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大模型發展這么久了，每天都有各種消息更新，這也就導致不少人對AI類產品還是有著不小的誤解。本文作者梳理了5個比較常見的誤解，一起來看看正確的理解是什么。

我們在前面的文章，為朋友們通過“以史為鏡”的方式，探討了人工智能時代都存在哪些發展機遇。對比起之前計算機時代、互聯網時代更多地是惠及行業人群，人工智能時代則是能夠讓普羅大眾都能夠參與其中，抓住時代機遇。從“以史為鏡”的角度來看，其實在移動互聯網后半程的短視頻，就已經讓眾多普通人實現新的發展，到了人工智能時代，覆蓋范圍只會更廣泛。

以史為鏡，AI時代有哪些發展機遇（1/3）：人工智能之前的時代機遇

以史為鏡，AI時代有哪些發展機遇（2/3）：人工智能當前的發展機遇

以史為鏡，AI時代有哪些發展機遇（3/3）：人工智能的發展趨勢

我本人親身投入到AI大浪潮也已有近兩年時間。這段時間以來，無論是在飛書與客戶面對面服務，還是在各類分享場合與聽眾交流，我所接觸到的對AI感興趣的用戶，應該也有上百人了。在跟不同的人群接觸交流的過程中，我會發現零基礎人群對于學習AI、使用AI，都普遍存在一些誤解，需要反復修正理解。于是乎，我嘗試把它們總結起來，歸結為以下的5個誤解，并一次過講清楚修正理解。

誤解一：使用AI需要懂代碼懂技術，是只有程序員才能使用的高科技

修正理解：

這個誤解非常普遍，很多人認為AI技術只是科技領域高級的專業人士才能掌握和使用。實際上，許多AI應用和服務很簡單易用，并不需要懂得如何編程。大家在使用AI服務的時候，只需要根據APP的操作提示，用日常交代任務的自然語言來給AI下達指令即可（事實上AI發展方向之一就是對自然語言的理解，即越來越聽得懂人話）。

誤解二：AI匯總了這么多資料，給出的回答一定是準確的

修正理解：

雖然AI很智能，也匯總了很多資料，但是其生成結果會受訓練集、模型算法等多種因素影響，可能會出現“AI幻覺”問題。因此，當AI給出回答的時候，作為使用者，我們需要對其保持判斷，要自行判斷結果的合理性。在實際使用中，可行的做法包括嘗試通過從不同的角度讓AI回答，或者讓AI提供原始出處，對結果反復確認。（關于AI“幻覺”，我之前專門的系列文章進行介紹，可以通過我的個人主頁進行查看。）

誤解三：AI非常聰明，只需要一個指令簡單幾句話，就可以給出優質滿意的結果

修正理解：

如果給出的指令不夠明確，AI也無法生成優質的結果。這一點可以類比我們日常給實習生同事交代工作，但是如果事情沒有講明確，那么最后交上來的成果大概率也不會特別好。其實二者的情況是很類似的。想要AI生成“好的結果”，首先要求使用者自身具備對“好的結果”的判斷能力，其次是能夠準確表達自己的要求。關于這一點，我們會在后續介紹如何寫好Prompt會有進一步論述。

誤解四：學習AI的要學的知識很多也很專業，只有專門報名培訓課程才能學會

修正理解：

如果是為了學習AI入門，那我非常不建議花錢報名培訓課程。如今的AI使用門檻其實很低，我更加提倡的做法，是“學中做做中學”。只有從實際應用出發，學習掌握AI才能事半功倍。現在互聯網上有很多關于AI的開源教程和資源，完全可以選擇從零開始，自學AI知識。通過使用與AI結合的各種應用，先建立初步的AI認知。然后根據實際情況，選擇需要深入學習的AI知識。

誤解五：AI可以取代很多人的工作，造成失業

修正理解：

在沒有實現強人工智能的突破之前，AI確實可以替代人完成一些低標準的、重復性的“低ROI”工作，但是AI并不能完全替代人。AI無法進行創新性的思考，也不能理解復雜的概念關聯。而這兩者都是人類工作的重要組成部分。因此，在AI時代，提升自我依然是保持競爭力的不二法則。而且，隨著AI技術的發展，會催生出一些全新的就業機會，比如AI系統的運維、AI技術的研發等。（關于AI對于工作的替代，我們后續還會有專門的文章進行論述。）

總的來說，AI技術確實強大，能把一些復雜的、重復性的事情變得簡單，讓我們可以有更多的精力去做那些需要人類特色的事情。AI也并非只有專業人士才能使用，零基礎的普通人完全可以通過自學，掌握AI的使用，體驗AI的便利。

所以，請放寬心，學習AI不要有任何畏難的情緒。我接下來的輸出重心，也會放在如何一步步學習掌握AI的研究心得，以供朋友們作為參考，逐步掌握對AI的使用。