不得不承认，从搞钱/找工作的结果来，当前的生成式AI，的确跟大多数非技术人员没啥关系。
不得不承认，从搞钱/找工作的结果来，当前的生成式AI，的确跟大多数非技术人员没啥关系。 但这并不意味着，生成式AI对非技术人员没有帮助。 恰恰相反，个人认为，现阶段拥抱生成式AI，是非技术人员最值得投资的事情之一。 1、 往小了说，如果咱在研究困扰自己的问题，比如各类考试，或者探索感兴趣的课题，比如科技人文，AI 都能帮到忙。 最起码的，有了生成式AI的帮助，那些曾经看不懂的、不敢看的文献和大部头，那些三倍速也要看几个小时的课程，现在都不是大问题了。 2、 学完之后，如果愿意尝试用费曼的方法分享出来，也会带来意想不到的惊喜。 首先，极有可能实现“以文会友”，吸引到一样对该领域感兴趣的同好。从此，不再“独学而无友”，甚至有机会一起搞点事情。 其次，在通过 AI 辅助学习的过程中，我们会越来越知道 AI 能干什么和不能干什么，然后顺手迁移到专业领域，成为该领域前几个「用好 AI 解决真实问题」的“AI应用高手”。 3、 现在AI应用的早期阶段，到处是蓝海。 从成为办公室/教室的“AI应用高手”，再到成为某个细分领域的“AI应用高手”，速度远比想象中快。 可是因为各种原因，很多人虽然经常在朋友圈点评AI，但很少真正上手，成为哪怕是办公室或教室里最会用 AI 的人。 4、 而这，也就给真正用好 AI 的非技术人员，腾出了很多机会。 举个例子，我听过不止一个 AI 探索者说，因为积极应用 AI 和分享，或者是参加活动和比赛，他们不知不觉间认识了各行各业里最顶尖的一些人。这是他们之前不敢想象的事情。 随着 AI 用得越来越好，解决的问题越来越大，越来越多的人一想到“这个领域+AI”，就会想到我们。 5、 《纳瓦尔宝典》的作者写出了可能是推特历史上被转发最多的一个推文系列：有关运气。 1）第一种运气是不期而遇的运气，比如天上掉馅饼，中彩票，炒股暴富； 2）第二种运气来源于孜孜不倦、不断尝试 3）第三种获得好运的方式是善于发现好运，如果你在某个领域做得足够深，可能第一时间发现别人还没看到的好运； （当非技术人员在专业领域用 AI 用得足够深时，也一样可以基于自己的非共识，发现一些AI的小机会。 过程很难一蹴而就，但如果愿意专研，那一刻又会比想象中来得更快。） 4）第四种是最奇妙、最难得的，那就是打造独特的个性、品牌、信誉，让运气找到你。 Naval 举了个例子，假设你是世界上最好的深海潜水员，大家都知道你的水平最高。如果有人走了好运发现了一艘沉没的宝船，他们会第一时间联系你让你帮助他们寻宝。于是，他们的好运也变成了你的好运。 （正如上一条所说的，当越来越多的人，一想到“这个领域+AI”，就会想到我们，那么运气也将会主动找上我们。）
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