再不学AI,就会被淘汰?抱歉,真相是另一回事

如果我们回头看，会发现一个很有意思的现象。改革开放、加入WTO、房地产黄金时代、移动互联网、直播电商、短视频、比特币、黄金……几乎每隔几年，就会出现一个改变命运的“机会”。

但这些机会，有一个共同点：它们在真正赚钱的时候，往往并不喧闹。等到人人都在讨论的时候，风口已经从“机会”，变成了“共识”，甚至变得“拥挤”。一旦拥挤，就很容易变成另一种东西：陷阱。

我是一个乐于拥抱AI的人，我并不想说AI技术的发展本身是一个陷阱，但是围绕AI的一些卖课、投资和硬件，我们也许应该多个心眼。而不是顺着潮流，由情绪驱动，就把决策做了。

当下，AI技术最大的特点，不是强，而是快。快到什么程度？去年，还有很多人在教怎么写提示词，在标榜未来需要具备的一项重要能力，是写提示词的能力。而现在呢？AI已经足够聪明，可以理解乃至拓展我们的需求，平台更是担心你用不明白，给你做了一大堆模板，按一下就能套用。再高阶一点，你刚研究出一个流程，产品经理已经把它打包成skill，现在已经有了海量的skill ！

这让我想到了两个过往的场景，一个是个人电脑刚普及的年代，打字被认为是一项重要的技能；一个是电子书开始流行的年代，很多人下载了海量的电子书。前者慢慢成为了人人都具备的技能，后者则变成了不知道存放在哪里的数据碎片。而他们，过时的速度已经比AI慢得多的多了。

于是就出现了一个现实：普通人学习AI的“投资回报周期”，正在急剧缩短。甚至短到还没来得及变现，就已经过时。

更关键的是，整个AI技术中上游的机会，诸如芯片制造、模型研发、算力部署、底层技术开发，普通人学不来，也进不去；中游机会如做AI应用产品、硬件适配，门槛也极高；离普通人距离最近的下游应用，则是高度竞争且快速被标准化的局面。

可以断言，AI根本不是一个适合普通人靠信息差致富的领域。

说起AI，很多人现在的状态，是反过来的：先学工具，再找机会。但现实世界的运行逻辑是：先有问题，再有工具。

AI，本质上只是一个工具。它不会凭空创造价值，它只是放大已有的价值。举个很简单的例子：一个不写作的人，用AI去写作，大概率会被人说一股AI味，没有价值。一个本来就靠写作吃饭的人，AI可以直接帮他效率翻倍，因为他知道他要输出的观点是什么、又匹配什么样的行文风格，并把控出品的质量。

所以问题从来不是你会不会用AI。而是你有没有一个值得被放大的能力或场景。

这才是分水岭。

与其焦虑要不要All in AI，不如换一个更现实的策略：适度关注，而不是盲目学习。AI变化太快，不值得在使用上大量投入时间去系统学习。

我的建议是：

1、适度关注、保持好奇，了解趋势，但不要被焦虑裹挟。

2、优先用在“已有工作场景”里，而不是幻想一个“全新赛道”。

这里分享影视飓风的TIM说过的一段话，我很认同。

最后，我还是希望给你提供一些立取可用的信息。

让我们把视线从“风口”拉回到现实，会发现当下最有价值、最稳定的AI用法，其实非常朴素：

1、写工作报告、写思想总结、做PPT

2、当升级版的线上百科来用

3、处理文案、写一些单位的新闻、润色表达

4、标准化流程工作

5、天马行空地处理照片，做些小动画，给自己提供情绪价值。

这些事情有一个共同特点：偏形式主义、需求清晰、规则明确，也正因为如此，AI能快速提升效率，能够减轻你一些工作压力。这些能力不需要你刻意去学，只要你不封闭，很快就会自然掌握。

AI改变了很多东西，它大概率还会给世界带来更大的变化，但它改变不了一件事：价值，仍然来自人，而不是工具。

所以你可以不那么着急，不那么用力，甚至，不那么参与。

在这个热闹的时代里，保持清醒，本身就是一种稀缺能力。