目测大家应该要么已经回家，要么已经在回家的路上了吧，从最近公众号的阅读量上大致能感觉到。和平日里比，阅读量可以说是大幅度降低，毕竟再过几天就是春节了，没心情读太多文章是正常的。
最近一个月，我一直在忙着学AI，如今也快要学完了，这周是学习的最后一周。通过这一个多月的深入学习，对AI有了全新的认识，当然也有了更多的想法。比如用AI做壁纸，上传到壁纸网站，当然还有结合AI做自媒体。
你会发现，很多重复性很强的工作，一旦交给AI，它能瞬间颠覆这项工作。
记得刚学写作的时候，有一件非常枯燥但要每天都做的事，就是拆文章。找一篇不错的文章，去拆解它的标题、框架、结构、写作手法等，然后再根据你的拆解去仿写这篇文章，以此达到练习的效果。
只不过拆解的过程十分枯燥，特别是拆解标题，我拆了三天就放弃了，实在是无聊到想瞌睡。不过也有人做到了，记得那时有个同学为了写好标题，一个月拆解了几百个标题。后来她还整理了一份文档，是某个博主的100个高阅读量标题，后来这份文档就一直在我微信收藏里“吃灰”。
直到我学习了AI，发现它是可以帮助我们去做数据分析的，于是就想到了用它来分析标题。刚好想到了之前收藏的100个标题，就把它找出来，导入到了ChatGPT里，结果一分钟不到，它就把这些标题的类型给我总结好了。
为了直观地学习，我让它按照分好的类，把这100个标题重新整理一下，这样就能直观地看出来哪些标题属于同一类。然后又让它按照写作手法给我做个总结，不到一分钟它又总结好了，之后又让它按照这个总结，再把标题归整，最终我就得到了一份拆解好的标题文档。
如果按照我自己的效率，拆解100个标题可能得用上1个月，中途还有可能放弃，而AI只用了不到10分钟就帮我搞定了。而我只需要等它按照我的要求整理完后，再阅读下整个文档，重点学习即可，这比自己拆解高效多了。
当然如果我想再省点事，可以直接把文章丢给它，让它按照那100个标题的写作手法，帮我取标题，或者让它给个参考。
看到AI如此高效，这让我想起了一段话：任何脑力劳动，最后拼的都是体力；任何体力劳动，最后拼的都是脑力。
如今看来AI把这句话诠释得非常好。正如写作是脑力劳动，而想要写的好，写的长久，甚至能靠写作赚到钱，拼的就是持久力，比的就是看谁能熬。
有的人，刚写三个月看不到什么收益就放弃了，而有的人能写上个三五年，甚至十几年，其结果显而易见。
而对于像拆标题这种，重复性的工作，AI瞬间就把人给解放了。之前网上有时会看到，很多劳动人民，靠一个小发明就把一件重复性高的工作给解决了，跟这个道理是一样的。
可以说，如果一件事重复性很高，总会有一种方案取代它，之所以没解决，只能说方案还没出来。之前逛图书馆的时候，经常看到有个区域有工作人员，把还回来的书，按照标签分好类后，推着车放回到书架。
而现在有的图书馆，直接采用智能分拣，在你还书的时候，就已经根据标签分好类，剩下的只是把它们放回书架上即可。当然放回书架上的这个动作，只要科技允许，早晚会出现机器代替人做这件事的。
有的人觉得一项新技术的出现，会造成一部分人失业，但从历史上看，一个行业被颠覆，必然会出现一些新的工作岗位，此时比的就是你的接受度和学习能力。
在深度学习AI的这一个月里，惊奇地发现，现在的AI迭代得要比想象中的快多了。就拿midjourney来说，1月前，它还只更新到了V5.2版本，如今已经更新到了V6.0版本，据听说新的版本不久又要问世了。
而我们能做的，就是在它们还未颠覆这个世界的时候，学习它、掌握它，最终使用它。毕竟你拦不住科技的脚步，而我们能决定的，只剩是否参与。
