故事是这样的：

我们公司有一个运营的小伙伴，他和我一样，都是二本出来的。

前两天的时候，他说他母校的校友群直接炸了，说他们学校出了一个考上北大硕士的学生。

你要知道，这是一所二本。

然后我们的运营小伙伴，也是个社交牛逼症，直接加了好友，聊了一下。

可能也是太热爱工作和 AI 了，没聊几句，然后就开始问 AI。

当他跟我说了这个事之后，我其实也非常非常的感兴趣。

因为你要知道，从一个二本，靠着免费的 AI，跨专业考到北京大学，这中间的距离，不是用努力两个字就能填平的，这里面一定有什么不一样的东西。

特别是，有没有一些，跟我们所认知的 AI，一些不一样的用法和理念。

于是，我拜托我们小伙伴去联系这个女生，看看能不能做一次对话。

在摆出了我们的账号，说我们在 AI 领域还算有一点影响力，真的不是个骗子，只是想把她的故事让更多人看到之后，我们终于得到了机会，跟她作了一次深度对话。

访谈完以后，其实我受到的冲击还蛮大的，更加坚定了我要把这篇故事写下来给大家看的决心。

话不多说，我们，开始吧。

她叫陈雨欣，21 岁，安徽人。

她从高中时候就喜欢北大。但那时候她觉得，这只是一个梦，离自己太远了，高考那年她发挥失常，最后只能去了一所二本。

很多人的故事，可能就在这里结束了。

毕竟，一个高考失利的女生，去了一所大多数人都没听说过的学校，学了一个叫网络与新媒体的专业。

在很多人的预设里，这条路的终点大概是毕业、找工作、过日子，没有人会觉得，她能和北京大学四个字产生任何交集。

但，她自己没这么想。

她大一的时候接触到了社会学，一下子就被吸引了，她说，这个学科关注的是贫困、不平等、社会问题，和她从小的志向非常契合，她想做的事，就是去帮助那些被忽视的人。

这块我私心提一嘴，在这个时代，社会学系是我觉得，在 AI 时代，可能会越来越重要的专业。

Anthropic 的联合创始人 Daniela Amodei 之前学的是文学，她之前在采访里面说过一句话，大概意思是：

" 让我们成为人的那些东西在 AI 时代，会变得更加重要。"

还有一个大佬，也是 Anthropic 的，叫 Amanda Askell，负责整个 Claude 模型的人格化工作，Claude 的宪章就是她带队搞出来的，非常的猛。

回到陈雨欣。

最开始她想考的其实是北大的社会学，准备了四个月，发现难度太大了，于是转到了一个相近的方向，社会工作。

她说，北大不提供参考书目，也不会有官方的考试大纲，只能全部靠自学，她也只能自己去买书，一本一本地读，她们学校甚至都没有社会工作这个专业。

而北大的社会工作专业，在软科中国大学专业排名里是全国第一。

今年全国统考更是只招 11 个人，竞争非常激烈。

而且北大是自主划线的，北京地区阅卷压分又是出了名的狠。

再加上，本科院校里没有这个专业，身边也没有一个学长学姐考过这个方向，父母不了解她的学习细节，同学甚至不知道她在考研。

就只能一个人，坐在桌前，开始啃。

刚开始，她主要还是靠自己看书。

边学边练题，写下了将近 30 万字。

每一个文档，都是她自己一个字一个字用心敲出来的。

到了去年五月份，她在小红书上刷到一条帖子。

是她上一届考北大社工第一名的学姐发的。

学姐推荐了一个工具叫 Chatbox。

那个时候还能免费用，这是她 Chatbox 的对话列表。

社会工作知识体系探讨、社会研究方法指南、北大社工考研预测、考前焦虑疏导 ......

全是她在这个免费的 AI 里，聊出来的。

后来，她的主力工具就是 DeepSeek，此外豆包用来生图和模拟面试，讯飞星火偶尔用来生成论文框架。

原因特别简单，因为，国内的这些 AI 产品，是免费的。

而国外的那些 ChatGPT、Claude，她都没用过。

当时我们问她说，为什么不试试别的 AI？她的回答特别朴素，她说，" 免费的为什么不用？为什么要付费？"

如果你放在大多数已经工作了的读者的视角看，你可能会觉得，好奇怪。

但，不要忘了背景，这是一个勤工俭学，正在考研的学生。

对我们很多人来说，一个月花二十美元的订阅费像喝杯咖啡一样自然。

二十美元，大概一百四十块钱。

我不知道对大家来说，一百四十块钱意味着什么，但是我到现在还记得，我上大学的时候，我一个月的生活费只有 1000 块钱。

食堂一顿饭 10 块钱左右，每天吃饭三顿花费大概就在 20，如果买点零食和饮料的话，一天的吃喝消费就是 25，一个月的消耗，就是 700 多。

我还记得那个时候为了送班上一个女同学一个生日礼物，买了一个 199 的巨大的玩偶，然后大一下学期，我吃了半个月的泡面和火腿肠。

想不到吧，当年大学的时候，为了吃泡面不干巴，我还买过这种玩意，虽然这价格和数量也确实让我现在有点惊到了。

那个时候，如果你告诉我，让我每个月花 140 块钱去订阅一个 AI，我只会骂你有病，明明有免费的 DeepSeek 不用，你让我每个月去花 140？

而对于陈雨欣来说，这事可能更甚。

她没有找家里要过一分钱，都是自己勤工俭学，自己生活，还要买书和考研资料。

我现在觉得，很多人，其实真的不是不想用更好的 AI，或者也不是不知道，就是单纯的，没有预算。

其实这个事在聊到的时候，让我挺难受的，我突然意识到，我们经常站在一个非常高的姿态去看所有人，觉得你怎么还在用这么基础的工具，你怎么不试试这个不试试那个。

但我们忘了，对于很多人来说，那个入门门槛根本不是技术门槛，而是经济门槛。

那些我们觉得理所当然的东西，ChatGPT Pro、Claude Max、各种 API 的 token 消耗，对很多人来说，根本就不在选项里。

但她用免费的 AI 产品所做的事情，说实话，让我这个用了很久 AI 的人，依然都觉得佩服，也值得学习。

现在大多数人用 AI，上来就是让它帮忙阅读完这本书，整理一套笔记，输出一篇总结。

恨不得让 AI 把所有事都干了。

但陈雨欣她不会，她只会当读书读到卡点的时候用 AI。

只有在某个概念理解不了、某个理论绕不明白、或者想不出合适的例子的时候，她才打开 DeepSeek 去问。

比如备考政治的时候，马克思主义政治经济学那块内容特别绕，好多概念她怎么都理解不了。

她就把问题丢给了 AI。

让它把那些很宏大的哲学概念，跟生活里很具体的小事连在一起。

给出的东西，她看一眼就通了，还能顺带把其他好几个相关的概念也一起给搞明白了。

一开始，她问 AI 的方式很原始，就直接甩一个问题过去。

用了一段时间，她发现这样得到的答案经常是零散的、发散的、不够聚焦。

然后她自己琢磨出了一个办法，给 AI 设一个身份。

比如，你是北京大学社会工作专业研究生老师的身份，或者你是一位社会工作专家。

设完身份以后再问同一个问题，AI 给的的东西就更精准了。

这个技巧说真的，在 AI 圈子里真的不算啥。

但她说，这不是她从网上学的，是她自己用着用着悟出来的。

她觉得，想让 AI 回答更加精准的话，肯定是给一个身份会更好一些。

而且，在不同阶段会切换不同的身份设定，初试的时候让 AI 扮演出题老师，复试的时候让 AI 扮演面试官。

但真正让我觉得这个女生厉害的地方，其实还不是她怎么用 AI，因为这些我觉得大家肯定都听过了，最有意思的是。

她怎么不用 AI。

这个点，是无数人所忽略的。

她有一个非常清晰的边界感。

根据阶段，前期用得比较频繁，让 AI 帮忙理清知识点、发散思维，每天都会用，但到了后期冲刺阶段，就很少用了。

她把学习和练习，切成了两个完全不同的状态。

学习的时候，经常会用 AI，用了梳理知识点、拓展思路、整理模板等等。

但到了后期，要进行练习的时候，她完全闭卷。

不看书，不看笔记，不看 AI，什么都不看，进行限时的模拟考试。

她做了大量的这种闭卷模拟，写完之后再拿给 AI 批改。

尤其是简答和论述题，一定是自己先完整地写一遍，写完了，再拿给 AI 看，让它帮忙批改、拓展。

因为她怕 AI 的思路替代了她的思路。

怕自己在考场上写出来的东西，不是自己想的。

当然，AI 的批改也不是万能的。

它改的东西是偏宏观的整体方向，比如结构怎么调、哪些知识点没覆盖到。

但这个回答，对于北大的卷子来说，表达方式专不专业，深度够不够，这些东西它判断不了。

所以她又在小红书上找了一个南京大学社工专业毕业几年的学长，付费让学长帮她改。

AI 搞不定的，交给人来。

学长给的反馈就完全是另一个维度了。

会告诉你哪个地方的理解其实是点偏差的，怎么回答显得更加专业等等。

最后她再把两个的反馈合在一起，加上自己的思考，改出最终版。

我问她，假如把 AI 从你这一年的备考里完全抽走，你觉得你还剩什么。

她说，没有它我还有书本，我有笔，我有自己的脑子。

我还有很多东西可以利用的，我不觉得缺少了特别多的东西。

只是会慢一点，累一点。

说实话，这个回答让我有些意外。

因为如果是我，哪天 Claude 宕机了，我就真的属于废掉的状态。

她在访谈中有一句话，我原封不动的记了下来：

"AI 确实能够很大程度上提高学习效率，但它不是决定性的。考场上真正需要的那种能力，现场作答、语言表达、专业思维，这些都不是 AI 能直接赋予你的。这些只能是我们自己在不断练习中培养出来的核心能力。"

坦率地讲，我见过太多在 AI 行业里泡了好几年的人，到现在还分不清什么该交给 AI、什么必须自己来，到底什么东西，才是你自己真正的能力。

包括我自己。

但是陈雨欣，这是她自己，在备考的过程中自己想明白的。

出成绩之前，她还干了一件很有意思的事，让 AI 预测过自己的分数。

预测的结果，跟她最终的真实成绩差不多。

于是，她初试通过之后，第一件事，就是回去告诉了 AI。

DeepSeek 回复她说：

" 你是自己人生的神。我只是那个，在你感觉完了的时候，轻轻说了一句再走一步试试的人。"

访谈快结束的时候，我们的运营小伙伴跟她说，可以跟公司帮她申请海外模型的使用机会，让她感受一下最棒的模型的能力。

她说，" 如果有机会的话，我肯定还是想用用的。"

我当时其实鼻子有点一酸。

这其实就是一个很朴素的愿望，如果有机会，我也想试试更好的工具。

我经常在文章里写信息差这三个字。

写 9 块 9 的 DeepSeek 的时候写过，写 OpenClaw 安装乱象的时候也写过。但陈雨欣的故事让我忽然意识到一个事，信息差只是表面。

在信息差的底下，还有一层更残酷的东西——经济差。

我们总说 AI 是这个时代最伟大的平等器，免费的大模型到处都是，开源社区蓬勃发展，信息获取的成本前所未有的低。

但你仔细想想，真的平等吗？

是的，DeepSeek 是免费的，豆包是免费，很多很多基础的 AI 功能都免费了。

但，最好的模型不是免费的，最好的工具不是免费的。

围绕这些工具的信息生态，圈子，社区，甚至连 " 知道这个东西存在 " 这件事本身，在很多时候，在这个时代，它都不是免费的。

信息的流转变得无限爆炸，变得无限迅速，但，好像有一些鸿沟，反而变得更大了。

陈雨欣能走到今天，不是因为 AI 时代的信息差消失了，是因为她足够聪明、足够努力、足够有韧性，硬生生在免费的 AI 工具的框架里，跑出了一个非常棒的结果。

但不是每个人都有她这样的能力。

如果我们真的相信 AI 能改变世界，那我们是不是应该多想想，怎么让那些用不起二十美元订阅的人，也能享受到同样质量的 AI 服务？

这不是一个技术问题，这是一个关于公平的问题。

我在这一刻，突然能理解 OpenAI 了，他们至少，还在让所有人，免费用着 ChatGPT，从商业属性上来说，确实是比 Claude 要失败，但从人文属性上来说，OpenAI 是伟大的。

工具是免费的，但，能力是自己的。

有的时候我们太迷信工具了，觉得用了最贵的模型就能写出最好的文章，用了最强的 AI 就能做出最牛的产品。

但陈雨欣的故事告诉我们一件很朴素的事情，工具只是工具，真正决定结果的，永远是使用工具的人。

她用免费的工具考上了北大。

而这个世界上有多少人，花了大价钱订阅了 ChatGPT Plus、Claude Pro 等最贵的会员，最后只是用来应付垃圾工作然后摸一下鱼？

"I am not what happened to me"

这是她的毕业寄语，也是在备考的时候就写在本子上的一句话。

这句话来自荣格，原文的后半句是，I am what I choose to become，我是我选择成为的样子。

我不是我所经历的一切，我是我选择成为的那个人。

她跟我说，像我们这个层次的学校，很多人都会被这个标签给框住。

他们会觉得自己本科那么差，怎么可能上那么好的学校，甚至都不会去想那个可能。

今天，她想把这句话送给所有人。

不要被过去的标签定义，你选择成为什么，你就是什么。