真正开始焦虑,是看到部门又在讨论AI自动生成测试用例的时候。
会议室里大家聊得热火朝天,我坐在那里,一边听一边点头,心里却越来越不是滋味。做了这么多年测试工程师,我当然知道AI不会一下子把人全部替代,但我更清楚,它一定会先淘汰那些不会用AI的人。
39岁,说年轻不年轻,说老也不算老。可在互联网行业,这个年龄已经足够让人开始担心下一次组织调整,会不会轮到自己。
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我一直觉得自己学习能力不差。平时也会研究Claude,也体验过不少AI工具,知道Prompt是什么,也知道大模型到底能做些什么。但越了解,我越发现,自己知道的那些东西,只能算皮毛。
真正让我焦虑的不是AI,而是别人已经开始用AI创造价值,而我还停留在"知道有这个东西"。
后来我开始在某站看各种AI大模型信息。
有些讲得太理论,听完感觉什么都懂了,自己一动手还是不会;有些全是工具介绍,今天这个火,明天那个火,跟着学永远追不上变化。
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直到看到小灰熊AI。
当时最吸引我的不是课程名字,而是里面一直在强调的一句话:学的是能力,不是工具。
这一点特别符合我的想法。
工具会更新,但底层能力不会。
尤其是一粟老师讲Transformer、大模型原理的时候,我第一次觉得,原来这些以前看起来特别高深的东西,其实是可以一步一步学懂的。
报名的时候,我没有犹豫太久。
有人问我,快40岁了,现在学还来得及吗?
我觉得,真正来不及的,从来不是年龄,而是等。
等公司要求的时候再学,已经晚了;等岗位消失了再学,更晚了。
所以我报名了小灰熊AI的大模型全栈课程。
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因为平时工作比较忙,我也提前和老师沟通过自己的情况。老师没有一上来就让我跟直播,而是建议我先搭建整体知识框架,再根据时间安排进入班级系统学习。
这种安排让我挺安心。
不用担心因为工作错过课程,也不用为了赶进度把自己弄得特别焦虑。
老师还帮我规划了学习节奏。
先把数学基础、Python基础补扎实,再学习Transformer原理、RAG开发、Agent应用,最后做完整项目。
以前我总觉得学习应该一口气冲到底,现在反而发现,真正有效率的是有人帮你规划好每一步。
最近这段时间,我最大的变化不是学会了多少工具,而是看AI新闻的时候,不再只是看热闹。
以前别人聊MCP、Agent、多智能体,我只能点点头。
现在慢慢开始知道它们为什么出现,又能解决什么问题。
这种感觉特别奇妙。
就像以前一直站在门外,现在终于推开了一条缝。
有人说,39岁还折腾什么。
可我觉得,正因为39岁,才更不能停下来。
年轻的时候可以靠体力、靠加班、靠熬夜。
到了这个年龄,更应该靠认知。
AI不会因为年龄偏爱谁,也不会因为年龄放弃谁。
它只会奖励那些愿意持续学习的人。
我不知道未来一定会不会因为这次学习拿到更好的工作。
但至少,当下一次行业变化来临的时候,我不会再像那天坐在会议室里一样,只能看着别人讨论未来,而自己默默担心会不会被淘汰。
有时候,学习不是因为已经输了。
而是希望未来,还有更多主动选择的机会。
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