文章总结： 本文探讨人类对AI认知的达克效应三阶段（愚昧之巅、绝望之谷、开悟之坡），分享作者利用无限Token资源开发儿童算术游戏的技术实践，并分析AI原生一代面临的教育挑战，指出当前高校教育与社会需求脱节的问题，建议理性看待AI能力边界并调整教育方向。 综合评分： 76 文章分类： AI安全,安全培训,安全意识,技术标准,其他

聊聊AI原生一代

原创

黄师傅 黄师傅

黄师傅的赛博dojo

2026年6月16日 21:00 上海

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聊聊AI的“达克效应”

挺长一段时间没更新了。其实没闲着，主要是最近开了一个新项目，前期时间比较紧张，整个人基本上连轴转。这几天稍微捋顺了一点，终于能喘口气，坐下来和大家聊五毛钱的。

最近在连轴转的间隙，我观察到一个挺有意思的现象：人类目前对AI的认知和使用程度，简直完美契合“达克效应”（Dunning-Kruger Effect）的曲线图。

回顾一下咱们这大半年来用AI的心路历程，是不是大概分为这么几个阶段：

1. 愚昧之巅（Peak of Mount Stupid）： 刚接触AI的时候，觉得这玩意儿无所不能。输入一句话就能写文章、写代码、画图，简直要上天。现在市面上很多教你“每天三分钟，用AI月入十万”的营销号，基本都还停留在，或者刻意假装停留在个这阶段。

2. 绝望之谷（Valley of Despair）： 用着用着，发现不对劲了。AI会一本正经地胡说八道（幻觉），给出的代码跑不通，复杂一点的逻辑直接拉垮。这时候开始疯狂批判：“AI就是个智障玩具！” 说实话，咱们技术圈有不少经验丰富的老程序员（包括我认识的一些老登们），在被AI坑过几次后，目前就停在这个谷底，抱着胳膊冷眼旁观。

3. 开悟之坡（Slope of Enlightenment）： 如果你没放弃，继续硬着头皮用，疯狂烧Token攒经验，你就会慢慢摸清AI的脾气和边界。你知道怎么写Prompt能让它听懂，知道在什么场景下该信任它，什么场景下必须人工兜底。这种实打实的经验分享现在也越来越多了，我自认为目前也正艰难地爬在这个坡上。不过平时交流的时候，还是架不住处于第一和第二阶段的“噪声”太大。

至于最后的“大师之境”？ 我个人觉得，以目前AI日新月异、几天一个大版本的进化速度，现在任何声称自己是“AI大师”的人，无论是野生KOL还是业界名人，大概率都是在忽悠。 当然，世界是复杂的，有些聪明人出于商业变现的考量，会刻意包装自己的真实水平，发出各种吸引眼球的声音。人类的认知可以通过不断训练来提升，但也确实有很多人，可能会因为信息茧房或者思维定势，长久甚至永久地停留在某个阶段。

烧Token的快乐：给娃手搓个小游戏

说到烧Token，前段时间碰到个挺有意思的事。当时阴差阳错上了一辆“无限Token”的bug team车。平时抠抠搜搜算着用的Token突然花不完了（甚至导致我自己的Pro 20x周度额度都浪费了，毕竟有免费自助餐，谁还吃自己的外卖呢）。

手里有了大把算力，就忍不住做点好玩的尝试。比如，我顺手给自己家小朋友做了一个算术训练的手机网页小游戏：

🎮 试玩链接：

https://ultramanmath.highkay.qzz.io/

(注：纯个人练手非商业项目，无任何IP授权，仅供娱乐)

顺便把源码也开源了： 💻 Github地址： https://github.com/highkay/ultramanmath

如果你也想用AI快速糊一些类似的直出小游戏，我强烈建议你看看我单独剥离出来的一份“设计实践精华版”： 📝 移动端H5小游戏设计原则： https://github.com/highkay/tiny-mobile-game-dev-guideline/blob/main/mobile-web-game-design-principles.md

怎么用呢？ 你可以把这份文档当成skill或者一般文档直接灌给Codex，只要你脑子里有一个好的玩法雏形，AI就能顺着这个规范给你产出非常规整的代码。美术素材部分，直接用genimage去生成高质量的图片，一套组合拳下来效率极高。

当然，咱们得实事求是，目前这套工作流只适合做这种“小而美”的直出游戏，你要是想指望AI一键生成玩法复杂的RPG、ARPG或者SLG，那纯属难为它，也难为你自己。（我知道fable，所以评论区可以不用提醒我了，谢谢）

其实我最早入行就是做游戏的，现在用AI重操旧业，随便敲敲键盘就能看到游戏跑起来，还挺感慨的。最近我也在关注一些全职做独立游戏的老哥，有了AI的加持，现在的独立游戏开发真的非常有前途。以后那种“辞职闭关三年、倾家荡产做游戏”的悲情叙事越来越少了。就像我之前说的：Token，是真的可以让很多普通人的梦想照进现实的。

AI原生一代的教育焦虑

看着我家小朋友玩这个AI生成的算术游戏，我脑子里忍不住会想：AI究竟会如何塑造他们的未来？

我们这代80后，算是见证了互联网的兴起；90后是数字原住民；而现在的10后、20后，就是绝对的“AI原生一代”。AI将不再是他们需要刻意学习的高科技，而是他们生命成长中像水电一样自然的背景板。

这也带来了巨大的不确定性：他们到底该接受什么样的教育？未来还要做什么样的工作？

现在的情况已经有点让人冒冷汗了。就拿CS（计算机科学）和SE（软件工程）来说，这才多少年？现在刚毕业的学生想找一份入门级的开发工作，基本是“地狱难度”。因为那些简单的CRUD（增删改查）、写测试用例、写文档的初级工作，正在被AI高效替代。

但在这种残酷的现实下，居然还有些大学“倒反天罡”，不仅没有调整培养方案，反而还在盲目扩招这些学科。这种与社会实际需求严重脱节的做法，挺让人无语的。

前几天还在朋友圈看到一篇文章（某大佬写的），吐槽现在有些高校在毕业论文环节，搞什么“AI查重率”检测。我看完真的觉得挺悲哀的。这属于典型的“刻舟求剑”式管理——不去思考如何引导学生利用AI这个强大的工具去提升研究深度，反而费尽心思去封堵，甚至用一些极其不靠谱的检测工具去折腾学生。大学教育如果还是这种思路，真的很难不让人对未来捏把汗。

人类社会的演变速度正处于一个恐怖的加速期。但我骨子里还是个乐观主义者，我相信大多数人——包括咱们自己和咱们的孩子，终究都是能适应的。就像当年咱们的父母辈，面对突然出现的电脑和智能手机，跌跌撞撞最后不也学会用了吗？

我只希望，在这个新旧交替的动荡期，这个社会能少一些僵化的反智操作，让年轻人和孩子们的宝贵青春少被耽误一点，少交一点时代的“学费”。

大家共勉吧。我们下期见，希望不会再隔这么久了。希望更积极参与AI相关话题讨论的，可以后台回复加群。

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