学 AI 之前,先问自己一个问题:你是哪一派?
悲观派、乐观派、中间派——你怎么看待 AI,决定了你能从它身上得到什么。这是我讲了几十场 AI 培训后,最想放在开场的一页。
我做过几十场 AI 培训和 Workshop。有一天跑步的时候我突然想明白:开场第一页 PPT 不该讲什么是大模型,而应该先问听众一个问题——
你是怎么看待 AI 的?
三派人
聊得多了,我发现身边的人对 AI 的态度,基本分成三派:
悲观派:觉得 AI 没有任何用处,是小把戏,是胡说八道。他们平时几乎不用 AI,对它没有任何使用的欲望。
乐观派:觉得 AI 无所不能,已经或者马上就能解决一切问题。他们用 AI 时不做甄别,拿到什么信什么。
中间派:既不痴迷,也不排斥,实用主义,"有用就用,没用拉倒"。
有意思的是,这三派人学 AI 的姿势,毛病各不相同:悲观派根本不开始;乐观派栽在幻觉上;中间派最容易停在浅尝辄止。
为什么定位这么重要
只有先给自己一个清晰的定位,你才能有针对性地去学。
如果你是悲观派,你该去看看 AI 的天花板——那些真正让人震撼的案例,先把「不过如此」的预设打破;如果你是乐观派,你该去摸摸 AI 的地板——看看它一本正经胡说八道的样子,建立起验证的习惯;如果你是中间派,你缺的往往是一次完整的动手——从想法到能跑的东西走一遍,手感会告诉你 AI 到底能干嘛。
我在培训里总结过一句话:
你要了解 AI 的能力边界——天花板在哪,地板在哪。摸不到天花板,你不知道它能帮你做什么;踩不到地板,你不知道它给的结果是对是错。
从 Automation 到 Autonomy
定位之后,还有一个思维方式的转变,我把它叫做从 Automation 到 Autonomy——从「自动化」到「自主性」。
自动化思维是:我有一个固定流程,让机器替我执行。这是上个时代的效率观。
自主性思维是:我描述目标和边界,让 AI 自己探索、规划、执行、验证。你的角色从「操作员」变成「提需求的人」和「验收的人」。
这个转变不发生,你用最强的模型也只是在用一台更快的打字机。这个转变一旦发生,你会发现自己能做的事情,比原来多出一个量级——
AI 不会减少你的工作量,它会让你能做原来不敢想的事。
给你的三个问题
如果你正打算认真学 AI,我把 Workshop 开场的三个问题也送给你:
- 你是哪一派? 先诚实地给自己定位;
- 你最困扰、最耗时间的工作是什么? 学的每一个东西,都往它上面想;
- 你打算什么时候动手? 听懂了不算会,做出来才算。
第三个问题最重要。我复盘过自己讲过的每一场课:现场反响再好,不动手的人,一周后什么都不会剩下。
别做那个「听个热闹」的人。
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