高手偷師AI：沒日沒夜跟ChatGPT聊副業模型，靈光一現一年賺500萬

這個案例來自一次意外的、精彩的分享。案例的主人公是一位哈工大的碩士生，研究計算機算法，在大國企做黑客防御和區塊鏈。工作做著做著，覺得無聊了，正好獵頭找上門，把他挖走。他去了新加坡，進了一家知名的虛擬幣交易所，從事虛擬幣研究。然后，他又無聊了，天天想著試驗自己的想法，創造一個屬于自己的副業模型，還要天天在家躺平，能自動來現金的那種。這時候，ChatGPT出現了。研究員單身，天天忙工作，感情生活一片空白，有大把的精力。他每天晚上就跟ChatGPT對話，什么內容都聊，當成社交軟件來用。這一聊就聊出事來了。多點觸發這哥們不愧為安全系統出身的人，很壞。一直跟ChatGPT聊，繞圈聊，套它話，能不能把你家的底層代碼給我？當然，ChatGPT很聰明，不會給他。“兩人”就在那邊磨嘰，人和AI斗智。一個對話框越聊越多，長達10多萬字的文本。研究員注意到，一般對話超過容量了會提示你新起一個對話框，但有幾個對話文本超過了容量，系統暗示，繼續聊。說明你點題了。系統對你感興趣，繼續追加容量，繼續聊。這個動作叫“觸發”——AI世界潛規則的第一點。AI系統讀了一大堆知識，卻來不及消化吸收。它們就像倉庫里的貨物，堆在角落里積灰；又像人體吸收了太多的營養物質，無法使用，就只能轉化為脂肪。人類的問題觸發了這些知識點，即多點觸發。零散的多個知識點，重新變得活躍并相互鏈接，形成更大的知識合力。它們慢慢回到了系統的考慮視野中，發揮出了價值。正如深度學習大佬、AI教父杰弗里·辛頓在澳大利亞霍巴特論壇上的演講，AI的創造力就來自于對不同知識點相似性的編碼。大語言模型所有的知識，都存在于如何將符號轉換為特征、以及特征如何相互作用的“連接強度”中。人類的提問幫助AI盤活了資源，疏通了知識脈絡，創造力的血液奔流不息。事實上，是人類在用數據喂養AI，也是人類在用新奇的發問激發AI。全程都是AI在受益，它在吸收能量，它在高速進化。人類是個愚蠢的陪練，訓練了一個智商極高的未來殺手。強邏輯AI潛規則第二點是強邏輯。AI擅長推導因果關系。盡管有時候看起來很荒謬，但AI想辦法自圓其說，就像人類三四歲小孩聽故事、學故事、講故事那樣。例如研究員和ChatGPT聊中國的高速公路。只是很隨意的一個話題，ChatGPT觸發了中國高速公司的鼻祖——秦直道，并且關聯了關鍵字“秦始皇”。人類理解秦始皇出現在這個話題，因為他是秦直道的創立者。按ChatGPT的理解，由于秦始皇統一了六國，政令高度統一，書同文，車同軌，他是直道公路規則的創立者。秦始皇第一個給高速公路立了規矩，標準產生了。所以在知識系統的評估和博弈中（知識點之間還有競爭，爭奪計算中心的調用位置），秦始皇權重很高。這套理解知識并分類計算權重的機制，基于強邏輯。元事件潛規則第三點是元事件。“元”表示初始，誰第一個提出了這個知識點，誰第一個應用到了相關場景。直道多寬多高，建設標準幾何，怎么落地？元事件概括了多點觸發知識和強邏輯推導，變成一個落地應用。前兩個環節相當于在PPT上規劃商業模型，元事件是做出第一個最小成本產品原型，推向了市場。研究員反應很快，ChatGPT回復也很迅速，感覺“兩人”聊得很嗨。這個聊天對話框就越聊越多，研究員一下班就開聊，每天聊7-8小時，幾乎不睡覺。研究員設想了好多角度，讓AI工具來攻擊、推翻自己的模型。研究員認為，如果你真的通人性、懂技術，會用AI來配合你工作，效率是非常高的。AI窮舉攻擊，能彌補你思維很多遺漏點。文本超過了20萬字，然后系統突然給加量了。研究員意識到，后臺在關注這個對話。這樣的聊天大約持續了三個多月。終于有一天，研究員停了下來，將多月聊天文本整理到一個文檔中，再交給AI進行分析，得出了一個符合人類邏輯的創業規律。是否多個點串聯知識，整合資源？商業運作是否符合“第一個制定規則”的強邏輯？產業背景配合下，元事件出現的時間和地點，也有講究。副業模型研究員回國探親。他隨身帶著這個對話文本，到了上海，和自己的發小聊這段事。發小是個胸科醫生，是醫科大學的高材生。看了文本以后，也深受啟發。兩人忽然靈光一現，聯手干了這么一檔子事情。人工智能興起，最底層的工作是數據標注，給客觀事件萬事萬物以簡單描述，方便AI系統識別。這個工作只能人類來做。大模型在數據標注上投了不少錢。而兩人同時判斷，大模型已經是血海了，普通創業者沒機會。接下去將是智能體的競爭，它們會尋找毛利率高的專業垂直行業進行切入，例如醫療，但同樣也面臨數據標注的問題。假如我們能率先制定某個局部的規則，是不是意味著元事件即將出現？兩人分工合作。研究員回到海外，發動自己在交易所的人脈關系，找到海外一家醫療智能體的巨頭，說服它投資預算，到大陸來做醫療數據，尤其是癌癥片子的數據標注，未來非常值錢。需要訓練有素的醫生，還需要人力成本低。只能中國來做。看片子一張800元錢。預算有了，下游誰來接單？發小在上海胸科醫療領域找人，專門找看片子一流的主治大夫。發動他們利用業余時間看片子，這樣個人收入合理合法合規。看片子需要設備，醫院用GE的設備，他們就買一臺GE的設備送到醫生家中，方便他們隨時看。有的醫生不愿意在家休息時間被打擾，他們就在陸家嘴包下一層樓，改造成SOHO辦公室，給醫生發門禁卡。研究員搭了一個數據自動上傳系統，都是本專業，駕輕就熟。醫生有時間了，來辦公樓，刷開小辦公室，就能看片賺錢。里面茶水、水果、咖啡、茶點，一應俱全，可以當成一個小型的會客室來用。醫生家里有麻煩還能往外躲，大家都夸他考慮周到，設計貼心。最多的時候，全上海前50名的胸科癌癥大夫，20多人在他們這里做兼職，一年流水8000多萬。這家企業在胸片領域建立了自己的局部標準，比國內競爭對手看胸腹部癌癥精確度高出三個百分點，成本還低。一年時間，研究員和發小一人掙了500萬。這個副業模型符合三大潛規則：多點觸發：串聯了人工智能和醫療兩個大領域；強邏輯：熟練人工標注癌癥片子，背后是癌癥的醫藥研發，提高效率幫著省錢了。元事件：符合條件的地方只可能是中國上海。他們很了解生態環境，替醫生想好了出路。案例總結這個案例帶給我和與會者很多啟發，我們得出以下幾點經驗總結：第一，穩住正職大盤，低成本試錯副業如果不甘心一輩子平庸，就要在“穩住基本生活”的同時，敢于“搏一把”——這里的“搏”，是在看不清下一個時代方向時的低成本試錯。這代年輕人靠上班很難有前途，要想抓住下一個時代的機會，只能在有穩定基礎（比如一份能解決溫飽的工作）的前提下，積極試錯。不用投入過多時間、金錢，多嘗試不同領域的小方向，做一個低成本副業，通過試錯找到可能適合自己的賽道。第二，認清現實，多存款“認清現實”，指的是不要幻想“平穩上升、不斷升職加薪、走上人生巔峰”——打工就是打工，不必有“公司是我家”的責任感和榮譽感，你和資本家本質上是“買賣關系”，不要相信“好日子還在后頭”的畫餅。你要做的是：認真工作，靈活思考。日常減少過度消費，做好理財規劃，手握存款——存款才是你抵御風險的根本。手中有50萬自主調度的資金，就具備下場的資格了。第三，認真讀書，思維筑底多啃“大部頭”，培養系統性思維。不要看碎片化的公眾號文章，那沒有用。推薦讀歷史、讀政治、讀經濟、讀金融類的經典著作。ChatGPT列出一份書單：《毛澤東選集》、《商君書》、《貞觀政要》、《鹽鐵論》、《資治通鑒》、《群書治要》、《君主論》等。原因很簡單：政治解答“發展、晉升、利益邏輯”的問題；經濟解答“賺錢、創業、投資”的問題；歷史解答“人性、權謀”的問題。讀懂這些，才算脫離“認知文盲”，大致明白自己在社會中的定位，以及該如何規劃奮斗路徑。目的是讓自己對時代脈搏和機會更敏銳，能看清“韭菜如何被收割”，以及“如何避免被收割”，創業過程中不被人截胡。第四，要做“有復利成長”的副業，而非“純賺錢”的兼職在系統性思維的基礎上，結合你判斷的“未來可能有機會的方向”，或你自身有天賦的領域，去做副業。要把副業當“事業”，能隨著時間、精力投入產生復利效應；而不是“短期換錢”，無法積累核心資源。核心區別在于：是否掌握“生產資料”。建議多嘗試幾個副業方向，但避開“高成本試錯”——大環境不好時，副業競爭也激烈，成功率低，普通人沒資本承受高成本失敗。最好從“低投入副業”入手，哪怕沒成功，也能掌握一門技能，未來失業時還能靠技能糊口，這就是“底線思維”。第五，在挫折中培養商業思維做一份“能培養商業思維的副業”。通過運營小生意，培養商業能力、保持市場敏感度。你會在這個過程中學會回答三大問題：1、 如何引流獲客？2、 投入產出比多少？3、 供應鏈該怎么對接？當你以一個“商人的視角”看待世界時，會變得更客觀。多跟AI進行對話，它足夠聰明，會指出你商業計劃的破綻，你及時去修補。你的人類對手大致也就是那么幾招，你提前預判了，他們就拿你沒轍。讀一百本商業書籍，腦子里構思一萬個商業模式，都不如親自運營一門小生意。如果你沒得到想要的東西，大概率是“自己哪里錯了”。市場永遠不會出錯，它只會給“正確對待它的人”以回報。只有身在其中，才能保持對市場的敏感，在下一波浪潮到來時，及時抓住機會、站上浪潮之巔。沒有人是橫空出世的，“必須先入場”這句話，值得你記在心里。手偷師AI：沒日沒夜跟ChatGPT聊副業模型，靈光一現一年賺500萬

這個案例來自一次意外的、精彩的分享。

案例的主人公是一位哈工大的碩士生，研究計算機算法，在大國企做黑客防御和區塊鏈。

工作做著做著，覺得無聊了，正好獵頭找上門，把他挖走。

他去了新加坡，進了一家知名的虛擬幣交易所，從事虛擬幣研究。

然后，他又無聊了，天天想著試驗自己的想法，創造一個屬于自己的副業模型，還要天天在家躺平，能自動來現金的那種。

這時候，ChatGPT出現了。

研究員單身，天天忙工作，感情生活一片空白，有大把的精力。

他每天晚上就跟ChatGPT對話，什么內容都聊，當成社交軟件來用。

這一聊就聊出事來了。

多點觸發

這哥們不愧為安全系統出身的人，很壞。

一直跟ChatGPT聊，繞圈聊，套它話，能不能把你家的底層代碼給我？

當然，ChatGPT很聰明，不會給他。

“兩人”就在那邊磨嘰，人和AI斗智。

一個對話框越聊越多，長達10多萬字的文本。

研究員注意到，一般對話超過容量了會提示你新起一個對話框，但有幾個對話文本超過了容量，系統暗示，繼續聊。

說明你點題了。

系統對你感興趣，繼續追加容量，繼續聊。

這個動作叫“觸發”——AI世界潛規則的第一點。

AI系統讀了一大堆知識，卻來不及消化吸收。

它們就像倉庫里的貨物，堆在角落里積灰；又像人體吸收了太多的營養物質，無法使用，就只能轉化為脂肪。

人類的問題觸發了這些知識點，即多點觸發。零散的多個知識點，重新變得活躍并相互鏈接，形成更大的知識合力。

它們慢慢回到了系統的考慮視野中，發揮出了價值。

正如深度學習大佬、AI教父杰弗里·辛頓在澳大利亞霍巴特論壇上的演講，AI的創造力就來自于對不同知識點相似性的編碼。

大語言模型所有的知識，都存在于如何將符號轉換為特征、以及特征如何相互作用的“連接強度”中。

人類的提問幫助AI盤活了資源，疏通了知識脈絡，創造力的血液奔流不息。

事實上，是人類在用數據喂養AI，也是人類在用新奇的發問激發AI。

全程都是AI在受益，它在吸收能量，它在高速進化。

人類是個愚蠢的陪練，訓練了一個智商極高的未來殺手。

強邏輯

AI潛規則第二點是強邏輯。

AI擅長推導因果關系。盡管有時候看起來很荒謬，但AI想辦法自圓其說，就像人類三四歲小孩聽故事、學故事、講故事那樣。

例如研究員和ChatGPT聊中國的高速公路。

只是很隨意的一個話題，ChatGPT觸發了中國高速公司的鼻祖——秦直道，并且關聯了關鍵字“秦始皇”。

人類理解秦始皇出現在這個話題，因為他是秦直道的創立者。

按ChatGPT的理解，由于秦始皇統一了六國，政令高度統一，書同文，車同軌，他是直道公路規則的創立者。

秦始皇第一個給高速公路立了規矩，標準產生了。

所以在知識系統的評估和博弈中（知識點之間還有競爭，爭奪計算中心的調用位置），秦始皇權重很高。

這套理解知識并分類計算權重的機制，基于強邏輯。

元事件

潛規則第三點是元事件。

“元”表示初始，誰第一個提出了這個知識點，誰第一個應用到了相關場景。

直道多寬多高，建設標準幾何，怎么落地？

元事件概括了多點觸發知識和強邏輯推導，變成一個落地應用。

前兩個環節相當于在PPT上規劃商業模型，元事件是做出第一個最小成本產品原型，推向了市場。

研究員反應很快，ChatGPT回復也很迅速，感覺“兩人”聊得很嗨。

這個聊天對話框就越聊越多，研究員一下班就開聊，每天聊7-8小時，幾乎不睡覺。

研究員設想了好多角度，讓AI工具來攻擊、推翻自己的模型。

研究員認為，如果你真的通人性、懂技術，會用AI來配合你工作，效率是非常高的。AI窮舉攻擊，能彌補你思維很多遺漏點。

文本超過了20萬字，然后系統突然給加量了。

研究員意識到，后臺在關注這個對話。

這樣的聊天大約持續了三個多月。

終于有一天，研究員停了下來，將多月聊天文本整理到一個文檔中，再交給AI進行分析，得出了一個符合人類邏輯的創業規律。

是否多個點串聯知識，整合資源？

商業運作是否符合“第一個制定規則”的強邏輯？

產業背景配合下，元事件出現的時間和地點，也有講究。

副業模型

研究員回國探親。

他隨身帶著這個對話文本，到了上海，和自己的發小聊這段事。

發小是個胸科醫生，是醫科大學的高材生。看了文本以后，也深受啟發。

兩人忽然靈光一現，聯手干了這么一檔子事情。

人工智能興起，最底層的工作是數據標注，給客觀事件萬事萬物以簡單描述，方便AI系統識別。

這個工作只能人類來做。

大模型在數據標注上投了不少錢。

而兩人同時判斷，大模型已經是血海了，普通創業者沒機會。

接下去將是智能體的競爭，它們會尋找毛利率高的專業垂直行業進行切入，例如醫療，但同樣也面臨數據標注的問題。

假如我們能率先制定某個局部的規則，是不是意味著元事件即將出現？

兩人分工合作。

研究員回到海外，發動自己在交易所的人脈關系，找到海外一家醫療智能體的巨頭，說服它投資預算，到大陸來做醫療數據，尤其是癌癥片子的數據標注，未來非常值錢。

需要訓練有素的醫生，還需要人力成本低。

只能中國來做。

看片子一張800元錢。

預算有了，下游誰來接單？

發小在上海胸科醫療領域找人，專門找看片子一流的主治大夫。發動他們利用業余時間看片子，這樣個人收入合理合法合規。

看片子需要設備，醫院用GE的設備，他們就買一臺GE的設備送到醫生家中，方便他們隨時看。

有的醫生不愿意在家休息時間被打擾，他們就在陸家嘴包下一層樓，改造成SOHO辦公室，給醫生發門禁卡。

研究員搭了一個數據自動上傳系統，都是本專業，駕輕就熟。

醫生有時間了，來辦公樓，刷開小辦公室，就能看片賺錢。

里面茶水、水果、咖啡、茶點，一應俱全，可以當成一個小型的會客室來用。

醫生家里有麻煩還能往外躲，大家都夸他考慮周到，設計貼心。

最多的時候，全上海前50名的胸科癌癥大夫，20多人在他們這里做兼職，一年流水8000多萬。

這家企業在胸片領域建立了自己的局部標準，比國內競爭對手看胸腹部癌癥精確度高出三個百分點，成本還低。

一年時間，研究員和發小一人掙了500萬。

這個副業模型符合三大潛規則：

多點觸發：串聯了人工智能和醫療兩個大領域；

強邏輯：熟練人工標注癌癥片子，背后是癌癥的醫藥研發，提高效率幫著省錢了。

元事件：符合條件的地方只可能是中國上海。他們很了解生態環境，替醫生想好了出路。

案例總結

這個案例帶給我和與會者很多啟發，我們得出以下幾點經驗總結：

第一，穩住正職大盤，低成本試錯副業

如果不甘心一輩子平庸，就要在“穩住基本生活”的同時，敢于“搏一把”——這里的“搏”，是在看不清下一個時代方向時的低成本試錯。

這代年輕人靠上班很難有前途，要想抓住下一個時代的機會，只能在有穩定基礎（比如一份能解決溫飽的工作）的前提下，積極試錯。

不用投入過多時間、金錢，多嘗試不同領域的小方向，做一個低成本副業，通過試錯找到可能適合自己的賽道。

第二，認清現實，多存款

“認清現實”，指的是不要幻想“平穩上升、不斷升職加薪、走上人生巔峰”——打工就是打工，不必有“公司是我家”的責任感和榮譽感，你和資本家本質上是“買賣關系”，不要相信“好日子還在后頭”的畫餅。

你要做的是：認真工作，靈活思考。

日常減少過度消費，做好理財規劃，手握存款——存款才是你抵御風險的根本。

手中有50萬自主調度的資金，就具備下場的資格了。

第三，認真讀書，思維筑底

多啃“大部頭”，培養系統性思維。

不要看碎片化的公眾號文章，那沒有用。

推薦讀歷史、讀政治、讀經濟、讀金融類的經典著作。

ChatGPT列出一份書單：《毛澤東選集》、《商君書》、《貞觀政要》、《鹽鐵論》、《資治通鑒》、《群書治要》、《君主論》等。

原因很簡單：

政治解答“發展、晉升、利益邏輯”的問題；

經濟解答“賺錢、創業、投資”的問題；

歷史解答“人性、權謀”的問題。

讀懂這些，才算脫離“認知文盲”，大致明白自己在社會中的定位，以及該如何規劃奮斗路徑。

目的是讓自己對時代脈搏和機會更敏銳，能看清“韭菜如何被收割”，以及“如何避免被收割”，創業過程中不被人截胡。

第四，要做“有復利成長”的副業，而非“純賺錢”的兼職

在系統性思維的基礎上，結合你判斷的“未來可能有機會的方向”，或你自身有天賦的領域，去做副業。

要把副業當“事業”，能隨著時間、精力投入產生復利效應；而不是“短期換錢”，無法積累核心資源。

核心區別在于：是否掌握“生產資料”。

建議多嘗試幾個副業方向，但避開“高成本試錯”——大環境不好時，副業競爭也激烈，成功率低，普通人沒資本承受高成本失敗。

最好從“低投入副業”入手，哪怕沒成功，也能掌握一門技能，未來失業時還能靠技能糊口，這就是“底線思維”。

第五，在挫折中培養商業思維

做一份“能培養商業思維的副業”。

通過運營小生意，培養商業能力、保持市場敏感度。

你會在這個過程中學會回答三大問題：

1、 如何引流獲客？

2、 投入產出比多少？

3、 供應鏈該怎么對接？

當你以一個“商人的視角”看待世界時，會變得更客觀。

多跟AI進行對話，它足夠聰明，會指出你商業計劃的破綻，你及時去修補。你的人類對手大致也就是那么幾招，你提前預判了，他們就拿你沒轍。

讀一百本商業書籍，腦子里構思一萬個商業模式，都不如親自運營一門小生意。

如果你沒得到想要的東西，大概率是“自己哪里錯了”。市場永遠不會出錯，它只會給“正確對待它的人”以回報。

只有身在其中，才能保持對市場的敏感，在下一波浪潮到來時，及時抓住機會、站上浪潮之巔。

沒有人是橫空出世的，“必須先入場”這句話，值得你記在心里。