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概率鹿梦|AI Wealth Edge
@DeerLucid
梦鹿分真鹿,无鸡应木鸡 🦌 用概率思维拆解财富与人性 🔍 认知 · 创造力 · 商业洞察——AI时代的护城河 Smarter thinking · Better odds · Built to last.
加入 April 2025
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这两天刷到一个视频,博主Justin Sung是个学习方法论专家,辅导过数千名职场人。 他说了一句我反复想了很久的话: "你不需要成为AI专家来保持竞争力。你只需要擅长AI不擅长的事。" 听完有点刺耳,但越想越觉得他说得对。 1️⃣ 大家都在学错东西 最近身边很多人在学机器学习、考AI证书、追各种AI工具教程。 背后的逻辑是:AI这么厉害,我得学会用它,才不会被替代。 Justin说这个逻辑从一开始就跑偏了。 你的工作之所以有价值,不是因为你会用什么工具,而是因为你能解决问题。 具体来说,是未来的、部分还没定义清楚的问题。 而这,恰好是AI最弱的地方。 2️⃣ 雇主真正在买什么 Justin的说法是:你被雇来,不是因为你现在有什么技能,而是因为雇主相信你能解决他们未来会遇到的问题。 这些问题现在还不完全清楚。 AI能做什么?它特别擅长已知问题——已有数据、明确规则、重复执行的任务。 AI不擅长什么?在模糊、复杂、没有先例的情境里做判断。 所以问题就变成:你在培养哪一种能力? 3️⃣ 两种思维,一个留下,一个被替代 会被替代的(低阶思维): - 执行别人定好的任务 - 检索和整理信息 - 按模板写作 - 重复性决策 暂时替代不了的(高阶思维): - 判断哪些问题值得解决 - 跨领域综合推理 - 在不确定条件下做决策 - 批判性评估新情境 说实话,大部分人每天做的事,都属于低阶的那类。 Justin说这没问题,过去这样就够了。 但现在不行了。 低阶思维被替代是迟早的事,高阶思维才是真正的护城河。 4️⃣ 那应该学什么? Justin给了几个方向: 第一,不要追工具,追深度知识。 你在哪个领域工作,就把那个领域钻深。AI会操作,但领域里真正的洞察它产生不了。 第二,练习"判断"而不是"执行"。 同样一件事,你能不能从"怎么做"进化到"值不值得做"?这才是高阶。 第三,把AI当助手,你来出题。 用AI执行任务之前,先想清楚要问什么问题。会问问题比会用工具更难,也更值钱。 Justin最后说了一句话,我觉得说到了核心: "高阶思维过去是奢侈品,现在是工作安全的必需品。" 不是不能学AI工具,是别把学工具当目的。 学AI的同时,更要逼自己进入它还进不去的地方。
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