林世駿
前幾天在網路上瀏覽時,偶然看到一張「AI六級能力地圖」的金字塔圖片,這張圖引起了我莫大的興趣。圖中將AI學習的歷程清楚地劃分為六個階段,從最底層的「吃瓜群眾」到最頂端的「前沿探索者」,每個階段都有明確的定位和學習重點。
這張圖讓我開始仔細地探討這六個階段,回想自己的學習歷程,對照每個階段的特徵。這陣子我也花了不少時間廣泛閱讀各種AI相關的資料,關注網路上許多專家學者的論述,慢慢地對AI能力的發展路徑有了一些自己的理解和體會。雖然談不上什麼專業見解,但我試著將這些心得彙整成一個比較系統化的框架,希望能對同樣在AI學習路上摸索的朋友們有所幫助。
在人工智慧快速發展的時代,掌握AI技能已成為職場競爭力的關鍵。然而,從初學者到精通AI應用,這條路該如何走?以下透過「AI六級能力地圖」這座金字塔,與大家分享我整理出的進階路徑。
金字塔底層:認識AI的起點
第0階段:AI關我什麼事?(陌生恐瓜)
站在金字塔最底層的,是對AI完全陌生的「吃瓜群眾」。他們對ChatGPT、GenAI、LLM等工具充滿疑惑,不理解這些技術與自己有何關聯。這個階段的人需要建立基本認知,了解AI並非遙不可及的科技,而是能夠融入日常生活的實用工具。
第1階段:懵懂小白(認知啟蒙)
當開始接觸AI工具後,使用者進入「懵懂小白」階段。這時雖然破除了神秘感,知道AI是什麼、不是什麼,能夠辨識核心應用和基礎資源,但使用上還是比較表面。這個階段主要是認知捕獲,建立對AI(人工智慧)、GenAI(生成式AI)、LLM(大型語言模型)、ChatGPT、Prompt(提示詞)等基本概念的理解,並開始熟悉文生圖、多模態、算力、Copilot等工具的存在。學習目標是建立基礎觀念,理解AI就像仿人類智慧的工具。
進階應用:從使用到精通
第2階段:上手初體驗(從對話到解決問題)
這是多數人的突破點。使用者邁出第一步,透過與AI的有效單次對話,開始解決一個具體的學習、工作或生活小問題。適用對象是普通大眾,應用於聯網搜索、簡報、找資料、食譜推薦、翻譯等生活小事。
關鍵技術包括:單次有效對話、提示詞淅化、上下文感知、送代提問、結構化輸出、OCR辨識、網路搜尋等。學習目標是學會有效提問與溝通,獲取可直接使用的答案,不再只是好奇嘗試,而是真正將AI整合進實際需求中。
第3階段:熟練使用者(掌握能力邊界與工作流)
到了這個階段,使用者能夠系統性地將AI融入個人工作流程,應用於AIGC生成、寫作、編碼、組合工具自動化處理複雜任務。適用於職場工作者,特別是需要虛擬人播報、應用內嵌AI等場景的專業人士。
核心能力包括:AI工作流(Coze、n8n)、角色扮演、模型特性認知(Claude、Gemini)、思維鏈(CoT)、少樣本(Few-Shot)、溫度調節(Temperature)、Agent(智慧體)、RAG(檢索增強生成)等技術。學習目標是自動化重複任務,建立個人增效資產與知識庫,真正讓AI成為得力助手。
專業深化:從應用到創造
在我個人的學習歷程中,前面幾個階段已經有部分達到實踐階段,能夠在日常工作中靈活運用AI工具。但坦白說,接下來更高深的層級,對我而言仍是需要持續努力追尋的目標。不過正是這份未知和挑戰,讓學習AI的過程充滿了期待。
第4階段:進階原理與初探索(知其所以然)
這是質的飛躍。使用者開始探究AI背後的核心運行原理,對模型架構和超參程有一定理解,能夠科學評估和優化AI的表現。適用對象是技術開發者或深度使用者,需要調教自有AI模型的場景。
關鍵技術概念包括:機器學習/深度學習、神經網路、訓練與推理、參數與規模、Token、上下文窗口(Context Window)、嵌入(Embedding,嵌入)、Fine-tuning(微調)、API調用等。學習目標是理解模型運作原理,掌握模型調優與開發的基礎,不只是會用,更要懂得為什麼這樣用。
第5階段:領域專家(優化、客製化與創造價值)
成為領域專家意味著能夠針對複雜業務需求,設計、優化或整合AI解決方案,主導構建安全、可靠、合規的系統。適用對象是企業級AI專家,特別是金融、醫療、法律等垂直領域需要訓練與部署專屬模型的場景。
核心技術包括:向量資料庫、RAG系統構建、開源模型部署(Llama、Qwen)、模型蒸餾與量化、MLOps、聯邦學習、合成數據、AI安全與倫理等進階議題。學習目標是解決實際業務痛點,實現技術落地與價值創造,不只是使用現成工具,更能根據需求打造專屬解決方案。
金字塔頂端:前沿探索
第6階段:前沿探索者(洞察與塑造未來)
站在金字塔頂端的,是關注並理解可能重塑未來的技術範式變革,思考AI對社會、商業和人類根本影響的探索者。適用對象是研究者與產業領袖,參與討論人類未來、技術邊界與倫理規範的前瞻者。
關鍵議題包括:AGI(通用人工智慧)、世界模型、具身智慧(Embodied AI)、腦機介面、量子計算、可解釋AI(XAI)、因果推理、超級對齊(Superalignment)等前沿探索。學習目標是探索可能性邊界,確保AI發展與人類利益一致,超越技術應用本身,思考如何讓科技真正造福人類社會。
然而,當未來AI仍將持續迭代更新,打造出智能世界的新領域時,無論是AGI的實現路徑、還是如何確保AI與人類價值觀的對齊,這些前沿課題都是值得我們持續關注、努力追尋的方向。或許現在的我們還無法完全理解這些概念,但保持學習和思考,就是為未來做準備。
如何有效進階?
這座金字塔不僅是能力分級,更是一條學習路徑。以下是我在整理這些資料時的一些小小心得:
- 扎實基礎:從認識AI開始,不要跳級,每個階段都有其價值。就像學語言一樣,基本功扎實了,後面的路才走得穩。
- 實踐為王:理論學習要結合實際應用,在解決真實問題中成長。我發現最有效的學習,往往來自於「我需要用AI解決這個問題」的迫切需求。
- 持續迭代:AI技術日新月異,保持學習熱情和好奇心。今天看到的新功能,說不定明天就成為標配了。
- 建立體系:不要零散學習,要構建系統性的知識框架。這也是我整理這個金字塔的初衷——希望能幫助自己和他人建立更清晰的學習地圖。
- 找到定位:不是每個人都需要登頂,根據職業需求找到適合的階段即可。對一般上班族來說,能到第3階段就已經很棒了。
在這個AI時代,無論你現在站在金字塔的哪一層,重要的是開始行動。以上純屬個人的一些觀察和整理,如有不足之處,也歡迎大家指正交流。希望這份心得能對同樣在AI學習路上的朋友們有些許幫助!
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