取最佳答案， “给助残项目取一个感人的筹款标题”、“给助残项目取一个积极的筹款标题”，看到后我们也去问了这个问题“给助残项目取20个不同风格的筹款标题”，对方一下就能 get 到怎样提问更高效，这种互动的方式也让我收获了助人乐趣。

三月初我们在兰州的培训中，也开始有意引导学员使用 ChatGPT 辅助做传播，现场感受技术奇点即将到来，也发散性的畅想了未来的传播玩法。在兰州时总会想起 NGO2.0 起步时，王瑾老师带着大家在中西部地区做培训，号召大家“借船出海”，充满活力和敢于尝试是草根的精神，十多年后我们在这里再次号召大家借一艘新的快船出海。

使用感受：

1.提升效率。这是最显而易见的体验，有时开玩笑称“ChatGPT 听懂人话后要比其他同事还好用”。我们团队的工作方式是线上远程协作，遇到问题时最有效的方式是共享文档，拉视频会议，有了 AI 辅助后，我可以先尝试下用它去解决我不擅长的工作，再将结果反馈给专业同事，这样节省了很多沟通成本。

大家都有的感受是，在撰写程式化的文案时，其实三分之二的内容都是格式性的套话，只有一小部分是关键信息，AI 可以承担去撰写那些标准化、流程化的部分，我们只要去优化关键信息。比如我把一份调研问卷喂给 ChatGPT 它也能根据问卷的标准模式，提出对问卷的优化建议，其中百分之八十的建议是合理的。

2.由搜索到提问。初次接触文本生成类 AI 时，和大多人一样我习惯性的把它当成像 siri 一样的搜索式 AI 去问各种问题，检验它的准确性。直到我们发现它很多情况下是在编写“标准答案”，比如在负责撰写报告的同事，发现它给出了很多错误的事实和数据。这也促使我们去理解生成式 AI 的工作原理，去尝试将搜索软件更换为 new Bing，去学习如何提出更具体的问题，来调教 AI，从遇到问题去搜索到换个角度去提问，是这一阶段思维上的转变。

3.向上管理。在一月初我曾经录过一个短视频来调侃 AI 能否取代我们的工作，得出的结论是 不能，因为打工人的领导只能看到方案后挑出毛病，他们往往提不出具体的问题和明确的指标，打工人工作中很大一部分任务是拆解揣摩领导的意思，AI 是很难挣这份“窝囊费”的。因为要想到后续的工作自己需要去通过提问来使用 ChatGPT，这让我在接到任务时会多问领导几句“目标”，引导领导去描述出他的预期，向下管理 AI 向上管理领导算是意外的惊喜吧~

4.积极工作。给一个国企朋友推荐了 ChatGPT 后，她的反馈是工作充满了激情，感觉从那些繁琐没有意义的琐碎中逃了出来。我也一样，每天都在期待接到新的任务，好让我和我的 AI 伙伴们一起作战，这种兴奋持续至今，上周一系列的产品更新后，甚至又回到了科技圈开春晚的夜晚，有点不敢入睡，怕第二天一睁眼世界又被改变了。

一些思考：

1.公益行业一定会迎来改变。或者应该说各行各业都会迎来改变，公益行业也不例外，不管主动还是被动。尤其是微软发布了 Copilot 人工智能服务后，我们要重新理解数字化，“或许这里才是数字化的开端。”我们机构常常被友商指责不懂数字化，或许我们就是不懂的，在技术面前保持谦卑和学习的态度，王老师也曾一直叮嘱。关于数字化这个命题我们团队对它的理解也处于日日更新的状态，时常自我审视，重新定义不断学习。

微软Office 发布会后，跟张强表示了，我们的课程从今天开始就要进行大迭代了，这个窗口期不会超过十八个月，我们现在所使用的办公软件都会成为过时的工具，今天你还可以给我分享石墨文档，明天就要分享你的 AI 助手了，新的通用型生产力工具出现或许是这个行业进行数字化转型的机遇，因为真的好用。

2.AI 不会替代我们。这阵子关于 AI 会不会让人失业的讨论很多，我认为不会。在和科技行业打交道的这些年里，形成了一个习惯，就是面对技术时一定要把人放在主体地位去思考问题，怕被 AI 取代，是把人放在工具角度思考问题，才会去跟另一个工具去比较。就好像拖拉机的出现并没有让农民消失，而又催生出拖拉机驾驶员、维修员、工业设计师、制造商、配件商等等职业。相信未来一定会围绕通用型生产力工具产生出各种机会、职业或者新的大厂，当然也会产生新的社会问题需要公益机构去面对。

目前来看， AI 反而对创业公司和小机构更加友好，可以释放出人力去更关注具体执行层面的事情。

3.规则会被改变。最近在思考一件事情，隐隐觉得未来新媒体传播和运营岗位会消失，倒不是说不需要传播和运营。而是这两项工作会变成打工人的基本技能，就好像大家入职场前就会使用微信、Word、抖音一样，我们每一天在使用的社交网络都是在为个人做传播运营。市场未来会更倾向于优先选择会做传播运营的复合型人才，比如抖音玩的转的销售，小红薯万粉的程序员，未来 AGI 的出现会加速这一过程。

流量的规则也一定会改变，有了文字、视频、音频、图片等 AI 软件的辅助，AIGC 会成为新的增量。专业创作者在 AI 的辅助下会获取更多的流量，草根创作者则要争取更多同温层，执迷于流量的时代会成为过去。

AI 意味着什么，我比较认可周鸿祎的比喻，“GPT 将成为「发电厂」，数据是煤炭，GPT 将「煤」变「电」，输送给千行百业，所有行业都值得用 GPT 重塑一遍。”过去我们一直在推动的公益数字化更像是是积攒“煤炭”的信息化行为，数据并没有流转起来，也没有很好的转化成生产力，未来公益行业一定也会被推着往前走，也一定会催生出新的向善场景。

一切发展的太快了，每当我写下点什么时，第二天醒来都发现这些记录已经过时，可是科技的进步太让人着迷。关于 AI 的想象是无穷的，但我们的工作是一件又一件微小而具体的事务，与其隔着面纱大吹特吹，不如多去了解，多去实践，多去授人以渔。