什么样的人才算“懂AI”,这个门槛到底多高?【AI如马 26】

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作者：微信文章

导读： 很多人对学 AI 有一种天然的“畏惧心理”，觉得自己不是学计算机的，肯定学不懂。 但这其实是一个巨大的误区。评价一个人懂不懂足球，看的是球技，而不是看他懂不懂球鞋工艺。 同样，懂 AI 不代表要懂代码，而是要看你能否驾驭它解决问题。 别让“技术门槛”的假象，阻碍了你骑上这匹百亿战马。

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🐴 01. 谁才是真正的“懂马人”？



在开始聊那些高大上的科技之前，我想先问大家一个很朴素的问题，也是我在思考这个问题时的切入点：

在你心里，什么样的人才算真正“懂马”？



我们的选项有很多，每个都很重要：

🌾 是那个在马厩里负责喂草铲屎、悉心照料的弼马温（养马人）？

🩺 是那个能一眼断定病症、还能给马接生繁育的兽医（治马人）？

🎪 是那个手持皮鞭、能让野马服服帖帖听指挥的驯马师（训马人）？

👀 是那个一眼就能看出马的潜质、从万千马匹中挑出千里的伯乐（选马人）？

🏇 还是那个翻身跨上马背、策马奔腾去往目的地的骑手（用马人）？

这个答案可能见仁见智。但在很多人的潜意识里，如果只能选一个，我相信大部分人会把票投给最后一项——骑手。



为什么？因为马这种生物，存在的终极使命就是载人驰骋。无论前面那些角色做得多完美，如果这匹马最终不能被骑手驾驭，不能载人行千里，它的价值就无法完成最后的闭环。

好，现在我们把问题置换一下：什么样的人，才叫做“懂AI”呢？

是 AI 架构的开发者？是 AI 芯片的制造者？是给 AI 模型“喂数据”的训练师？还是那些对各个模型评头论足的评论家？

亦或者是那个把 AI 工具用好、用妙、用出极致的人呢？

按照刚才的逻辑，大家理应毫不犹豫地选择最后一项。但现实情况非常有趣：到了 AI 这里，大多数人怂了。



我发现身边很多人对学 AI 有一种天然的“畏惧心理”。他们会本能地后退一步，摆摆手说：“我不懂技术，我又不是学计算机的，那是科学家的事，我现在学肯定晚了，还是做个吃瓜群众看热闹吧。”

大家脑海里想象的“懂 AI 的人”，是那些凤毛麟角的、拿着巨额年薪的顶尖科学家，是那些满屏幕敲代码的人工智能专家。

大家潜意识里觉得：要想骑马，我得先学会解剖学，得先学会怎么给马做手术。

这，就是目前最大的误区。

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⚽️ 02. 不懂球鞋工艺，就不配踢球吗？

这种畏难情绪，其实经不起推敲。我们换个大家熟悉的生活场景，你就明白了。

比如足球。

什么样的人叫懂足球？ 如果你在球场上看到一个人，盘带行云流水，射门精准有力，你会惊叹：“这是个会足球的人！”



你会要求他必须懂得脚下那双球鞋的工业制造参数吗？你会要求他必须明白球场草皮的叶绿素光合作用原理吗？你会因为他背不出足球内胆的物理力学公式，就指着他说：“你其实根本不懂足球”吗？

当然不会。

评价一个人的球技，看的是他在场上的表现，而不是他对球具制造工艺的理解。

AI 也是一样。

今天我们把“懂人工智能”定义得太窄了，窄到只剩下了那群顶尖的 AI 科学家。但实际上：

❌ 你不需要知道 Transformer 架构里每一个参数是如何运算的；

❌ 你不需要理解神经网络的梯度下降是怎么回事；

❌ 你甚至不需要懂任何一行代码。

如果你能用 AI 帮你搞定一份复杂的策划案，能用它画出一张惊艳的海报，能用它把繁琐的数据整理得井井有条——那你就是那个真正“懂 AI 的人”。

🔺 我们不需要做制造工具的人，我们只需要做那个驾驭工具解决问题的人。

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🌟 03. 别去卷“弼马温”，那个赛道太挤了



可能有人会说：“道理我都懂，但如果我能懂底层原理，岂不是更厉害？更有竞争力？”

这就涉及到一个“生态位”的选择问题。



我在核电央企工作过，那个领域里的工程师确实是精英中的精英。但请注意，核电虽是国之重器，但全国核电站数量毕竟不多；工程师虽是人中龙凤，但岗位数量极其有限。

重要，不代表需要的人才就多！



影视行业更残酷。它是一个高度“赢家通吃”的行业。 每一年，影视学院毕业那么多帅哥美女，但真正能在荧幕上被大众记住、成为明星的，凤毛麟角。绝大多数从业者，其实都陷入了一种默默无闻的平庸。

今天的 AI 研发领域，像极了核电和影视行业：

门槛极高：真正做底层模型训练、算法设计的人，那是天才的赛道。

需求有限：社会不需要 10 亿个造大模型的人，只需要几个巨头公司、几千个顶级大脑就够了。

赢家通吃：只有最头部的模型会被记住，其他的都会沦为炮灰。

所以，普通人强行去挤“造马人”（开发者）这条赛道，大概率是拿自己的短板去硬磕天才的长板。你很难成为那个万众瞩目的“明星科学家”，最后可能连个跑龙套的都算不上。



但是，“骑手”的赛道是无限宽广的。 社会不需要 10 亿个造车的人，但可能需要 10 亿个会开车的人。承认自己成不了那个顶尖的科学家，并不是认输，而是一种清醒的战略定位。

我们不需要去做那个在幕后辛苦喂草的“弼马温”，也不用争着去做那个精通解剖学的“兽医”。我们要做的，是那个策马奔腾的将军。

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🚀 04. 既然马已备好，为何不骑？



既然我们定位清楚了自己是“骑手”，那么现在，就是人类历史上最好的“上马”时刻。说一下你的感受

为什么这么说？因为这就不得不提 AI 这匹马的一个神奇属性：极高的研发成本，与极低的边际成本。



这匹 AI 战马是怎么来的？ 它是 OpenAI、Google 这些巨头，烧了几百亿美金、动用了全球最昂贵的算力芯片、喂食了人类互联网几乎所有的高质量数据，才辛苦培育出来的“汗血宝马”。



按理说，这样级别的宝马，以前只有亿万富翁、权贵大佬才配拥有。

但数字世界的奇妙就在于：它的复制成本几乎为零。

现实中的汗血宝马，一个人骑了，另一个人就没法骑。经济学上叫做“私有资源”。



但 AI 这匹马，它是会“分身术”的。这匹马开发出来，给一个人骑是骑，给一万个人骑也是骑，给一亿人骑还是骑。



所以，哪怕你是最普通的职场人，只要你支付一点点订阅费（甚至免费），你就能把这匹价值百亿的战马牵回家。

你想想看，这是多大的平权？ 你手里握着的那个对话框，和坐拥亿万身家的大佬、顶级科学家手里用的那个对话框，背后连接的是同一个大脑，拥有的是同等的智力水平。在 AI 面前，没有贵贱之分。



这匹马已经牵到你家门口了，它日行千里，它不知疲倦。 如果你仅仅因为自己不会“兽医技术”，仅仅因为觉得自己不懂“马的基因排序”，就吓得不敢出门，不敢骑上去，那这才是对时代红利最大的浪费！



🏁 05. 结语

所以，回到开头那个问题。

我想通过这篇文章告诉大家：请放下对技术的畏惧。



你要做那个懂马的人，不意味着你要去抢兽医和弼马温的饭碗。 无数聪明的大脑、优秀的团队、巨额的经费，已经帮我们解决了“造马、养马、训马”最难的环节。

当然，如果你在成为一名优秀骑手的同时，还能稍微懂一点“马的脾气”（大模型原理），知道怎么给它“喂两口好草”（知识库投喂），甚至能简单处理一点“马的小毛病”（微调技术），那你就是锦上添花的超级骑手了。



但这都是后话。

现在的当务之急，是翻身上马，握紧缰绳。

别站在原地猜，跑起来，耳边有风，你就懂了。