怎样用 AI 比别人快 10 倍地学习？
快刀青衣
这一讲为你推荐的内容来自 AI 学习圈的主理人刀哥，他要为你分享的内容，一听标题你肯定就感兴趣“怎样用 AI 比别人快 10 倍地学习？”这可不是标题党，而是真的有人已经做到了。
这套高手在用方法中，有你熟悉的一些经典学习方法，比如项目制学习和费曼学习法，但不一样的是，这套方法在学习目的制定、记录和反馈等各个环节，都把 AI 完美融合了进去。
这到底是怎样的一套方法？
这一讲为你推荐的内容，来自 YouTube 网站的一条长视频，这条视频的名字叫做《如何用人工智能比任何人快 10 倍地学习任何东西》，是不是光听这个名字，就觉得应该属于武侠小说里，那种被各大门派疯抢的武林秘籍？
说实话，这个标题放在其他人身上，很容易被人说是标题党。但这条视频的作者丹·科伊确实是个狠人。他 1993 年出生，个人资产已经超过 5000 万美金，光 2023 年的收入就有 420 万，利润率高达 98%。这么高的利润率怎么来的？核心原因是，他打造了一个真正的“一人公司”——没有员工、没有庞大的团队，一切工作几乎都是他一个人搞定。
在开始做 YouTube 频道之前，丹·科伊凭借着兴趣做了很多项目，从怎么做广告，到摄影，到电子商务。乍一看，他好像没啥定性，但正是在这些不同领域的摸索中，他找到了自己的核心能力——遇到难题时，能快速学习并找到解决方案。他发现，学习本身就是一门可以优化的“技能”。
于是，他把这个思维方式融入到了自己的 YouTube 频道，专门研究如何用系统化、工程化的方式，加速个人成长。
在今天咱们要聊的这条视频一开头，丹·科伊就先抛出一个扎心的事实：今天的大多数人，其实根本不懂怎么学习。
现在网上的各种学习资源随手可得，播客、YouTube 教程、书籍教材铺天盖地，看上去信息大爆炸，但学得越多，负担越重。尤其是半年过去，回头一看，学了一堆东西，却拿不出任何实际成果。
他说得很直接：你以为自己在学习，其实第二天就全忘光了。问题的根源不是学得不够多，而是学习效率太低。
但如果能把学习速度提升 10 倍，你就能迅速看到成果。
因此，在这条名为《如何用人工智能比任何人快 10 倍地学习任何东西》的视频里，他总结了一套加速学习的方法，很有启发性。
我整理出了其中让我印象最深的办法，分享给大家。
第一条，学习新东西，千万不要“从学习开始”。
这句话听起来是不是有点矛盾？但作者的意思很明确：学习本身并不是目的，而是达成目标的手段。
这个世界变化太快了，尤其是 AI，每天都在突飞猛进，几乎时时刻刻都有新东西出现。在这种环境下，学习能力才是最核心的“元技能”。
什么是元技能？
就是所有技能的底层逻辑，掌握了它，你才能在不断变化的世界里站稳脚跟。
而最关键的是，这种学习必须是自我驱动的，不能指望学校体系来帮你跟上时代。
那么，为什么不要“从学习开始”？因为很多人一开始就陷入了“我要学习某某东西”的误区，比如“我要学习 AI”或者“我要学音乐”。
但这些目标太宽泛、太模糊，很快就会陷入低效学习的死循环。
正确的做法是：先设定一个具体的目标，让学习有明确的方向。
你要先问自己：“我为什么要学这个东西？”
只有答案足够具体，你的学习才会更有效率。
很多人之所以学不进去，就是因为学习内容和自己的生活、工作没有直接关联，缺乏驱动力，最后只能靠意志力硬撑。
但真正的高手，往往不是最聪明的，而是对某个领域有强烈兴趣的人，他们学起来更快、记得更牢、进步更快。
第二条，找一个 AI 战略顾问。
刚才我们说了，学习一定要有明确的目标。可问题是，如果一个人连自己的目标都不知道怎么制定，那该怎么办呢？
这时候，丹·科伊提出了一个特别有意思的方法——让 AI 帮你梳理目标。
他建议，从记录日常生活开始。每天把自己的活动写下来，尽量详细，从起床吃什么，到上班做了哪些事情，午饭后刷了什么公众号，下班后又花时间干了啥，都记下来。
这样坚持一周，就会积累出一份很真实的“时间账单”。
接下来，每周做一次复盘。哪些事情做得不错？哪些地方还可以改进？本周有没有什么值得感谢的人或事？下周又打算做什么？
这些信息加在一起，就是你现实生活的缩影，也是你“该往哪里努力”的线索。
这时候，就可以把这些记录交给 AI，让它给你提建议。但这里有个关键，你不能只是机械地问 AI“我该如何进步”，你要让它以“战略顾问”的角色来帮你分析。
丹·科伊分享了一个非常实用的 AI 提示词，可以直接复制给 AI，让它像一个经验丰富的导师一样，帮你做分析。
他的提示词是这么写的：
“你是我的个人战略顾问，你有着高情商、敢于直言、曾经创建过数个市值达十亿的公司，而且对心理学、执行策略都很精通，你的任务是帮我找出阻碍我成功的关键差距，可以让我突破舒适区。每次回答都以你最需要听的真话开头，然后提供可执行步骤，最后给我一个直接的挑战或者作业。”
如果你的记录足够详细，AI 就能从你的日常行为中找到问题，比如你的时间是不是浪费在了一些低效的事情上，你的目标是不是太模糊，或者你是不是总在拖延真正重要的事。
更重要的是，AI 不仅会指出问题，还会给出针对性的改进方案，甚至给你布置任务，让你优化行动策略。
不过，这个方法有个前提，你必须足够诚实。如果你刷了三个小时短视频，就别美化成“深入研究短视频行业趋势”；如果你下班后啥也没干，就别写“进行深度思考”。
AI 能帮到你，但它的前提是，你自己得敢于面对真实的自己。
当然，AI 也不是神仙，它不可能一次就给出完美答案。你需要不断和它互动，优化自己的输入，让它的反馈越来越贴合你的需求。经过一段时间的调整和打磨，你就能得到一套真正适合自己的执行计划。
第三条，基于项目学习。
丹·科伊的这个观点非常有价值。他认为，学习最快的方式，不是先看一堆教程，而是直接去做一个真实项目，在遇到问题的时候再去查资料。
你能在项目里做到多少，就学多少，学以致用，才能真正吸收知识。
很多人习惯性地先去搜一堆教程，把大脑塞满信息，结果到了真正动手的时候，反而不知所措，还得重新翻资料、补习教程。
这不仅浪费时间，还容易让自己陷入信息焦虑。所以，与其被动接受海量知识，不如先搭建一个清晰的目标框架，带着问题去学。
当然，这并不是说完全不看教程，而是先开始做，遇到难题时再去学。而且别被“项目”这个词吓到，项目不一定要很庞大，它可以是任何具体的目标，比如制定健身计划、优化一段亲密关系、修一张照片，甚至写一篇文章。项目的意义，就是让你的学习有结构，让每一次查资料、看教程都有明确的方
比如，如果只是说“我要学 AI 绘画”，那需要学习的软件、历史、指令词全都铺天盖地，根本无从下手。但如果你的目标是“帮孩子做一张活动海报”，那么你只需要学会选择合适的软件、找到合适的模板，掌握一些基础指令就够了，学习任务变得具体可行。
漫无目的的学习，会让你的大脑迅速宕机。但如果你有一个明确的目标，那么每次阅读、观看教程，甚至跟别人交流时，都会带着这个目标去思考，学习的效率自然大大提升。
第四条，如果很难下决心开始某个项目，就先做一些很小的启动动作。
很多人学习或工作时，最难的不是执行，而是如何开始。针对这个问题，之前有个叫 Justin Sung 的博主提出了一个技巧，叫作“齐格尼克效应的平方（Zeigarnik Effect Squared）”。
众所周知，齐格尼克效应说的是：人更容易记住“未完成”的事情。换句话说，如果你正在做一件事但还没完成，大脑会不断提醒你继续。
但问题是，如果连开始都没开始，怎么制造“未完成”的感觉呢？
Justin Sung 提出的办法是，在正式进入工作或学习前，先做一些很小的启动动作，比如收拾桌子、泡杯咖啡、打开软件随便点几下。
这些事不费脑，也不会让人产生抗拒，但一旦你开始了，大脑就会自然而然地想继续做下去。
这就像很多人不想跑步时，会先骗自己说：“先去健身房走五分钟，实在不想再跑就回家。”
结果往往走了几分钟后，就顺势跑了起来。这个方法的关键，就是降低心理启动成本，用一个微小的动作，让自己进入状态。
当然，前提是你对自己要做的事有清晰的认知，也就是前面说的“目标框架”要明确。如果连“小动作”都不知道该做什么，那可以让 AI 帮你拆解学习计划。
比如，你可以对 AI 说：“我想在 60 天内学会小红书运营，请帮我制定一个详细的学习计划，按天拆分，每天定义一个小任务。”
这样，每天的学习都会有具体的起点，避免陷入拖延或信息过载。
第五条，对于时间不够用的人，要把学习和实践融入日常。
作者给出了一套简单高效的学习时间安排，特别适合工作忙，但又想推进个人项目的人。
他建议，每天先花 30 到 90 分钟推进项目，不管进展大小，先动手做，别一开始就钻进理论里。做了才知道问题出在哪，才知道该学什么。
接着，用 30 到 60 分钟查资料、看书或视频，但重点是带着问题学，而不是漫无目的地刷信息。这样学习的效率才会更高。
最后，每天留 30 分钟散步或做些轻松的事，可以听播客或有声书，顺便给大脑留点思考的空间。如果有灵感，立刻记录下来，别让好点子溜走。
这样安排时间的核心思路是，先做，再学，最后用轻松的方式进行巩固和反思。
每天的进步可能不大，但长期坚持下来，就会形成强大的积累，而不是陷入“学了很多，却不知道该怎么用”的困境。
第六条，开始写作，这是最简单高效的学习方式。
作者的整个成长路径，几乎都是靠分享推动的。所以他建议，把自己正在学的东西写出来，公开展示给大家。这不仅能巩固知识，还能让自己思考得更透彻。
写作其实是所有内容创作的基础。无论是视频、播客，还是社交媒体的短文，核心逻辑都来自文案。
更重要的是，当你试图用文字解释某个概念时，往往能发现自己理解的漏洞，逼着自己回去查资料、补充知识，从而真正掌握它。
这里涉及两个经典的学习方法——费曼技巧和学徒效应。
听着有点学术，但其实很简单：
费曼技巧，也叫费曼学习法，核心思路就是——挑一个概念，试着用最简单的语言讲给一个完全没基础的人听。如果你讲不清楚，说明你自己还没学透。
学徒效应，指的是当你去教别人时，你往往比学生学得还快。因为要教会别人，你就必须把学到的东西重新组织、用自己的方式表达出来，这个过程本身就是深度学习。
所以，如果想真正学透一样东西，就先写出来，或者试着教别人。分享，是最强大的学习加速器。
这个我非常认同。因为我自己在写广播站的过程中，不仅是分享，更是倒逼自己不断学习。
为了讲清楚一个概念，我得查各种资料，甚至连以前不怎么看的学术论文，在过去一段时间也翻看了不少。
而且，视频的作者还列出了具体的写作方法，比如每周写一封邮件或总结，整理自己学到的知识，用自己的话讲给别人听。或者，在社交媒体上发帖，记录自己的问题和思考过程。
写作不只是输出，更是整理思维、深化理解的过程。
当然，有些同学可能会有更细节的问题，比如：“我该用哪个 AI？”
这位 YouTube 博主用的是 ChatGPT，但其实没必要局限于某一个工具。
可以把 AI 当成一个项目，去试试看不同的助手——比如元宝、DeepSeeK、通义、Kimi、智谱，在实际应用中找到最适合自己的那一个。
每个人在这个过程中，都会摸索出属于自己的 AI 使用方法。
最后，我还是重复一遍作者的那句话，在这个快速变化的世界，学习是最核心的“元能力”。
不用等最完美的时机，先动起来，边学边调整，才是最好的方式。