• 人工智能研究

  告别网课智商税：AI时代主权个人的自学新范式

  發布人 Brave 2025-08-12 14:09

  在信息爆炸的今天，我们比任何时候都更需要高效的自学能力。然而，环顾四周，许多人依然在传统的学习路径上挣扎，其中最典型的莫过于付费网课。在我看来，在当前技术背景下，绝大多数网课本质上都是一种“智商税”。它们将早已存在于互联网上的公开信息进行二次打包，设置一个固定的、缺乏弹性的学习路径，然后兜售给那些对信息检索和整合感到焦虑的学习者。

  真正的自学，应该是主动的、个性化的、直面问题核心的探索过程。幸运的是，我们正处在一个前所未有的时代，拥有了迄今为止最强大的自学工具——自带网络信息检索功能的AI。

  核心工具：以检索型AI为信息中枢

  我日常使用最频繁的工具，是搜索能力极强的Gemini 2.5 Pro。为什么是它？因为它完美扮演了一个不知疲倦、信息渠道无限的“学术助理”角色。

  传统的学习流程是：遇到问题 -> 打开搜索引擎 -> 在海量链接中筛选、甄别 -> 打开多个标签页 -> 阅读、对比、总结。这个过程耗时耗力，且极易在信息的海洋中迷失方向。

  而现在我的流程是：遇到问题 -> 向AI提出一个精准、深入的问题 -> AI基于全网信息进行秒级检索、分析、提炼和总结，并直接给出一个结构化的答案。

  这个转变的意义是革命性的。AI替我完成了信息汇集的绝大部分“体力劳动”。我不再需要关心信息藏在哪篇文章、哪个论坛的哪个角落，我只需要聚焦于问题本身，以及如何利用AI整合后的信息。

  自学方法论：人机协作的知识生产流水线

  当然，这绝不意味着我会让AI替代我思考。恰恰相反，将信息搜集的任务外包给AI后，我得以解放出最宝贵的时间和精力，专注于更高层次的认知活动：判断、链接与创造。

  我将我的自学过程定义为一条“人工判断和半自动的流水线”，其核心是“组合化的知识生产和提纯”。

  这个流水线大致分为三个步骤：

  1. AI信息采集（体力活）：针对一个学习目标，我会向AI提出一系列由浅入深的问题。例如，从“解释一下什么是AIGC”到“对比分析Sora和Kling在视频生成技术上的架构差异和优劣势”，再到“提供实现一个简易视频生成模型扩散模块的最新开源代码库和核心论文”。AI负责快速抓取、翻译、总结全网的最新资料。
  2. 人工判断与提纯（脑力活）：AI提供的仅仅是原材料。接下来，我的工作是进行批判性审视。这些信息是否准确？来源是否可靠？不同信息之间是否存在矛盾？哪些是核心知识，哪些是次要细节？在这个阶段，我的经验、直觉和批判性思维是不可替代的。我会剔除噪音，标记重点，形成初步的知识框架。
  3. 组合化生产与应用（创造活）：经过提纯的知识需要通过实践来内化。这便是我流水线的“生产”环节。以编程学习为例，我主要使用Claude Sonnet 4。我会将在Gemini那里学到的理论知识和架构思路，交给Claude进行具体的代码实现、调试和优化。我提出架构要求和逻辑指令，Claude负责具体的“码农”工作。这个过程像是一个资深架构师带领一个初级程序员，我负责人脑的“顶层设计”，AI负责机器的“底层实现”，共同高效地完成一个项目或解决一个难题。

  最终，通过“AI搜集 -> 人工提纯 -> AI辅助生产”这个闭环，不仅学到了知识，还创造出了实际的价值（例如一段可运行的代码、一篇深度分析文章、一个可行的解决方案），这才是知识的真正内化。

  结论：拥抱人机协同，做高效的终身学习者

  将AI视为一个全能的老师，期望它手把手教你一切，这是一种懒惰的幻想。而将其视为一个可以被动查询的增强版搜索引擎，又低估了它的潜力。

  最有效的方式，是将其定位为个体认知能力的延伸——一个强大的、可被我们主动驾驭的“外部大脑”。我们负责提出问题、定义方向、做出决策和最终创造，而AI则作为我们最得力的助手，处理海量信息的机械劳动和辅助执行。

  在这个范式下，昂贵而僵化的网课自然就失去了存在的价值。因为最好的课程，就是你根据自身需求，在与AI的持续互动和诘问中，为自己量身定制的那一门。

  Brave 回复 4 days, 20 hours ago 1 成員 · 0 回复
• 0 回复

登入後即可回复