摘要：AI 技术迭代迅猛，盲目报班学习易陷入 “刚学会就过时” 的困境。相比追逐具体工具，提升提问、拆解任务、审美判断等底层能力更为关键，这才是应对快速变化的核心竞争力。

AI 技术迭代迅猛，盲目报班学习易陷入 “刚学会就过时” 的困境。相比追逐具体工具，提升提问、拆解任务、审美判断等底层能力更为关键，这才是应对快速变化的核心竞争力。

前几天看到群里有星友说想花钱去报个AI培训班，我忍不住劝一句，真没必要，因为这可能会让你陷入一种更深的困境，就是你刚把一个东西学会，它就没用了。说句实话，有那学费和功夫，还不如多买几个AI会员，自己上手玩玩来得实在。

很多人一听学AI，就觉得这么火的新东西，下意识就想找个老师快速学会。但大家可能没意识到，AI本身，就是我们能找到的最好、最耐心的老师。

你想想，有比AI更博学的老师吗？有比它更有耐心的吗？你问它一百遍，它都不会烦你。关键是，这位老师几乎免费，沟通能力一流，甚至还能顺便给你提供点情绪价值。你花钱请一个所谓的培训老师，去学另一个更好老师能教的东西，这能靠谱吗？这不就像守着一座金山，却非要花钱去外面买金子，多少有点舍近求远了。

可能有人会说，AI工具那么复杂，不学怎么会用？

我之前也这么想，在星球坚持每天打卡学了100多天ComfyUI，觉得掌握它很有收益。可回头一看，AI的发展趋势就是化繁为简。当初费了老大劲啃下来的硬骨头，现在别的AI工具一个更新就能成为它的替代品。

这说明什么？那些看起来门槛很高的AI工具，它们的复杂只是暂时的。工具终究是要为人服务的，最终都会被设计得越来越好用。你今天费尽心力学会的东西，明天就可能一文不值。你以为在挖护城河，殊不知那可能只是片沼泽地，让你陷在里面，错过了更重要的东西。

当然，我不是说AI技术本身很简单。恰恰相反，能写出这些AI的算法工程师，他们的技术壁垒非常高，要不然算法工程师也不会有那么高的薪资。

但这和我们普通人关系不大，这就好比学开车和造发动机是两码事。AI时代的趋势，就是让开车的门槛无限降低，让技术的使用权越来越平民化，而我们绝大多数人，只需要学会怎么把车开好就行了。

还记得AI刚火那会儿吗？我们都拼命地学提示词，我自己在2019年那会儿也写了不少教程。现在呢？谁还去学提示词啊，直接让AI帮你写，比你自己想的还好。我现在连AI教程都懒得写了，因为觉得不值得写，有几次想写的时候写到一半就发现，好像这些问题直接问AI说不定还更效率，就没了写下去的欲望。

我知道，很多人想报班的另一个原因是总担心自己学得不够体系化。我之前在知识星球里也聊过，一直让大家别太迷信所谓的体系，包括我自己在星球的直播讲我自己的学习经历，都是非常杂的，但有个好处就是学的多了，慢慢的你就会发现知识都是想通的，能解决问题就行。

得承认，在很多传统领域，体系化学习很重要，比如学物理、学法律，体系化学习非常重要。但AI这东西，从应用层来看的话，它本身就是个新事物，整个应用领域都还在摸索阶段，哪来的什么公认的、成熟的体系？这些东西每天都在变，今天学会的，明天可能就用不上了。在这种变化极快的时代，最重要的不是你掌握了多少知识点，而是你跟上变化的速度。我们拼的是快速学习的能力，而不是所谓的体系。市面上那些所谓的AI应用大全、体系化课程，卖得那么火，只能说明一件事：任何时候，利用信息差赚钱都是一门好生意。

前段时间在上海组织了一个小的星友聚会，有人问说，他想要转行做AI相关的工作，又担心说AI变化太快，怕自己会跟不上。我的回答是，正是因为有变才有机会啊。虽然听起来有点鸡汤，但事实上就是如此。如果什么都不变的话，哪有那些年轻的AI创业公司，动不动就几十亿的估值，Meta以四年总价3亿美元、首年超1亿美元的天价薪酬方案挖走了OpenAI的AI开发。这在其他任何时候都是不可能的事情。

变化，才是机会的入口。前段时间在上海组织了个小型星友聚会，有人问我：“他想转行做AI相关的工作，但AI变化这么快，会不会刚入行就被淘汰？”。我的回答是：“正因为它变得快，才有机会啊。”

虽然听起来有点鸡汤，但我说的是实话。要是什么都不变的话，新人根本没有插足的机会，就像现在互联网大厂你再想去其实已经非常难了，因为圈子越来越小，跳来跳去还是原来那批人。因为有了AI的快速迭代，恰恰给了后来者新的机会。

你看像那些刚成立不久的AI创业公司，动不动就几十亿估值。Meta为了挖走OpenAI的顶尖AI开发，开出了四年3亿美元、首年就超1亿美元的天价薪资。这种事在其他行业，现在想都不要想。我想到以前在腾讯的时候，老板总喜欢说的一句话就是“拥抱变化”，我经过这么多年的变化，深知这几个词的意义。

那我们到底该学什么？

像我经常在星球里跟大家说的，应该去学那些更底层、更核心的东西。

比如你能不能把一个模糊的需求，清晰、准确地描述给AI？需要的是你的提问能力和表达能力；

又比如你能不能把一个复杂的大任务，拆解成AI可以理解并执行的小步骤？需要的是你的问题分解能力；

再比如AI生成了100张图、5份文案，你能不能挑出最好的那个？知道好在哪，又该如何让它变得更好？需要的是你的审美和判断力。

这些能力，是你看再多教程、报再多班都学不来的。它需要你亲身去实践、去踩坑、去思考。就像我们常说的，听过很多道理，依然过不好这一生。因为道理是别人的，只有你自己亲身经历过，踩过坑，得来的经验才是你自己的。具体怎么做，我在公众号上写过太多篇相关的文章，老读者如果经常看我的文章的话，一定都知道怎么做了。新读者如果感兴趣的话，也欢迎多翻翻以前的文章，方方面面都讲过了。

在AI时代，谁的底层能力越扎实，谁就越能以不变应万变。与其花钱去学那些明天就可能过时的术，不如把时间和精力投资在自己的道上。这才是面对未来最大的确定性。

来源：人人都是产品经理