作者SkankHunt42 (凯子爸)
看板Soft_Job
标题Re: [讨论] 现代人是不是不再会有零基础自学的经验
时间Thu Jul 30 19:53:44 2026
※ 引述《attacksoil (第三方程式)》之铭言：
: 刚刚突然意识到这件事情
: AI时代後 是不是剥夺了很多人从零开始学习一个领域的机会了
: 毕竟AI很方便 现代人可能很难有对完全未知的领域的探索经验？
: 当然同样因为AI 这样的经验在工作上可能也因此不再这麽重要 反正有AI
: 但我自己感觉 好像之前零基础学习几个领域的摸索/碰壁经验 对我帮助蛮大的 学到了很多
: 在完全不了解的环境进退的技术 或者说实验方法？
: 还是说 前沿科研反正还是会有这种AI不会解的状况 所以差别没这麽大？
以下个人浅见
掌握知识有三种阶段：
1. 知道 2. 知道怎麽用 3. 基於知识发展新知识
例如刚学开发的新手 听到设计模式就觉得很高大上 他学到了Factory 看到有机会就要用
至时候设计模式对他而言 还只是"知识"
因为他不一定能学以致用 甚至可能会用错
当他在练习中逐渐意识到什麽场合 该怎麽设计、怎麽处理时
这时候他已经进入了第二阶段 也就是知道怎麽用
而第三个阶段 大部分的人都摸不着 也就是基於现有的知识 创造新的技术与知识
AI可以剥夺学习机会 也能创造学习机会
举例来说： 一个从未写过异步程式的人 在AI的协助下 实作了一个Thread Pool
用户让AI说明了使用哪些技术 於是用户知道了ThreadPool这个酷炫的名词
AI直接跳过一、二两个阶段 将成果交付给用户
那麽用户是否掌握了这个知识？ 我认为没有
如果这是在职场 我只需要知道我交付了成果 并且能够向主管说明我使用了什麽技术
(甚至主管可能自己也不太在乎)
但作为工程师 我自身的技术与经验并没有在过程中得到磨练
相反的是 透过AI 一个本来不知道ThreadPool的人 可以作出正确的技术选型
他会问AI什麽是Thread？什麽是资源竞争？什麽是锁？
既然有Thread为什麽还需要Thread Pool我需要的时候狂开不就好了？
Thread Pool是万金油吗？ 如何透过ThreadPool分发Thread与Task？
在掌握了哪些知识存在後 再让AI搜寻实作课题、建立知识地图与学习路径
逐步验证自己是否真的掌握了知识能学以致用
所以AI是否剥夺了学习机会 还是创造了学习机会 取决於使用者 而不是工具本身
自学者的知识呈现三种分布：已知、已知的未知、未知的未知
我如果知道自己不知道什麽 那往往是最好办的
但不知道自己不知道什麽 才是最难办的
现在透过AI能够省下大量整理、搜寻教材的时间 甚至是创造教材 检验学习成果
在sanyuan-skills中 就存在一个苏格拉底方法的学习skill
https://github.com/sanyuan0704/sanyuan-skills/tree/main/skills/sigma
当中甚至引用了教育学的方法 其中让我收获最大的是误解对於掌握知识的影响
并且学术研究证明 1对1的教学 是成效最好的教育方法
AI最猛的是 他可能真的能让教育成本大幅降低
只是我们目前还没有一套很稳定适配AI的教育系统而已
至於学习是不是要吃苦 是不是碰壁越久收获越大
我觉得这跟心理奖惩还有人类的迷思有关
大众的迷思是我越努力回报越丰厚 寸止一小时最後出来一定很爽
但我觉得这只跟印象是否深刻有关 (甚至很多时候我们只记得痛苦的场景)
跟学习效率还有成效 不一定有关联性
这个问题其实用刷题很好说明 实务上可能遇不太到
有些题目你可能想了一个月都解不出来 所以什麽时候放弃 其实要有个度
但也不是说你不知道怎麽解 就马上去看solution
因为也许你知道所有拼图 只是不知道自己能拚出来而已
如何组合自己的知识也是一种需要学习的技能
但工作中 我们大多只需要交付成果而已
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※ 发信站: 批踢踢实业坊(ptt.cc), 来自: 149.88.103.69 (日本)
※ 文章网址: https://webptt.com/cn.aspx?n=bbs/Soft_Job/M.1785412427.A.29A.html
1F：推 attacksoil: 这样说好像也有道理 07/30 19:55
2F：→ fgh81113: 不够痛苦你记不住 一袋米扛几楼 07/30 20:05
我记的比你清楚 -> 我的痛苦在你之上
※ 编辑: SkankHunt42 (149.88.103.69 日本), 07/30/2026 20:13:35
3F：→ peterturtle: 我是真的透过 AI 学了不少东西，但话又说回来其实也 07/30 21:00
4F：→ peterturtle: 会担心学到的是不是单纯干话 XD 07/30 21:00
5F：推 hanksky: 会进步的人就是，用ai写code，并且确实了解学习，如果只 07/30 21:11
6F：→ hanksky: 是交付功能，没有学到东西，个人觉的日子久了，能力会越 07/30 21:11
7F：→ hanksky: 来越差 07/30 21:11
8F：推 syuan7: 同意，推 07/30 23:10
9F：→ viper9709: 也是有道理+1 07/31 02:07
10F：推 JaccWu: 但问题就是 能力愈来愈差不代表交付成果变少 07/31 06:34
11F：→ JaccWu: 搞不好花时间搞懂的那个因为交付太慢被裁员 07/31 06:35
12F：推 jamesho8743: 是没错 就看你要搞到多懂 有些东西就算你不懂但有概 07/31 14:53
13F：→ jamesho8743: 念就好 你花太多时间搞懂细节那是你自己的事 就像 07/31 14:53
14F：→ jamesho8743: 你坚持搞懂组合语言才写程式结果被裁员 07/31 14:53
15F：推 jamesho8743: AI时代知识只会更爆炸 你没有足够的能力就驾驭不好 07/31 15:07
16F：→ jamesho8743: 它 学习到什麽样的细节是需要去平衡的 广度会更需求 07/31 15:07
17F：→ jamesho8743: 但深度也要有 我想深度就是令人焦虑的地方 因为在广 07/31 15:07
18F：→ jamesho8743: 度爆炸的时候你的深度就不足够而心虚 07/31 15:07
19F：推 viper9709: 推楼上 07/31 16:40
20F：推 jyhfang: 07/31 16:57
21F：推 v86861062: 推推 08/01 00:11
22F：推 lovdkkkk: AI 只是先帮你爬几个网站整理给你 剩下是自己的选择 08/01 11:22
23F：→ pacino: 所以别人送米坐电梯，你送米爬楼梯？ 08/01 18:08
24F：推 WTS2accuracy: 推 AI都推出多久了 真的用得好的工程师可能不到10% 08/02 12:08
25F：→ WTS2accuracy: 多少人跟AI的交互还停留在聊天问问题帮写code... 08/02 12:09
26F：推 knme: 推 从实作细节琢磨 转而去掌握专案架构，这个进化推动软体 08/02 20:30
27F：→ knme: 大跃进。很多需要耗费大量时间的构想 透过AI让梦想成真 08/02 20:30