最近发现越来越离不开AI了，生活中的方方面面都被AI包围了比如
- 使用AI快速学习知识，了解很多新的概念。
我一个LINUX小白也可用在AI帮助下用部署一些服务 - 干活的时候不知道怎么做。总是下意识的去询问AI
- 有什么感悟或者想法也会去交给AI去总结，之后归档
- 甚至无聊的时候也会问AI一些奇奇怪怪的问题，去界定其的能力
但是有一天我突然意识到有时候看似是我完成了一个项目，整理了自己的思路想法。但是实际上我干了什么，我只是在和AI说了几句话，就完成了之前可能要做一天的活。我不禁思考这是我干的吗？我在这其中做了什么？
可能光这么说佬们会觉得我矫情，没事干闲的，提高效率还不爽吗？我就具体来讲一下我被AI取代找不到自我的价值的两个经历和心路历程。希望佬们可以给出建议。
1. 就先从我最开始使用AI做数据分析开始吧！
- 一开始我用AI是网页版，我首先需要自己用软件去做出数据，跑出结论，最多就忘记了用什么方法不清楚问问AI,之后将分析的结果自己整理好，最后将结果丢给AI，帮我写一些套话结论。（这一分析是完全由我主导的，AI明确只是一个提高效率的工具）
- 之后我了解到了Codex，一个可以读取并且操作本地文件的AI,那我的流程就是自己跑出数据，之后直接叫AI帮我整理结果，并且直接写一个MD文档汇总，我再整理成word（看起来我的效率又高了，AI只是代替我整理一下结果罢了）
- 在一次意外中我用spss做出的结果没用保存，但是我让AI去整理，它没找到就自己写了一个Python脚本去分析，并且将分析结果整理完毕。事后我自己验证了一下结果完全正确，之后我的流程就变成了我给AI说数据结构，说分析方法，它去实现（到这里其实我的实际操作已经变成了和AI对话了，但是我可以安慰自己，思路是我提供的，方法是我选择的，AI只是一个效率高的工具，我才是分析数据的主导者）
- 再后面了解到Skill,同时发现我每次和他选择方法也就那么几种，只要和AI说应该参考什么原则选分析方法AI十有八九是对的。所以我将分析原则写成了MD文档，每次只要把数据丢给它，说一下想验证什么猜想，AI就自动做分析，而我只要检查一下有问题给AI说即可（至此我的工作几乎全交给AI,我的作用就是检查，做的对不对）
- 最后，也是最恐怖的，我发现只要在MD的分析流程中写一句话
”做完请以一个专业数据分析师的角度检查一遍，看看是否正确，有无缺失如果有，改正重新做，并且再次检查直到完全正确为止“
AI就会自己检查判断，我看结果只是图一个心安，很多事后AI10min做完了，我看需要15min（到这一步我感觉到害怕，焦虑，以及恐慌，因为我看不见我在这个流程中的作用，任何一个人只要会打字会说话都可以通过Codex完成我目前的工作，只是他们不知道罢了,所以找我来做）
2. 第二个经历是通过AI学Playwringt
- 说是学其实还是让AI写一些Playwrint的爬虫脚本。最开始是我需要做什么操作去问ai要用什么函数应该怎么运用。（学起来很快很有成就感，一边学一边用）
- 之后我觉得还是太慢了直接将自己要操作的元素整体复制，同时将自己要的操作方法或者解析内容一起丢给AI,让AI写一个小函数，最后自己调用组合就行了（这样做，写的更快了，但是对于具体的函数了解不够，不过借助ai同样完成爬取目标）
- 最后同样是很恐怖的结果，我觉得自己去找，去复制太慢了。就直接将网页另存为到本地，然后给AI说自己要采集的内容，同时将如何换页的逻辑和AI说（甚至不用说ai会自己推断）结果就是我完全不了解Playwringt的很多函数，却可以做到很多精通的人才可以写的脚本。甚至更快（这让我陷入了一种迷茫，如果我是要采集数据已经做到了，还需要学习吗，但是我明明只是了解到一点点皮毛啊）
希望佬们给的回答或者给我思考方向的问题
- 我们应当如何看待AI提效和AI取代人类直接的关系。
当我们尝试用AI提效时，最终结果是否会变成由AI100%或者99%完成整个流程，那是否意味我们在自掘坟墓，自己优化了自己。但是如果你拒绝使用，和蒸汽时代坚持手工织布的工人有什么区别，也终将被取代优化。 - 对于可以通过AI实现的技能，我们还有必要学习吗
如果不学，你说你会了，你只是会和AI对话提需求，AI帮你做出来而已。你甚至都看不懂你做的脚本。如果说学，你已经可以做到学会后的效果，学了可以提高什么 - 通过AI对话得到的结果包括单不限于一些脚本，一些文章，甚至是一些思想总结，一些想法灵感。他们是你自己做出来，想出来的吗？
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来源: linux.do查看原文