在本文中，我将向你分享我的故事，如何患上了 AI 焦虑症，又是如何战胜它，并且成功地把 AI 变成自己的得力助手，让自己成为善用 AI 的人。

注：本文精选自《新程序员 007：大模型时期的开拓者》，欢迎点击预订。

OpenAI 的 ChatGPT 一经问世，我第一韶光开始利用，创造它与我以前利用过的 AI 产品截然不同。
它不仅理解措辞能力出众，还能天生高质量的内容，乃至展现出一定的推理能力。
这激起了我的极大兴趣，我开始越来越多地利用它来赞助日常事情。
同时，在图像天生领域，如开源的 Stable Diffusion 和商业化的 Midjourney，也展现出了惊人的进步。
AI 变成了非常热门的话题，于是我开始越来越多地关注 AI 领域。

但随着我关注越多，我创造自己变得越来越焦虑，由于 AI 领域发展速率非常快，每天都有很多新的 AI 产品推出，隔一段就有一次大的升级，比如像 GPT-4 的发布、Midjourney V5 的推出、文本天生***、多模态等等。
于是我每天要花大量的韶光去理解各种 AI 资讯，恐怕错过什么主要的信息，随之而来的是把稳力不随意马虎集中，就寝不好。

并且，我创造像我这样焦虑的人不在少数，尤其是那句流传甚广的“替代你的不是 AI，是善用 AI 的人”，让很多人像我一样患上了 AI 焦虑症，担心没有跟上这波 AI 浪潮会被淘汰。
我还学习到一个新名词叫 FOMO（The fear of missing out，错失落恐怖症），意思便是害怕错过了主要的机会。

为什么我会对 AI 焦虑

我开始探究自己焦虑的源头，我的 AI 焦虑症可能有几种来源：

一种来源于对 AI 的恐怖，担心被 AI 被取代，担心那些用 AI 的人取代自己，导致自己失落业。
尤其是现在就业形势不算太好，媒体又故意无意在浮夸 AI 的能力，如果对 AI 不理解很随意马虎被误导，陷入焦虑之中。

一种来源于社交须要，现在 AI 这么热门，大家都在评论辩论 AI，如果我不懂 AI 是不是就后进了？会不会被伶仃？

一种来源于担心错失落机会，我这一代人遇上了好时候，2000 年旁边互联网浪潮开始，2010 年旁边迎来了移动互联网的浪潮，很多幸运儿在这几次浪潮中捉住机会，赢得了巨大的成功。
但我并没有捉住什么机会，现在 AI 这么火热，是不是意味着 AI 的浪潮要开始了，错过了前面几次机会，不能再错过 AI 的机会！

我是怎么战胜对 AI 焦虑的

正是这些缘故原由，让我患上了 AI 焦虑症。
要战胜对 AI 的焦虑，还须要从根源高下功夫。
我针对自己的情形，给自己开了几剂药方：

去学习 AI 和理解 AI；

多和别人互换，多分享自己学习到的知识；

去运用 AI，把自己变成一个善用 AI 的人。

学习 AI，理解 AI

我们对 AI 的恐怖，很大程度上是来源于对 AI 的不理解。

我以前一贯以为 AI 是个博识莫测的领域，须要数学特殊好，或是经由很多年专业系统的学习，以是我从来没有考试测验理解过 AI。
但我们普通人真的须要学习那么多底层知识才能用好 AI 吗？

改变的契机在今年初时，我看到有人做了这样一个运用：上传一个文档，就能基于文档的内容进行问答，切实其实像邪术一样，太神奇了！
但我这次并没有望而生畏，而是考试测验学习理解一下它是怎么事情的。

好在现在很多信息都是可以公开获取的，开源项目也很丰富，以是我很快找到了类似的开源项目实现，并按图索骥找到了干系的技能文档，考试测验搞明白它的事理（拜会图 1），学习到检索增强天生（RAG）、Embedding 这些专业知识，知道原来有向量存储、相似度检索这回事儿。
这个学习的过程有一点痛楚，但比我最初想象的随意马虎得多，也因此收成满满。

不过我也给自己划定了一个范围：那便是重点理解运用层面的知识，不去深入太过底层的事理，类似于学前端时，学会怎么用 React，而不必去知道其底层实现。
由于一方面我还没自大到仅仅几个月的学习，就可以节制博识的 AI 底层事理，另一方面对我来说，能理解并利用就够了。

后来当很多类似的文档问答产品出来时，我不但不会焦虑，还能帮助去科普，它背后的事理是什么。
我也明白实在对付普通人而言，并不须要去学所有 AI 底层知识，轻微理解其事理，重点学习如何运用就很好了。

不如动手试试

如果说对文档问答类 AI 产品的焦虑只是源于不理解，那么当有人演示用自然措辞就能写出一个炫酷的网页游戏时，又让我产生了担心 AI 会让我被替代的恐怖。

但我以为与其焦虑，不如动手试试，看它是不是真有那么厉害。
于是我考试测验着去做了大略的游戏，但创造实际效果并不理想，原来做出炫酷 Demo 的人，演示的都是那些预演习过的经典游戏代码。
这些游戏对付大措辞模型来说，已经被反复演习过，很随意马虎就天生出干系的代码，但如果是一个从来没有演习过的游戏，很难天生满意的结果。

类似的我还测试过自然措辞天生前端页面（拜会图 2），理解了其背后的事理是借助大模型，按照哀求天生 HTML、CSS 和 JS 代码。
如果只是大略地天生演示页面，是没有什么问题的，但如果要特定哀求的页面、繁芜的站点，差距还是比较大。
由于目前大模型还有一些局限，比如高下文长度不能太长，意味着无法天生大量代码或基于很多代码去重新修正天生；比如代码天生的质量很依赖于 Prompt 是怎么写的，如果你本来就很懂前端，能够提出很详细的哀求，但如果不懂前端，那么很多时候就无法很好地操控 AI 去帮你完成任务。

通过实际动手去试试，我创造短期内并不用担心程序员会被替代，由于现在 AI 还做不到你给个需求，就能完全地天生一个项目，还是须要程序员去对需求进行剖析，进而根据需求设计架构、分解成模块、天生代码，依然还要测试支配。
大概某个代码模块 AI 可以帮助天生或优化，但还是须要程序员去帮忙编译，出错了去修复。

避免从一个极度到另一个极度

同时我也创造，有些人跟我一样，由于对 AI 的焦虑，以是去理解、学习 AI，但创造 AI 的表现达不到预期后，立时走到另一个极度 —— 对 AI 不屑一顾，认为不过尔尔。

虽然我也以为 AI 现在的能力还不足强，但保持对 AI 的持续学习和实践，是一个更为理性的选择。

由于在我看来，现阶段像 GPT-4 这样最前辈的模型，已经表现出很强的措辞能力和初步的推理能力，这是很了不起的造诣。
对付普通人而言，措辞是非常主要的能力，再加上大略的推理能力，已经可以做以前不可能做的事情。

其余一点便是大模型的规模化定律（Scaling Laws）目前尚未失落效，即模型演习的文本量和神经网络中的参数越多，模型能力越强。
现在模型的规模还没有到极限，意味着大模型的能力还有进步的空间。
如果再有技能上的打破，就预示着我们离真正的通用人工智能（AGI）并非遥不可及。

基于这些缘故原由，我一贯对 AI 未来的发展持乐不雅观态度，该当会像 PC 时期的摩尔定律一样，每隔一段韶光，就能看到 AI 技能的巨大飞跃。
在这个过程中，如果我们能保持学习，善用 AI，不仅不会焦虑，乃至可以借助 AI 做更多有代价的事。

知道 AI 的强项和局限在哪里

面对再强大的对手，如果心腹知彼，自然能百战百胜。
当我们理解了 AI 的强项和局限，就不用担心会被 AI 降服，相反能让它为我们所用。

以大措辞模型为例，我总结下来它的强项在于：

很强的文本理解能力；

Prompt 得当的话可以天生高质量的文本和代码；

强大的多措辞能力；

有一些大略的推理能力。

但也有一些明显局限：

“幻觉”问题，也便是会胡说八道，以是它天生的结果须要人工二次校正确认；

高下文长度限定，纵然是现在号称能 200K Tokens 高下文长度的 Claude，内容一长的话，天生质量低落得很快；

要写出高质量的原创文章还做不到，比如像我这篇文章，就无法借助 AI 的帮助来完成。

清楚了它的强项和局限，那么我不仅不用焦虑，还能让扬长避短。

多互换多分享

邹欣老师（CSDN &《新程序员》首席内容顾问）给过一个很好的建议：有一个社交圈子来互换，也是避免焦虑的一个好方法。

把稳不雅观察一下，创造像我这样患有 AI 焦虑症的不在少数，既然大家都焦虑反而就以为没那么焦虑了。
平时还可以一起互换一些 AI 资讯和学习心得，对付提升自己利用 AI 的水平很有帮助。

我这些年养成的一个习气便是会把日常学习到的知识写下来分享出去，不仅能帮助我更好地梳理清楚模糊的知识细节，还可以收到许多有代价的反馈。
在学习 AI 的过程中也是如此，我会将看到的有代价的资讯和学习到的知识都写下来分享出去，尤其是现在关注 AI 的人非常多，我分享的很多内容对他们来说也是很有代价的，以是能收到很多积极的反馈，有感谢的，有示正缺点的，这些都让我受益良多，也很大程度地帮助我缓解了 AI 的焦虑。

把自己变成善用 AI 的人

既然“替代你的不是 AI，是善用 AI 的人”让我焦虑，那么应对它最好的办法，便是把自己变成善用 AI 的人。

以是今年初开始，我开始积极地将 AI 运用于日常事情和生活。
例如，在标准化写作、编程和翻译方面，我都考试测验利用 AI 来提高效率。

像日常的邮件、事情中的任务描述、文档，都会借助 ChatGPT 帮我编写。
尤其是像我英文不足好，以前写正式的英文邮件、文档，要花不少韶光去校正语法和拼写，现在借助 ChatGPT，我把要写的内容用中文夹杂英文简要地描述好，就能帮我天生一篇高质量的英文内容，又快又好。

写代码的话，由于受高下文长度的限定，一个繁芜项目的代码，AI 是无能为力的，但赞助天生代码、完成某个小模块或函数还是没问题的。
我用得最多的便是 GitHub Copilot，在写代码时像一个“副驾驶”一样，常日只要写上良好的注释，就能帮我天生代码，尤其是一些我以前不喜好写的测试代码，现在借助 AI 能轻松完成。
乃至有时候涉及到繁芜算法的，也能帮我完成，这极大地提升了我的开拓效率。

要论 AI 对我最大的帮助，还是翻译。

我日常有机会打仗到很多一手的文章或***，但都是英文的，而对付我微博上的很多读者来说，他们更习气看中文内容，尤其是翻译质量好的内容。
在 ChatGPT 之前我没有条件做这事，由于我创造谷歌翻译这类的翻译结果并不理想，须要花很多韶光校正。
但在 GPT-4 推出后，我创造翻译质量上比谷歌翻译等专业翻译做事要高，而且定制化强，于是开始做了很多这方面的考试测验。

首先是对文本的翻译，我创造 ChatGPT 在第一次翻译时，质量并没有太高，还有很明显的翻译痕迹，但如果让 ChatGPT 在第一次翻译后，再对内容润色一遍，那么读起来就很畅通，险些看不出机器翻译的痕迹。
借助这个方法，我日常可以大量地将优质的英文内容翻译为中文，只要稍作校正就可以（拜会图 3）。

接着是字幕翻译，由于字幕不仅有文本，还有韶光轴。
以是翻译英笔墨幕，不仅须要翻译英文文本为中文，还要基于翻译后的语序和长度，重新调度中笔墨幕的韶光轴和文本拆分。
以是以前像翻译字幕这种事，都有一个字幕组来做，有人专门翻译，有人重新对韶光轴。
而现在的大模型兼有措辞和推理能力，不仅可以翻译，还能对韶光轴，这就极大地提升了字幕翻译的效率。
以是在今年一年里，我借助 AI 的帮助，一个人翻译了将近 100 多部传授教化***，这在以前是不敢想象的。

不知不觉，我从一个不懂 AI 和对 AI 充满焦虑的人，变成了一个不再对 AI 焦虑，在日常生活中大量运用 AI 的人。

结语

在 2023 年的 11 月份，OpenAI 的董事会溘然开除了 CEO Sam Altman，很多人预测是由于 OpenAI 已经研发出具有高度智能的 AI 系统，这再次引起了很多人对 AI 的焦虑乃至恐怖。
但我已经不再对它焦虑，由于经由我的学习和实践，我很清楚现阶段的 AI 技能背后的事理和局限。

我相信我们每个人都可以去学习和理解 AI，不必焦虑它会取代我们，反而可以把 AI 作为工具提升我们的生产力，你我都可以成为善用 AI 的人。

干系资料：

[1] https://www.weibo.com/detail/4875446737175262

[2] https://github.com/tldraw/make-real

本文精选自《新程序员007：大模型时期的开拓者》，大模型时期，《新程序员》助你快人一步进入智能新纪元！