AI时代，如何把握机会

AI时代的段位划分：从菜鸟到大师，你在哪个层级，会正真的使用AI提高工作效率吗。

人类在摸爬滚打的历程中，从本质上是在提升效率问题。

造纸术打破了知识的壁垒，火车缩短了时空的距离，汽车解放了双脚的束缚，电话连接了心灵的桥梁。每一次技术的飞跃，都是人类对效率的重新定义。而AI的出现，则是这场定义中的最新诠释，用数字的智慧续写着人类文明的传奇。

可以类比自动驾驶的五个层次LO-L4，AI也可以划分为5个层级界线。

总结：90%的人目前处于第一、二阶段，处于第三阶段的老豆已经超于了90%的人群。

第一层级：入门级-基础对话能力

在deepseek未爆火前，国内AI使用渗透率不足7%，这是一个非常可怕的数字，意味着中国有14亿人口，其实很多人都是没有接触过AI的。直到deepseek爆火之后，很多用户抱着试玩一下，所有才有这么多人拥有这样入门级的一个阶段。

第二层级：基础级-提示词工程

可能大部分人目前已经达到了这个级别，已经掌握了一些基本的提示词的一些技巧，而不是把AI当成一个日常的助手，直接去问它问题，而是说，你跟AI问的任何问题、任何输入，都是经过了精心的设计：

比如以下的一个基础提示词框架：

1.必须包含背景

2.必须包含目标

3.必须包含输入格式要求

4.必须包含输出格式要求

通过以上AI提示词的优化，那么你拿到的AI返回的结果，因为AI此时的意图是非常清晰的，会更加有效的解决问题。

第三层级：进阶级-AI工具整合

比如deepseek工具，只能是一个文本整合的工具，只能更它进行文本对话。如果想要做图片、音频、视频的生成，使用deepseek是不能完成的。

像现在Midjourney、Stable Diffusion、即梦、可灵，通过deepseek去结合以上任何一个工具，去做到最终的一个效果。

还有部分人，可能需要整合自己工作中的一些事物，想把它们串联起来，形成一个工作流。比如日常写报表、制作PPT，日常中去写文档，可通过AI加工作流的方式在日常办公中去提升效率。

还有一些程序员，当前可使用GitHub Copilot、Cursor、Windsurf、Claude Code具有迄今为止最出色的编程能力，这一些列的编程工具，我目前在用的GitHub Copilot、Cursor可以解决我日常60-70%日常中遇到大问题，基本上也能解决日常中任何的问题。

第四层级：高阶级-个人知识库构建

学习是一个从入门到进阶，再到自我梳理自己的一个学习体系。建立自己的知识库，把自己学到的内容给沉淀下来，然后分享给别人。这就是学习金子塔的模式。

当我们进入到这样一个阶段时，会发现AI结合网络上海量数据训练的大语言模型，但是在个人的垂直领域、个人专业领域已经无法满足我们的需求。个人可能在某个领域，你已经超越了AI，这时候就需要构建个人知识库，来帮助AI具备相关的某种能力，才可与AI进行对话，更高效的解决你的问题，扣子coze、腾讯IMA支持构建知识库。

第五层级：专家级-会开发AI应用

可以独立开发AI工具，去解决日常工作中遇到的问题。现在AI写代码门槛很低，任何80-90%的功能，只需要描述你的需求。主要的门槛在于怎么样部署项目、怎样运行，当程序出现问题会利用AI去解决、修复问题，需要有调试的思维，不需要你懂任何的开发技能，也不需要你去写任何一行代码，未来3-5年，我们每个人都以去尝试这进行AI应用开发。

在当前，稍微有点门槛的时代，我们学会AI应用开发，相当于我们拥有了一个自身的能力杠杆。

最后

很多人学习AI需要不需掌握python 、数学底层的一些知识，我只能说能掌握更好，但如果只是为了转行去花大量时间学习，有点不值得。就算你去做AI开发、训练模型也不需要很深层次的数学知识，更多的是经验之谈。

现在，面对各种场景，我都会想到这个事能不能用AI来解决/辅助完成，如果大家生活中遇到了很多问题需要咨询他人，则说明还没将AI正真的用起来。提示词优化尤为重要，不能是一个模糊的问题，你的目标是什么，你的个人信息是什么，需制定怎么样的一个计划，你可以观察AI深度思考的方式，去改进、优化你的提示词，最后沉淀下来，这才是一个学习AI、理解AI的过程，发挥AI正真的作用。

OK，就分享到这里，洋洋洒洒 1500 多字，希望这篇文章能帮助大家意识到AI应用过程的一些细节，并养成良好的习惯。学会的话给500佰点个赞吧~