非常看好 AI，应该做什么

[constantine008]

尽管现在仍有很多人觉得 AI 有局限性、有瓶颈、有泡沫，但从我个人的使用体验来看，我觉得这就是一次革命，而且发展速度是呈指数型爆炸增长的，一定会让人类社会发生天翻地覆的变化，甚至比想象中的还快。

希望听听大家的意见，不管是投资还是技术学习，都可以，我自己虽然有大致的方向，但是总体来说还是相对迷茫的，希望有大佬可以指导一下

另外，肯定会有人对我的想法嗤之以鼻、冷潮热讽，没关系，我无所谓，这是很正常的，每个人看法不同，但是我觉得这些人没必要来浪费这个时间“说服”我，我应该对自己的选择负责，所以就算选择错了，后果也是我应该承担的。
如果问我为什么这么看好，我不说太多，就打个比方，如果一个人在婴儿时期就会写作文，你会关注它写出来的语句通不通顺，有没有错别字吗？反正我不会，我只会惊叹这是怎么做到的，更何况这个婴儿有着超强的学习能力，24 小时不间断的学习进化，所有问题被解决都是迟早的事。所以每次看到有人说什么他用的 AI 好蠢，各种写 bug,各种资料错误，我都懒得和他们争辩，关注点根本不一样，自从 AI 能“理解”人类说的话时，我就觉得一切都不一样了

[nutting]

可以买点 ai 的股票

[mode171]

智商越低，AI 越牛。

[DXpro]

保持健康

[miniliuke]

好的地球人都知道的事情说了，来说说你知道的

[constantine008]

@miniliuke 很明显二楼就不知道，而且我经常遇到不认同的

[coderluan]

楼主防御心理有点重，发帖三分之二都是叠甲怕别人反对自己。

[constantine008]

@coderluan 反对不怕，主要有的人是直接辱骂甚至人身攻击的，比如二楼，我也搞不懂，好像我说啥刺激到他们了一样

[constantine008]

@mode171 感谢你给大家带来的欢乐，希望你继续保持

[maxwellz]

买股票，并且拿住吧

[Daybyedream]

太慢了。。你不是有目标 就去做呀 实践起来呀
还想干吗？

[cmdOptionKana]

1.买股票

2.以前是用劳动赚钱，以后 AI 快速发展，普通人需要靠“提供趣味”来赚钱。“有趣”会变得越来越值钱，“勤劳但无趣”会越来越不值钱。

[constantine008]

@maxwellz 好的

[constantine008]

@cmdOptionKana 确实，越有规律就会越快被替代

[beefhotpot]

活着，为了体验未来更牛的 AI

[unclejoker]

都不知道做什么，那凭啥看好 AI ？

[lonely701]

投资实体产业

[kakacoco]

如果非常看好 AI ，你这个问题答案应该问 AI ，而不是问人类

[littlebaozi]

你说你有方向，又不说方向是什么，怎么给你意见呢

[constantine008]

@kakacoco 看好 AI ，可以是看好 AI 的未来，不代表觉得它是万能的，觉得它什么问题都能回答好

[sillydaddy]

不记得是谁说的了，要做那些「基础模型越强大，你越高兴」的东西或事情。他举的一个例子就是 Agent ，Agent 里面的基础模型越强大，就促使越多人用 Agent 。反过来就是说，不要做那些「基础模型越强大，你越难受」的工作，比如在一个狭窄的领域里面搞 CRUD 编程，而这在今天已经应验了。

但，他这话有些鸡贼——什么是基础模型越强大我越高兴的工作呢？他并没有说清楚。

其实仔细想想，它等于是在说「要做那些基础模型做不了的事情」，就是这么个意思，对吧？越是基础模型做不了的事，随着基础模型的越来越强大，基础模型对你能力的放大就越显著。比如你善于商业，那基础模型就相当于百十个任劳任怨的员工。

问题在于，什么是基础模型做不了的事呢？怎么就知道基础模型后面做不了呢？举例来说，编程里面的架构，现在基础模型（配合 Agent ）还不太行，这也是 v 站大多数人的看法，比人类的架构品味还要差不少，那是不是说，现在学架构就安全了呢？很明显学架构并不能让人安心，因为你不知道 AI 什么时候能以多快的速度学会架构。而且每个人擅长的不一样，不一定都适合。

AI 的发展就像海水涨潮，而人类则是在陆地。涨潮时，浪潮在不断冲刷新的高度，我们人类是在不断的后退，后退到 AI 够不着的高地。只要它够不着我们，我们甚至可以充分利用浪潮的能量。然而，假如涨潮最终会淹没我们所在的整个岛屿，那么后退到不同的高地，其实只是在被淹没的时间上有所区别。

现在的 AI ，用它带来的巨大震撼，揭示了一个道理给我们人类：智能没有什么特殊的，AGI 迟早会实现。认识到这一点并不代表一定要悲观，因为后续殊难预料。

在这一前提下，「在 AI 浪潮下该做什么」这个问题，就变成了在 AI 浪潮面前，各个「不同的高地」，它们被淹没的时间先后顺序是什么？直觉、抽象、架构、深入思考、目标、品味、审美、创新，甚至情绪、同理心，所有这些人类具有的智能属性，到底分别在什么时候会被 AI 赶上？这决定了退到哪个高地更合适。

我也不知道该退守到哪里。但我愿意分享一下我的想法。

之前举了编程的例子，毫无疑问，普通的 CRUD 已经被 AI 替代了。再来看编程架构，现在很多人都在说 AI Agent 的品味还不信、架构还不行、执行丢三落四，就目前这确实是事实。但这些高地会是下一批被淹没的吗？我觉得是。不要说不可能，毕竟谁也不会料想到，编程这个会吓退普通人的职业，竟然是被 AI 第一批占领的高地。而我之所以比较肯定，是因为软件行业的基本特点就是能以很低的成本进行验证。架构、品味这些东西，虽然比功能更难量化，但也不算非常难。代码简洁、低耦合高内聚，这些准则，并非难以描述，难以比较。即使是现在，给到 AI 两个架构方案，它们也能轻易判断出优劣。最关键的是，它们是可以低成本验证的东西，架构、品味，总是要以具体的代码实现来体现出来的，只要有具体的实现，AI 就可以测试它们、比较它们，甚至可以迭代式的改进它们，这时低验证成本这个关键就体现出来了。所以我个人觉得架构师也是一个会很快失守的高地，届时软件工程行业将无险可守。

再举一个例子，比如科普，你让人类讲清楚一个东西的原理，人类会根据他自己的学习思路，路途中遇到的困难，清楚的知道该把哪些困难点讲清楚，因为他学习过、经历过，他知道怎么讲怎么打比方才能让小白理解，他知道人类的心理构造。最明显的就是那些好书、好视频、好电影，让人茅塞顿开豁然开朗（比如《编码》这本书）。但 AI 没有这个经历，它不知道人类的心理构造。你只能追问它。什么时候 AI 可以充分建模人类的心理模型呢？比较难说，我觉得应该会比较晚吧，毕竟如果 AI 能建模人类心理，就意味着它也可以在其他行业发挥作用。

其他例子就不说了，预测未来的东西，很难靠的住。但是否可以低成本验证，可以作为一个重要的标准。以这个标准来说，开发人员是时候早做准备了。我写这么一大通，也是想表达这点。

楼主你说的方向是啥呢？

[mit66]

ai 的影响过大，以至于没人能知道未来如何，可以买点儿英伟达的股票，至少 5 年内可以保证收益！

[chenykun123]

股市全仓进 AI 应用完事,

[qping]

问问 AI ？

[77158158]

AI 家用机器人，全球人手一台，能照顾自己！未来养老第一支出选项

[noahjsn]

看好 AI ，就是看好 AI 会替代大部分实用性的工作，所以应该「躺平」？
AI 可以代替体力和脑力劳动，但代替不了真实的人类情感。但是如果我们无法区分 AI 创作中的情感和人类创作中的情感，那么「人类情感」是不是也将被替代？

[artshooter]

我觉得现阶段可以从三个方向进行讨论：

第一个方向：在编码领域更多地使用 AI

我认为编码是 AI 目前的完备领域，因为它能实现对于"代码"的闭环——编码，测试，迭代。
比如你是程序员，你肯定已经开始在很多场景下用 AI 开发代码了，那就更多地去使用它。从让 AI 帮你改 bug ，到帮你写测试用例，到帮你做一个完整的需求，到最后可能生成一个完善且能自己跑通的业务逻辑。用的越多，你可能就越能感受 AI 的能力以及边界，也越能在使用中发现更好的用法，甚至会遇到一些你想不到的"涌现"。
举个例子：我之前写了一个 skill ，让 AI 去帮我下载一些经典的文章。有些文章由于版权原因下载不下来，然后我和 AI 经过多轮对话，我发现 AI 能从自己的先验知识里把文章的正文输出给我。这句话现在说来好像没什么大不了的，因为它本来就是用这些东西训练出来的，但是我当时反应过来它可以这么去做的时候，我还是很震惊的。我感觉我对 AI 的用法还是不够 native 。（不过我发现这件事情并不能完全复现，也就是让 AI 去输出一篇文章的原文。但即使不能完全复现，这种尝试也让我看到了 AI 能力的边界在哪里。）
总的来说，第一点就是在目前能用 AI 的地方多用。我的体验是用的越多，会发现它真的很神奇，而且会越来越聪明，越用越感觉它厉害。


第二个方向：探索 AI 在复杂数字化场景中的协作

这个方向不像编码那样能形成闭环。比如：如何做一个完备的个人表达？如何让 AI 串联起所有数字化场景？ AI 能参与这些场景，但需要人的介入和判断。
这部分的核心是看 AI 如何与人类生活结合，只要是数字领域或电子领域的内容，都是 AI 可以触及的。但这并不代表目前这些领域已经被 AI 很好地利用了。相比于纯编程或简单的内容生成，这些场景更为复杂。
以"AI 协作写作"为例，这篇内容就是我和 AI 一起协作出来的：我讲一句话或一段话发给 AI ，它实时反馈哪些文字不够流畅、逻辑不够通顺。在这种往复的反馈中，最终产出一篇既有我个人风格，又逻辑通顺的合格文章。这和让 AI 直接生成文章不同，也和你自己写文章不一样，我觉得这是一种协作。
所以，第二个方向就在于探索如何让 AI 融入更复杂的数字化场景。


第三个方向：关注线下真实场景

AI 会不可避免地占据数字空间，这是趋势。当我们作为劳动力、作为提供技能和效率的人时，会被挤压到数字空间以外。所以得去关注一下真实的物理线下场景。
这里说的线下场景并非指体力活，而是人与人的情感联结、社交这些方面。比如建立个人影响力，线下的情感交往、甚至摆个小摊卖货等，这些都是 AI 目前很难参与的领域。人的价值应该回归这些真实的物理场景。当数字空间逐渐被 AI 占据，我们或许可以多探索探索这些线下的场景。




最后说一句，我也很喜欢 AI 。因为 AI 满足了我最初听到互联网这个词时候的幻想。
（我以前以为的互联网，就是你可以向它任意提问，然后它会用互联网上的知识为你回答。抱着这个幻想，在我发现搜索引擎只是关键词匹配的时候，可以说是很”伤心“了）

[levelworm]

绝对是一次革命，现在最缺乏的就是和内部数据整合在一起，以及训练员工配合 AI,而不是反过来。

但是，作为一个人，一个员工，我强烈建议大家不要参与这种项目。如果必须参加，我建议大家放慢速度、降低耦合度。因为大家都是打工人，AI 代替的就是我们这种坐办公室、电子化办公、完全没有重资产的人。请为你的家人想一想，请为这个社会的稳定性想一想。经济崩溃了可能就会导致世界大战。

个人使用 AI 是没有太大问题的，随便使用。

[mx1700]

怎么一股子 “家是本”味？历史巨大机遇🐶

[constantine008]

@sillydaddy 说得真好，学习了！