技术革命带来了什么？又带走了什么？

AI智能助手.png 最近从实习离职到秋招结束，开启了很长的一段空档期，这段时间写写论文、打打游戏、看看书。因为前司的 AI 工具之拉跨，导致与世隔绝了几个月。而最近一段时间的 Agent 使用之旅，让我有了一些感想。身为技术人员，Vibe Coding 到底是提高了程序员的能力，还是程序员需要提高自己的能力来迎接Vibe Coding呢？

Vibe Coding 的爽感

从 GPT3 的 ChatBot 形式开始，到现在的 Curosr、Claude Code 以及 Kimi CLI 等形式，不得不说学习以及编程的门槛是真的在下降，可能再过一段时间，Agent 真是 is all you need 了。从在几年前我的剪切板里复制的是一段一段的代码，到现在复制的可能是一大段精心修改的 Prompt，防止因为自己的一个不小心而弄丢提示词。 我现在将我观察到的特点总结为以下内容：

  1. 搜索廉价： AI 代替了一部分浏览器的功能。在 GPT3 刚出的时候，常用的人都会发现，它有很严重的幻觉问题，当然，LLM 厂商也发现了这个问题。所以减少幻觉变成了一个研究点。不得不承认的是，虽然到现在为止幻觉问题还没有被完全攻破，但随着模型能调用一些 MCP 工具，或者使用 RAG 等进行增强等，模型吐出来的内容的可靠性不断增加，从而使得我们可以在 ChatBot 中查资料。而 AI 帮你搜索的好处是按照你的问题，AI 随搜索出答案，并且帮你总结聚合，变向增大了你的带宽。
  2. 学习成本降低： 搜索廉价为我带来的第一个益处就是学习成本降低。以往学习过程中，某些具有一定学习成本的技能，在 AI 时代这个壁垒被打破了。例如，当我需要实现一个组件来完成我的定制化需求的时候，可能这个组件只占我系统的 5% 甚至更少，而且在未来可能用到这技能的时间也很少。但因为壁垒，以往我可能需要花费大量的时间在这里，这可能也是一种 二八定律 吧。但是 AI 时代的到来，大量数据的投喂，使得 LLM 几乎不可能不知道你所知道的内容（除了近期他没训练到的数据），而这时，AI 完全有能力帮你减少开发成本。（当然不鼓励不学习新东西，而是这时候需要我们有一双慧眼）
  3. idea 廉价但仍有价值： 范式的突破往往不是固步自封得来的。为什么这么说呢？LLM 有一点就是他能关联不同领域的内容，因为其训练数据之庞大，几乎覆盖所有领域，所以在对话过程中，很容易从其他领域得到启发，进而构成 idea。很多时候，想要打破一个范式，只了解一个领域的知识是远远不够的，比如说扩散模型我没记错的话，是受热力学中的扩散过程启发而来。虽然模型大部分时候提出的 idea 都是不成功的，但是一千个中有一个能用的，一万个中有一个还不错的，一亿个中有一个闪亮的，是不是也能推动社会的发展？

细思极恐（*^*）

上面讲解了一我观察到的大模型的能力，而随着这几年不断用 AI，我也发现了一些值得反思的内容。

  1. 肉体的怠惰： 停止动手。这个是我有一段时间使用 AI 编程发现的，传统我们可能会去网上找一些代码片段拿来直接用（面向 CV 编程），而有 AI 我相信大家基本上都是让 AI 写。有一天我让 AI 写代码，我来来回回对话了不知多少轮，写出来的程序依旧有 Bug，后来我放弃了（指换了个 AI🤣）。最后发现导致代码 Bug 的只是一小块内容，换我自己查 Bug 可能十来分钟就查出来了，但是 AI 查了不知道多久，而以前写代码，我可能找到一个 Demo 如果用不了，会主动去 Demo 上改。这里就体现出了，过度依赖 AI，可能会浪费一定时间。但是，有时候 AI 又能帮我们剩下来不少的时间。（所以时间越多，时间越少？🤔） 其实这里我想说的是，既然 AI 有能把代码改好的能力，会不会是我们能力不行？ 我们要学会用正确的姿势使用 AI，你可以不写代码，但你要有让 AI 发现 Bug 的能力，而不是报错了就直接把 Error 甩给 AI 让他修改，当甩手掌柜（至少目前这个时代还没来）。
  2. 思维的禁锢： 停止思考。Vibe Coding 的方式几乎能让你实现所有你想实现的，但是程序员的最终归宿真的是你就说能不能跑吗？ 恰恰相反，我觉得在成本可以接受的情况下，代码质量可能更重要。我觉得这可能就是一个留存率的概念，或许你可以成功做出一款产品让这所有人都为你买一次单，变成第一个吃螃蟹的人，但是如果你的优化不够好，那你的留存率又能有多高呢？ 所以，我觉得 AI Coding 能力的提升，会淘汰掉所有不思考的程序员。在未来，我们可能不写一行代码，但要有优化架构的能力，让 AI 不断按照你的意愿修改，而不是 AI 给我们什么我们就用什么。因此，我感觉在未来普通程序员会 Level Up 一个档次变成架构师，这是对程序员的一次能力考验。

总结

AI 帮我们省了很多时间，但同时对我们的能力有了新的要求，我们可能需要花更多时间来提高自己。技术革命一定会淘汰一些人，但希望不要是我 。 现在大模型厂商基本几个月就有一轮模型发布，可能过几周就有新模型屠榜，我们就有新 API 可以调用。但随着模型能力不断变强，我们原地踏步，那到底谁才是机器呢？🤨