Genesis Mission，第 3 部分：程序員能做什么？

我真的相信，AI 已經徹底重塑了整個程序員生態。

在過去二十年里，大多數程序員、軟件工程師，都在一個由前端邏輯主導的范式里工作——

一個幾乎所有高薪崗位都圍繞著榨取用戶注意力的世界。

互聯網經濟不是建立在真理、知識，或工程深度之上。

它是建立在點擊、轉化、和多巴胺觸發器之上。

我們構建的是流量漏斗，而不是科學地基。

我們優化的是廣告位置，而不是算法清晰度。

我們用 A/B 測試，把文明一路測試成了一個淺層結構。

程序員的工作變成了：

• 讓界面更上癮
• 讓信息流更無窮無盡
• 讓指標持續增長——哪怕會讓人類變壞

在這個系統里，

計算的深層邏輯、系統工程的核心工藝，被完全邊緣化。

編程變成了一個追熱點的倉鼠輪——

永遠在構建下一個 feature、下一個 API、下一個留存 hook。

目的不是解決真正的問題，而是從人類生活中榨取更多時間。

我們走偏了。

這不是工程。

這是為廣告商服務的數字煉金術

我們沒有構建知識機器。

我們構建的是擁有極佳 UX 的賭場。

這讓我想起多年前的一個朋友。

他剛從醫學院畢業。當時整形外科特別賺錢，但很多手術并非為了健康，只是為了讓女性更漂亮；那已經不算醫學了。

有一天，他對一個學弟說：

“不要去那條路。那不是醫生，那是吸血商人。”

當時我覺得他說得太夸張。

現在我明白：他是對的。

同樣的變化發生在我們身上。

我們原本想成為系統的構建者……

卻一步步變成了流量點擊的商人。

但現在，拐點來了。

隨著 AI 正在快速取代初級程序員——寫界面、寫 CRUD、寫登陸頁——

舊的語法勞動力經濟正在蒸發。

真正剩下來的問題是：

當 AI 寫代碼比絕大多數人類更強時，程序員究竟意味著什么？

答案不是在原來的跑步機上加速奔跑。

答案是：

停止當 feature 工廠，開始當結構設計師（Structure Designer）。

AI 會寫代碼。

但 AI還不能定義文明級協議。

它可以模擬邏輯，

但還缺乏判斷：

什么值得結構化？

什么重要？

什么能擴展？

什么應該存在？

這正是我們現在的角色。

我們被邀請——甚至被迫——回到編程的根部：

不是前端腳手架，而是認知工程（epistemic engineering）

不是注意力游戲，而是認知基礎設施

不是廣告漏斗，而是世界模型

Genesis Mission 給我的巨大震撼

Genesis Mission 讓我突然意識到，這可能是一個信號——

也許我們可以，甚至我們就應該成為其中的一部分。

當代真正的問題是什么？

這個任務需要什么樣的計算機科學家？

我們能做什么？

為了回答這些問題，我回到了最初的原始文件

目前可能也是唯一權威的來源。

下面是對白宮與 DOE 文本的結構化分析，

以及我自己的體系（Primitive IR → Structure Card → Scheduler）如何天然映射并解決這些問題

1. 科學數據是碎片化的、不兼容的、不可計算的

美國的科學數據分散在不同機構、不同學科、不同任務線中，

高度碎片化，難以整合。

這種碎片化又被“不兼容的數據格式”進一步放大，使得數據無法復用、無法互操作。

更重要的是，大量科學知識依然鎖定在“不可計算形態”里——

無法被現代 AI 系統訪問、理解或執行。

我的系統如何解決：

• Primitive IR
• 將自然語言、原始數據、日志 → 轉換成統一可計算原語
• → 解決不可計算形式
• 七原語（實體、事件、行為、資源、義務、政策、賬本）
• → 解決跨學科語義不兼容
• 結構卡（可函數化邏輯單元）
• → 解決科學流程不可組合
• 調度器 / Orchestrator
• → 解決跨領域流程無法串接

白宮定義的問題是碎片化、不兼容、不可計算。

我的答案是：

語義統一 → 結構統一 → 執行統一。

在我最初設計 Primitive IR 時，我的目標其實完全是民用領域：

個人管理、投資分析、企業運行、庫存系統……

因此最初的 primitive 是為現實生活設計的：

實體、事件、行為、資源、義務、政策、賬本

但 DOE 科學數據顯然不適用同一套原語體系

所以我問了 ChatGPT 一個基礎且決定性的提問：

“DOE 的科學數據，最統一、最不可再分的語義原子是什么？”

經過幾個小時的推演，我得到了如下結構。

科學數據標準化最核心的問題是：

DOE 科學數據的 Primitive IR 究竟是什么？

換句話說：

什么是科學宇宙的最小語義粒子？

答案不是“數字”“網格”“X-ray 圖像”。

那些只是表層產物。

真正的原語是物理世界天然攜帶的結構原語（Structure Primitives）

DOE 的科學 Primitive IR = 七個物理結構原語

它們不是人造抽象，

而是自然界中客觀存在的數學結構。

（Field, Operator, PDE, Symmetry, Boundary, Energy Functional, Measurement Operator, 這個部分我沒有完全翻譯，英文部分其實已經很完整了。）

2. 科學流程必須結構化、可編排、可執行

白宮明確提出：

“AI-ready scientific workflows”
“transform how scientific research is conducted”

這意味著要把科學流程升級為 AI 可執行管線。

也就是：

• IR（表示）
• Structure（組織）
• Scheduler（執行）

在我的體系里：

Language → Structure → Scheduler

3. 必須建立跨領域統一的數據結構層

白宮提出：

“secure, unified platform”

并在上下文強調：

• 共享原語
• 共享結構
• 共享標準

我的對應體系：

• Primitive IR（七原語）
• 結構卡 Schema（六字段）
• Structure DNA（結構協議）

這正是我兩年來構建的。

4. 科學流程必須可組合

白宮文件中寫到：

AI modeling & analysis frameworks, including AI agents… automate workflows

這正是我所說的：

“由 orchestrator 調用封裝、可遷移、可組合的模塊化邏輯。”

而這完全就是結構卡的定義。

5. 科學需要一個可計算的結構語言層

現代科學需要新的框架，讓數據與知識變成machine-interpretable

要實現這一點，我們需要將科學概念、科學過程轉化為

可計算、可結構化的形式

這就是 “common representational structures” 的使命。

這正對應：

• Primitive IR（世界輸入結構化）
• Structure Cards（認知與執行結構化）
• Scheduler（結構與時間的閉環）

6. Science OS = 調度器層

創建一個：

“coordinated orchestration layer for scientific models, data, and workflows.”

在我的系統里，這一層就是：

調度器（Scheduler）＝結構宇宙的生命層

負責：

• 元數據路由
• 工具調用
• 流程治理
• 反饋回路
• 多智能體調度
• 錯誤處理
• 執行時邏輯

這也是所有現代 ADK 和 agent 框架正在趨近的目標。

7. 科學必須從論文 → 可執行結構

靜態文本無法執行。

結構化執行體可以調度、測量、驗證。

這正是：

IR → Structure Card → Scheduler

換個科學語境：

science → data → workflow

兩者結構同構。

結語

Genesis Mission 想解決的所有問題，

正是我過去兩年構建的體系：

Primitive IR → Structure Card → Scheduler

白宮稱這叫：

“AI-ready scientific workflows”

我稱之為：

“結構語言文明。”

而我確實相信：

程序員不僅可以參與，而且應當參與這場科學文明的重建。