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      AI 發(fā)展太快跟不上?一張四象限圖幫你做減法

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      AI 發(fā)展太快跟不上?一張四象限圖幫你做減法

      有讀者問了一個(gè)好問題:

      > AI 發(fā)展日新月異,急速迭代,概念/技術(shù)/產(chǎn)品層出不窮。但是當(dāng)前工作繁重(工作本身跟 AI 直接關(guān)系不大),即便是很多比較流行的 AI 相關(guān)的東西,也不可能都花時(shí)間去了解/理解/深度使用研究。一方面希望跟上 AI 的浪潮,另一方面目前的精力又不允許。哪些原則可以輔助做以下判斷:"哪些東西不必花時(shí)間/哪些東西簡單了解即可/哪些東西需要花一些時(shí)間去學(xué)習(xí)/哪些有必要深度使用學(xué)習(xí)",以及為什么有這個(gè)原則

      這個(gè)問題很典型,我也一樣,每天處理大量信息做選擇題。說到底就是時(shí)間有限,AI 新東西出得太快,生怕錯(cuò)過(FOMO)

      可以試試用四象限的辦法來篩選。

      兩根軸,四種策略

      判斷一個(gè) AI 新事物值不值得花時(shí)間,就問兩個(gè)問題:

      第一個(gè):它離我現(xiàn)在的生產(chǎn)力有多近?

      注意,不是離"AI 行業(yè)"有多近,是你的生產(chǎn)力。你每天在做的事、反復(fù)在干的活,它能不能讓你少花時(shí)間,或者產(chǎn)出質(zhì)量更高?能說出具體場景,就是近。想了半天說不出它能幫你干嘛,就是遠(yuǎn)。

      第二個(gè):這個(gè)知識(shí)的保鮮期有多長?

      有些東西今天學(xué)了,三年后還能用,投入的時(shí)間能產(chǎn)生復(fù)利。有些東西今天學(xué)了,三個(gè)月后連名字都換了,學(xué)了就是沉沒成本。

      兩根軸一交叉,四個(gè)象限的決策邏輯就很清晰了。

      橫軸決定"要不要學(xué)",離你當(dāng)前生產(chǎn)力越近,越值得投入時(shí)間。縱軸決定"學(xué)了會(huì)不會(huì)過期",保鮮期越長,投入的回報(bào)越持久。右上角(近 + 長)是最稀缺也最值得的,同一時(shí)期通常只有一兩個(gè)。左下角(遠(yuǎn) + 短)是噪音最多的區(qū)域,大量融資新聞、概念炒作都在這里,直接過濾。

      中間那條對(duì)角線就是時(shí)間分配的主方向:從左下到右上,投入遞增,數(shù)量遞減。


      左下角:直接跳過

      離生產(chǎn)力遠(yuǎn),保鮮期又短。

      這個(gè)象限噪音最密集。融資公告、論文預(yù)印本、大公司的戰(zhàn)略動(dòng)作都堆在這里。特征是:讀完介紹,說不清它具體能幫誰做什么事。

      比如:

      • 每月一變的模型跑分排名
      • AI 創(chuàng)業(yè)融資新聞
      • 模型廠商內(nèi)部宮斗八卦
      • AI 芯片參數(shù)細(xì)節(jié)(除非你做硬件)
      • 各種 AI 套殼產(chǎn)品(絕大多數(shù)活不過半年)

      跳過沒有任何損失。如果它真的重要,三個(gè)月后它還會(huì)在,到時(shí)候再看也來得及。

      AI 領(lǐng)域的淘汰率極高,過早投入時(shí)間,沉沒成本最大。


      左上角:維持地圖感

      離生產(chǎn)力遠(yuǎn),但保鮮期長。

      這類東西已經(jīng)成為行業(yè)通用語言,你不了解就沒法跟人聊天,但你不需要會(huì)用它。

      舉幾個(gè)例子。RAG(檢索增強(qiáng)生成),現(xiàn)在幾乎所有企業(yè)級(jí) AI 應(yīng)用都在用它,聊天機(jī)器人能引用公司內(nèi)部文檔靠的就是這個(gè)。你不需要自己搭一套 RAG 管線,但得知道"它讓 AI 在回答問題時(shí)先去檢索相關(guān)資料,而不是純靠記憶瞎編",跟同事聊到的時(shí)候能接上話。

      同類的還有:

      • Chain-of-Thought(思維鏈):o1/o3 這類推理模型為什么要"想一會(huì)兒"再回答
      • Scaling Laws:為什么模型越大越聰明、為什么訓(xùn)練成本是天文數(shù)字
      • AI 幻覺:AI 一本正經(jīng)胡說八道的原理
      • 多模態(tài):文本圖像音頻視頻怎么融合到一個(gè)模型里

      這些概念保鮮期都很長,而且你在日常新聞、同事聊天、產(chǎn)品介紹里會(huì)反復(fù)遇到。

      這個(gè)象限的目標(biāo)是維持一張"AI 地圖",你不需要去過地圖上每個(gè)城市,但你得知道那些城市在哪、大概什么樣。

      做法:讀一篇好的解讀文章,不動(dòng)手,不裝環(huán)境,15 分鐘搞定。右下角:值得動(dòng)手試試,但別投入太多精力

      離生產(chǎn)力近,但保鮮期不確定。

      這個(gè)象限里的東西,你能說出它具體能幫你做什么,但你不確定它能火多久、形態(tài)會(huì)不會(huì)大變。

      AI 畫圖工具是一個(gè)典型。做 PPT 要配圖、寫文章要題圖、發(fā)社交媒體要視覺素材,幾乎所有知識(shí)工作者都用得上。

      MidJourney 剛火的時(shí)候,提示詞是一門學(xué)問,網(wǎng)上有人靠賣提示詞模板賺錢,很多人花大量時(shí)間研究怎么寫精確的英文提示詞。結(jié)果呢?GPT-4o 的圖片生成一出來,用大白話描述就能畫,中文也行,提示詞工程在這個(gè)領(lǐng)域幾乎一夜貶值。現(xiàn)在 Gamma 做 PPT 自帶 AI 配圖,畫質(zhì)不錯(cuò),根本不需要你懂什么提示詞技巧。

      這就是右下角的典型陷阱:工具本身確實(shí)有用,但你在某個(gè)工具上積累的特定技巧,保鮮期可能很短。值得花幾個(gè)小時(shí)上手當(dāng)前最好用的那個(gè),用它真的能幫你省時(shí)間,但別花一周去精通它的每個(gè)參數(shù)和提示詞套路。

      同類的還有 ChatGPT Atlas 這類瀏覽器智能體(能替你填表、訂票、跑多步網(wǎng)頁操作)。確實(shí)能省時(shí)間,但產(chǎn)品還不穩(wěn)定,今天的用法明天可能就變了。

      原則:花幾個(gè)小時(shí)上手體驗(yàn),確認(rèn)它確實(shí)能提升你的效率,然后在日常工作中用起來。如果三個(gè)月后它換了個(gè)名字或者被別的東西取代,你也沒虧太多。右上角:深度投入

      離生產(chǎn)力近,保鮮期也長。

      這個(gè)象限里的東西數(shù)量最少,但每一個(gè)都值得認(rèn)真對(duì)待。它有兩個(gè)信號(hào):一,你已經(jīng)在日常使用它了,但感覺自己只用了 20% 的能力;二,它背后有成熟的體系或平臺(tái)在持續(xù)投入,不會(huì)突然消失。

      對(duì)軟件開發(fā)者來說,軟件工程本身就是這個(gè)象限里最大的那個(gè)圓。設(shè)計(jì)模式、抽象能力、系統(tǒng)思維、代碼質(zhì)量,保鮮期以十年甚至幾十年計(jì),而且直接就是你每天的產(chǎn)出。AI 時(shí)代反而更需要工程判斷力來決定生成的代碼能不能用、架構(gòu)合不合理。

      上下文工程也在這個(gè)象限。它的核心是設(shè)計(jì)和管理 AI 模型在執(zhí)行任務(wù)時(shí)能看到的整個(gè)信息環(huán)境:用戶畫像、對(duì)話歷史、檢索到的文檔、可用的工具和 API。對(duì)軟件開發(fā)者來說,這就是你已有的系統(tǒng)設(shè)計(jì)能力在 AI 場景下的延伸,不需要從零學(xué)起。Claude Code這類編程智能體也在這里。直接作用于你的核心工作,平臺(tái)級(jí)產(chǎn)品,有持續(xù)的迭代投入。值得花時(shí)間搞清楚它的能力邊界,而不只是拿來補(bǔ)全幾行代碼。

      深度使用一個(gè)核心工具帶來的復(fù)利效應(yīng),遠(yuǎn)大于淺嘗十個(gè)工具。


      象限會(huì)移動(dòng)

      這張圖有一個(gè)容易忽略的地方:四個(gè)象限是一張快照,同一個(gè)東西在不同時(shí)間會(huì)移動(dòng)位置。

      OpenClaw 就是例子。2025 年底剛出來的時(shí)候,它只是一個(gè)奧地利開發(fā)者的個(gè)人項(xiàng)目,用 Telegram 對(duì)話來操控電腦。大多數(shù)人會(huì)把它放在右下角:有生產(chǎn)力潛力,但不確定能穩(wěn)定到什么程度,安全問題也讓人擔(dān)心。那時(shí)候的合理策略就是"花幾個(gè)小時(shí)試試"。

      結(jié)果不到四個(gè)月,它在 GitHub 上超過 React 成為最熱門的開源項(xiàng)目,英偉達(dá)的黃仁勛說它是"可能有史以來最重要的軟件發(fā)布",創(chuàng)建者被 OpenAI 挖走,英偉達(dá)和 Red Hat 都在圍繞它做企業(yè)級(jí)方案。從右下角直接沖到了右上角。

      反過來的例子也有。一些早期看著很有前景的 AI 工具,因?yàn)閳F(tuán)隊(duì)資源不足或被更強(qiáng)的競品替代,從右下角滑向了左下角,然后被淘汰。

      判斷移動(dòng)方向有三個(gè)信號(hào):

      一看"誰在用"。剛出來時(shí)只有嘗鮮者在玩,三個(gè)月后身邊不追新的同事也開始用了,說明它在往右上角移動(dòng)。社交媒體討論量在下降、早期用戶開始轉(zhuǎn)向其他工具,那它在往左邊滑。二看"背后的投入"。有沒有大公司或成熟團(tuán)隊(duì)在持續(xù)迭代?有沒有形成生態(tài)?如果核心團(tuán)隊(duì)散了,不管它現(xiàn)在多火,保鮮期都會(huì)斷崖式縮短。三看"形態(tài)是否收斂"。一個(gè)方向每隔兩個(gè)月就換一種做法、改一次名字,說明還在探索期。如果大家的做法開始趨同,不同平臺(tái)的實(shí)現(xiàn)開始對(duì)齊,就是形態(tài)在收斂,保鮮期在變長。

      當(dāng)然這個(gè)方法也只是個(gè)參考,更多的時(shí)候還是得有自己的判斷更好。

      很多時(shí)候焦慮感大多來自信息攝入沒有節(jié)奏,懂得取舍適當(dāng)做減法反而更好一點(diǎn),錯(cuò)過一些 AI 資訊沒什么的,真正有價(jià)值的知識(shí)、工具,晚幾天也沒什么的。

      *來源:X @dotey(寶玉)*

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