先说下背景，楼主20年本科入学，专业是软件工程，入学之后就是和很多他人一样，学习计算机知识，然后打一打比赛。
到了大一下学期，每天打开手机就能看到各种新闻平台都在给计算机造势，大概就是这个行业涌入了大量从业者，前景一片大好等等。楼主意识到，这个行业迟早得被卷死，而我又不是体力和智力那么耐造的究极卷王，所以琢磨着以后的出路，打算走交叉学科。
一个是走医工交叉，在本学院找了一个做这个方向的导师。另外就是修了一个金融的双学位，想着以后走区块链金融、金融科技之类的。
然后到了2022年底，chatgpt出现了，最开始用的时候觉得就是一个大号的文库，吐出来的东西很随机，文字写的一团糟，不过是真能写，一写一大堆。
对于计算机的话，难点在于写出来的代码还是得自己配置环境，调试，测试，麻烦得很。医工交叉我做的是深度学习，问题同上。
在这段时间我反而有些送了一口气，因为ai没有我想象中的那么聪明，我觉得它替代不了人类，比如计算机上大部分还得是人类去判断，去审核，去引导它工作，过往积累的经验都是有用的。
但是这个东西在金融上让我很意外，我当时学习体验是很多东西都是言之有理即可，包括建立的模型很多假设的条件我觉得都很匪夷所思，完全不像是计算机01这么严谨的东西，这让我学的很难受。我的导师做的是绿色金融，相关论文我觉得更加扯淡。但是chatgpt写出来的东西大家意外的接受程度比较高，理由是写的很自洽，帮我解决了很多课程作业。。
后来大学毕业，直博去了一个做医工交叉的课题组，不选择金融的原因也就是上面说的，学起来很难受。
楼主的课题组是一所top2高校，很多人的能力都强的逆天，很多时候他们都更加相信自己的判断，而我的师兄师姐们很多又不是计算机出身，有些来自生医工、医生等等，对这个也并不了解。所以直到不久前，课题组内部还分为两派，大部分是抵抗派，也就是不相信ai，而我则属于另一方，对于ai的接受程度较高。后来大家发现现在科研领域别人氵论文的速度大大加快，于是也就接受了ai。
在这段时间，包括我自己也产生了很多的焦虑和问题：
- 总觉得自己无法更加高效。自从用了ai就回不去古法手搓的时代了，总觉得一个想法，一个产品，一个成果只需要很快就能实现。但是很多时候ai产生的结果不可靠，这可能是因为使用方法、使用经验不足，也可能是ai降智，或者没用最新模型导致的。也可能是自己本身对所在领域的知积累不足，导致不能和ai很好的协作。
如果是ai降智，这个就先不论，只能骂一骂a/或者tibo（）。对于之前抵抗派的老登来说，他们的主要问题是不太会用ai（比如不会用一些skill、prompt），而像楼主这样的小登则主要是对所在领域的积累不足。总之结果就是总觉得自己用ai用的不够高效，发论文不够快，不够多，大家陷入了无穷的焦虑中…
大量投入但是产出很低。大部分时间ai就像一个大玩具，使用者会沉迷于自己造各种各样不好用的轮子，浪费许多token，但是却无法得到回报。
未来会咋样捏。像楼主直博还没毕业，不知道过两年毕业后还有没有合适的工作岗位，白白学了一身屠龙技，而毫无用武之地。于是又陷入了刚上大学时侯看到计算机爆火新闻的焦虑，但是那时候可能是赶在行业包和前，但是现在已经是置身其中了。
但是对于这些焦虑，我也做出了一些自己的抵抗（尝试）：
少看测评。现在感觉大多测评都会引导人的情绪，比如又win了，或者xx时代来临，搞得人大喜大悲。
体验最新模型，但是不盲目跟风。比如fable5.1确实好用，但是我用不起，所以也不焦虑了，还是老老实实蹬luna。跟不上趟就跟不上了，保持自己的产出节奏。
不重复造轮子。自己造轮子大概率造的不好用，想调试的好用点又要浪费大量时间精力，于是我也不做无意义的挣扎了，直接白嫖开源工具。
不陷入token焦虑。用pro或者其他plan的小伙伴可能没这个焦虑，不过我一直用的是plus，现在又有5h限额。5h蹬完了感觉任务还没结束，总想再蹬一会；用不完的话又得自己琢磨琢磨干点啥。这样看还不如好好休息。
对于未来我也不知道，大概是保持健康的身体以及好心情，最近在养乌龟和养花，每天高强度乌龟吧刷帖子…感觉这样的生活也不错。
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