- 主题:有AI以后, 编程语言真的不用学了
prompt engineering是个很有意思的东西。
这个词刚出来的时候我是嗤之以鼻的，觉得就是些无聊的小技巧。
但后面我看到一篇文章在讲trump的民调为啥和事实相差巨大，反之Polymarket却能精准反应事实。
他们做了深入的调研，发现大部分普通人在做民调的时候其实羞于承认自己支持trump，但如果让他们代入邻居的角色，他们就毫无压力开口说真话了。这个现象说明其实人和ai也没啥本质区别，prompt技巧也并不是我之前理解的这么简单的。
回到这个话题本身，从gpt4刚诞生的那一天开始，我在立场上就坚定了人类必输的信念，所以我之后的行为都是围绕这个信念为基础的。我当然知道现在ai的各种问题和短板，但有些东西是需要时间去发展的。我在12年前，在intel如日中天的时候就离开intel。离职的时候manager要谈话，问我离职的原因，我就说我看不到intel的未来，因为竞争的范式变了，intel注定无法抵抗arm。现在面对ai我也是一样的观点。
【 在 DreamDreams 的大作中提到: 】
: 我说给 AI 提词 需要广泛的知识，证据就是版上诸位 各种问题
: 但是就你一个人日常受益了
: 或者 也不一定是需要 知识， 而是需要 一个 比较严密的 语言逻辑
: ...................
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你说的没错，目前的ai确实是遇强则强。
就我身边的统计按理来说，认可ai能带来超常价值的，都是些本身就很有价值的人。
觉得ai没啥用的，比较典型的就是我招来的各种二本生。我的想法是用ai给他们赋能之后他们能干一流的活，但我去看他们和ai的交流内容，我自己都能气吐血...
llm和alphago的轨迹很相似，但因为问题的规模和复杂度远超过围棋，所以发展的速度和alphago比要慢很多。
alphago的前身是完全通过人类棋谱用直觉下棋，大概只能达到业五的水准。gpt就对应这一阶段。
现在o1开始引入了强化学习，也就对应alphago第一版，还有很长的路要走。
【 在 DoorWay 的大作中提到: 】
: 这个差异我猜是遇强则强。你是个优秀的Director，AI是powerful的executor。
: 所以结果很理想。
: 我同意你的判断，这种“指示”AI能力的差异，也很快会被消除。
: ...................
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对我来说无所谓，我本来就追求综合的能力，我口号是：我一个人就是一支军队。
ai对我来说反而是个非常好的工具，能够辅助我让我更容易成为超级单体。
但我的问题是ai的极限在哪里我们并不知道。还是举alphago的例子。
日本名誉棋圣藤泽秀行曾说，棋道一百，我只知七。
在alphago之前，比如柯洁这样的顶尖人类，都认为这句话只是在谦虚。柯洁的认知是他和围棋上帝的差距只有半颗子，而且这是职业选手普遍的认知，顶尖高手之间的差距也就是半颗子。
但alphago出来之后，现在大家都知道了，原来棋道一百，我只知七是真话
【 在 DreamDreams 的大作中提到: 】
: 悲伤的结论， 现在 专职司机的能力 都不在开车上
: 以后程序员的能力 也不在写程序上了
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我其实很奇怪为什么你们想不到一个未来，比如现在的gpt4，或者claude3.5-sonnet能部署在一片指甲盖大的芯片里，并且功耗只要0.1w，售价只要10块钱？
如果这个未来到来，你觉得还有“写程序”这么个东西么？
【 在 chunhui 的大作中提到: 】
: 我觉着程序员会变多，或者你口中的司ai会变多。但当前意义的程序员会变少。和每家公司都需要一个会计一样，每家公司都需要一个操纵ai的人。
: 让ai写程序会如此简单，随便什么事儿都需要让他写个程序。所以这是一个所有公司都需要的活。
: 但当下意义的程序员。掌握计算机软硬件知识的。就不需要那么多了。专业领域只需要极少数。一个高手控制ai可以顶一个大团队，甚至一家软件公司。
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我不觉得。
在我看来现在的h100就是蒸汽机，还有巨大的改进空间呢。
比如这样的东西现在就有，就是人脑。
人脑功耗约20w，规模比llm大概还要大3个数量级，缩下复杂度就可以达到我说的指标。
而且这种事情在现实世界里本来就在不断地发生着，在坐的各位好歹是搞编程的，都是受惠过这个发展速度的。
举个老掉牙的例子吧，1993年的top500 hpc，大概就是15年后ibm cell处理器的性能。
【 在 chaobill 的大作中提到: 】
: 物理有上限。
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修改:lvsoft FROM 101.229.189.*
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我说的这个根本就不远，围绕ai一直有人在做asic，比如之前cnn流行，大家用yolo做识别的时候就有很多asic来吧yolo固化下来，而且一颗芯片就卖不到100块钱，功耗也就在1w上下。现在很多小玩具都可以做视觉跟随了，你以为这背后的技术支撑还是一行行c代码手搓出来的么？
llm时代也一样的，无非是这里面从市场角度来说有个很大的不确定性，毕竟asic固定下来的东西如果被淘汰了整个项目就打水漂了。但技术角度来说我不觉得有多大距离，m4已经可以在35w功耗下跑70b模型了。
至于ai的普及速度么，先不谈行业顶尖的公司，你就看各种制造业企业，从人力密集到自动化，从自动化到智能化（这里的智能并不是ai），每个阶段我觉得说5年都算是慢的了。而且随着产业集中度的提高，每阶段的提升只会更快。就说现在，我就接触到大量的ai化的需求。我只能说这方面我的感受跟你差别巨大。
【 在 chunhui 的大作中提到: 】
: 我有史以来就没觉得人和人的大脑有什么特殊，人的灵感创造力之类有什么不可复制，真正的人工智能有什么不可实现的。之前还吵过这个问题。
: 但是你说这个有点远。我说的是“最近”的将来。如果再往后说，那自然不需要什么司ai这个职位。
: 目前的ai被普及到很多公司中作为工作流中的一环，我觉着最快还需要五年，多了说得十年。五年之内只有极少公司先作到。
: ...................
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所以我说你看到的跟我的感受差距巨大。
你这说法我看了只想笑。
身价过10亿的“小公司”老板你见过多少个啊？你知道他们是怎么想的么？
你真的以为在国内这种刺刀见红的大环境下，磨磨唧唧的公司能生存下去么？
多说无益，还是那句话，你先确保你知道足够多再说吧。
【 在 chunhui 的大作中提到: 】
: 很多公司的办公电脑淘汰都需要三年.... 等那些大众公司的老板观望，转变，行动，也需要时间。或者那些公司根本就没能力适应，被淘汰，新公司兴起，也需要时间。
: 你就算给现在的一万家公司it翻新一遍都得很多年。更何况是彻底改变运作方式。
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修改:lvsoft FROM 101.229.189.*
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对我来说ai最大的好处就是解决了我的拖延症。
我做事求完美，不弄到我完全满意的程度我就不会move on
现在我可太爽了，指挥ai去搞，它搞得不对我就喷它，完全没有行动上的心理负担。
【 在 DreamDreams 的大作中提到: 】
: 也挺好
: 我以前其实 总有些焦虑，就是总觉得自己 做啥都差2、3个月的时间
: 生命就在纠结要不要投入时间学某样东西上蹉跎了
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理由呢？这算不算是人类特有的傲慢？
【 在 chaobill 的大作中提到: 】
: ai 的算力会超过人脑。但是解决问题不会超过人脑
: ai 缺乏主动性
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很简单啊，打断它让它闭嘴，要求它长话短说，
告诉我它我的认知水平不是普通人，不要一天到晚给我科普之类的就行。
【 在 PaoloMaldini 的大作中提到: 】
: 所以你是咋解决会话太长的问题的？这个我还是稍微有点烦
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