三年后重新整理下我对AI的认知
前言
—————好像没过多久，也好像过了很久
最近GPT6出来了，宣传片真的给人一种未来已来的感觉。
看到自己博客三年前的两篇AI绘画相关的文章，总有一种恍惚的感觉，一些事情回想起来似乎就在昨天，但实际上已经过了三年了。
我不是AI相关从业者，这篇文章也不是总结AI行业，预测AI未来发展之类的，只是想要看看自己2026年怎么看待AI这件事，有点像是现在对自己的截图？
2023年
—————总之先回想一下？
ChatGPT的推出，是在2022年末，当时我在上大四，在B站实习。愁着怎么写毕业论文的我，直接使用GPT完成了我的毕业论文，可以说除了选题和论文格式是我自己弄的，其他的文字内容95%都是GPT生成的。而且当时没有AI审查机制，我直接就完美毕业了。这样想来，我算是最早一批用AI干“正经事”的人了23333
那时的我，还折腾了一些，GPT部署到QQ群聊之类的，就不展开说了，现在飞书都内置群聊消息AI总结了23333
2023年还有一个Stable Diffusion，这个在当时特别火。我抱着“或许以后做自己游戏的时候，能用得上”的想法，折腾了好一阵子。跟着秋葉aaaki的视频，部署到了自己的电脑上，我当时的电脑显卡是2080，8G的显存刚好够用。那时候我一直尝试搞清楚所有AI绘画相关的参数，就像是，把参数搞明白了，AI我也搞明白了。
但AI生图从当时开始，就一直存在着争议，很多画师认为AI绘画是一种剽窃，老实说这个争议到现在我也不知道怎么看待它。
2024~2025年
—————真的很难看啊
这两年我虽然一直在频繁使用AI，但大多数都是ChatGPT那种对话式的，对AI其实新接触的内容不多，可能也就是DeepSeek的出现，可以让我不再翻墙使用GPT更方便了吧。
2024年的时候，我去了深圳工作，当时深圳的地铁站里面，已经铺满了AI生成的海报了…真的是丑得让人火大的地步。我2023年折腾AI绘画的时候，虽然已经知道这个东西未来一定会用在商业化上，但令我没想到的是，会来得这么快，而且用它的人，会用得这么烂。
这个时候，我对AI的看法是，AI算是一种工具，最终决定产出上限还是取决于人，因为深圳的AI广告 真 的 太 烂 了。
到了2025，我使用AI的方式和23、24没有太大变化，依然是聊天式的AI，DeepSeek的出现使得我不用再去翻墙，使用重心也渐渐从ChatGPT转到了DeepSeek。 2025年末的时候，出于对自己职业发展的原因，我开始系统学习UE相关的一些东西，这时候我依然在使用DeepSeek，我描述遇到的问题、报错、代码，复制到聊天窗口，再等待DeepSeek的回复，重复直至把问题理解到我满意为止。
聊天式的交互实在是太麻烦了，我需要一直复制粘贴，有用的信息我需要自己复制然后加工保存下来。
2026年
—————果然还是最近的事好回忆
2026年年初的时候，OpenClaw也爆火了起来，网上都说这个东西牛逼，我大概看了看，确实牛逼，但我不知道我可以用来干什么，所以我没装。我记得当时我听着很魔幻的事情就是，腾讯楼下免费帮人装OpenClaw，结果队伍排起了长龙；以及有人花钱让人帮忙装，装了之后不知道有什么用，再花钱让人帮忙删除…网上到处都是使用课程安装教程，身边的同事也装了，然后尝试用AI落地工作。
当时，我也焦虑，似乎身边所有人都开始用上了OpenClaw，网上该死的傻逼营销号还一直传播焦虑。像是再往前一阵子，2020年左右那种全民Python的感觉，我很熟悉，也很讨厌。大家都在没有目的的前进，我不知道自己为什么需要它，但是好像身边所有人都在告诉我，如果我不去学，我就落后了。
嗯，学完了，所以呢？落后了，所以呢？
到了2026年年中，因为需要AI辅助阅读UE源码的需求，请教了组内的程序，我也开始使用了ClaudeCode，随之而来的就是一大堆我在SD时期没有听说过的名词：压缩、记忆、技能……嘿，但是我没管，我直接发几回雷霆提示词，似乎就顺利的用起来了。也确实解决了我辅助读UE源码的需求，甚至还有惊喜，它协助我整好了版本控制、优化了我的学习路线、主动记录我的学习档案…
而最近，我使用ClaudeCode协助我排查了，这个网站出现了好几次的数据库崩溃问题。我并没有打算深入学习后端，全程的排查步骤就是，我给AI描述情况，AI自己读文件，AI给我执行步骤，我再复制执行结果给AI，重复直至问题解决。
截止我写完这篇文的时候，现在的AI热点是：DeepSeek Harness、GPT-6 Astra、OpenAI宣布攻克NS方程…..
再掰扯一点
—————就是再掰扯一点
在Stable Diffusion时代，我尝试学习的东西：正负Prompt、提示词权重、LoRA、工作流、各种参数、模型、深度图、ControlNet……似乎很多东西，对于现在的我来说，已经不再值得重新投入时间去学了，可能稍微对的上号的就是现在LLM的Effort？
那现在的这些，ClaudeCode、Codex、各种 Agent、MCP、Skill、各种模型和工具……如果再过三年，回头再看它还会在么？三年前的我，学习工具，似乎是为了掌握工具。而现在我的想法是，希望知道工具出现之后，我能用这些工具去做什么，因此而去学习工具。
这两年给我的感觉就是，AI的迭代速度太快了，上一周大伙还在讨论AI是不是和元宇宙一样的泡沫，下一周淘宝上的内存条和显卡就涨价了，再过一周，哦~我们最新的内部AI模型发现了无尽能源并且攻克了癌症（？
这让“掌握一件工具”这件事情似乎变得不那么稳定，花了半个月好不容易学会了怎么蹬自行车，到街上一看大伙儿都骑上摩托了。三年前对着GPT完成毕业论文的我，认为AI是一种工具，而现在，似乎对“工具”的定义都要被AI覆写了。
另外，我很讨厌一种人，他们明知道答案，但是故意不告诉你，等你碰壁之后，再像是救世主一般对你施以怜悯。
AI诞生的这几年，对我的最大意义就是，降低了理解一件事情的门槛，想要了解一件事的时候，不需要再去先找到了解这件事的人。有问题直接问，这种感觉对我这种i人来说真的很爽。但是好像，问的越多，越发觉自己人脑的上下文是有限的，现在对AI哐哐一顿问之后都会主动要求AI总结了。
结语
—————就是这样啦，未来的我
我现在也不知道，AI会对以后的生活有多大改变，它真的发展得太快了。
所以现在我会更加喜欢感受，那种只能由真人才能体验到的东西：工作时的红温、骑摩托时那安心的引擎声、与爱人相拥时感受到的被接纳、抑郁时看着窗外的失重感、穿着帅帅衣服逛街当嘉豪、守望里被对面自由人diff的无力、躺床上舒服耍起抖音……当我有意识的去感受当下，好像很多事情也没那么在意了。
所以，面对着AI这种谁也不知道后面会怎样的东西，或许也不用太过焦虑？继续努力找到想要的东西，然后尝试保持自己小孩子一样的幼稚，这就是我现在的大致想法了。
