别等被AI淘汰才想这事：打工人现在就该准备的第二条路

故事是这样的。

前段时间，有个朋友来找我聊天，他在一家工厂做品控，干了六年，工资涨得比蜗牛还慢，每天重复同样的事情。

他问我，AI这么火，我能干啥？

我问他，你平时喜欢干啥？

他想了一会儿，说，喜欢钓鱼，偶尔拍点视频，没用。

我当时没说话，心里想，他把「没用」两个字放在那里的方式，很有意思。

这是很多人面对这个问题时的本能反应，把兴趣和「有没有用」切割得很干净，仿佛一件事情，要么用来赚钱，要么就是在浪费时间。

但这件事，在AI时代，好像有点变了。

说实话，写这种建议类的文章，我一直挺有心理负担的。

我不是什么成功人士，我也还在摸索，我自己也踩过坑，凭什么给别人建议？

但这件事我想了挺久了，今天还是想说一说。不成熟的想法，大家参考就好。

打工这件事，本来就是历史上的特殊产物

我有时候觉得，很多人对「打工」的执念，其实是被教育系统和工业时代的社会结构给塑造出来的。

想想看，一个人从幼儿园到大学，学的所有东西，都指向同一个出口，找一份稳定的工作，然后用时间换钱，这一辈子就算交代了。

这种路径，在工业时代是有其合理性的，社会需要大量的标准化劳动力，个人把时间打包卖给组织，是效率最高的资源配置方式。

但AI出来以后，这个底层逻辑，正在悄悄松动。

你如果关注这个领域的话，应该能感受到，AI替代的不是某类人，替代的是某种模式，那种「人作为标准化流程执行器」的模式。

会计核对账单，流水线工人做检测，初级程序员写重复代码，文案编辑处理模板内容，这些一旦被AI接管，就不需要人了，或者说，需要的人数会断崖式缩减。

这话听着有点刺耳，但我有时候觉得，现在意识到这件事，其实还不晚。

怎么说呢，就像1880年代电力开始在美国普及的时候，第一批被淘汰的是什么人？是那些死抱着蒸汽机模式不放的工厂主。而最先吃到红利的，是那些想明白了「电力到底意味着什么」的人，他们不是简单地把蒸汽机换成了电动机，而是整个重新设计了工厂的布局和生产流程。

AI也是一样的事情。

现在大家疯狂装AI工具，但很多人装完以后发现，怎么好像也没多大用？

因为没想明白，AI在这里扮演的是什么角色。

消费型兴趣 vs 产出型兴趣，这个区别，以前不重要，现在很重要

回到我那个钓鱼朋友。

他说喜欢钓鱼，喜欢拍视频，说「没用」。

我问他，你拍的视频，是给自己看的，还是放出去有人看的？

他说，放了几条，有人看，但也没多少。

我说，那你说的「没用」，其实是「变现效率低」，不是「没价值」。

这两件事差挺多的。

我一直觉得，有一个区分是很重要的，消费型兴趣和产出型兴趣。

消费型兴趣，就是让你开心的事情，打游戏、看剧、刷短视频，这些消耗你的时间和注意力，但不产生任何可以给别人的价值。

产出型兴趣，就是你做了之后能产出某种东西的，写作、拍视频、做设计、写代码、做手工，甚至是某个垂直领域的专业知识，你能给出去，别人能拿到手上用的。

以前这两者的界限还比较模糊，很多产出型兴趣，变现路径很窄，你画画很好，但不走商业插画或者教培这条路，你的画可能就只是自娱自乐。

但AI改变了这件事。

AI把变现路径，拓宽了很多倍。

以前你的钓鱼视频，想做好，要懂剪辑，要懂后期，要会写脚本，这些加起来就算了，你还要有足够多的内容才能积累起来一个账号。

现在用AI，脚本可以快速生成，封面设计可以一键出图，字幕、剪辑、配乐，有工具可以辅助完成大部分，你只需要提供最核心的那个东西，你在水边坐着、鱼咬钩那一刻、你把鱼放回水里的那个瞬间。

你的兴趣还是你的兴趣，但AI把你的产出效率拉了一个档次。

这不是我在画饼，我自己就是这么搞的，三年前开始做内容，从一篇文章磕到一篇，现在有了AI辅助，产出效率提了至少3倍，但内容的核心，还是我自己的经历、判断和感受，这个东西AI给不了我。

好，那我没有兴趣怎么办

这是我经常被问到的一个问题，而且坦率的讲，真的挺多人是这种状态的。

不是他们懒，是因为他们太久没有被自己感兴趣的事情碰触过了。

工作裹挟的时间太长，精力长期被消耗在应对各种任务上，什么「我真正喜欢什么」，这个问题上一次认真想还是高中填志愿之前。

我自己有一段时间也是这种感觉，每天好像很忙，但说不清楚哪件事是我真的想干的。

有个思路，我觉得还是挺有用的，去找那些让你情绪会波动的事情。

不一定是让你快乐的，是让你有反应的，愤怒也行，着迷也行，好奇到睡不着觉也行。

比如你看到某个行业新闻，会冒出「这太荒唐了」，或者你刷到某个人的作品，会觉得「这我也能做」，这些情绪波动的点，都是很好的线索。

当然了，现在还有一个很直接的方法，就是让AI帮你挖。

这听起来有点奇怪，用AI来找自己的兴趣？

但我寻思了一下，还挺说得通的。

你可以把过去五年，你做过的所有事情，买过的所有课，关注过的所有账号，读过的所有书，喂给AI，让它帮你分析，你反复被哪类东西吸引，你的注意力在什么方向流动。

这不是AI在替你做决定，是AI帮你照出一个你可能没认真看过的自己。

有点像古希腊德尔菲神庙门口刻着的那句话，认识你自己。

只不过这次，你可以有一个帮你做分析的工具。

AI的风险这件事，不能回避

说到这里，我必须聊一个很多人忽略的问题，那就是，AI普及的背面，有很多坑。

我说的不是什么宏大的科技伦理问题，就是很日常的，会让你吃亏的那种坑。

AI骗局这两年多到令人发指。

我刷过一些，什么「付费解锁某某模型完整版」，什么「AI一键生成百万收益」，什么「花9.9块学会ChatGPT副业」，还有各种所谓的AI赋能培训，一节课收你几百块，内容基本就是把几个AI工具的官方教程念一遍。

更离谱的是，我见过有人用AI生成的「专家」人物来带货，视频里那个专家看起来很真实，西装、白发、职称，完全是合成出来的。。。

我寻思了一下我没寻思明白，这种东西为啥还有人信。

但你去看看那些被骗的，很多都是真的想学习、想改变、想抓住这个时代机会的普通人。

他们没有坏，只是没有基础认知来辨别。

所以这里有一个我觉得挺重要的事情，在你开始用AI变现之前，先花一点时间，建立一点基础认知，搞清楚主流的模型是谁，价格大概是多少，正规的收费渠道长什么样，什么样的「内幕消息」大概是在骗你。

这不需要很深，但有跟没有，差别挺大。

一张免疫卡，比事后后悔有价值多了。

用AI编程这件事，门槛真的没你想的那么高

好，说到这里，可能有人要问了，你说了这么多，具体怎么赚钱呢？

我先说我自己的感受。

三年前，我开始学用AI工具，做内容，后来发现，很多重复的事情，能用代码解决，但我完全不会编程。

然后我开始尝试用AI写代码。

一开始确实挺痛苦的，我根本看不懂代码在写什么，AI给我一段东西，我复制粘贴进去，有时候跑通，有时候报错，报错了我再把错误贴给AI让它改，就这么磕着磕着，慢慢搞出来一些东西。

现在，我自己有一套跑在本地的自动化工作流，把我的内容产出、数据统计、素材整理，能自动化的基本都自动化了。

我不是程序员，就是一个会用AI写代码的普通内容创作者。

这个过程要多久呢？说实话，前几个月，效率可能比手动做还低，因为经常搞不定，浪费时间。但大概半年以后，你会感觉到一个拐点，你开始理解AI在做什么，你开始能更精准地表达你的需求，你开始能判断哪些任务能交给AI，这个拐点之后，复利效应就开始了。

一开始可能会有点笨拙，这个我不骗你，但坚持下去的人，回头看都说值。

当然，有进取心的话，比这更有意思的是，你可以把兴趣和AI编程结合起来。

比如你喜欢健身，你能不能做一个根据用户体测数据生成个性化训练计划的小工具？

比如你喜欢烹饪，你能不能做一个「冰箱剩什么食材，推荐今天做什么菜」的小程序？

比如你喜欢摄影，你能不能搭一个批量处理出片的自动化流程，然后给周围的摄影师提供服务？

这些东西，门槛不高，用Claude Code、Cursor这些AI编程工具，从零开始学，能做出来的时间，可能比你想象的短。

而且，你做的是你真正喜欢的领域的问题，学起来会顺很多，因为你比别人更了解这个领域需要什么。

先验证，再投入，别一上来就大干快上

最后说一个我觉得最重要的实操原则。

不要一上来就大干快上。

很多人有了想法，激动一下，就花了大量时间，甚至钱，去做一件还没验证过有没有人要的事。

我自己走过这条弯路，不止一次。

现在我的做法是，先用最低的成本验证这个方向有没有人买单。

具体来说，在你花三个月做一个完整产品之前，先用一周时间，做一个能展示核心价值的最简单版本，然后拿去问5个真实的潜在用户，你会用这个吗，你愿意付多少钱？

如果5个人里有3个说愿意付，而且他们说出的价格你觉得值，那再继续往下做。

如果没有，不是说这件事不能做，而是你可能需要调整方向或者换个角度。

这个过程，AI能帮你快很多，因为打磨一个最简版本的效率提高了，迭代一次的成本降低了，你可以更快地跑完这个验证循环。

说到底，这件事其实不复杂，找到一个你真正懂、真正感兴趣的领域，用AI把你的产出效率放大，先小范围验证有没有人买单，再逐步投入。

没有什么神秘的。

就是这样。

回到那个钓鱼的朋友。

我后来跟他说，你的视频，你不用剪辑，不用配乐，就直接拍，真实的水边声音，真实的钓鱼等待，然后用AI帮你写文案，做封面，这一套跑起来试试？

他说，这样能赚钱？

我说，我也不确定你能赚多少。但你现在最缺的不是赚钱方案，是一个开始。

大时代啊，朋友们。

不是所有人都能赶上，但多数时候，错过的原因不是能力不够，是太晚开始。

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/ 作者：大强同学
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