AI学习的迷思与正途：听Indigo Talk《职场人学 AI 的正确打开方式》有感
引言：我对于当前AI学习现状的一些观察
在过去两年，我深度参与了许多AI相关的分享与培训，这让我有机会接触到各行各业对AI的需求和期待。尤其是在今年春节DeepSeek爆火之后，AI的应用落地似乎突然变得“触手可及”。这股突如其来的热潮，催生了大量的AI学习需求，但随之而来的是AI培训市场的种种乱象。
坦率来说，我觉得当前AI培训市场的质量参差不齐，甚至可以说是乱象丛生。现状往往呈现出两极分化的趋势：一方面，一些来自高校或研究机构的培训/分享材料偏向技术性或学术性，内容深奥难懂，不接地气，使得普通人难以理解，更别提在工作中直接应用；另一方面，涌现出大量“自媒体AI讲师”，他们往往仅仅拼凑二手或三手的AI知识，课程质量堪忧，本质上是在“贩卖焦虑”，却无法提供真正的、可落地的价值。
这种现象背后，折射出 AI 培训市场的一个“怪圈”：许多渴望学习的用户，对 AI 的实际能力边界、具体行业影响等，抱有过于迫切（甚至不切实际）的预期；而部分培训机构恰恰利用了这种情绪，通过强销售和焦虑驱动，大量推销看似能快速上手的“水课”，却忽视了真正能为用户带来长期价值的深度内容。相比之下，用心打磨兼具深度与实用性的优质课程，在当前环境下反而显得尤为艰难，甚至吃力不讨好。
正好今天听到了这期Indigo Talk对话曹峥老师的访谈，他基于成功的在线教育实战经验，分享了对市场信息差、用户需求、课程设计及学习心态的深刻洞察。这些观点不仅印证了我的一些观察，更带来了宝贵的启发。因此，我在此对这期访谈的核心内容做了个总结，希望能为同样在 AI 学习道路上探索的朋友们，提供一份有价值的参考。
同时，也推荐大家去听一下访谈全文 - 职场人学 AI 的正确打开方式 / INDIGO TALK - EP25
信息差：培训市场的“掘金矿”与认知冲击
访谈一开始就提到：“信息差是一个巨大的市场”，这或许解释了为何培训行业能够经久不衰。曹老师分享了自己从互联网产品转战在线教育领域时遇到的“认知冲击”：最初他无法相信 Excel、数据透视表这类基础技能培训能做到近三亿的年营收。但现实是，“真的是有很多人，他连 Vlookup、连基本的这个数据透视表它是不会用的。”这种普遍存在的认知和技能差异，构成了培训需求的“富矿”。
他进一步提到了曾经火爆的理财培训。“你可能想不到理财培训一年能做多少” ，“在（国内）最狂热的时候，好几家机构一个月是可以做一个多亿（人民币）的流水的。”而这些课程教授的内容，往往是“基金跟股票有什么区别”、“不同类型保险（健康险、重疾险、寿险）是什么性质”、“基金定投如何操作”等在专业人士眼中的基础常识。
AI时代：效率焦虑下的新需求与“速成”诱惑
AI技术的飞速发展，我的感触是“AI一日，人间一年”，这样的迭代速度进一步放大了信息差，也让“跟不上”的焦虑感弥漫。曹老师团队自2023年初（紧随 ChatGPT发布后）便迅速切入 AI 培训赛道，目标用户定位在广大的办公室白领的痛点 - 并非要钻研 AI 前沿技术，而是想知道 AI 如何帮他们提高效率、减轻重复劳动、解决实际工作问题。
访谈中列举的场景非常具体：
- 处理杂乱数据：利用大模型进行数据清洗、整理；
- 批量生成内容：近期热门的飞书集成大模型后的应用，“它就可以批量的去生成文案…批量地把 100 篇文章生产出来”。这不仅适用于自媒体，还能用于批量生成行政投诉回复、电商客服应答等；
- 辅助特定工作流：高校老师利用飞书表单收集学生PDF作业，再调用AI进行初步批改；
- 自动化“形式化”工作：制作 PPT 是被问及最多的场景。尽管曹老师认为“AI是最不适合做 PPT 的”，因为它缺乏个性化洞察和观点提炼，但他也承认，“客观来讲…职场里面确实就是有很多场景它就是无意义的，那如果 AI 能帮他解决这个无意义的场景，那这个过程就是有意义的。” 此外，还有撰写工作邮件、周报，甚至特定格式的“公文”等；
辨别价值：警惕“割韭菜”课程，回归学习本质
如何在高歌猛进但也乱象丛生的市场中选对课程？曹老师从产品经理的视角给出了判断标准：好的课程 = 精准用户需求 + 优质交付体验。这恰恰需要讲师或机构同时具备技术和业务理解力，也解释了为何当前优质课程稀缺。
他以国内曾红极一时的 Python 培训“风车小课”（高峰期单月流水达 5000 万）为例，分析其成功要素：
- 精准需求捕捉：瞄准了普通人希望通过编程实现自动化（如爬虫、批量处理 Excel）但又畏惧复杂编程语言的心理，而 Python 恰好是“距离普通打工人最近的自动化编程工具，而且又是最容易的”；
- 优化交付体验：利用当时已成熟的 Jupyter Notebook 技术，提供网页端即可访问的 Python 运行环境，极大降低了学习门槛（无需配置环境），并通过交互式界面提升了学习体验；
然而，当前市场也充斥着利用焦虑和信息差进行营销的课程：
- 制造速成幻象：以“1 秒钟生成 PPT”、“10 秒钟写一个报告”等极具冲击力的演示吸引眼球。曹老师坦言，他们早期也采用过类似策略，“因为你只有把他的幻想拉起来之后，他才会去跨越那个‘不知道自己不知道’的阶段”；
- 迎合“功利心”：许多课程主打“用 AI 赚钱”，如利用 AI 写文章赚平台补贴（曹老师身边确有朋友早期靠此赚了数万元）、声音变现培训（教人配音录有声书，相关项目曾创造单月 2 亿流水的惊人记录）。这类课程的问题在于“你没办法批量的去为结果负责”，效果难以保证，容易沦为“割韭菜”；
- “阶梯式”收费：以 8 元、9.9 元等低价“小课”或“训练营”吸引用户，再层层引导购买 88 元、1888 元甚至更高价的进阶课程；
因此，在选择时，我们需要审视课程的“道、法、术”方面的侧重：
- 术：具体软件操作、提示词技巧。这是最表层、最易变的，且网上免费资源众多，“不建议大家花钱去买‘术’”；
- 法：学习方法、应用框架、解决问题的思路。更有价值；
- 道：底层认知、思维模式、学习心态。最为关键，也最持久；
真正有价值的学习，应帮助我们建立正确的“道”和“法”（这需要讲师有深度思考和提炼能力），而非仅仅兜售易变的“术”（拼凑信息即可）。
心态重塑：告别急躁，与 AI “谈恋爱”般共生
访谈中一个非常形象的比喻是，学AI如同“谈恋爱”： “最开始…充满了幻想…（真正接触后）会觉得也不过如此…但实际上这个时候你再往前迈一步，你就进入到一个可能是和谐相处的（阶段）。”这恰好印证了技术成熟度曲线（Gartner Hype Cycle）的规律。
要跨越从幻想到共生的过程，心态调整至关重要：
- 接受 AI 的不确定性：它不是按键即出结果的传统软件，更像一个需要耐心沟通、理解其“脾气”的伙伴；
- 摒弃急功近利，拥抱长期主义：AI 的能力和应用场景在不断变化，学习是一个持续迭代、终身学习的过程；
- 好奇心是核心驱动力：“好奇心可能是一切所有最后最底层的驱动力，”曹老师强调。保持对新技术的好奇，主动探索其应用边界，是跟上时代的关键；
- 培养自驱力，主动探索：不能仅满足于完成被动指派的任务。要主动思考如何利用 AI 创造价值。被动的人最容易被 AI 取代；
社群的力量：共同成长，对抗学习的孤独
面对 AI 的快速迭代和学习过程中的挑战，单打独斗变得异常困难。访谈中反复强调了社群的重要性：
- 提供持续动力和支持：在一个共同学习的环境中，更容易克服惰性，保持学习节奏；
- 促进知识内化与碰撞：交流分享能加深理解，激发新的想法。尤其是在应用层面，不同业务背景的碰撞非常有价值；
- 缓解焦虑：知道有人同行，能有效缓解“掉队”的焦虑感；
因此Indigo最后提到，他正计划与曹老师等专家合作，创建一个共同成长的学习社群，正是基于这样的理念：提供体系化的“道”和“法”的引导，结合“术”的实践，并通过社群实现长期陪伴和共同进化。
结语：我的思考
听完这期访谈，并结合我自己的实际经验，我也会建议大家，在当前的AI学习热潮中，保持清醒的头脑和批判性思维至关重要，而不是被市场的喧嚣和对“捷径”的渴望所裹挟。要认识到，真正掌握 AI 并将其有效落地到业务中，绝非一日之功，它需要我们：
- 端正心态：摒弃不切实际的速成幻想，接受学习曲线，拥抱长期主义；
- 审慎选择：警惕过度营销和贩卖焦虑的课程，关注内容提供者是否真正具备技术与业务的综合能力，关注课程是否提供超越“术”层面的“道”与“法”；
- 保持主动：激发内在的好奇心和自驱力，主动探索、实践和思考；
- 寻求共鸣：加入或构建学习社群，在交流、碰撞和支持中共同成长；
学习 AI，最终目的不是学会几个“术”层面的技巧去应付差事，而是要建立起适应未来的思维模式（道）和有效的方法论（法），并将 AI 的能力真正融入我们的工作流，创造实际价值。