没有技术背景的人怎么学用AI?

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本文作者:杨昌@okjike。发文时间:2024.3.8


今天,有个对AI特别感兴趣的朋友问我:“作为一个没有技术背景的人,想要深入探索AI,应该从哪里开始?

是不是应该先学习一些基础知识,比如Python编程和AI的基本概念,这样在未来理解代码、部署AI技术时,更加得心应手?”

我当场就急了,赶紧回复他说,晚点要专门写个帖子,回复这个问题。

没有技术背景的人怎么学用AI?

1、

开宗明义:对于没有技术背景的小白,虽说迟早会学一点技术上的东西,但千万不要一上来就学技术。

本来就没啥技术底子,根本啃不动。别到最后,技术没学成,对 AI 的兴趣也荡然无存了。

如果本身就是某个领域的专业人员,还要去从零开始学技术,完全是舍近求远。

因为在AI市场上,缺的不是学了点基础 Python 的入门级工程师,而是懂某个领域 know-how 的行业专家。

2、

所以,更正确的路子应该是什么呢?从个人探索的角度,我总结了4个原则:

①Monkey First

“Monkey First”是Google X部门的一个口头禅,其含义是在解决问题时应该首先关注最困难的部分。

具体来讲,如果你的任务是让一只猴子站在基座上背诵莎士比亚的作品,”Monkey First”的策略会建议你应该将时间和资源集中在训练猴子上,而不是建造基座。

这是因为,基座的建造虽然看起来是在取得进展,但它并不会帮助你解决最关键的问题:如何让猴子背诵作品。

回到用 AI 上,对于非技术人员而言,最关键的问题绝不是花里胡哨的AI小技巧,而应该是如何借助AI提升我们的核心竞争力。

②生意为先

当然,许多人可能并不清楚,自己的核心竞争力在哪里。如果是这样的话,不妨考虑如何利用AI帮助我们更有效、更持续地盈利。

比如,从我们最熟悉的业务入手,思考它的关键要素有哪些,哪些方面是你最擅长的。明确了这些之后,再思考如何使用AI来进一步扩大这些优势。

反之,如果连基本的生意逻辑都搞清楚,盲目去探索 AI 所谓的可能性。很有可能会忙了半天,却一无所获,瞎子点灯白费蜡。

③精益创业

别看短视频天天吹,AI 替代某个工种、颠覆某个行业。真到了实干的环节,最牛的 AI,也不过名校实习生水平。它只能一点一点地干,一不小心还也可能出错,远没到可以独当一面的程度。

所以,在我们最熟悉的业务上,AI 到底能干成哪样,压根没人知道。我们只能原子级地一点点地尝试,测试多次到确认可行后,再进到下一个阶段。

这里还有个小的 tips,在原子级尝试的过程中,尽可能使用最强的AI。因为市面上有太多打着 AI 旗号的垃圾产品,看似免费或低成本,实际上却解决不了任何问题,看他们一眼都浪费时间。

以上的这些过程,就像互联网时代的“精益创业”,先用最小可行产品(MVP)把事情跑通,再去不断迭代和放大。

④思考框架

当原子级的尝试成功后,接下来就可以考虑系统性地解决问题了。

如果已经有成熟的SOP,那就尝试把某个环节的 SOP,做成一套提示词。然后,不断调整这套提示词,直到它可能稳定输出满意的内容为止。

如果没有成熟的SOP,那就尝试找一下解决这类问题的思考框架。这套框架可能来自书籍、课程,甚至可能来自某篇博客、公众号文章。然后,也可以像转化 SOP 一样,把这套思考框架变成提示词。

3、

拆解下来确实挺简单的,但往往越简单越有力量。

比方说,在我个人学习方面,目前也才到了这一步。

可在去年的这个时候,我还是完完全全的 AI 门外汉。

坚持这4个原则不到一年,我居然也在某个细分领域做到了“行业领先”,还有多家出版社跑过来找我出书……

补充内容:

杨昌回帖:不要“对所有的AI工具如数家珍,对于所有的创始人个人经历都信口拈来,但是你没有用这些AI工具做出任何一款个人作品”。哪怕把一个工具玩溜,做出自己满意的小作品出来,也比天天复读AI新闻强一万倍。

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