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普通人学 AI 学什么才不会过时？别追工具，先学会找问题

澳洲AI教父 · 2026-11-03 · 学AI · AI入门 · 普通人用AI · AI焦虑 · 悉尼AI聚会

普通人学 AI，学工具会过时，学信息差也会过时，只有能力不会。具体是三种：先找到自己要解决的实际问题，再把要求讲清楚交给 AI，最后判断它给的结果对不对。选方向时，挑模型越强、你越受益的事去做，别做模型一升级就被替代的事。这是我在悉尼办每周 AI 聚会，被人问「怎么学 AI」时常给的答案。

很多人以为，学 AI 就是赶紧跟上每个新工具、每条新消息。

可追得越紧，人越焦虑，手里却没多出什么能用的东西。

为什么越学 AI 越焦虑？

因为很多人学 AI 是焦虑驱动，不是目标驱动。

10 月 22 日的周四聚会上，有人问我到底该怎么学。我当时说：因为大家都在弄 AI、所以我也得弄的人，花的时间和钱不一定少，最后却找不到一个落点。

刷新闻也是这样。信息差你越看越焦虑。今天这个模型发布，明天那个工具上线，看完只觉得自己又落后了一截。

我在别的场合也常说一句：模型一发布你第一时间就知道，那为什么赚钱的信息你不能第一时间知道？所以我建议把注意力从「今天发布了什么模型」，挪到「什么产品今天在赚钱」。

学工具和学信息差，为什么会过时？

工具会被淘汰，信息差会被打破，迟早的事。

年初有一阵，很多人在学怎么装一个很火的 AI 工具，教程到处都是。几个月后，已经很少有人再提它了。

信息差确实值钱。你先会，你就先赚这一部分；等大家都会了，这部分利润就没了。所以信息差能让你先赚一阵，但没法一直靠它。

工具和信息差可以用，但别把它们当成「学会了」。

普通人学 AI，到底应该学什么？

学能力。AI 只是一个工具，或者说杠杆，杠杆要撬在一个具体的问题上才有用。

我会把能力拆成三件事：

1. 找问题：先想清楚你手上哪件事特别费时间、很想甩出去。没有这一步，后面学什么都悬空。
2. 讲清楚：把背景、要求、格式、不能做的事写下来交给 AI。同样是开箱即用的 ChatGPT，所有人拿到的都一样，差别全在你往里放了什么。想多了解这件事，可以看AI 智能体和知识库到底是什么。
3. 会判断：AI 给的东西要能看出好坏。最简单的办法是拿你熟悉的事去考它，再自己核一遍；具体怎么验，我在 AI 智能体和知识库是什么 里写了一个拿来就能用的反问法。

这三件事换什么工具都用得上。Anthropic 官方的免费课程 AI Fluency 讲的也是类似的思路，把和 AI 协作拆成委派、描述、辨别、负责四个维度，没有一课是在教你装某个工具。

如果还不知道第一件事挑什么，可以先看普通人怎么开始用 AI、先搭一个 AI 工作流。

怎么判断一件事会不会被 AI 升级淘汰？

问自己一句：模型变强以后，我这件事是变好做了，还是变得没必要了？

要做模型能力一上升就水涨船高的船，别做水一涨就被淹掉的船。

比如你本身有业务、有客户，模型越强，你做得越快越好，这是船。如果你做的东西只是「替大家多走一步」，比如帮人把一段话整理得更好，那下一个模型自己就能做，这就是水一涨就会被淹掉的船。

同一场聚会上，一位做内容服务的成员讲了自己的判断：把业务拆成五个环节，选题、文案、数据复盘这三个，AI 已经比自己能培训出来的普通员工做得好；拍摄和剪辑，AI 还替代不了。这种按环节去拆的方法，普通人照着就能用。

也别被「终局」吓住。做一件事，先想怎么活过半年一年，别还没开始就担心两年后会不会被替代。你只要跑得比大厂快就行。

学 AI 学下来，什么东西真正属于你？

用户、经验和影响力。

一个产品可能两年就没了，一个工具可能半年就换了。但你在这个过程里攒下的用户、踩过的坑、别人对你的信任，这些不会跟着工具一起消失。所以我建议边学边做，做出来的东西给真人用。做出来卖不动是另一个问题，可以看用 AI 做产品为什么反而卖不出去。

我自己是怎么学 AI 的？

我的办法很简单：碰到不会的，先问 AI。

现在很多人来问我怎么学 AI，我常常直接丢一个智能体过去，跟对方说：你先跟 AI 聊聊。用 AI 来回答「怎么学 AI」，本身就是在练。

有了 AI 以后，我要做的事越来越多，人反而更专注。

想找人一起练，可以来报名每周四在 Chatswood 的免费聚会，带着你手上的一个具体问题来。想看官方怎么说，澳洲政府的 business.gov.au AI 指南也讲了小生意怎么一步步引入 AI、怎么负责任地用。