Tôi phát hiện ra những nhược điểm của việc nghiên cứu bằng AI: 1. Có thể bỏ sót thông tin rõ ràng, thông tin này rất hiển nhiên, thuộc về những lỗi cơ bản mà tôi hiểu, cho đến khi tôi nhắc nhở. 2. Không thể phân tích từ nguyên lý cơ bản, giống như khi tôi đưa ra một yêu cầu, liệu yêu cầu này có cần thiết hay không, nếu không thì sẽ đi sai hướng. Nhưng tôi không rõ yêu cầu của mình. Nhớ lại việc Musk chế tạo tên lửa, có một vấn đề kỹ thuật, trước tiên là đặt câu hỏi, không trả lời những câu hỏi ngớ ngẩn. 3. Quá nhiều quảng cáo, mạng công khai có quá nhiều quảng cáo bán hàng, những lời nói vô nghĩa lãng phí thời gian, tương ứng với những sản phẩm mà trên mạng không thắng được thực tế, không nhất thiết AI có thể gợi ý ra. 4. Lợi ích là nhanh chóng thực hiện nghiên cứu cơ bản, sau đó tìm chuyên gia. Tất cả kinh nghiệm và nghiên cứu của tôi đều là tìm ra ngưỡng của chuyên gia, đại khái đánh giá được trình độ của họ. Bởi vì cần phải làm rõ điểm cốt lõi ở đâu, điểm cốt lõi không thể dựa vào AI, cần có chuyên gia. Lấy ví dụ của riêng tôi, tôi bắt đầu nghiên cứu hệ thống về thể hình từ năm 23, hơn 90% nội dung trên mạng là về tập thể hình, điều này cũng phù hợp với xã hội thương mại lưu lượng. Nhưng cách hiệu quả hơn là tập cử tạ. Tất cả nghiên cứu ban đầu của tôi chỉ là biết rằng tôi cần tập cử tạ nhưng không tập đẩy ngực, tôi cần một huấn luyện viên trực tuyến. Vậy nên ngay từ đầu khi giao tiếp với huấn luyện viên, tôi có đủ loại thắc mắc, đủ loại điều muốn điều chỉnh. Nhưng thực ra, khi đi theo kế hoạch tập luyện, nhiều vấn đề tự nhiên biến mất. Hơn nữa, huấn luyện viên có thể rất đơn giản chỉ cho bạn cách điều chỉnh, chẳng hạn như hạ thanh tạ thấp hơn một chút, đứng gần lại một chút. Điều gì là quan trọng và điều gì không quan trọng thì không có gì đáng kể. AI chính là loại phân tích rất nhiều vấn đề không quan trọng, bạn nhìn vào, có vẻ như có lý, nhưng lại càng chạy xa hơn vào những vấn đề không quan trọng.