普通人如何利用 AI 技术实现价值变现与职业转型

普通人如何利用 AI 技术实现价值变现与职业转型 | 极客日志

普通人如何利用 AI 技术实现价值变现与职业转型

在互联网上，充斥着各种教人如何利用 AI 月入过万的课程。这些课程声称，即使是没有技术背景的普通人，也能通过简单的操作和培训，轻松实现财务自由。然而，这一切真的如此简单吗？本文将深入分析 AI 技术的实际应用门槛、市场现状以及潜在风险，为读者提供客观的参考。

一、现实的挑战：技术并非万能钥匙

AI 技术的确为许多行业带来了变革，但它并不是一个轻松的'赚钱机器'。实际上，要想通过 AI 赚到钱，需要深入了解相关技术、市场趋势以及行业需求。对于普通人来说，这些知识和技能的门槛并不低。

1. 工具使用的局限性

以目前最火的 AI 绘画变现为例，想绘制一幅高质量 AI 绘画并不容易。Midjourney（MJ）等工具虽然强大，但存在明显的限制：

语言障碍：Midjourney 目前主要接受英文提示词（Prompt）。对于很多人来说，由于英文水平或资料收集能力的限制，生成的图片很难达到预期。有些人尝试将中文段落直接翻译成英文交给 MJ 生成，但这往往导致语义丢失，并不是一个有效的方法。
审美与技巧要求：为了生成高质量的图片，用户需要了解一个优秀的 Prompt 需要包含哪些元素，哪些是必要的，哪些是无效的。例如，需要明确主体、风格、光照、构图等参数。即使掌握了 MJ 的提示符模板，生成的图片效果也取决于用户的审美素养和设计水平。
多模型协同：结合使用 GPT 和 MJ 可以在一定程度上提升图片质量，但这也要求用户具备一定的技术知识。例如，用户需要确定 Prompt 框架标准，然后将任务交给 GPT 来生成优化后的 Prompt。这个过程需要用户有一定的技术背景和经验。

AI 绘画工具使用场景示意图

二、资源与技能门槛

36 氪的报道强调了 AI 模型开发所需的大量资金、技术创新和数据训练。这些资源对于普通人来说是难以获得的，特别是在没有适当技术背景的情况下。因此，即使 AI 技术为个人提供了新的赚钱途径，但资源和技术门槛仍然是普通人需要克服的主要障碍。

1. 课程市场的乱象

市场上存在大量针对 AI 学习的培训课程，其中不乏质量低劣甚至欺诈的案例：

风变科技 AI 课程投诉案例：一位消费者在黑猫投诉平台上投诉了风变科技的 AI 课程。该消费者称，在直播间的诱导下，他们购买了价值 2996 元的课程，之后发现课程质量和公司风评不佳，要求退款却遭遇拖延和推脱。
松鼠 AI 线上教育投诉案例：另一位消费者对上海松鼠智能课堂科技有限公司进行了投诉。消费者购买了松鼠 AI 的课程后，因不满意课程质量和效果，希望退还剩余学费，但却遭遇了合同中的霸王条款，即未上够 8 次课程不予退还学费。

在线教育投诉案例数据图

三、市场竞争与职业风险

随着 AI 技术的普及，市场竞争变得更加激烈。即使是专业人士也面临着被 AI 取代的风险，这表明 AI 领域的就业和赚钱机会并非没有挑战。对于没有相关领域经验的普通人来说，进入这个市场并取得成功需要更多的努力和创意。

1. 岗位替代效应

在可预见的未来，随着 AI 大范围在职场推广，使用门槛降低，部分还在做重复工作的打工人会不可避免地被取代。这包括基础的数据录入、初级文案撰写、简单的代码编写等工作。这也是为什么身边越来越多人都在学 AI，但这更多是为了防御性学习，而非单纯的变现手段。

职场 AI 替代趋势图

四、AI 技术的商业应用与生态风险

虽然 AI 技术在某些领域（如数据分析、自动化和客户服务）提供了显著的商业价值，但将这些技术转化为实际的收入流需要深入的市场理解和商业策略。这对于缺乏商业经验的普通人来说是一个巨大的挑战。

1. GPT Store 的生态问题

现在全球最大的人工智能产品 GPT 上线的 GPT 商店也存在一些值得关注的问题：

安全性问题：根据虎嗅网的报道，OpenAI 的 GPT 应用商店（GPT Store）存在数据泄露风险。GPTs 的 prompts、代码和文件易泄露，已有很多 GPTs 被破解。GPTs 的安全性问题依然存在，尽管开发者提出了一些保护措施，但这些措施并不完全可靠。
生态建设问题：除了数据安全问题外，GPT Store 的生态建设也存在一些问题。例如，GPTs 重名和刷数据现象较为严重。官方推广优质 GPTs 的算法似乎只是简单地比较访问量高低，这导致了一些 GPTs 刷榜行为的出现。
盈利模式的不确定性：OpenAI 希望通过 GPT Store 为开发者提供盈利途径，建立基于 GPT 的应用生态系统。然而，在数据泄露风险得到彻底解决之前，那些希望通过 GPT Store 获利的创业者们可能需要慎重考虑。

GPT 商店生态结构图

五、官方报道与权威机构数据

根据麦肯锡的《2023 年 AI 现状：生成式 AI 的爆发之年》报告，虽然生成式 AI 的应用广泛，但 79% 的受访者表示他们在工作中或工作之外至少一次接触过生成式 AI 工具，而只有 22% 的受访者表示他们在自己的工作中经常使用生成式 AI 工具。这表明虽然 AI 技术的接触率较高，但频繁和有效使用 AI 工具的比例并不高。

麦肯锡 AI 使用率统计图

这一数据揭示了当前 AI 落地的核心痛点：易用性与实用性的差距。大多数用户仅停留在尝鲜阶段，未能将其深度整合到工作流中产生实际生产力。

六、普通人如何理性应对 AI 浪潮

面对上述挑战，普通人若想利用 AI 技术获得收益或职业发展，应采取以下策略：

1. 明确学习目标

不要盲目追求'月入过万'的速成班。应明确自己是想利用 AI 辅助现有工作（提效），还是想从事 AI 相关的专业服务（如提示词工程、AI 内容创作）。前者侧重于工具掌握，后者侧重于垂直领域的专业知识。

2. 构建核心竞争力

AI 无法替代的是人类的创造力、复杂决策能力和情感交互能力。在利用 AI 处理重复性工作的同时，应着重培养以下能力：

批判性思维：能够辨别 AI 生成内容的准确性，避免幻觉误导。
跨领域整合：将 AI 技术与特定行业（如法律、医疗、金融）的知识相结合。
项目管理：协调 AI 工具与人工流程，确保产出符合质量标准。

3. 持续学习与迭代

AI 技术更新极快，今天的工具明天可能就被淘汰。保持对新技术的敏感度，定期更新知识库，关注开源社区动态，是维持竞争力的关键。

结论

虽然 AI 为我们提供了许多新的机遇，但要想通过它轻松赚钱，并非易事。除了技术知识和市场洞察力，成功往往还需要创新思维和不懈努力。因此，对于那些声称普通人可以轻松通过 AI 月入过万的课程，我们需要保持谨慎和理性的态度。

AI 技术的商业应用需要深入的市场理解和商业策略，这对于缺乏商业经验的普通人来说是一个巨大的挑战。普通人要想通过 AI 技术赚钱，需要投入时间和资源来学习和适应这些新技术，同时还需要应对激烈的市场竞争。建议从本职工作出发，寻找 AI 赋能的具体场景，逐步积累经验和资源，而非寄希望于投机取巧。

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