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“我都不知道为什么大家还没有行动起来。”AI创业者、科普人曾可发出了这样一个疑问。

(资料图片仅供参考)

在互联网大厂从事软件开发多年，曾可乐于分享经验，输出观点。工作之余，他喜欢在各类论坛、博客上发表科普文章，或者参与讨论。“账号坚持更新了6、7年，在科普圈也累积了一些粉丝，做这些事很有成就感，尤其会觉得自己身处时代浪潮、与流行同步。”

2022年底，ChatGPT的消息首次出现在曾可的手机新闻弹窗。在看到ChatGPT准确的语义理解与对话生成能力之后，凭借多年从业经验，曾可在心里下了一个判断，这会是一个“改变认知的新事物”。

2023年初，AIGC的爆炸式热度几乎一夜之间覆盖到到每个领域，围绕AIGC的争论出现两级极端化。舆论喧嚣之外，在新技术趋势面前，最先拥抱的那批人早已尝到了甜头。

曾可如今不再是单纯的科普博主，他的新身份是AI创业者。

在主页发布了购买付费工具加入AI交流群的通知后，曾可赚到了自己的AI第一桶金，凭借过去的粉丝积累，交流群迅速吸引到几百人加入，且人数还在增加，群友信任他的专业能力，愿意为信息与新知付费。

与此同时，AI唤起的“知识焦虑”让卖课成为最直接的变现手段。

一时间，“AI课”层出不穷，几乎个个都打上了前沿、权威的标签，让人难以分辨。

数字鸿沟是横亘在“我们”与“技术”之间的第一道门槛，能够接近和使用信息中介，是划分技术拥有者和技术欠缺者的尺度。生成式AI如此火热，真正“用上”明星产品ChatGPT的人却寥寥。

与AI本身的互动才是核心，也是最能直观体验到技术力的环节。除此之外，“教你怎么更好的与AI互动”缺少评价标准，没有太多独占信息。

故而使用、体验成了信息差变现的最好卖点，甚至可能是唯一卖点。

“我买了四五个相关课程，每一个都会首先教你怎么用上正版ChatGPT。”为了完整体验人工智能，林力通过各种渠道购买了几个时下热门的ChatGPT课程。

这些课程定价从几十到几百元，但在林力看来，除了帮助购买者用上正版GPT以外，课程的其他内容很难说有多少含金量。

《银杏科技》从常见的知识分享平台上搜索了解到，人工智能相关课程围绕着“如何变现”展开，常见的课纲包括人工智能的历史讲解、前沿资讯更新、工具使用指南、业内大佬分享。

图源自网络

这些课程的共同点是，几乎都会把“ChatGPT的使用方法”作为主要卖点，比如如何注册账号、怎样申请测试，简单的提示词该怎么写。

林力告诉《银杏科技》，帮助用户越过了基本的使用门槛，多数“AI课”还能教给你的东西无非是怎么用AI写文案、做PPT、生成图片。

同类课程众多，消费者如何判断课程的含金量就成了一个很大的问题。

“这里存在一个矛盾，简单的生成没有专门买课学习的必要，但凡善用搜索都能找到一大堆教程和示例，而且评估生成质量更多是看具体专业经验。复杂的提示词你可能需要学一些编程知识，理解机器学习原理，这些积累很难在短期的‘ChatGPT课’速成。”

原理讲解、操作技巧，这些知识大都能在公开网络上免费获取，付费课程，可能只是付费给知识搬运。

“也有值得买的课，比如权威业内分享行业经验，他们的课程内容有一定参考价值。但多数课程本质上还是在做信息差生意，很难称得上是知识付费”，林力总结说，让人接触到技术前沿就是这类课程最大的价值，其中可能为消费者节约了一些整理、搜集信息的时间成本，除此之外鲜有增量知识。

与此同时，那些没办法或者觉得不必要通过官方渠道用上ChatGPT的人，也有针对他们的“体验降级”版。

比如利用聊天机器人功能，对接ChatGPT的API，让群聊变成一个可以与AI对话的窗口。一些卖课机构会用这种“ChatGPT交流群”吸引好奇者体验AI，进而引导购买付费课程。

比较危险的是镜像网站和山寨AI。以“ChatGPT”为关键词在应用商城或网页上搜索，能找到大量“仿ChatGPT”应用。这些应用以使用便捷、功能齐全为卖点，甚至直接打出“GPT国内入口”的旗号，免费体验次数耗光后进入收费使用模式。

《银杏科技》从一位程序员处了解到，“山寨”聊天机器人是基于GPT-3，其功能远不如最近的 GPT-4 和 GPT-3.5，其次存在一定安全风险，包括监测用户的输入行为，提供的敏感信息也会有泄露风险，甚至是聊天机器人的输出结果也完全有可能被操控。

“只要AI还在迭代，还在更新我们对技术的认知，这个信息差生意就还能做下去。”林力以及多位购买了AI相关课程的消费者在讨论中达成了这样一个共识。

这个生意本质是因为卖课人更懂AI吗？

恐怕不尽然，多数情况下，是媒介接触更频繁、使用更熟练的人整理好了关键信息，选择收费共享。

​不知何时，行业里流传着这样一句话：“会取代我的不是AI，而是率先掌握AI的人。”

对于普通用户来说，你要先跨过使用门槛，然后投入更多的精力与工具磨合，让它更适用于日常生产实践。
身在一线岗位的从业人员对技术更新与行业变动更为敏锐，他们清楚的知道AI将繁琐任务自动化对于生产而言是巨大的革新。

他们的目的性更强，目标更明确，未来的竞争会集中于熟练与不熟练AI工具二者之间，从业者必须加速“自我迭代”。

李凛是一家营销公司的内容策划，她的团队由5-8个文案组成，负责在知乎、小红书、微博等平台编写各种推广文案。老板对她的最新指令是，做好裁员的准备，“留两三个骨干就行，等公司接入了AI，这些初级的文案工作全都交给AI。”

日常工作流中调用AI助手

“这是大势所趋，尤其文案这个工种，本来就是AI最好替代的。现在比较担心自己能不能驾驭好AI，毕竟最后的内容还是需要一个把关人。”

对AI进行预训练

AI生成的文案成品，与真人创作区别不大

过去，李凛的团队每人盯一个主流平台，每天产出一篇2000字以上的长内容，和三篇500字左右的短内容。

现在，在李凛的构想中，只需要留下3个AI熟练工，每个人都用AI做全平台内容产出，内容主体由AI生成，文案只负责最后的校对和精修。这样一来，每天的产量至少可以翻倍，实现日均产出2篇长文和6篇短文。

同样是生成式大模型最擅长的图像生成领域，从事美术设计相关的文浩也有类似看法。

据他了解，已经有一些游戏公司成立了专门的AI部门，专注开发适用于自己生产流程的AI工具。“年初Mindjourney刚火的时候，还觉得AI制图达不到工艺标准，现在已经开始研究怎么训练AI生成想要的风格。单纯画师的生存空间很可能被挤压。”

据《银杏科技》了解，业内已经有不少公司开始将重复度比较高的业务交给AI处理，比如跑概念图、概念图转线稿、线稿人细化、线稿跑上色、上色人细化。

以目前的技术条件来看，让AI全权代理这些工作还不现实，画师需要兼修成品。但从产品交付层面来看，除了对美工要求高的，还得画师亲自操刀，AI所产出的成品已经能满足相当一部分更重视产量的客户。

“以前从没想过这种技术活都能被抢饭碗，公司里很多实习生都跟不上这个节奏。”从事美术外包的阙阙表示，“AI筛选了一批人，我们没离职的画师都在学用AI，也很愿意学，毕竟提升的工作效率是实打实的。”

“我们都开玩笑，以后简历上如果不写个会熟练运用AI，说不定都达不到人家的筛选条件。”

招聘平台上，求职者简历开始强调熟练应用AI工具的能力

另一边，率先掌握技术并且通晓技术原理的人，也在强调学习底层方法论的重要性。

为了提高营销文案产出的效率，李凛决定自己先做试验，先摸索出一套适合公司业务的通用“提示模板”，再让其他同事在此基础上发挥，调整细节。

按李凛的说法，公司会先观察一段时间AI生成文案的投放数据反馈，只要证明可行，团队重组会立马跟进。

曾可则认为，“熟练使用AI的人会逐渐成为超级个体，胜任很多工作。”现在很多卖课的教人怎么用GPT写文案、生成图片，看上去好像是授人以渔，但AI能够做到的事情不止这些，真正应该普及的是底层方法论，也就是怎么和生成式 AI 沟通——“会写prompt（提示词）”。

除了“表达清晰”这种人尽皆知的标准以外，曾可告诉《银杏科技》，这里面确实有一些更专业性的技巧存在。

比如会使用引号、反斜杠等分隔符，要求模型按照既定的结构输出。如果想得到非常具体的答案，你也可以用举例的方式引导模型给出对应结果。

再比如，如果我们需要AI回答讨论性问题，可以使用“迭代”的方法，得到详细且准确的反馈。

常规的设问方式示例如下。

“迭代”，是生成多个输出并评估其质量，选择最合适的输出继续设问，拓展文本。
逐步开始、逐步扩展，这种方法适用于需要生成更高质量的文本输出，且每个步骤都有修改空间。使用者要懂得“训练”AI，给它自我学习的时间和流程。AI生成不是魔法，一次反馈效果不佳，使用者可以把问题拆分成多个步骤，让AI给出每一步的思考过程。

换言之，想要更快的适应AI时代，与AI共存，就必须更新自己的语言系统，学会用程序设计语言与无机物对话，用人工智能的“思考”方式处理问题。

提示词越完善，给出的结果就越准确。在美术创作者的文化圈里，它被赋予了一个带有奇幻色彩的比喻：“咒语”。

古代，神话传说中掌握咒语的人被认为可与神灵沟通，借助神秘力量达成不可思议之奇迹。而今，能娴熟编写提示词的人成了职场上通灵之力的代表，借助人工智能的能力，达到过去难以想象的目标。
看似高维抽象的技术，本质还是人们手中的工具，仰视技术，不如学习如何驾驭技术。

手握AI工具怎么变成收入，是一个被所有人关注，并且足够现实，甚至紧迫的问题。

在这个话题下，利用AI生成内容变现是最具有操作可行性的策略，也是各大“AI搞钱指南”所教授的主要内容，这类策略的关键词有两个：低标准、量产。它的本质，依然是内容变现，依旧是流量生意。

作为有一定技术背景，且已经能熟练使用AI创收的“先锋人群”，王舒推荐的AI变现平台是互联网问答产品，“思路很简单，就是用AI去答题，赚取平台补贴。”

首先申请成为答主，然后通过内容养号，所谓的养号指的是抢题，逐步提升账号的权重，提高账号产出内容的被推荐几率，然后规模化的复制这种路径，刷题变现。

“我自己做了一段时间，现在还在带一批大学生当副业做。被封号的可能性很小，我们只是用AI让‘自己’的脑子转得更快，回答问题更多，这里面没有触犯到平台规则的东西。”

王舒的学员正在答题

王舒说，靠刷题赚补贴不是新鲜玩法，但AI加入后，刷题效率发生了质变。以往你可能需要思考、手动搜索、判断对错，会耗费一定时间，现在AI可以完美回答绝大多数问题，每道题的收入区间大致在1元到8元，只要你刷得够多，就能获得不错的收入。

王舒带的几个人里，每天刷四五个小时题，单日收入300左右不会太难。做这个讲究多劳多得，他提到，如果你肯花时间多养几个号，月入过万不在话下。过去人力答题、手动搜索的效率比不上AI辅助，要达到300的单日收入，至少得刷8个小时以上的题。

“现在的AIGC工具很多，ChatGPT、文心一言，你能用到什么就用什么。”王舒总结了一些经验，“主要是找好问题领域，比如生活、娱乐类题目，难度不会太大，验收标准也不高，AI可以轻松胜任答题助手。”

同样的思路在绘画与图像处理领域也能适用。以LOFTER、小红书等平台为例，已经出现了AI绘画接单的宣传，他们的共同特点是无法保证细节精确和风格独特，但是出稿效率快、单价低，成为“个体户”AI捞金的首选。

不难发现，无论是最基础的，用AI批量生成内容变现，还是更进阶的，玩概念、做品牌，其商业思路并没有多少神秘之处。AI变现这条路，除了基本的技术熟练度之外，头脑灵活、动作迅速的重要性胜过其他因素。

AI已不再是科幻电影中的假设，而是我们触手可及的技术。

站在这样一个时间节点，在新旧交替的裂隙中，神话AI，只会让它离你越来越远，不如拥抱它、了解它、改进它，让它真正为人所用。

(文中人名字皆为化名，如有雷同纯属巧合。)

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