聊一下最近使用两个AI 工具的例子，不说哪两个了。问的是20年前我们做项目需要的实际标准，其实按照

我个人记忆，大概知道数据多少。两个都给出了方向，比如现在的Iso标准号，现在iso要花钱，再看两个回答都有不一样的数据出来，给出的是理想状态，也没给出边界条件设定，但是我自己是确定自己要定义的结果了，因为需要自我判断和理论背景支撑。

那么我又思考了一下，年轻缺乏实战经验但是有不错理论知识的一类人会去找标准读，去理解标准后的理论依据。

再请教有经验的人给出判断，Ai 给出了方向但答案是不严谨的。

那么还有一些年轻人可能不看标准直接抄答案。再有一些就是中间状态。

所以Ai 时代判断力的重要性已经决定新型教育的走向了。

我现在在测试部分找了学生，打算硬件和软件做一套内部再生Ai 概念的测试方法和手段。不同的是数据自动收存再自动改进，学生需要了解理论和背景，这样比在学校学习更有能动性和目的性

防止老年痴呆从加入Ai 开始