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张大妈

AI绘画接单困局与破局之道

源自125位全网作者

06-01 22:32

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精选参考来源

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17. #人民日报评豆包付费#最近关于豆包开始“从免费走向收费”这事,很多人第一反应都是:怎么又开始收费了?但其实,这反而说明行业开始成熟了。因为“免费”从来不代表没成本。算力、服务器、模型训练,背后全都是真金白银。前期平台还能靠烧钱抢用户,但时间久了,谁也扛不住一直赔本赚吆喝。所以像豆包这类AI产品,未来逐步收费,其实是个很正常、也很现实的趋势。而且,说白了,收费未必是坏事。真正靠谱的商业逻辑,应该是“你创造价值,我愿意买单”。这样平台才有动力持续升级模型、优化体验,而不是天天想着怎么塞广告、薅用户数据。互联网其实早就验证过这条路了。以前视频网站也全免费,但后来会员制起来之后,反而催生出了很多高质量内容,形成了“用户付费—平台赚钱—创作者有动力”的正循环。AI行业其实也是一样。如果一直陷在“疯狂烧钱、低价内卷”的竞争里,最后大概率就是服务缩水、体验下降,甚至整个行业被拖进恶性循环。所以现在AI开始探索收费,本质上不是“退步”,而是行业从野蛮生长,开始往长期、可持续方向走。当然,合理收费可以,但恶意价格战、无底线内卷,也确实需要监管去规范。

18. 为什么现在画师几乎要被ai替代,而程序员行业不仅没被替代,反而看起来更繁荣了?

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24. 既然 AI 越来越聪明,那么学习提示词不是浪费时间吗?我小时候英语很差,因为周围总有人说:学英语有什么用?我是中国人,何必学外文,不会 ABC,也当接班人。现在也有人觉得 AI 那么强学英语干嘛。我本来就不喜欢学,这下子找到借口了。等到工作以后才发现,好的技术文档全是英文的,想读一手资料读不了,想跟别人用英文交流张不开嘴,吃了很多年的亏。后来我花了很大力气补英语,现在都没有完全补回来,走了很多弯路。回头看,当年那些说“英语没用”的人,错在哪里?他们不是坏人,只是把一个判断搞反了:因为自己用不上,或者未来技术更强,就断定这个东西没价值。我现在看到有人说“AI 越来越聪明,所以不用学提示词”,感觉特别像当年那些说“学英语没用”的声音。逻辑结构很像:我不需要,所以它没价值;未来会更好,所以现在不用学。这种想法容易让人踩坑。先搞清楚提示词工程到底是什么很多人反感提示词工程,其实反感的是那种“万能提示词模板”、“神秘咒语”,这种东西确实没什么长期价值,模型一升级就失效了。但这不是提示词工程的全部,甚至不是它的重点。真正有价值的提示词工程,是把目标定清楚,把约束条件列明白,把验收标准写出来,把任务拆成可执行的步骤。 你愿意的话可以叫它“需求工程”或者“任务设计”,叫什么都行,但这件事本身一直都很值钱。你跟同事说“帮我写个方案”,同事一定会追问:给谁看的?多长?要数据吗?什么时候要?你补充的这些信息,就是在做提示词工程。你跟 AI 协作也是一样的道理,只不过 AI 不会主动追问你(或者追问得不够好),所以你得自己先想清楚。有人说:AI 的目标就是用自然语言像人一样交流,你和谁交流需要用提示词?听起来挺有道理,但仔细想想就会发现问题:你跟人交流,难道就不需要把话说清楚了吗?你去医院说“我不舒服”,医生一定会追问:哪里不舒服?多久了?有没有吃什么药?你不会觉得医生在搞“提示词工程”,你只会觉得这是正常的沟通。AI 能用自然语言交流不等于 AI 有了“读心术”。自然语言天生有歧义,任务目标经常互相矛盾(又要短又要全,又要创新又要安全),输出往往需要特定格式。这些问题不会因为 AI 变聪明就消失。更准确的说法是:AI 越强,对你输入的容错越高,你随便说一句也能得到一个还不错的结果。但“还不错”和“稳定、可靠、符合要求”之间的差距,仍然需要你把需求定义清楚来弥补。相机像素越来越高,但你仍然需要构图。像素高只是让你拍什么都不太糊,但要拍出好照片,你还是得知道自己想拍什么、怎么拍。还有一种类似的说法:“不出三年,软件工程专业就是新的五笔打字培训班。”这和“提示词工程不用学”的思维方式完全一样:看到 AI 能替代某个环节,就急着宣判整个领域的死刑。工程是把一件模糊的、不确定的事情,通过有计划、有步骤的方法,靠谱地做成。软件工程就是把这套思路用在软件开发上,需求怎么理清、架构怎么设计、质量怎么保证、团队怎么协作、项目怎么推进,这是一整套系统性的能力。AI 现在确实强,但它强在软件生命周期里的编码环节(还有很大进步空间),或者说某几个具体阶段。但编码只是软件工程的一个环节,AI 并不能主导整个生命周期,从需求分析、系统设计、技术决策、团队管理到长期维护,这些事情远不是写代码快就能解决的。至少在相当长的时间内都不行。把软件工程等同于写代码,就像把提示词工程等同于背咒语,都是把一个局部当成了全部。高飞说过一句话我很认同:会敲字,不代表会写作;会写作,不代表懂出版。同理:会跟 AI 说一句话,不代表会用好 AI;会用好 AI,不代表能把 AI 嵌入一个可靠的工作流。每一层跳跃之间,都需要“工程”思维来填。以前你自己写代码,现在你指挥 AI 写代码。以前你自己写文章,现在你让 AI 起草再改。工具变了,但“把事情做对”这个责任没有变,仍然在你身上。指挥 AI 本身就是一种能力。你得知道要什么、怎么拆任务、怎么验收、出了问题往哪里查。这些不叫“被替代”,叫工具升级后的能力重心转移。你觉得某些 AI 产品随便说一句就好用,那是因为有人替你把需求定义和约束设计做好了。如果有人说:“我从来不研究怎么把需求说清楚”,这不是什么值得骄傲的事情,“我从来不研究提示词工程”也类似。你以为自己省了时间,其实是把“研究成本”变成了“返工成本”,只不过花得不自知。我当年不学英语,也觉得自己省了时间。后来补课花的时间,比当初好好学多了好几倍。AI 越强,“工程”两个字越值钱,而不是越不值钱。 因为强工具放大的是使用者之间的能力差距。同样一个模型,会用的人和不会用的人,产出可以差十倍。拉开差距的,就是你愿不愿意花时间把需求定义好、把流程设计好、把质量管控好。你可以不叫它“提示词工程”,叫“需求设计”也好,叫“任务拆解”也好,叫“跟 AI 好好说话”也行。但“把你想要的东西想清楚、说明白”这件事,不会因为 AI 变强就消失。

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31. #义乌海獭家族出海了#以中国的工业产能,企业想跳出价格竞争和内卷,必须向外走。向外,不仅是产品出海,更是产能出海、品牌出海、标准出海。依托“一带一路”与RCEP,把服务嵌入供应链,把技术纳入全球分工,才能从“低价内卷”转向“价值外溢”。唯有如此,中国工业才能在全球产业链中赢得话语权。

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36. 回复@业务员小韩:“猴子得到机关枪”😅//@业务员小韩:提示词背后是大模型与开发工具的原理、能力的理解与应用,用于写代码的话,也是对软件工程的掌握与应用。照搬一堆提示词(还有hook和skill),不知其所以然,和猴子得到机关枪没有本质区别。

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