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      前特斯拉 AI 總監(jiān):AI 編程最大的謊言,是 “提效”

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      大家好,我是程序員魚皮。

      前兩天,前特斯拉 AI 總監(jiān) Andrej Karpathy 在 X 上發(fā)了一條長帖子,內(nèi)容是他最近幾周大量使用 Claude 編程的感悟。

      結(jié)果這條帖子直接爆了,閱讀量超過 600 萬。


      先簡單介紹一下『卡帕西』這位大佬:斯坦福 AI 博士,師從李飛飛;OpenAI 創(chuàng)始成員之一;后來去特斯拉當(dāng)了 AI 總監(jiān),負責(zé)自動駕駛的視覺系統(tǒng)。2024 年離開特斯拉后,他創(chuàng)辦了 Eureka Labs,專注用 AI 做教育。

      不夸張地說,他可能是全球最懂 AI、又最能寫代碼的人之一。

      在 2023 年 1 月的時候,他就提出過:未來最熱門的新編程語言是自然語言。


      你現(xiàn)在回過頭來看這句話,就知道這哥們有多牛皮了。

      所以我每次看他分享的內(nèi)容時,都會先沐浴更衣,讓自己能夠進入深度思考狀態(tài)。


      進入正題,這條帖子里有很多干貨,但讓我印象最深的是這句話:

      我不太清楚如何衡量 AI 帶來的加速。我感覺做事確實快了,但主要的效果是我做的比原計劃多得多。

      卡帕西說,現(xiàn)在他可以隨手寫一些以前 “不值得寫” 的小工具,也敢去碰以前因為技術(shù)棧不熟而不敢碰的代碼了。


      所以 AI 編程帶來的核心變化不是加速,而是擴展。

      我覺得這個觀察太準了!

      之前很多人問我:AI 編程能提效多少倍?

      其實這個問題本身就問錯了。AI 帶來的真正變化不是 “同一件事做得更快”,而是 “你開始做以前根本不會做的事”。

      這就像你以前騎自行車,現(xiàn)在換了輛車。你不會說自己騎車快了 10 倍,而是會說自己能去更遠的地方了。

      人比不過 AI 的一點

      帖子里還有幾個點挺有意思的,跟大家分享一下。

      卡帕西說,看 AI 在一個 Bug 上死磕 30 分鐘,不放棄、不氣餒,最后真的搞定了 —— 這是他感受 AGI 的時刻。

      我看到這段就想起自己大學(xué)剛學(xué)編程時改 Bug 的經(jīng)歷。已經(jīng)是凌晨一兩點,試了好幾種方法都沒用,我的心態(tài)已經(jīng)崩了,甚至有點兒心絞痛,于是想著明天再說吧,狗命要緊……

      但 AI 不會這樣,只要你的 Tokens 足夠,它會一直跟 Bug 死磕。

      耐力這件事,正在從人類的瓶頸變成 AI 的優(yōu)勢。

      當(dāng)然,代價就是燒 Token。所以程序員的基本功還是很重要的,至少你得能判斷這個 Bug 值不值得讓 AI 花半小時去磕,怎么通過指引 AI 讓它更快更省地解決問題。

      編程變得更有趣了?

      卡帕西說:用 AI 編程之后,那些填空式的苦差事沒了,剩下的都是創(chuàng)造性的部分。所以反而覺得更好玩了。

      但他也提到,有些程序員會覺得失去了樂趣。因為對他們來說,寫代碼本身就是快感來源。

      這可能是一個分水嶺:主要享受 “寫代碼” 的人,和主要享受 “造東西” 的人,體驗會很不一樣。

      我看到一位 AI 圈的大 V 把這點稱為 “程序員正在分裂成兩個物種”。不過我倒覺得,這兩類人其實一直都存在。有的人享受代碼本身的優(yōu)雅,追求技術(shù)的深度和細節(jié),寫出漂亮的代碼會有成就感;有的人更在乎東西能不能跑起來、能不能解決問題,代碼只是實現(xiàn)想法的工具。AI 只是把這個差異放大了而已 —— 前者可能會有點失落,后者則迎來了黃金時代。

      我正在失去寫代碼的能力,但是…

      卡帕西說:自己手動寫代碼的能力正在慢慢退化。

      但是從他的話中能感受到,他對此的態(tài)度是 “已經(jīng)不太在乎了”。

      他給了一個有意思的視角,寫代碼(生成)和讀代碼(判別)是大腦里不同的能力。就像你可能寫不出一首好詩,但能看出一首詩寫得好不好。

      編程也是一樣。其實想想看,以前沒有 AI 的時候,那些語法細節(jié)、API 用法,我們不也是靠查文檔、利用編輯器的提示嗎?真正需要記在腦子里的從來就不多。現(xiàn)在 AI 把這部分接管了,但代碼的設(shè)計思路對不對、架構(gòu)合不合理,還是得靠你自己判斷。

      所以未來程序員的角色,可能更像是 “技術(shù)導(dǎo)演” 而不是 “碼農(nóng)”。你負責(zé)把控方向、做出決策,AI 負責(zé)執(zhí)行細節(jié)、填補空白。

      2026 年垃圾內(nèi)容會爆發(fā),但是…

      卡帕西還提到了一個詞:Slopacolypse

      我搜了一下,發(fā)現(xiàn)這其實是最近 AI 圈流行起來的一個 “slop 系列” 造詞。Slop 指的是那些用 AI 批量生成的低質(zhì)量內(nèi)容,Slopacolypse 就是 Slop + Apocalypse,我理解是 “垃圾內(nèi)容末日” 的意思。

      他預(yù)測 2026 年,GitHub、各種社交媒體都會被 AI 生成的低質(zhì)量內(nèi)容淹沒。當(dāng)生產(chǎn)內(nèi)容的門檻大幅降低,注意力反而會變得更稀缺。

      但他也說,真正的改進也在同步發(fā)生。AI 的智能部分已經(jīng)跑在前面了,現(xiàn)在反而是工具、流程、組織這些東西還沒跟上。2026 年,整個行業(yè)會花大量精力去消化這波新能力。

      說到這里,我想起自己身邊的情況。AI 領(lǐng)域幾乎每天都有新工具、新模型、新玩法冒出來,但真正意識到這些變化、真正去用這些新東西的人,又有多少呢?

      我經(jīng)常聽到有人說 “再等幾個月,等出了更好的再學(xué)”、“現(xiàn)在的還不夠成熟”。但問題是,在你等待的這幾個月里,已經(jīng)有人用 AI 做出了以前做不到的東西,拉開了差距。

      所以對于我們程序員來說,一方面必須要利用 AI 提升開發(fā)效率和優(yōu)化工作流程。

      另外一方面,不妨打開思路,多想一想:有了 AI,你能做到哪些以前做不到的事?

      以前不敢碰的技術(shù)棧,現(xiàn)在敢試了;以前覺得不值得做的小工具,現(xiàn)在隨手就能搞定;以前卡住就放棄的 bug,現(xiàn)在有個不知疲倦的助手幫你死磕。

      這才是 AI 編程真正的紅利 —— 不是讓你更快,是讓你更大。

      如果你還沒開始用 AI 編程,或者想系統(tǒng)學(xué)習(xí)怎么用的更好,可以看看我最新,從 0 開始帶你用 AI 編程做出項目,包含各種工具用法、實戰(zhàn)技巧、編程資源、甚至是產(chǎn)品變現(xiàn)經(jīng)驗全都有。希望能幫你更快地擁抱這個新時代,一起變得更大、更強!



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