時間 + 人工智能 = 金錢 機會稍縱即逝。🔫 原文 五年內，人人都會使用人工智能。 但真正理解它的人卻寥寥無幾。 而“使用人工智能的人”和“理解人工智能的人”之間的差距 將成為未來經濟中最有價值的差距。 讓我們來探討一下原因，以及為什麼現在幾乎是我們彌合這一差距的唯一時機。 許多聰明人會說這樣的話： “等人工智能更成熟了，我再開始用。” “等它變得更容易了。” “等贏家確定，工作流程也理順了。” 表面上看，這似乎是一個合理的決定。 但就目前而言，這是最糟糕的策略。 人工智能並沒有變得更難；它正在變得越來越容易。 而這正是問題所在。 每個月，工具都變得更加流暢， 點擊操作更加便捷， 變得更加“黑匣子”。 目前，我們還能窺見其內部運作。您可以思考 Claude 中提示失敗的原因， 並親身體驗 n8n 中代理節點的工作原理。 您甚至可以通過在本地運行開源模型來體驗輸入和輸出之間的流程。 但這個機會稍縱即逝。 回想一下互聯網的早期。 在 20 世紀 90 年代初，那些搭建自己的調制解調器並探索 BBS 的人 不僅僅是網絡專家。 他們後來成為了公司的創始人、首席技術官和架構師，而這些公司最終僱傭了無數其他人。 那些瞭解 HTTP、DNS 和 FTP 的人 不僅僅是“技術達人”。 他們是那些在電子商務出現之前就敏銳地感知到電子商務、SaaS 和雲計算發展趨勢的人。 這並非因為他們的想法獨樹一幟， 而是因為他們擁有架構方面的第一手經驗。 自 2005 年以來，任何人都可以使用 WordPress 構建網站， 但那些自 1997 年就開始使用 HTML 的人 並非只是創建漂亮的網站。 他們設計系統、領導團隊，他們的思維方式與那些只會拖放的用戶截然不同。 問題不在於“易用性”。 而在於結構的模糊性。 如果你看不到結構， 你就無法設計新的結構。 如今，人工智能領域也面臨著同樣的問題。 那些如今改進提示、構建代理並嘗試開源模型的人 並沒有把時間浪費在那些終將過時的工具上。 他們正在積累直覺，這將塑造下一步的發展方向。 使用人工智能生成電子郵件的人與 理解為什麼先分配角色會帶來不同結果的人截然不同。 前者獲得結果。 後者構建系統。 然後改進、自動化並擴展該系統。 區別不在於智能， 而在於起點。 一切都取決於你是否在工具尚不完善時就開始了。 那麼，“理解人工智能”意味著什麼？ 它並非指記住模型名稱。 它並非指緊跟每一次版本更新。 如今理解人工智能意味著具備以下能力： 設計上下文，而非提示。 理解低級邏輯模型（LLM）是概率引擎，而非知識庫。 至少擁有一次構建自動化系統的經驗。 能夠區分封裝層和底層模型。 能夠權衡速度、成本和準確性之間的利弊。 這種感覺源於經驗，而非理論。 人工智能將變得像電力一樣“開箱即用”。 我們正在進入一個只需撥動開關的時代。 但設計電網的人並非撥動開關的人。 在數十億互聯網用戶中，只有極少數人設計了人工智能架構並從中獲益。 而且他們中的大多數人都經歷了早期的動盪時期。 我們現在正處於人工智能動盪的時代。 准入門檻不是學歷，也不是風險投資。 而是好奇心和執行力。 這樣的機會不會永遠持續下去。 這並非因為工具變得越來越昂貴， 而是因為學習基礎知識的環境正在消失。 差距不在於獲取途徑，而在於積累的理解。 任何人每月只需花費幾萬韓元就能使用相同的模型。 問題在於誰投入了更多的時間和更深入的學習。 隨著你每天使用人工智能， 你的大腦會積累模型。 你會看到模式， 你會區分好問題和壞問題， 你會逐漸掌握何時應該相信，何時應該懷疑。 這些積累會迅速增長。一年的時間看似短暫， 但在這個領域，這卻至關重要。 現在就開始行動。 不要等到一切完美才行動。 正如早期互聯網不會讓那些等待寬帶普及的人受益一樣， 人工智能也不會讓那些等到“容易”才行動的人受益。 現在，當它既具有挑戰性又足夠開放，可以進行實驗時， 才是最寶貴的時機。 機會之門已經敞開。 但它不會永遠敞開。