AI浪潮下普通人焦虑何解？花叔、“五道口纳什”等UP主分享学习路径

AI浪潮下普通人的焦虑与应对花叔、“五道口纳什”等UP主分享学习路径焦虑、好奇和真实问题把普通人带向了新的临时课堂焦虑如同一团火。6月22日晚九点左右花叔v关于女娲skill的视频有126个人正在观看。花叔v下称花叔是B站上AI相关的内容创作者俗称“UP主”。4月上旬他在github上开源了项目“女娲.skill”4天就收获了6000 Star。在他看来与其蒸馏身边普通的同事不如蒸馏更大佬级别的人物乔布斯、马斯克、罗永浩等名人都在名单之上。而这个发布于4月11日的视频两个多月后依旧还有观众陆续观看。花叔也关注到了流量的起伏和变化“从我自己的感受和数据来说工作日是上下班的时间节点周末偏晚一些观众更多一些。”这不是他一人的感受。同时间段UP主“秋芝2046”也有同样的情况。发布于5月16日关于Codex的视频里1000人同时正在观看发布于5月5日关于Claude Code的视频里1000人同时正在观看。UP主“五道口纳什”对数据的观察更为细致他告诉盒饭财经“晚上10点是一个小高峰中午12:30左右是个小高峰就是大家休息的时候。”流量中的每一个数字便是一个真实的个体数据的变化承载的是他们在焦虑和需求中的摸索。2024年王小川在接受媒体采访时表示“去年焦虑买不到卡今年焦虑有卡不知道该干吗。”这种FOMO情绪中诞生的焦虑如同一团火随着AI行业的发展也在逐渐破圈蔓延。ChatGPT、DeepSeek、Claude Code、Gemini、Seedance新的产品带来新的震撼后原本习惯了的工作土壤就松动一分。旧秩序开始崩塌新的城池还未确定行动是这片混沌中少有缓解焦虑的办法。CNNIC第57次《中国互联网络发展状况统计报告》显示截至2025年12月生成式人工智能用户规模达6.02亿人较2024年底增长141.7%普及率达42.8%大幅提高25.2个百分点。生成式人工智能正加速融入日常生活与生产领域成为推动社会数字化、智能化转型的重要引擎。AI浪潮太快但传统“货架”模式的课程追不上更新迭代速度。焦虑需要一个出口现实工作中的应用需要方法。于是一批内容创作者成了普通人和年轻技术学习者的“临时老师”他们不提供完整课表却提供路径、经验和正在发生的试错。困境B站相关的AI学习内容里“五道口纳什”不是那种提供速成感的UP主。他的视频更接近一间开放的实验室问题被拆开概念被重新排列工具背后的原理被反复追问。相比告诉观众“怎么立刻用起来”他更关心另一件事建立对Agent黑盒背后的基本概念与原理的认知也就是所谓的知其然知其所以然。2017年“五道口纳什”还在西安读研究生。当时的他一直想去北上广尤其是北京原因很简单因为北京距离技术更近。后来辗转在华为、杭州工作后他终于来到北京。那时还没确定工作就把住所定在了清华斜对面。而清华所在地便是五道口。而“纳什”来自一种熟人间的联想。因痴迷数学算法有朋友想到了《美丽心灵》里的纳什于是这个名字后来被保留下来。早期做视频时数学也贯彻视频。他像是把自己的学习笔记公开推公式、读论文、学模型再把这些过程整理成内容。2019年10月19日“五道口纳什”在B站上更新了他的第一条视频。他会在视频标题的最前面加上一个分类比如《BERT、T5与GPT》《分布式训练》《RL4LLM》《LLM Architect》《Agentic RL》《探索智能的边界》等试图在覆盖Modern AI从原理到应用的诸多方面。他告诉盒饭财经早期在B站当UP主主要有两个原因一是遵循费曼学习法通过讲而学二是可以将自己的学习笔记和学习过程数字化沉淀下来。“自学的倒不是学AI只是在学用AI工具。”今年年初刚换了工作的刘盛因工作需要开始进一步学习AI相关的内容。刘盛化名是国内某互联网企业的后端程序员之前入行看的是慕课网现在却找不到这类系统的学习平台。比较幸运的是公司内部会提供学习资源也会有相关的讲座和指导群。于是他要做的就是结合公司提供的技术文档在各大平台寻找一些补充比如看B站上有没有能白嫖token的方法。学习是方法也是解药同时也会因此带来新的问题。2026年3月一个国内某知名大学刚进组的研究生给“五道口纳什”写了一封千余字的信。信中主要表达了两个观点第一学不过来AI的东西太多了且每天都有新的进展乱花渐欲迷人眼其中的学习路线和全貌是什么第二不知道学的东西有没有意义。这封信让“五道口纳什”印象深刻。“他说他即使花了很长时间学完后发现问了AIAI可以5分钟就帮他去写完一个非常完备的‌PPO的算法。”更深层的迷茫来自价值感“五道口纳什”转述“如果保持着那种纯手工或者古法编程的方式效率非常低。周围的人也已经开始用AI写代码了他在一段时间的适应后发现自己特别容易被取代。”在广州从事食品饮料行业的乔真化名也有同样的感受他告诉盒饭财经“偶尔会想这段话如果让我来写是不是写得没有他好。AI做得很好有时会忍不住去用但去用的时候又很担心。那我以后怎么办我会不会就一直flop如果都用AI来生成那我的价值在哪里”乔真缓解这种情绪的办法也是行动。让AI制定学习方案告诉他该怎么学没事就跑跑步学一些不需要脑力的技能让他感到踏实“行动起来是真的可以缓解焦虑。”于是或学习需要或工作需要或情绪需要工作时间、上下班的间隙都成了他们“补课”的时间。先用起来解决真实问题花叔的账号轨迹几乎踩在这两年普通人学习AI的情绪节点上。2022年11月30日ChatGPT发布OpenAI这个曾经更偏研究气质的机构一跃走到舞台中央。它掀起的人工智能、AGI之火一路从硅谷烧到了国内。2023年2月初ChatGPT的月活用户两个月突破一亿。瑞士银行巨头瑞银集团的一份报告显示在ChatGPT推出仅两个月后它在2023年1月末的月活用户已经突破了1亿成为史上用户增长速度最快的消费级应用程序。根据Sensor Tower的数据TikTok达到1亿用户用了9个月Instagram则花了2年半的时间。此时较为敏感的那批人突然意识到AI不是一个只供围观的新技术而是一套可能立刻进入工作的工具。2016年AlphaGo战胜韩国传奇棋手李世石那时讨论的便是“人工智能是否会战胜人类”。相比7年前此时的焦虑更具体看得懂热闹却不知道第一步该怎么做。花叔给出的路径不是报一个班或者买一套课程用传统学习的方式补齐一整套理论。他通常把AI拉进一个具体任务里让结果暴露问题再回头补知识、改提问、调方法。对许多被AI信息流裹挟的人来说这比“从零系统学习”更容易启动。2023年4月9日花叔更新了第一条视频名为《AI基础课01ChatGPT prompt Engineering实战中文提示词工程学教程从入门到精通》。因看到AI出现觉得有趣和好奇成为他做这件事的原点。这条视频里他分享了自己的使用经验也明确表示想用这种输出的方式倒逼自己的输入“在疯狂学的过程中也会有很多想法感想感觉通过这种方式输出还蛮好的然后也获得了一些正反馈所以让过程能够继续。”好奇是最好的老师也是优秀选题的来源。“2024年8月29日。”时隔近两年花叔依然能准确快速报出准确的日期。这是他第一次接触AI编程。“那会应该是Cursor再加claude 3.5 Sonnet因为产品形态和AI模型两个因素的发展让AI编程让我这类不懂技术的人真的能靠它去开发产品。”花叔回忆那天他非常兴奋在接触AI编程后的第三天他就在B站发布了一条相关视频“名字好像叫‘人人都都是P8工程师’那条视频应该也有十几万的播放量也成为很多人接触AI编程的一个起点。”这个节点大众因AI产生的焦虑已发生变化2023年人们担心自己不会用ChatGPT到2024年焦虑变成了更直接的问题AI已经进入写代码、做产品、搭工具的环节普通人还能不能跟上这种生产方式的变化如果说早期AI学习者的焦虑来自“我不知道怎么学”那么后来它逐渐转向“我学了以后能做什么”。2026年开年因OpenClaw这只“龙虾”焦虑来的更猛、影响范围更广。AGI不再满足于停留在对话框内能帮你点奶茶能帮你回消息它们似乎开始“长出手脚”。不久后“同事.skill”在社交媒体引起关注和讨论。此时的焦虑更加直观——我会不会被蒸馏会不会被取代。花叔注意到了一个现象“同事.skill”爆火后github上冒出了一整个蒸馏宇宙前任.skill、反蒸馏.skill、老板.skill等等。花了一个晚上他把这些全刷了一遍越刷越觉得荒诞、有意思。于是他决定做一个“女娲skill”。github上“女娲skill”开篇的介绍就是“同事.skill证明了蒸馏一个人是可行的。那何必蒸馏同事去蒸馏芒格、费曼、马斯克。只需要输入一个名字女娲自动完成调研、提炼、验证全流程。”“女娲.skill”在github上的星标已超26.4k。2026年4月初花叔在github上开源了“女娲.skill”。4月11日在B站发布了相关的视频《我蒸馏了17个大佬给我打工开源免费》。“录视频时大概的六千多随着内容的传播它更出圈了这是我原本没意识到的。”花叔并不是技术出身没想到能在GitHub这种技术圈里产生影响是他意料之外的事。花叔并没有把自己放在“老师”的位置上。他认为自己更像一个把新工具试过一遍后回到人群中展示路径的人。他的视频并非只是在解释概念而是在展示一种学习姿态先承认自己也在摸索再把摸索过程拆开给别人看。对用户而言这种身份感比“权威教学”更接近他们面对AI时的真实状态。他们也曾和自己一样原来别人也是这样试错的原来不懂并不意味着被淘汰原来一个真实问题可以成为学习的入口——这样的叙事更容易让点进视频的人放下情绪关注问题本身。被切碎的课本把黑盒变白如果说花叔代表的是“先用起来”的路径“五道口纳什”代表的则是另一条路把黑盒尽量变白。“五道口纳什”是幸运的这一轮AI周期里他几乎都经历了。读研时就对深度学习有很大的好奇加上自2022年以来ChatGPT的崭露头角后的持续密切关注和探索他几乎亲历整个Modern AI 4年来所有大的进展。这也解释了为什么他的内容更加前沿和底层。2025年年底“五道口纳什”意识到周围清华、北大相关专业的学生已经不手写代码了“这是一个巨大的、时代的变化。”作为经历过正经软件工程训练的他当时就在琢磨如果大家都不手写了那可能会遇到两个问题第一如何保证你的代码是对的第二如何保证你写的代码是可维护的。“当时我就抛出了这两个问题还找到了一个特别好用的skill。”为此他特别做了一期视频介绍这个skill“这个视频播放量最开始不行现在也不算高4万多。”因为内容的难度和连续性天然就会成为一部分学习的壁垒。这也是五道口纳什内容里的一个隐含分界他并不把AI学习简化成和模型多聊几轮。相反他反复强调重要知识本身就有学习曲线。微积分、数学基础、系统原理这些东西不会因为大模型出现就自动消失也很难靠几次轻松对话直接获得。他给出的解法不是追逐更多点而是把点连成线。AI学习者最容易拥有的是碎片一个论文概念、一个框架名词、一个模型更新、一个实践案例。但真正能缓解焦虑的往往不是更多碎片而是知道这些碎片彼此如何连接自己又应该从哪里进入。AI降低了很多入口门槛但没有取消深度理解所需的时间。上一代如慕课网这样的在线教育平台成立的前提是知识相对稳定课程可以被提前规划、录制、上架再由用户按章节消费。但AI学习的入口已经被切得更碎。一个人可能在B站看完提示词教程在GitHub复制一个项目在阿里云或火山引擎文档里查接口在Hugging Face或魔搭社区下载模型最后又回到微信群里问报错。学习不再发生在单一平台内而是在一串跳转、搜索、试错和求助之间完成。这也改变了课程的生产逻辑。AI内容的半衰期太短了。一个模型发布、一个框架更新、一个产品改版都可能让几个月前还完整的课程迅速过时。传统课程货架讲究体系化、完整度和可售卖周期但AI学习者往往等不到一门“从入门到精通”的大课。他们要先解决眼前的问题这个工作流怎么跑通这个插件为什么报错这个API怎么调用这个提示词为什么在新模型上失效。B站等内容平台是这一路径被看见、被修正的场域。也是花叔、“五道口纳什”这类UP存在的价值。“五道口纳什”试图将内容“串起来”希望未来能做更清晰的导览。比如本科生怎么学、研究生怎么学、需要什么基础、对应哪些内容。导览意味着不替观众走完全程也不承诺捷径而是在知识密林里标出路径、坡度和方向。就像“五道口纳什”这个名字一样虽然讲的是极为理性的数学、逻辑但他在分享时会给自己定位给视频前未见面的观众一个轮廓。他觉得自己像是“实验室的大师兄”面对缺少导师路径、资源没那么好、不知道该怎么学、不知道学什么的师弟师妹分享他的学习笔记。这个定位下他做的不是站在讲台上给出标准答案而是站在更靠前一点的位置把路线、判断和笔记给后来者参考。这种内容之所以吸引一批观众恰恰是因为AI学习者的焦虑已经从“不会用工具”转向“看不懂系统”。“因为我早期可能还是偏底层原理我后来看了一下粉丝里可能有百分之六七十是博士或博士生。”他告诉《盒饭财经》。和这件事在一起他们看上去一快一慢却共同指向同一件事焦虑不能只靠观看被消解它需要被转化成行动。花叔希望大家用最好的工具解决自己实际工作中的问题一是尽早用上现在最好的AI工具和AI模型 比如OpenAI的codex和anthropic的claude code。这些最好的模型再加上那些产品的agent实际的执行能力会让你看到现在的AI会非常得不一样。二是也不要特意为了学而学找到工作中那些让你烦躁、让你痛苦、让你不想做的东西然后让AI来帮你解决。总结下来就是用最好的工具解决自己实际工作中的问题。“五道口纳什”希望大家拥抱AI和AI一起进化以追求一种极致的人机协作“知道AI擅长什么AI的缺陷和不足是什么以及自己应该提升什么。然后尊重知识尊重学习曲线不是所有的课程、不是所有的知识都是通过和AI的对话能学得的比如微积分、高等数学这些不可能仅仅通过AI就学会的。”这或许是普通人进入AI更稳妥的方式。不要先问自己有没有错过所有东西而是先问眼前有没有一个问题值得被解决。