AI工具层出不穷，但真正的方向不是追逐工具本身，而是用它们解决实际问题。本文作者通过亲身实践，揭示了从“学AI”到“用AI”的思维转变，强调边用边学、以任务为导向的成长路径，帮助你在AI时代找到属于自己的方向。
AI最容易产生的一个幻觉就是，如果再多学一些工具的话，我就离未来更近了一点。
但是工具多了之后，方向就会很容易被掩盖掉。
使我认识到下一步的是在掌握新的功能之后利用它来解决实际问题。
利用AI来确定未来的道路。
不是因为终于明白了AI是什么，也不是因为掌握了一种高级的技术。而是一次又一次地使用之后，我越加坚信这一点。不需要成为AI专家之后才去适应这个新时代。
我可以去做事了。
写一篇无章、分析一个陌生问题、制定一份之前不知道从何开始的计划的文章。
AI给我的除了答案之外，还为我指明了自己所能达到的能力极限。这样就可以发现思路不清楚的地方、判断有误的地方，并且可以改进的方法。
方向就是通过真实的反馈来确定的。
AI不是一种方向，而是一个给人们指出的方向刚开始的时候，人们很容易把学习AI当成自己的目标。今天追求一个新模型，明天研究一个新功能，后天又被另外一套工具所吸引。每一件事情都是一次机会，但是每一个机会都不会被掌握住。
如果一直等到做好了再去做的话，那么做准备工作的过程本身就会变成一种拖延。
因为今天界面很熟悉，所以明天就有可能发生变化；新学的操作方法也会很快被更简单的方法所替代。把很多精力花在记住每一个按钮上，虽然很忙，但是不一定离自己想做的事儿更近。
后来才明白AI不是我所选的方向。要用AI去解决什么问题、创造什么样的效益、培养出什么样的素质，这才是正确的道路。
这个差别很大。
把AI当成目标的话，新的工具一出现，人们就会产生焦虑感；如果把实际问题当作目标的话，工具的变化就不再让人感到恐怖了。
好的就拿来用，不好的就放下。
在判断的时候就不要去想自己有没有这个功能了，就是看它能不能帮助我使这件事更清楚、更快捷或者更全面一些。
此时学习就不再是无止境的知识清单了，在解决实际问题的过程中自然而然地产生出来的一种行为。
边用边学并不等于什么也不学AI不需要刻意地去学习这句话，很容易被人误解为随便问问而已，然后让AI代替自己去做所有的事务。
并不是这样的。
边用边学，其实对人来说的要求已经比较具体了。知道自己想要什么，并且能判断出结果是否可靠，还要知道哪些事情可以交给AI去做，哪些事情就需要自己亲自去做了。
AI可以为我提供更多的思路，但是不能代替我去做决定；它能很快地生成一个版本，但是不能代替我来判断这个版本是否真的适合读者；它能给出多种选择，但是不确定哪个是最佳方案。
这些都需要在使用过程中慢慢生长出来。
所以我现在做的就是把学习和实际任务结合起来。在遇到问题的时候，可以先请AI加入进来；得到的结果有误的话，就应当询问原因；对于不确定的地方就要补充相关的内容。学习完之后就马上投入到任务当中去加以验证。
一来一回之间，知识就不再是听过的，而是可以慢慢变成能够使用的。
当然在使用的时候也需要不断地去学习。不能因为AI说得非常顺畅，就认为它就是正确的。
当涉及到数据、专业的判断以及重大的决定时，还是应该去核实一下出处，并且要保持质疑的态度，在需要的时候可以请专业人士来把关。用得越深，人就越不能缺少判断。
不再去想应该学些什么了，而是要去问自己想要成为一个怎样的人如果你也想学习很多的AI课程，但是不知道从哪里开始的话，可以试着把问题换个说法
我现在最想解决的问题是什么
它可以很小。把一份长篇资料整理好，为自己以后的工作建立一个可以反复使用的程序，完成一件久拖不决的任务，或者把脑子里模棱两可的想法做成第一版。
首先选择一个物品，然后认真的去完成它。
当你去做这件事的时候，你就会不自觉地遇到不会提问、不会验证、不会修改、不会衔接工具的问题。如果再重新学习的话，目的非常清楚，而且反馈也很快。
今天所学的知识，明天就会成为自己解决问题的方法；可以反复使用的方法也可以提炼出模板、流程和作品。
这样累积起来，并不是只会用一种工具，而是会用多种工具的能力，以及不能被版本更新所带走的能力。你就会逐渐学会如何去定义一个课题、调动各种资源、检验得出的结果，并把结果转化成可以实际运用的东西。
过去我总以为要想确定未来的发展方向，就一定要看得长远一些。现在我认为方向也可以从细微之处开始。
首先让AI完成一件实际的工作，之后从中找出自己感兴趣的领域、优势和需要提高的部分。
那么接下来的事情就变得很清楚了，后面的路也会慢慢显现出来………
不必等到AI不再更新的时候，也不必等到自己把所有知识都学到头的时候。
那就开始了。
未来的一节课不一定在下节课里出现，而是在你开始去做这件事的时候就已经存在了。
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