AI比人进化快的时代，学什么才不落伍?

**原视频：**用AI给人生开挂的正确方式: AI比人进化快的时代，学什么才不落伍?  (@MoneyXYZ)

以下为提取的文案改写版：

AI的发展引起了许多人的焦虑 😟。

当ChatGPT刚出现时，我异常兴奋 🎉。与许多人一样，我也加入了AI学习的队伍，尽管我是一个没有编程基础的门外汉。我进行了许多AI尝试，甚至计划制作自己的AI课程大纲。然而，AI的进化速度太快了 ⏩。我刚刚完成课程大纲，ChatGPT的升级就让许多内容失去了意义 😔。这种还未开始就被淘汰的经历在开发者社区中很常见。

一年前，当ChatGPT刚出现时，我分享了一个视频，探讨如何抓住ChatGPT带来的机遇，介绍了自然语言编程的概念，并建议大家成为超级学习者。然而，在AI什么都懂、进化速度超过人类的时代，我们面临着一个重要问题：到底应该学习什么才有意义呢？

正当我制作那个视频时，OpenAI的视频生成模型Sora突然出现，将视频AI的能力从一年前的水平推进到了一个全新的高度 🌟。虽然威尔·史密斯制作的那段真人调侃视频说明了人们容易被欺骗，但也反映出现在AI已经开始模糊虚拟与真实的边界。

随着Sora的问世，人们再次呼吁AI将带来革命，因为Sora不仅仅是一个视频生成的AI，更是对现实物理世界本质层面的理解和模拟 🌍。这意味着它能解决诸如自动驾驶、物理世界与AI连接的问题，甚至加速通向通用人工智能（AGI）的步伐 🚀。

作为一个视频创作者，我不禁颤抖，因为在实现这些宏大目标之前，Sora可能首先解决的是我这一层面的工作。

在AI盛行之前的很长一段时间里，知识工作者们一直面临着应该学什么的挑战。Richard Hamming在他的书《The Art of Doing Science and Engineering: Learning to Learn》中指出，人类的知识每隔17年就会翻倍一次，这种情况已在贝尔实验室得到验证。他强调，每15年有一半的知识将会变得过时，使得学者们跟上时代变化变得更加困难。

Hamming的观点提示我们，我们应该集中注意力于基础知识（Foundamentals），并发展学习新领域知识的能力。尽管这些观点似乎老生常谈，但随着AI时代的到来，我们需要重新审视这些基本原则。

为了在AI进化速度超过人类的时代成为超级学习者，我们应该做三件事情：

首先，专注于学习最基础、最核心、最有杠杆力的大思想（go basic）；

其次，跨领域学习，成为最懂行的外行人，利用其他行业的基本大思想解决自己领域的问题；

最后，利用AI加速这两点的实现。

为什么要专注于基础知识？

因为在AI时代，我们不能仅仅依赖工具和技术的最新进展。就像Sora存在的时代，对于哪些人更容易做出优秀作品，我们需要思考是否是懂得使用高级工具和技术的人，还是懂得讲故事和核心流程的人。作为视频创作者，我认为关键在于后者，因为技术的门槛已被AI抬高。

然而，我们必须警惕“想法”这个词的滥用。在AI出现后，许多人希望通过简单的想法实现财富，比如让AI帮助创作、生产和创新，然而，大多数这样的尝试很少成功。这并不是因为这些想法本身不可行，而是因为执行难度远远超过了想象。

相反，那些基于行业最基础、最本质理解产生的想法，才是真正有意义的。这些“价值想法”不仅仅利用AI的能力，更能实现长期的价值创造。因此，在AI时代，我们每个人都需要深入思考自己所在行业的核心基础，并学会如何利用这些基础为自己赋能。

同时，跨领域学习的重要性在于，它允许我们借鉴其他行业的核心知识，以解决自身领域的问题。这不是要挑战专家，而是要利用专家的知识为自己所需。在AI时代，我们需要将重点放在跨领域的学习上，因为这不仅提高了我们的视野，还增强了我们解决问题的能力。

最后，AI的出现意味着，我们必须加快学习和适应的步伐。

未来，所有人都将面临从领域执行者向决策者和创作者转变的挑战。只有通过集中精力学习基础知识，并跨越领域学习其他行业的大思想，我们才能在这个快速变化的时代中保持竞争力 💪。