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用 AI 给人生开挂的正确方式：在 AI 比人类进化更快的时代，学什么才不会落伍？

AI 的发展让很多人感到焦虑。ChatGPT 刚出现时，我特别兴奋。跟很多人一样，我也加入到

了 AI 的学习大军。作为一个没有编程基础的麻瓜，我做了很多的 AI 尝试，甚至计划制作自己

的 AI 课程。但是 AI 进化的速度太快了。我刚写完课程大纲，ChatGPT 的升级就让很多内容失

去了意义。这种还没开始就被淘汰的经历，在开发者社区里更常见。很多人辛辛苦苦地基于

OpenAI 刚做出一个应用，ChatGPT 的一个更新就把这个应用消灭在萌芽阶段。那其实在一年

前 ChatGPT 刚出现不久，我做了一个视频分享了如何才能抓住 ChatGPT 带来的机会。那视频

分享了自然语言编程的概念，然后我建议大家应该去使用 AI，成为一个超级学习者。但问题

是，在一个 AI 什么都懂，比人类进化更快的时代，我们到底要学什么才有意义呢？就在制作

这个视频的节点，OpenAI 的视频生成模型 Sora 横空出世。

这让视频 AI 的能力从一年前的这里，到了这里，还有这里。开个玩笑，这是威尔史密斯制作

的真人调侃视频。但是人们容易被骗不正好说明了，现在 AI 已经在模糊虚拟和真实的边界了

吗？正是如此，人们又开始呼喊 AI 又要革命了，因为 Sora 它不仅仅只是一个对视频生成的 AI

，它更是对现实物理世界本质层面的理解和模拟。这意味着太多的东西，比如解决自动驾驶的

问题，创建 AI 和物理世界的连接，加快 AGI 的步伐。而作为一个视频创作者，我瑟瑟发抖，

因为在实现那些宏大的目标之前，Sora 最先可能解决掉的就是我。

其实在 AI 盛行以前的很长一段时间里，知识工作者就一直面临着应该学什么的挑战。比如说

这本书《The Art of Doing Science and Engineering》，它最早出版于 1997 年。那它的作者是

Richard Hamming，是一位美国的数学家，曾获得图灵奖，参与过曼哈顿计划。我强烈推荐去

看这本书。那一会我再说为什么。他在这个书的第一章就提出了这个困惑。他说从牛顿时代开

始，人类的知识每隔 17 年就会翻倍一次，那这一点除了可以从书籍的出版总数量得到佐证外

，他还从自己工作的贝尔实验室观察到这个现象。从 1946 年开始他工作的 30 年里，无论怎么

尝试暂停招聘和裁员，贝尔实验室的员工大概每 17 年就会翻倍。他说科学家的数量也在指数

级的增加。那在当时的 90 年代流行一个说法，历史上的所有科学家里有 90%的人还活着，因

为新增加的科学家的数量太多了。然后他继续说就除了知识的指数增加让科学家无法应对，一

个更糟糕的挑战是每 15 年就有一半的知识将会变得过时，那这让学者与时俱进更加困难。他

预测除了知识，我们的信息和媒体也在指数级的增加。他说 30 多年后，当一个大学生成长到

自己人生事业顶峰的时候，技术知识已经翻了 4 倍。

如果这些就足够让人震惊的话，他还调侃说这个大学生可以想象一下，未来他的孩子会面对多

少选择不过来也消费不完的媒体内容。别忘了他最早写这本书是上个世纪的 90 年代，现在将

近 30 年过去了，现实不仅印证了他的预测，而且我们还有了 AI。所以我们到底应该学什么呢

？第一他说你必须把注意力集中到那些基础知识上——Foundamentals。第二你需要发展去学习

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