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？