‌正确使用AI技术的关键在于明确需求、选择合适工具、确保数据质量、持续优化模型，并遵循伦理规范。‌ 通过合理应用AI，可以提升效率、降低成本并创造更大价值。以下是具体方法：

1. ‌明确需求与目标‌
   在应用AI前，需清晰定义问题场景和目标。例如，企业若想优化客服，可部署智能对话系统；医疗领域则可能聚焦辅助诊断。避免盲目跟风，确保AI技术真正解决痛点。

2. ‌选择匹配的AI工具‌
   根据需求选择现成API（如语音识别）、开源框架（如TensorFlow）或定制化开发。中小型企业可优先使用低成本云服务（如百度AI开放平台），而复杂场景可能需要专业团队训练专属模型。

3. ‌保障数据质量与安全‌
   AI性能依赖数据，需确保训练数据的代表性、准确性和合规性。例如，金融风控模型需覆盖多样化交易数据，同时脱敏处理隐私信息。定期清理噪声数据可提升结果可靠性。

4. ‌模型训练与迭代优化‌
   初期需划分训练集、验证集和测试集，避免过拟合。上线后通过A/B测试监测效果，如电商推荐系统需根据用户反馈动态调整算法参数，保持适应性。

5. ‌伦理与法律合规‌
   禁止将AI用于歧视性决策或虚假信息生成。例如，招聘工具应排除性别、年龄等偏见参数，并符合《生成式AI服务管理办法》等法规，建立人工复核机制。

‌总结‌：AI技术需以实际问题为导向，结合技术可行性与社会价值。用户应定期关注行业动态（如多模态大模型进展），同时培养团队AI素养，才能最大化技术红利。