学习 AI 难以坚持可能有以下原因:
如果要让人主动学习 AI,亲测有效的方式是让其看到 AI 能多快多好地完成手头的活儿。
行业专家也会发现,在他的专业领域,很多事情的效率可以提升10倍以上,他不仅有机会真正做到“一个人就是一支队伍”,还可以为组织为行业复制出无数个「能达到80%水平的自己」。4、现阶段,之所以「AI口嗨者众,AI实干家寡」,最主要的原因是没有能带来足够正反馈的高价值应用场景。拿我自己学AI绘画举例,22年12月我花了大半个月学AI绘画,然后还花了200多充midjourney。但此后的大半年时间里,一直没找到合适应用场景,压根用不起来直到最近,因为公司业务团队的AI绘画需求,我才重新捡起来。一周不到的时间,我已经出过上千张图,支持过多个业务团队了。5、如果一定要让某人主动学习AI,亲测有效的方式,是让他看到AI能多快多好地完成他手头的活儿。如果他都亲眼看到AI能很快很好地完成他的活儿,但仍然无动于衷。那么,要么说明他这个行业的人不值钱,廉价劳动力极其好找,而且人远比AI便宜;要么说明这个领域的人足够“稳定”,办事效率和产出质量的优先级,远不如其他。6、生成式AI目前还在非常早期的阶段,为AI找高价值应用场景这件事,或许能干个一二十年。
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昨天跟一位“AI+教育”行业的前辈,聊了下“学习AI”相关的问题,下面是一些小的结论:1、学习是反人性的,所以通常只有功利导向的“学习”,才会带来强烈的付费意愿。比如,在真实的K12买课场景中,很多家长根本不在乎孩子「能力」是否提升,他们更在乎老师能不能押对考试的题目,直接让孩子多拿「分数」。2、“突破性新技术+垂直行业知识”的组合,一般能为学习者带来更高的投入产出比。拿程序员举例,如果单纯看996的新闻,还以为中国程序员早已供大于求了。但在很多很大的行业里,懂该行业知识的程序员缺口大的不得了,很多时候只能找高潜应届生从头开始培养。典型的有,银行嗷嗷缺金融科技人才,车企嗷嗷缺智能网联人才,智能制造行业嗷嗷缺数字化转型技术人才。3、放在AI领域,则意味着「让AI工程师懂行业,让行业专家懂AI」,这个学习的投入产出比可以做到很高。但前提是,一定要找到AI在该行业的高价值应用场景。找到之后,AI工程师会发现,如果说自己的技术在那个领域创造的价值是西瓜,那么在手头的这个领域创造的价值可能就只是芝麻,孰轻孰重,他会知道怎么选;