AI教程泛滥成灾！大部分没价值，只因“AI焦虑症”人群太多？

AI 真的太火了。

自从春节期间 DeepSeek 以惊人的热度引发全网关注后，就连小雷老家五六十岁的长辈都在问：" 你知道那个什么 AI 怎么用吗？"、" 那个抖音上经常说的 AI，到底有什么用？"，在此之前的 OpenAI 等 AI 大模型虽然也很火，但是其影响力还主要停留在年轻人群体，并没能像 DeepSeek 那样破圈到绝大多数人。

DeepSeek 的爆火加上惊艳的能力表现，甚至让不少人患上了 "AI 焦虑症 "，小雷在小红书等社交平台就不止一次看到过有人问："AI 做得比我好，那我还能做什么？"，因担忧 AI 未来会取代自己而陷入焦虑。

图源：虎嗅

正是利用这种焦虑，各个平台上的 AI 教程很快就集体 " 换脸 "，从以前的《x 天教你学会用 OpenAI》，变成了《x 天教你学会用 DeepSeek》，因为 DeepSeek 无需 " 特殊方法 " 就能直接使用，所以这类教程的蔓延速度和关注度都远高于 OpenAI 的教程。

不过，这些 AI 教程真的如他们所说的那样，可以帮你快速掌握 AI 的使用方法，并帮助你赶上这波 AI 浪潮吗？雷科技这几天好好评测了一番。

虽然大多数教程里提到的 AI 模型基本一致，但是从不同平台的主流内容来看，抖音、小红书和微信视频号三个平台都有着各自的侧重点。其中，抖音和视频号作为短视频平台，上面的主流 AI 教程以视频教学为主，比如教你如何用 AI 快速制作一段视频、编写一个脚本或是直接代替真人出镜等，当然也有更直接的 " 超短时间教会你用 AI"。

实际上抖音官方的创作软件 " 剪映 " 就内置了大量的 AI 功能，支持诸如视频翻译、AI 文案成片、AI 切片、图文成片、营销成片和创作脚本等多种 AI 功能，甚至在剪辑阶段，也可以通过内置的 AI 生成模块，进行图片和视频的二次 AI 创作。

所以不难理解为什么抖音会以 "AI 视频创作 " 为主导，不过也只是相较而言占比略高，实际上也还有众多涉及不同领域的 AI 教程，作为目前中文互联网最大的短视频平台，抖音面向的广泛用户群体，也决定了这个平台的内容方向会更多元化一些。

图源：抖音

不过我也观察到一个有趣的现象，那就是在抖音的 "AI 教育家 " 们其实更倾向于免费分享，虽然也有卖课卖教程的，但是并非其中的主流，大多数的创作者都倾向于免费分享，而你所需要付出的 " 代价 " 就是关注他们，并加入他们的公开群聊。

图源：抖音

简单来说，你可以认为用教程来盈利并非这些创作者的目标，而是以教程为 " 诱饵 "，吸引网友加入他们的影响力范围圈，然后再以此为基础去接广告或是服务推广，也就是 " 一次饱 " 和 " 顿顿饱 " 的区别。

实际上小红书的创作者也大多选择了类似的方式，也就是 " 免费引流转私域流量 "，只是小红书更倾向于图文创作、创意设计等方向，与抖音有着一定的区分。但是实际上都是一样的，你在从创作者身上 " 白嫖 "AI 教程时，同时也成了他们营收的一部分，还是那句话：免费的往往才是最贵的。

从营销角度来说，这也只是过去无数次类似的全民热点事件地再复刻罢了，上次你获得的或许就是一份 OpenAI 教程，这次就变成了 DeepSeek。如果你真的有认真看过其中的内容，那么或许还会发现两份资料的相似度非常高，有的甚至只是将 PPT 开头的 ChatGPT 换成 DeepSeek，就算是 " 重新设计 " 了。

从教学角度来说，确实也没有太大区别，大多数 AI 的使用方式都是一样的：思考自己的需求——准确给出你的需求——根据 AI 呈现的结果继续微调——输出最终结果，整个过程的重点就在于 " 提示词 " 上，至于软件本身的各种花里胡哨的功能，其实只是简化了 " 提示词 " 的打磨过程。

所以，如果你看到的教程将大多数的精力，放在讲解如何使用某个特定 AI 软件（非知名软件，PS 等不算在内）的功能上时，那么就可以麻溜地关闭了，因为他并不想真正教会你如何使用 AI，只是想把你 " 绑 " 在他们兜售的 AI 软件上而已。

在花了不少时间看了三个平台的不同教程后，小雷很快就发现了其中的问题：太像了，大多数的 AI 教程都是类似的话术和内容。除了少数真正的 AI 创作者能够给出一些不同的建议外，其余的大都是类似的内容，就像鲁迅的《孔乙己》里的名言：茴香豆的茴字有多少种写法？事实上这些 AI 教程的内容何尝又不是 " 茴 " 字的四种写法呢？

从我的体验来看，除了少数垂直类的 AI 教程外，那些广而泛的 AI 教程只需要看一到两个即可，该讲的基本都讲了，在你觉得自己掌握了 AI 的基础使用方式后，接下来就是在不停地尝试中找到与 AI 沟通的 " 正确方法 "。

另外也要提醒一下大家，免费的 AI 教程将够用了，收费的大多数也不会好到哪去，中在这个知识分享已是主流的时代，你去 B 站其实能够找到许多高质量的 AI 教程，并不会比那些收费课程差。

另外，AI 软件目前也是非常泛滥，不过其中很多都是滥竽充数的产品，也是用户投诉最集中的区域。以黑猫投诉平台上的案例为例，一个名为 "AI Mate" 的软件有着不少投诉量，基本集中在交了年费后还要额外付钱使用 AI 功能上，属实有点坑人。

图源：黑猫投诉

实际上这是一个连官网都没有，只在各大手机应用商城上架的 app，然后在里面接入了各个 AI 模型的 API，并没有自己的优化和策略。换言之，你去豆包之类的免费 AI 平台，使用他们的相关功能，得到的体验都是一样的，至于 AI 视频剪辑生成等功能，我建议大家试试可灵、即梦、剪映等平台和软件，不仅效果更好，而且更有保障。

AI 焦虑，顾名思义就是对 AI 取代自己的未来感到焦虑，自打 AI 的文生图模型愈发成熟，这个问题在设计师、绘画师等职业圈子里就经常被提及，当你发现自己花了三天画出来的初稿，AI 只用 30 秒就可以设计出一大堆类似的稿件时，确实会陷入对自己和未来的怀疑之中。

实际上，作为经常与 AI 打交道的科技数码编辑，小雷对此有着更深刻的体会，从 OpenAI 初面世时的 " 蹒跚学步 " 到 DeepSeek 的 " 才华横溢 "，AI 创作出来的文字彻底扭转了我对 AI 创作文学的印象，不再是刻板或 AI 痕迹明显的文字，有时候你甚至可以从中看到 AI 所特有的 " 创作感 "。

类似的问题正在迅速地扩散到多数创作领域，很快大家都会发现，如果你无法熟悉掌握 AI，那么就可能全流程落后，光一个收集素材、信息，你就会花费比别人多好几倍的时间，而且收集到的素材质量还不一定能比得上 AI。

所以，正是这种极致的效率和稳定的输出，让不少人开始 " 怀疑人生 "，进而对此产生焦虑。在我看来，这个问题的根本是对自己的 " 不信任 "，同时也是对 AI 的 " 不了解 "，两个因素共同叠加下的结果。

图源：小红书

其实 AI 并没有大家想得那么万能，目前阶段的 AI 仍然属于 " 工具 " 范畴，其最终能够输出怎样的结果，与使用者的水平有密切关系。简单举个例子，你想让 AI 推荐一款手机，于是直接提问 " 我要买一台游戏性能不错且好看的手机，有什么推荐？"，这种情况下 AI 只会给出笼统的回答，根据常见的手机推荐文章架构，从价格等不同方面来推荐一堆产品。

图源：雷科技

但是如果让我来提问，我则会问：" 我要一款 3000 到 3500 元，最好有白色外观、非曲面屏，屏幕上 2K 且支持高刷新率，使用骁龙 8Gen3 处理器的手机，给我推荐一款性价比最高的 "。这时候 AI 给出的回答数量就会显著减少，经过实测，在换了一种提问方式后，AI 提供的手机型号从 14 款锐减到 4 款且主推其中两款，显著降低了你的筛选难度。

实际上，这就是大多数 AI 教程里提到的核心技巧 " 提示词 "，现阶段的 AI 需要用户以详尽的方式来反馈需求，这也意味着一个掌握了 " 提示词 " 的用户会比十个未掌握 " 提示词 " 的用户，输出更多的高质量答案。

而 " 提示词 " 本身的使用，其实取决于你自身的知识水平，比如小雷对手机等数码类产品熟悉，所以当某个人向小雷描述他的需要后，我可以很轻松对需求进行归纳总结，然后向 AI 提问并获得准确的答案。

另外，现阶段的 AI 仍然有不少的局限性，比如因果推理过程容易出错，越是多步骤越是容易因为某一环节的 BUG 而整体崩溃输出错误结果，这时候就需要人为的检查去修正，这也是为什么 DeepSeek 的思维链同步公开如此受欢迎，因为你可以直接观察 AI 的思维过程，找出其中不合理的地方，让 AI 往正确的方向行走。

此外，AI 受限于训练数据和网络搜索的不确定性，在对最新技术和新闻的认知上仍然会出现不少问题，有时候会把旧闻当成新闻，会将错误的数据塞进回答中。还是那句话：AI 并不完美，他只是一个更高效的工具，人类才是他的创造者和使用者，如果你觉得自己将被取代，那么就尝试着去掌握他，利用他。

生而为人，我们所拥有的创造力与行动力，其实才是 AI 最 " 羡慕 " 的能力。

聚焦 DeepSeek：

1、DeepSeek-R1 大战豆包、Kimi，国产 AI 大模型第一花落谁家？

2、我把 DeepSeek 装进了电脑里：生成能力一般，但确实很好玩

3、DeepSeek，引爆 AI 手机？！！！

4、AI 闯入了玄学圈！我用 DeepSeek 算命，结果真绝了！

5、DeepSeek 太猛了！人形机器人靠它了？

6、我用 Deepseek 开发了款文字冒险游戏：AI 创造力太牛 X 了

7、DeepSeek 逆袭，凭什么？

8、DeepSeek，引爆 AI 汽车？！

9、这一波 DeepSeek 硬件，把我看傻了