AI 的致勝之道：碰，自摸，胡

有些人學習 AI 的路徑是這樣的：

今天研究最新的模型，明天研究畫圖，音樂，PPT生成。

他們貌似花了不少時間在研究 AI，結果卻總在門外徘徊，始終沒有真正的入行。

為什麼會這樣？

因為他們缺少一個清晰、可執行的方法論。

今天，我就用你最熟悉的三個術語：碰、自摸、胡，為你拆解一套普通人也能掌握的 AI 學習方法論。希望能幫助你理清思路，找到屬於自己的 AI 制勝之道。

碰：廣泛涉獵，構建全局視野

學AI，甚至學習任何新學科，最忌諱是目標太大。今天想要想自己訓練模型，明天就想把全公司的數據庫連接起來。

但是，這樣做的風險極高，因為 AI 變化很快，任何你今天剛掌握的獨門技術，明天可能就會被更新更強的模型所取代。

正確的做法應該是「碰」。就是廣泛地去接觸，去了解，AI 能用來做什麼？

這也符合第一性原理，我們要理解 AI 可以解決怎樣的問題，以及怎樣解決問題。而不是錯把 AI 當成一個問題來解決。

舉幾個實際的例子，我們可以參考 AI 在不同領域如何發揮他的功效：

你需要做的，是變成一個好奇的小朋友，每個不同的場景都去「碰」一下，了解他的邊界在哪裡。

這樣做的目的，可以讓我們知道，在什麼領域，什麼問題，什麼場景，不同 AI 最好的效果在哪裡，最差的表現是什麼情況。

核心目的是建立體感，尋找靈感。

另一個很多人在學習 AI 時犯的錯誤是：看得多，做得少。

他們碰是碰了不少，收藏了很多影片教程，每天都在「學習」，但始終停留在「知道」的層面。

因此，在碰了很多案例之後，我們還要適當的選擇適合我們工作和產業的 AI 項目來進行落地。

通過親身實踐，動手操作，自己不斷的摸索，把學來的知識，真正轉化為自己的能力。

具體我們可以給自己定一個任務，例如一定要用 AI 輔助，寫一篇 2000 字的行業分析報告。

並且，從提出需求、優化指令（Prompt），到辨別真偽、預防幻覺、整合內容，完整地走一遍流程。

如果你想學習用 AI 繪畫，那就別只欣賞別人的作品。

同樣給自己定一個目標：模仿一位你喜歡的藝術家的風格，創作一系列的作品。從設計提示詞、調整參數，到後期修圖，完整地跑一遍。生成音樂和短影片亦是如此。

在這個「自摸」的過程中，你當然會遇到各種各樣的問題：AI 生成的內容不準確？AI味太重？AI 理解不了我的意圖？

這些問題，正是你將知識內化為能力的關鍵節點。

每一次解決問題，你對 AI 的理解就深入一層，這也是成長最快的方法。

基於你對 AI 的理解和你的自身優勢，制定一套清晰的、可以「贏」的策略。

學習 AI 不是目的，利用 AI 創造價值才是。

這個價值，可能是提升你的工作效率，可能是幫助你開拓新的收入來源，也可能是賦能你的公司實現業務轉型。

我們的策略，就是圍繞這個最終目的來制定的。

如果真的不知道從何下手，就直接往開源方向去思考。畢竟開源是沒有上限的，而節流有，而且很快就會遇到瓶頸。

「碰」，是打開視野，讓你知道山有多高，水有多深；

「自摸」，是讓你落地，知道難易度，和自己的短板。

「胡」，是制定獲勝方案。

這三個步驟，層層遞進，缺一不可。

它們構成了一個正向循環：通過「碰」發現機會，通過「自摸」抓住機會，最終通過自身對行業的理解，制定清晰的制勝策略，將 AI 帶來的機會轉化為真正的價值。

大眾對 AI 最大的誤解，莫過於認為 AI 重要的是技術本身。而實際情況卻恰恰相反，最珍貴的是我們對自己所在行業的深刻理解。

AI 是一個強大的「賦能工具」，而我們，是那個手握工具、決定用它來創造什麼的人。