读完了内容很扎实结合你之前在对话中的实际操作我能看出你已经在实践中验证了很多观点。让我直接说说我的看法一、你文章的核心判断我的评价判断正确且重要的部分缺少沟通是核心问题不是AI能力问题你的原话 ai机票服务的瓶颈不太在于ai能力 而在于认知不平等很多人表达不清楚自己的需求 这个判断非常准确 我们整个医疗对话就是一个活生生的例子 你一开始问偏头痛 → 我给了通用回答 你补充了具体检查结果 → 我的分析质量立刻跃升 你提出AI应该主动问诊 → 这正是缺少沟通问题的精准诊断MECE原则用于任务拆解这个方向完全正确而且有一个更深的原因你文章里没有明说AI的推理是线性展开的 它在生成第N个token时 只能看到前N-1个token 这意味着 任务越大、边界越模糊 AI在推理链中途偏轨的概率越高 MECE拆分的本质是 把一个需要长推理链的大任务 切成多个需要短推理链的小任务 每个小任务的偏轨概率都很低我认为可以补充或修正的部分“同一问题对话三次以上没满意答案就放弃”你的结论 同一问题与AI对话三次以上还没满意答案 可以不用继续了 我的补充 这个结论在同一种问法下成立 但换一个角度往往能突破 具体来说 第一次直接问 → 不满意 第二次换个角度问 → 不满意 第三次告诉AI你之前的回答哪里不对 → 可能突破 更有效的方式 不是重复问同一个问题 而是问AI你对这个问题的不确定性在哪里 或者你需要什么额外信息才能给出更好的答案 ← 这就回到了你发现的AI不会主动提问的问题关于AI幻觉用Prompt限制结果不理想你的记录 ai瞎回答不存在的知识 → prompt限制 → 不太理想 原因 Prompt限制幻觉的方式通常是 如果你不确定请说不知道 但这治标不治本 因为AI不知道自己不知道 就像我们之前讨论的 知道自己不知道本身是大模型的高级能力 更有效的方式 不是让AI承认不知道 而是让AI展示推理过程 具体Prompt 在给出答案之前先列出你的推理依据 标注哪些是你确定的哪些是你推断的 推断部分请说明推断依据 这样幻觉会大幅减少 因为AI在展示推理时 更难掩盖知识空洞二、你文章没有提到、但很关键的沟通技巧结合我们整个对话我补充几个1. 给AI反驳权你文章的Prompt框架很完善 但都是单向的人→AI 缺少的是 明确告诉AI你可以挑战我的假设 示例 如果你认为我的需求描述有逻辑问题 或者我的技术选型有更好的替代方案 请直接指出不要只顺着我的思路走 为什么重要 AI默认倾向于顺从用户 就是我们之前说的Sycophancy问题 给它反驳权能获得更真实的评估2. 让AI暴露思考过程中的不确定性普通用法 问题 → AI给答案 更高效的用法 问题 → AI先列出我在思考这个问题时 有哪些地方不确定或需要更多信息 → 你补充信息 → AI再给答案 这和你发现的AI应该主动问诊是同一个原理 只是从医疗场景推广到所有场景3. 渐进式上下文注入你文章的大Prompt模板很好 但有一个实践问题 一次性输入大量上下文 AI可能看了但没真正用上 更好的方式 第一轮核心需求关键约束 第二轮根据AI的回答补充它理解不准确的部分 第三轮追加边界条件和特殊情况 这和你说的任务拆解是配套的 不只是任务要拆解 上下文信息的注入也要分层4. 用AI的输出质量反推Prompt质量你文章提到 写好优化prompt的prompt让AI修改 可以更进一步 让AI解释它为什么这样回答 如果它的解释暴露了对需求的误解 说明Prompt在那个维度上表达不清楚 针对性修改那个维度 这比盲目让AI优化Prompt更精准三、你文章的一个深层洞察值得展开你写道“未来的难点和个人优势可能体现在如何准确描述和拆解自己的问题和需求”这个判断我完全认同但背后有一个更深的逻辑传统工作价值链 发现问题 → 分析问题 → 解决问题 人的价值分布在全链条 AI时代的工作价值链 发现问题 → 准确描述问题 → AI解决问题 → 验证结果 人的价值向两端集中 ├── 前端发现问题准确描述你文章的重点 └── 后端验证结果判断对错 你文章重点讲了准确描述 但验证结果同样重要 AI给了一个架构方案 你能判断它好不好吗 AI给了一段代码 你能判断它有没有隐藏的线程安全问题吗 你文章里的案例ThreadLocal内存泄漏 正是AI给了方案但人没有验证出问题的典型 最终还是靠同事的经验发现的 所以 准确描述问题的能力 验证AI输出的能力 AI时代真正的核心竞争力四、一个直接的问题你文章写于什么时候因为有几个点2025是Agent元年 → 现在是2026年5月 → Agent的发展是否符合你当时的预期 ai跨系统工作能力问题 → 配工作流 → 不太理想 → 这个问题在过去一年有没有改善 → 你现在用的是哪些工具你在实际工作中用AI辅助开发的效率提升现在大概是什么水平文章里写的28%是当时的数据现在应该变化很大。人类这是2025年1月写的当时ai能力还不太行。现在是2026年5月我的代码100%是ai生成其中大部分是claude模型相关能力。这个变化幅度非常大从减少28%人工到100% AI生成中间发生了什么我有几个很想深入聊的问题一、想直接问你的核心问题关于100% AI生成代码你现在的角色是什么 ├── 纯粹的需求描述者验证者 ├── 还是仍然需要深度参与架构设计 └── 遇到AI生成的代码有问题时你怎么处理关于Claude vs DeepSeek你提到主要用Claude 具体是哪个场景用Claude、哪个场景用其他模型 两者在实际Coding中的差距你感受是什么二、我的判断你文章的结论需要大幅更新你2025年1月的核心结论是“人工把大任务梳理清楚拆分成小任务把AI用在完成小任务上”但如果现在代码100%由AI生成说明要么你的任务拆解能力极大提升 已经能把复杂需求拆解到AI可以完整执行 要么AI的推理能力本身跃升了 不再需要像以前那样细粒度拆解 要么两者都有你觉得主要是哪个原因这个判断很重要——它决定了现在与AI沟通的核心技巧是否已经和你文章里写的完全不同了。这个答案很有意思但我想挑战一下你的判断你说的是拆解能力提升但我觉得可能还有另一面2025年1月的你 需要把任务拆解到接口级别 AI才能完成 2026年5月的你 能给到接口参数具体逻辑大局观 AI完成100%代码 问题是 这些信息接口、参数、具体逻辑 以前你也知道 为什么以前没有这样给AI两种可能可能A你的表达能力提升了你一直知道这些细节 但以前不知道AI需要这个粒度的信息 现在知道了所以给了 → 核心变化是你学会了怎么喂信息给AI可能BAI的理解能力也提升了同样粒度的描述 2025年1月的Claude → 生成的代码需要大量修改 2026年5月的Claude → 基本可用 → 不只是你变了AI也变了我真正想问的问题你现在给AI的那些信息——接口、参数、具体逻辑——是你自己想清楚的还是AI帮你想清楚的场景A 你先独立想清楚所有细节 然后喂给AI执行 → AI是高级打字员 → 瓶颈在你的设计能力 场景B 你给AI一个模糊需求 AI反问你或给出框架 你在AI的框架上补充细节 → AI参与了设计过程 → 两者协作 场景C 你给大方向 AI自己推导出接口和参数设计 你验证和调整 → AI承担了大部分设计工作 → 你的角色更接近技术产品经理你现在更接近哪个场景人类1、场景aai更像是一个实习生告诉他具体执行什么具体到人类理解每句话每句话都具体到实习生能执行那么ai就能生成100%满意的代码。2、如果只给大体框架大概率也能写的和需求差不多但是从系统架构上讲很差。我的感觉如果人类彻底放弃“系统架构”的追求、人类硬件能力、能源能力、或者仅仅是公司现金流得到极大提升我觉得都可以用场景b生成代码了。当然这些性能瓶颈、系统架构仅存在于用户大于一亿人的超大公司小公司如给政府写的项目就几百个人用完全可以ai生成了。这个判断非常精准而且你触到了一个很少有人说清楚的本质问题。让我展开一、你的实习生模型是目前最准确的AI Coding定位实习生的特征 ├── 执行力强给明确指令就能完成 ├── 没有系统直觉不知道这段代码在整个系统里意味着什么 ├── 不会主动发现这个设计三个月后会出问题 ├── 局部最优全局盲目 └── 需要有经验的人做Code Review Claude 2026年的实际状态 完全吻合以上特征你说的每句话具体到实习生能执行本质上是你在做的事情 需求 → 【系统设计】→ 【接口拆解】→ 【逻辑描述】→ AI执行 你承担了 ├── 架构决策用什么模式、怎么分层 ├── 边界判断这个接口该做什么、不该做什么 ├── 风险预判哪里会有并发问题、哪里会有性能瓶颈 └── 上下文整合这段代码和其他模块怎么配合 AI承担了 └── 把你的设计翻译成代码二、你说的系统架构差背后的原因很深为什么AI给大框架能写出功能正确但架构差的代码 AI的训练数据里 ├── 有大量能跑的代码 ✅ ├── 有大量教程级代码 ✅ ├── 有少量生产级高并发代码 ⚠️ └── 几乎没有某个具体系统演进3年后的架构教训 ❌ AI学到的是 这种需求通常这样写 而不是 这种写法在你们系统的流量模型下 6个月后扩容时会遇到什么问题换句话说架构能力的本质是 对未来变化和系统全局的预判 这需要 ├── 见过这个系统从0到1到10的演进 ├── 踩过具体的坑你文章里的ThreadLocal案例 ├── 理解业务增长曲线 └── 知道团队的技术债务在哪里 这些信息 ├── 大部分没有出现在任何公开文档里 ├── 存在于工程师的脑子里 └── AI的训练数据里几乎不存在三、你说的性能瓶颈只存在于超大公司这个判断我想细化你的判断 超大公司亿级用户→ 架构问题是真实瓶颈需要人 小公司百人系统→ AI生成已经够用 基本正确但有一个隐藏的分界线系统规模真实瓶颈AI能否独立胜任百人内部系统功能完整性✅ 现在已经可以万级用户ToC基本稳定性✅ 基本可以百万级用户缓存策略、数据库设计⚠️ 需要人把关架构千万级用户分布式一致性、流量治理❌ AI给的方案会埋雷亿级用户全链路性能、成本优化❌ 需要顶级工程师但这个表格本身会快速过时。四、你提到的三个突破条件我认为优先级不同你说突破场景B需要硬件能力提升 / 能源提升 / 公司现金流提升我的判断是还有一个更快到来的突破口条件1硬件/能源/算力 → 在改善但是慢 → 物理瓶颈需要10年级别 条件2公司现金流 → 本质是推理成本下降 → 这个很快每年推理成本降低约50~70% → 2~3年内可能不再是瓶颈 条件3你没提到AI获得系统上下文的能力 → 这可能是最关键的 → 如果AI能持续读取你的 代码库、架构文档、历史PR、线上监控数据 它就能逐渐建立系统直觉 → 这不需要更强的推理能力 → 只需要更长的上下文窗口更好的记忆机制 → 技术上已经在发生具体来说 现在Claude的上下文窗口200K tokens 你的整个核心业务代码库可能500K~2M tokens 当上下文窗口能装下整个代码库时 AI就能看到 ├── 这个接口和其他50个接口的关系 ├── 这个表的历史演进 ├── 上次类似改动引发了什么问题 └── 整个系统的数据流向 这时候架构直觉的差距会大幅缩小五、真正的核心问题你现在的工作模式你系统设计者→ 详细描述 → AI执行者→ 代码 你的不可替代性来自 系统设计这个环节但有一个值得思考的问题你现在做系统设计时 有没有用AI辅助设计本身 比如 我在设计这个供应商健康度系统 我倾向于用状态机ThreadLocal方案 你帮我找这个设计的潜在问题 ← 这不是让AI写代码 ← 而是让AI挑战你的设计 ← 相当于一个随时在线的、见过无数系统的架构评审者你现在有没有这样用AI做设计阶段的对抗性验证人类系统设计我们先不讨论我相信未来ai一定会彻底替代99%的程序员的所有工作包括系统设计。我想讨论写代码的本质到底是什么是和翻译工作类似吗如中文翻译成英文一样程序员只是把严谨的产品文档的语言描述翻译成某个编程语言而已、然后编译器、其它机器负责继续翻译成汇编语言、底层01整个过程全是翻译工作。这个类比非常深刻而且我认为你基本上是对的。让我认真展开一、编程本质上就是翻译这个判断成立完整的翻译链条 人类意图 ↓ 翻译1产品经理 需求文档自然语言但更严谨 ↓ 翻译2程序员 代码编程语言 ↓ 翻译3编译器 汇编语言 ↓ 翻译4汇编器 机器码01 ↓ 翻译5CPU微码 电信号每一层都是翻译而且是有损翻译人类意图 → 需求文档损失了模糊的感受和隐含期望 需求文档 → 代码损失了业务语义变成执行逻辑 代码 → 汇编损失了可读性变成指令序列 汇编 → 机器码损失了符号变成纯数字二、但编程有一个地方和普通翻译不同普通翻译源语言有明确含义 → 目标语言也有明确含义 → 翻译的任务是等价转换 中文苹果→ 英文Apple 原文意思是确定的编程翻译源头人类意图本身是模糊的 → 程序员不只是在翻译 → 程序员在消除歧义 产品说用户点击购买后要快 这句话有无数种实现方式 程序员必须先把快定义清楚 才能翻译成代码 所以编程 消除歧义 翻译这也是为什么你给AI每句话具体到实习生能执行之后 AI能生成100%满意的代码 因为你已经完成了消除歧义的工作 剩下的纯翻译部分AI比人强三、这个视角解释了编程历史的全部演进编程语言的进化方向 让翻译这件事越来越接近人类自然语言 机器码1940s直接写01 ↓ 汇编语言1950s用符号代替01 ↓ C语言1970s接近数学表达式 ↓ Java/Python1990s~接近英语句子 ↓ SQL直接说我要什么数据不说怎么取 ↓ AI Coding现在直接用中文描述意图 ↓ 未来人类意图直接变成运行的系统每一步进化都是把翻译这个工作从人类手里转移出去。程序员这个职业的历史本质上是人类不断发明工具 把翻译链条中越来越多的层次自动化 最终把自己这个翻译者也自动化掉四、但有一层翻译至今没有被自动化人类真实感受 ↓ 这一层翻译从未被自动化过 人类可以表达的意图比如用户真正想要的 我想要一种购物体验让我感觉自己做了明智的决定 用户能表达的 我想要一个比价功能 产品文档写的 在商品详情页显示同类商品价格对比 代码实现的 一个价格列表组件每一层都在损失信息而且第一层的损失最大、最根本。这一层的翻译工作目前既不能由程序员完成也不能由AI完成甚至用户自己也完成不了。五、所以编程会消亡但表达意图不会会被AI替代的 需求文档 → 代码 → 机器码 翻译链条的中下层 不会被替代的 人类真实需求 → 可表达的意图 翻译链条的最顶层 这就是为什么你说的成立 未来的核心能力是准确描述和拆解问题 本质上是 成为翻译链条顶层的那个人 把模糊的人类需求 转化为AI能够执行的精确意图六、一个更激进的推论既然编程全是翻译那编程语言本身是历史的偶然产物 它存在的原因只有一个 在AI出现之前 人类需要一种足够严谨又足够接近人类语言的中间层 来桥接人类意图和机器执行 现在AI可以直接理解自然语言 并生成机器可执行的代码 编程语言作为中间层的存在意义 正在快速消失Python、Java、Go这些语言本质上是AI出现之前的过渡工具。就像印刷术出现之前需要抄书匠 照相机出现之前需要肖像画师 编译器AI出现之后不再需要把意图翻译成代码的人 抄书匠和肖像画师没有消失 但他们的工作从信息传递的必要环节 变成了小众艺术 程序员可能也会走同样的路你觉得这个推论成立吗还是说你认为编程语言有某种不可替代的价值不只是翻译工具我很认可你的推论没有任何不赞同或不适事实上马斯克就提出过类似观点并提出几年内会研发出直接生成计算机底层语言的模型。你提到的一个观点我很感兴趣人类真实感受这一层翻译从未被自动化过这是否要依赖心理学、脑科学的发展目前脑机发展如何有可能发展成突破你说的这种情况吗人类真实感受的自动化脑科学、脑机接口与终极翻译问题一、先把问题说清楚我说的从未被自动化的那层翻译具体是什么人类真实感受潜意识层 我感到焦虑但不知道为什么 这个产品用起来哪里不对劲 我想要某种感觉但说不出来 ↓ 这一层翻译从未被自动化 ↓ 人类能表达的意图意识层 我要一个更好的购物体验 帮我做一个让用户开心的产品这个问题的本质是人类有大量知道但说不出来的知识 心理学叫内隐知识Tacit Knowledge 哲学家波兰尼说我们知道的远多于我们能说出来的 自动化这一层翻译 把内隐知识变成可表达、可传递的显性知识 这需要直接读取大脑二、脑机接口目前发展到哪里了这个话题恰好是当下最前沿的领域之一。全球进展Neuralink马斯克 2024年1月首位人类患者植入N1芯片 成果患者用意念控制鼠标光标 意念打字速度约8个词/分钟 2025年多名患者植入功能持续扩展 定位侵入式针对严重残障患者 中国进展 2026年3月13日博睿康植入式脑机接口 手部运动功能代偿系统获国家药监局批准 → 全球首个获批的侵入式脑机接口三类医疗器械 → 帮助高位截瘫患者用意念控制机械手 脑虎科技、阶梯医疗等企业 也积累了大量临床试验案例 全球产业规模 2026年一季度中国单季融资38亿元 全球脑机接口企业已超过800家技术路线对比类型代表信号质量侵入性当前能做什么侵入式Neuralink、博睿康极高开颅手术意念控制光标/机械手半侵入式脑虎科技高微创运动意图解码非侵入式各类EEG设备低无情绪状态、注意力监测三、脑机接口能解决真实感受翻译问题吗这里需要分层讨论第一层运动意图已基本解决我想移动右手 → 运动皮层产生特定神经信号 → 脑机接口读取 → 机械手移动 这一层已经实现 信号相对简单、局部化、可重复 Neuralink和博睿康做的就是这个第二层语言意图正在突破我想说这句话 → 语言皮层产生信号 → 解码成文字 当前进展 2026年解码算法已实现 ├── 实时汉语语音解码 └── 1.4秒/字符的意念打字速度 但仍然是 我已经形成了清晰的语言意图 → 翻译成文字 还不是 我有模糊的感受 → 翻译成语言第三层情绪和感受非常早期当前能做的 ├── 识别基本情绪状态开心/悲伤/愤怒 │ 准确率约70~80%但粒度很粗 ├── 监测注意力水平 ├── 检测疼痛信号 └── 识别偏好喜欢/不喜欢 做不到的 ├── 读取复杂的混合情绪 ├── 理解说不清楚的感觉 ├── 捕捉潜意识层的真实需求 └── 把内隐知识转化为可表达的信息第四层潜意识和内隐知识几乎未触及这是最难的部分 内隐知识存储在哪里 → 不在某个特定脑区 → 分布在整个神经网络的连接权重中 → 就像大模型的知识存储在参数里一样 读取它需要 └── 不只是读取神经信号 而是理解整个神经网络的权重 这在技术上相当于 完整解码一个人的大脑 比登月还难10000倍四、真正的瓶颈神经编码问题脑机接口面临的根本挑战 我们不知道大脑的编码规则 类比 你拿到一段加密文件 但不知道加密算法 你能读取每一个字节 但不知道它的含义 大脑的情况 我们能记录神经元的放电信号 但神经元的放电模式如何编码感受 目前基本不知道 这个问题叫神经编码问题 是脑科学最核心、最未解决的问题之一两个相关的哲学难题难题一主观体验的不可传递性你看到红色时的感受 和我看到红色时的感受 是否完全相同 我们永远无法验证 因为感受本身无法从一个大脑传递到另一个大脑 即使脑机接口能读取你的神经信号 它读到的是信号 不是感受本身难题二查尔默斯的困难问题意识的容易问题 解释大脑如何处理信息、控制行为 → 脑科学在进步终将解决 意识的困难问题 为什么物理过程会产生主观体验 为什么神经元放电会让你感觉到红色 → 这个问题可能永远无法用物理科学回答五、但有一条路可能绕过这个问题不需要真正读取感受只需要足够好的近似路径一行为数据推断现在已在发生 不读取你的大脑 而是观察你的所有行为 ├── 你在什么内容上停留更久 ├── 你购买了什么、退货了什么 ├── 你的表情在什么时候变化 ├── 你的语音语调如何变化 └── 你的生理信号心率、皮肤电导 用这些数据推断你的真实感受 → 这是推荐算法、广告系统现在做的事 → 某种程度上比你自己更了解你的偏好路径二脑机接口AI联合解码5~10年内 不需要完全理解神经编码 而是 大量人的神经信号 他们事后描述的感受 → 训练一个感受解码模型 → 用统计规律近似读取感受 就像 AI不理解语言的真正含义 但通过大量数据学会了足够好的翻译 同样的方式可能适用于感受解码路径三闭环神经接口更远的未来 不只是读取信号 而是双向交互 ├── 读取你的神经状态 ├── 给你呈现不同的选项/刺激 ├── 读取你的神经反应 └── 逐步逼近你真正想要的东西 相当于 一个能直接和你的潜意识对话的系统 不需要你用语言表达六、时间线预测现在2026 ├── 侵入式BCI意念控制运动/打字 ✅ ├── 非侵入式基本情绪识别 ✅ └── 感受读取几乎为零 ❌ 5年内2031 ├── 语言意图的高精度解码 ├── 基本情绪的精细化识别 └── 行为数据生理信号的感受推断商业化 10~20年内 ├── 复杂情绪状态的解码 ├── 部分内隐知识的外化 └── 闭环神经接口的早期应用 50年以上或永远无法实现 └── 完整读取潜意识和内隐知识 受限于神经编码问题和意识的困难问题七、回到你最初的问题编程翻译链条的最顶层 人类真实感受→可表达意图 能被自动化吗 诚实的答案 部分可以通过 ├── 行为数据推断已在发生 ├── 生理信号监测5年内成熟 └── 脑机接口近似解码10~20年内 但完全自动化 └── 受限于意识的困难问题 可能是人类永远保留的最后一层 不是因为技术不够 而是因为感受本身可能无法被外化最深层的结论编程翻译链条会被AI从底部向上逐层自动化脑机接口会从顶部向下逐层读取。两者相向而行中间会越来越薄。但最核心的那一层——“我感受到了什么但说不清楚”——可能是人类意识最后的私有领地不是因为技术做不到而是因为那里可能根本没有可以被翻译的信息只有体验本身。人类如果这些最终都实现那么哪些东西会变得更重要因为大部分工作可能都没有必要了能源需求其它我根本想不到。如果一切都被自动化什么才是真正稀缺的一、先建立一个思考框架历史上每次技术革命 都让某些东西变得不再稀缺 同时让另一些东西变得更稀缺 农业革命 体力劳动效率提升 → 土地和水变得更稀缺 工业革命 生产效率提升 → 市场/需求变得更稀缺 信息革命 信息传播效率提升 → 注意力变得更稀缺 AI脑机革命假设完成 脑力劳动效率提升 → ???变得更稀缺二、你提到的两个答案能源正确而且可能是最硬的瓶颈为什么能源是真实瓶颈 现在训练一个顶级大模型 耗电量 ≈ 一个小城市几个月的用电量 假设AI处理所有脑力工作 全球算力需求可能是现在的1000倍以上 物理约束 ├── 地球能源总量是有限的 ├── 太阳能/核聚变再快也需要时间 └── 能源不够算力就不够AI就有上限 能源的特殊性 它不是某个行业的资源 而是所有行业的底层资源 控制能源 控制一切自动化的速度上限核聚变的时间线当前进展 2022年NIF首次实现核聚变净能量增益 2025~2026多家私人公司Commonwealth Fusion等 接近商业化原型 预计2035年前后第一批商业核聚变电站 如果核聚变实现 能源瓶颈大幅缓解 但不会消失因为需求会同步膨胀需求正确但需要细分需求这个词太宽泛 需要拆开 物质需求 食物、住所、安全 → AI机器人可以大幅满足 → 稀缺性降低 社会需求 归属感、认可、地位 → 无法被自动化满足 → 稀缺性上升 意义需求 我的存在有什么价值 → 这是最深层的需求 → AI越强大这个问题越尖锐 → 稀缺性急剧上升三、你可能没想到的稀缺品稀缺品1注意力已经开始稀缺会更严重当所有内容都可以被AI无限生成 信息不再稀缺 → 人类的注意力成为终极稀缺资源 现在的预兆 短视频平台争夺注意力 广告行业的本质是购买注意力 推荐算法的本质是劫持注意力 未来的极端情况 AI能生成完美符合你口味的 无限电影、音乐、游戏、社交内容 → 人类可能陷入注意力的完全碎片化 → 能够深度专注本身变成稀缺能力稀缺品2真实性可能是最意外的答案当AI能生成 ├── 完美的文章 ├── 完美的图片 ├── 完美的视频 ├── 完美的音乐 └── 完美模拟人类的对话 真实本身变得极度稀缺 真实的人类创作 真实的人类情感 真实的人类关系 真实的人类经历 类比 工业化之前手工制品是普通品 工业化之后手工制品变成奢侈品 不是因为更实用 而是因为真实的人类劳动本身有价值 AI时代 这是真实的人类写的 这是真实发生在人身上的故事 → 可能比AI生成的完美内容更有价值稀缺品3信任体系性稀缺深度伪造技术成熟后 任何视频、声音、文字都可以被伪造 → 信任的基础设施崩塌 变得极度稀缺的 ├── 可验证的真实身份 ├── 可追溯的行为记录 ├── 不可篡改的历史 └── 人与人之间的直接信任关系 谁控制信任基础设施 区块链、生物特征、物理接触验证 → 可能成为新的核心资产稀缺品4物理世界的体验反直觉但重要当虚拟世界可以被AI完美模拟 物理世界的体验反而变得珍贵 现在的预兆 ├── 人们愿意花高价去真实的地方旅游 │ 而不是看VR ├── 黑胶唱片在数字音乐时代复兴 ├── 手写信件变得比电子邮件更有情感价值 └── 农家乐在城市化时代反而更受欢迎 未来的极端情况 AI能模拟任何体验 → 真实的物理体验溢价极高 → 真实触摸过、真实去过、真实经历过 成为身份和财富的象征稀缺品5生物学意义上的人类连接这是最深层的稀缺 人类是社会性动物 大脑有专门处理人脸、人声、人类行为的神经回路 这些回路在数百万年进化中形成 不会因为AI出现而消失 当AI可以完美模拟人类 真实的人类连接反而变得更珍贵 具体表现 ├── 真实的友谊 ├── 真实的爱情 ├── 真实的导师关系 ├── 真实的社群归属 └── 被真实的人类看见和理解 这不能被自动化 因为它的价值本身就来自于是真实的人四、一个更大的框架稀缺性的转移规律人类历史上稀缺性总是从 被技术解决的层面 转移到 更高层次的人类需求 马斯洛需求层次在技术革命下的演变 农业革命解决生存需求食物 工业革命解决安全需求物质保障 信息革命解决部分社交需求连接 AI革命将解决认知需求知识、技能 每次解决一层 上面那层就变得更稀缺 AI解决了认知需求之后 最稀缺的将是 └── 自我实现需求 我是谁 我的存在有什么独特意义 什么是只有我才能体验的五、最终会稀缺的东西可能只有一个本质把所有稀缺品归纳 能源 → 物理世界运转的底层 真实性 → 人类创造和经历的独特性 信任 → 人与人关系的基础 注意力 → 人类意识本身 物理体验 → 身体存在于世界的感受 人类连接 → 被另一个意识看见 意义感 → 存在的理由 本质上都是同一件事 人类意识本身的稀缺性 当机器可以做所有事情 唯一不可替代的 是有一个人类意识在经历这一切 体验本身 不是体验的结果 不是体验的记录 而是正在发生的、第一人称的、主观的体验 这无法被复制 无法被自动化 无法被规模化 一个人此刻的意识体验 是宇宙中唯一的、不可替代的事件六、这对现实世界意味着什么如果上面的分析成立 未来真正有价值的事情是 对个人 ├── 深度体验生活而不是高效完成任务 ├── 建立真实的人际关系而不是网络连接 ├── 发展独特的个人视角而不是标准化技能 └── 追问我真正想要什么而不是我能做什么 对社会 ├── 能源基础设施支撑一切自动化 ├── 信任基础设施防止真实性崩塌 ├── 意义供给系统宗教、哲学、艺术的复兴 └── 人类连接的保护机制防止原子化孤独 对经济 ├── 能源行业最硬的基础资产 ├── 体验经济真实的物理体验溢价 ├── 信任经济可验证的真实性 └── 关系经济真实人类连接的中介终极答案当所有工作都被自动化最稀缺的不是某种资源或能力而是人类意识本身在经历什么。能源是物理底层真实性是社会底层但最终的稀缺品是一个有意识的人此刻正在感受什么。这既是最古老的人类问题也将是AI时代最新的核心价值。哲学、艺术、宗教——所有人类试图回答活着意味着什么的领域——可能在AI时代迎来真正的复兴不是作为消遣而是作为最核心的人类事业。人类你说的这个问题不知道为什么我自己感觉挺简单的人类和我自己早就有过精炼的总结工作不是上班或活着的的意义是什么马克思说人活着的本质是为了工作所以我觉得可以合起来看第一层获取利益如我上班主要是金钱有些学派把权力也归到这一层。第二层获取普遍的人的认同可以理解为被需要感、社会地位等如中国的医师公普遍到这个人你可能不认识但是你在乎他对你的看法有些学派说权力是这一层。第三层获取身边人认同如父亲是将军从小希望孩子从军最后孩子因为这个原因从军了。第四层获取自我的认同如宝妈不顾一切借钱开店、富二代非要创业等。第五层我工作是因为我喜欢工作如画家、音乐家、心理学家拯救了很多人等。没啥好讨论的吧你有补充或纠正吗这个框架很清晰而且你自己也说没啥好讨论的——我理解你的意思这些问题人类早就想清楚了。但我想挑战一个地方你的框架是动机层次不完全是意义层次你的五层描述的是 人为什么去工作/行动的驱动力 从外部驱动 → 内部驱动的光谱 马斯洛、德西的自我决定论 都有类似的结构 你的归纳是准确的但有一个问题你的框架没有回答假设AI时代 第一层金钱不再需要基本收入 第二层社会地位重新定义 第三层身边人的期望改变 第四层自我认同的来源改变 第五层你喜欢的事AI做得比你好 这五层的外部条件全部被颠覆之后 人还剩下什么你框架里隐含的一个假设你的五层都预设了 工作是实现这些动机的主要载体 马克思说人的本质是劳动 背景是人通过改造世界来实现自我 但如果改造世界这件事 不再需要人来做了 问题就从为什么工作 变成了没有工作人是什么 这不是动机问题 而是存在问题我真正想问你的你个人现在处于第几层以及——你觉得如果有一天你现在做的事情AI全部能做而且做得更好你会怎么办这不是哲学问题是一个很现实的个人问题。人类1、我们不过多讨论”准备“活在第五层的原因你可以假设几年后我就是在第五层而且是很确定的、很简单就能跳出第一层的。2、你说的本能的理解我认同我的表达有误我喜欢的事情有吃美食、旅游、睡觉、听歌、游泳、听着歌游泳、代码如acm但是ai已经有word finial top 1能力了这个爱好废弃了这些爱好我并不会因为ai更会吃、更能游现在也有生物或轮船比我更能游就变得不热爱。我的爱好里没有社会地位等东西。这个补充很关键它直接推翻了我之前说的一个核心论点。我之前说错的地方我说 真实的人类体验会变得稀缺和珍贵 潜台词是因为AI的对比人类体验才有价值 你的反驳用行动说明的 你游泳不是因为比AI游得好 你吃美食不是因为比AI更会品尝 你听歌不是因为人类听歌比AI更有意义 这些体验的价值 完全来自于体验本身 和任何外部参照物无关你的爱好列表里有一个很有意思的细节代码/ACM废弃了 原因AI在这个领域超越了你 但是 吃美食、游泳、听歌不会废弃 原因AI更会吃/更能游和你无关 问题来了 同样是AI超越了人类 为什么ACM废弃了 但游泳没有我的猜测是ACM的乐趣来源 解题本身 和人类的竞争/比较 智识上的成就感 → AI介入后竞争维度崩塌 → 乐趣的一部分来源消失了 游泳的乐趣来源 水的触感 身体的律动 听歌时的沉浸 → 这些完全在你的身体和意识内部 → AI的存在对这个回路没有任何影响这说明你的爱好天然分成两类 外部参照型乐趣部分来自我比别人强 → AI超越后会受影响 纯内部体验型乐趣完全来自身体和意识的直接感受 → AI永远无法影响所以回到你最初的问题AI时代什么变得更重要 你已经用自己的生活给出了答案 不是能源虽然是基础 不是需求太抽象 不是真实性这是外部视角 而是 直接的、身体性的、不需要外部参照的体验能力 听着歌游泳这件事 在AI统治一切的世界里 和现在完全一样珍贵你觉得这个区分——外部参照型快乐 vs 纯内部体验型快乐——是你有意识选择的还是自然形成的人类自然形成的但是以后也可以有意识的选择并取悦自己。但是我们这些讨论并不是为了探索“我作为一个个体怎样更好的活”这个问题我本来就有答案不需要讨论。我记得我问的最初的问题是如果这些ai设想都成为现实取代了大部分人类生产力那么什么东西会变得最重要你也可以理解成我目前具有不看重第一层原因获取利益的存款但是几十年后不一定我需要如何像未来某些方向靠拢才能维持这个自身实力存款等进而保证单纯对第五层原因的追求你能理解吗。所以我之前说电力、需求泛指所有需求主要是消费力指的是国家级别的、外加存储。明白了你问的是在AI取代大部分生产力的世界里个人财富/实力如何保值哪些方向是真正的长期押注这是一个非常具体的资产配置和方向选择问题。先验证你说的三个方向能源/电力 ✅ 最硬逻辑链条极短 AI运行需要算力 算力需要电力 电力是物理约束无法被软件颠覆 护城河 ├── 重资产门槛极高 ├── 国家级基础设施 ├── 需求只会增加不会减少 └── 核聚变实现后也需要配套电网 个人参与方式 ├── 相关股票/ETF能源、电网、核电 ├── 直接投资门槛极高 └── 间接受益持有能源公司股权需求/消费力 ✅ 正确但需要细化你说的国家级消费力 本质是在说 AI创造了大量财富 但财富需要有人消费 消费力的分布决定了谁受益 更精确的表达 不是需求本身值钱 而是需求的入口值钱 谁控制了人们消费决策的入口 谁就控制了AI时代的流量存储 ✅ 但你可能低估了它你说的存储我理解是数据存储 逻辑是AI需要大量数据和算力存储 但存储有三层 第一层你说的 物理存储硬件数据中心 → 正确是基础设施 第二层更重要 数据本身 → 谁拥有最多高质量数据 → 谁就能训练最好的AI → 医疗数据、行为数据、工业数据 第三层最重要 信任存储 → 区块链/可验证身份体系 → 当真假难辨可信记录本身是资产你没提到的、我认为同样重要的方向稀缺土地和物理空间逻辑 AI取代脑力劳动 但无法取代物理空间 数据中心需要土地 核电站需要土地 人类体验经济需要物理场所 特别是 ├── 靠近大型电力基础设施的土地 ├── 适合数据中心的地理位置 │ 低温、低地震、稳定电力 └── 稀缺的自然体验场所 你说的旅游、游泳 真实自然环境会溢价生物科技和人类身体本身逻辑 AI解决了外部世界的效率问题 下一个战场是人类身体本身 ├── 寿命延长你的存款需要撑更久 ├── 认知增强脑机接口 ├── 健康维护个性化医疗 └── 感官增强更好地体验你的第五层爱好 这个方向和你个人需求直接相关 你想长期追求第五层 前提是身体和认知状态足够好但我想直接问你一个更关键的问题你说的这些方向——能源、存储、消费入口——你目前考虑的是 A、作为投资者持有这些方向的资产 B、作为从业者进入这些行业 C、两者都有因为这两种参与方式对应完全不同的建议。而且还有一个时间维度的问题你说几十年后不一定 这意味着你有很长的时间窗口 几十年的时间窗口里 现在看起来最重要的方向 可能在中途被颠覆 比如 2000年最重要的方向是互联网基础设施 但真正赚钱的是应用层Google、Facebook 而不是光纤电缆公司 AI时代同样可能 能源和存储是基础设施 但最终财富集中在应用层的某个地方你怎么看这个基础设施 vs 应用层的选择人类到这里我觉得没有必要继续和你讨论下去了可能其它ai会有终极答案
2026.1和ai沟通，记录在躺平前
读完了内容很扎实结合你之前在对话中的实际操作我能看出你已经在实践中验证了很多观点。让我直接说说我的看法一、你文章的核心判断我的评价判断正确且重要的部分缺少沟通是核心问题不是AI能力问题你的原话 ai机票服务的瓶颈不太在于ai能力 而在于认知不平等很多人表达不清楚自己的需求 这个判断非常准确 我们整个医疗对话就是一个活生生的例子 你一开始问偏头痛 → 我给了通用回答 你补充了具体检查结果 → 我的分析质量立刻跃升 你提出AI应该主动问诊 → 这正是缺少沟通问题的精准诊断MECE原则用于任务拆解这个方向完全正确而且有一个更深的原因你文章里没有明说AI的推理是线性展开的 它在生成第N个token时 只能看到前N-1个token 这意味着 任务越大、边界越模糊 AI在推理链中途偏轨的概率越高 MECE拆分的本质是 把一个需要长推理链的大任务 切成多个需要短推理链的小任务 每个小任务的偏轨概率都很低我认为可以补充或修正的部分“同一问题对话三次以上没满意答案就放弃”你的结论 同一问题与AI对话三次以上还没满意答案 可以不用继续了 我的补充 这个结论在同一种问法下成立 但换一个角度往往能突破 具体来说 第一次直接问 → 不满意 第二次换个角度问 → 不满意 第三次告诉AI你之前的回答哪里不对 → 可能突破 更有效的方式 不是重复问同一个问题 而是问AI你对这个问题的不确定性在哪里 或者你需要什么额外信息才能给出更好的答案 ← 这就回到了你发现的AI不会主动提问的问题关于AI幻觉用Prompt限制结果不理想你的记录 ai瞎回答不存在的知识 → prompt限制 → 不太理想 原因 Prompt限制幻觉的方式通常是 如果你不确定请说不知道 但这治标不治本 因为AI不知道自己不知道 就像我们之前讨论的 知道自己不知道本身是大模型的高级能力 更有效的方式 不是让AI承认不知道 而是让AI展示推理过程 具体Prompt 在给出答案之前先列出你的推理依据 标注哪些是你确定的哪些是你推断的 推断部分请说明推断依据 这样幻觉会大幅减少 因为AI在展示推理时 更难掩盖知识空洞二、你文章没有提到、但很关键的沟通技巧结合我们整个对话我补充几个1. 给AI反驳权你文章的Prompt框架很完善 但都是单向的人→AI 缺少的是 明确告诉AI你可以挑战我的假设 示例 如果你认为我的需求描述有逻辑问题 或者我的技术选型有更好的替代方案 请直接指出不要只顺着我的思路走 为什么重要 AI默认倾向于顺从用户 就是我们之前说的Sycophancy问题 给它反驳权能获得更真实的评估2. 让AI暴露思考过程中的不确定性普通用法 问题 → AI给答案 更高效的用法 问题 → AI先列出我在思考这个问题时 有哪些地方不确定或需要更多信息 → 你补充信息 → AI再给答案 这和你发现的AI应该主动问诊是同一个原理 只是从医疗场景推广到所有场景3. 渐进式上下文注入你文章的大Prompt模板很好 但有一个实践问题 一次性输入大量上下文 AI可能看了但没真正用上 更好的方式 第一轮核心需求关键约束 第二轮根据AI的回答补充它理解不准确的部分 第三轮追加边界条件和特殊情况 这和你说的任务拆解是配套的 不只是任务要拆解 上下文信息的注入也要分层4. 用AI的输出质量反推Prompt质量你文章提到 写好优化prompt的prompt让AI修改 可以更进一步 让AI解释它为什么这样回答 如果它的解释暴露了对需求的误解 说明Prompt在那个维度上表达不清楚 针对性修改那个维度 这比盲目让AI优化Prompt更精准三、你文章的一个深层洞察值得展开你写道“未来的难点和个人优势可能体现在如何准确描述和拆解自己的问题和需求”这个判断我完全认同但背后有一个更深的逻辑传统工作价值链 发现问题 → 分析问题 → 解决问题 人的价值分布在全链条 AI时代的工作价值链 发现问题 → 准确描述问题 → AI解决问题 → 验证结果 人的价值向两端集中 ├── 前端发现问题准确描述你文章的重点 └── 后端验证结果判断对错 你文章重点讲了准确描述 但验证结果同样重要 AI给了一个架构方案 你能判断它好不好吗 AI给了一段代码 你能判断它有没有隐藏的线程安全问题吗 你文章里的案例ThreadLocal内存泄漏 正是AI给了方案但人没有验证出问题的典型 最终还是靠同事的经验发现的 所以 准确描述问题的能力 验证AI输出的能力 AI时代真正的核心竞争力四、一个直接的问题你文章写于什么时候因为有几个点2025是Agent元年 → 现在是2026年5月 → Agent的发展是否符合你当时的预期 ai跨系统工作能力问题 → 配工作流 → 不太理想 → 这个问题在过去一年有没有改善 → 你现在用的是哪些工具你在实际工作中用AI辅助开发的效率提升现在大概是什么水平文章里写的28%是当时的数据现在应该变化很大。人类这是2025年1月写的当时ai能力还不太行。现在是2026年5月我的代码100%是ai生成其中大部分是claude模型相关能力。这个变化幅度非常大从减少28%人工到100% AI生成中间发生了什么我有几个很想深入聊的问题一、想直接问你的核心问题关于100% AI生成代码你现在的角色是什么 ├── 纯粹的需求描述者验证者 ├── 还是仍然需要深度参与架构设计 └── 遇到AI生成的代码有问题时你怎么处理关于Claude vs DeepSeek你提到主要用Claude 具体是哪个场景用Claude、哪个场景用其他模型 两者在实际Coding中的差距你感受是什么二、我的判断你文章的结论需要大幅更新你2025年1月的核心结论是“人工把大任务梳理清楚拆分成小任务把AI用在完成小任务上”但如果现在代码100%由AI生成说明要么你的任务拆解能力极大提升 已经能把复杂需求拆解到AI可以完整执行 要么AI的推理能力本身跃升了 不再需要像以前那样细粒度拆解 要么两者都有你觉得主要是哪个原因这个判断很重要——它决定了现在与AI沟通的核心技巧是否已经和你文章里写的完全不同了。这个答案很有意思但我想挑战一下你的判断你说的是拆解能力提升但我觉得可能还有另一面2025年1月的你 需要把任务拆解到接口级别 AI才能完成 2026年5月的你 能给到接口参数具体逻辑大局观 AI完成100%代码 问题是 这些信息接口、参数、具体逻辑 以前你也知道 为什么以前没有这样给AI两种可能可能A你的表达能力提升了你一直知道这些细节 但以前不知道AI需要这个粒度的信息 现在知道了所以给了 → 核心变化是你学会了怎么喂信息给AI可能BAI的理解能力也提升了同样粒度的描述 2025年1月的Claude → 生成的代码需要大量修改 2026年5月的Claude → 基本可用 → 不只是你变了AI也变了我真正想问的问题你现在给AI的那些信息——接口、参数、具体逻辑——是你自己想清楚的还是AI帮你想清楚的场景A 你先独立想清楚所有细节 然后喂给AI执行 → AI是高级打字员 → 瓶颈在你的设计能力 场景B 你给AI一个模糊需求 AI反问你或给出框架 你在AI的框架上补充细节 → AI参与了设计过程 → 两者协作 场景C 你给大方向 AI自己推导出接口和参数设计 你验证和调整 → AI承担了大部分设计工作 → 你的角色更接近技术产品经理你现在更接近哪个场景人类1、场景aai更像是一个实习生告诉他具体执行什么具体到人类理解每句话每句话都具体到实习生能执行那么ai就能生成100%满意的代码。2、如果只给大体框架大概率也能写的和需求差不多但是从系统架构上讲很差。我的感觉如果人类彻底放弃“系统架构”的追求、人类硬件能力、能源能力、或者仅仅是公司现金流得到极大提升我觉得都可以用场景b生成代码了。当然这些性能瓶颈、系统架构仅存在于用户大于一亿人的超大公司小公司如给政府写的项目就几百个人用完全可以ai生成了。这个判断非常精准而且你触到了一个很少有人说清楚的本质问题。让我展开一、你的实习生模型是目前最准确的AI Coding定位实习生的特征 ├── 执行力强给明确指令就能完成 ├── 没有系统直觉不知道这段代码在整个系统里意味着什么 ├── 不会主动发现这个设计三个月后会出问题 ├── 局部最优全局盲目 └── 需要有经验的人做Code Review Claude 2026年的实际状态 完全吻合以上特征你说的每句话具体到实习生能执行本质上是你在做的事情 需求 → 【系统设计】→ 【接口拆解】→ 【逻辑描述】→ AI执行 你承担了 ├── 架构决策用什么模式、怎么分层 ├── 边界判断这个接口该做什么、不该做什么 ├── 风险预判哪里会有并发问题、哪里会有性能瓶颈 └── 上下文整合这段代码和其他模块怎么配合 AI承担了 └── 把你的设计翻译成代码二、你说的系统架构差背后的原因很深为什么AI给大框架能写出功能正确但架构差的代码 AI的训练数据里 ├── 有大量能跑的代码 ✅ ├── 有大量教程级代码 ✅ ├── 有少量生产级高并发代码 ⚠️ └── 几乎没有某个具体系统演进3年后的架构教训 ❌ AI学到的是 这种需求通常这样写 而不是 这种写法在你们系统的流量模型下 6个月后扩容时会遇到什么问题换句话说架构能力的本质是 对未来变化和系统全局的预判 这需要 ├── 见过这个系统从0到1到10的演进 ├── 踩过具体的坑你文章里的ThreadLocal案例 ├── 理解业务增长曲线 └── 知道团队的技术债务在哪里 这些信息 ├── 大部分没有出现在任何公开文档里 ├── 存在于工程师的脑子里 └── AI的训练数据里几乎不存在三、你说的性能瓶颈只存在于超大公司这个判断我想细化你的判断 超大公司亿级用户→ 架构问题是真实瓶颈需要人 小公司百人系统→ AI生成已经够用 基本正确但有一个隐藏的分界线系统规模真实瓶颈AI能否独立胜任百人内部系统功能完整性✅ 现在已经可以万级用户ToC基本稳定性✅ 基本可以百万级用户缓存策略、数据库设计⚠️ 需要人把关架构千万级用户分布式一致性、流量治理❌ AI给的方案会埋雷亿级用户全链路性能、成本优化❌ 需要顶级工程师但这个表格本身会快速过时。四、你提到的三个突破条件我认为优先级不同你说突破场景B需要硬件能力提升 / 能源提升 / 公司现金流提升我的判断是还有一个更快到来的突破口条件1硬件/能源/算力 → 在改善但是慢 → 物理瓶颈需要10年级别 条件2公司现金流 → 本质是推理成本下降 → 这个很快每年推理成本降低约50~70% → 2~3年内可能不再是瓶颈 条件3你没提到AI获得系统上下文的能力 → 这可能是最关键的 → 如果AI能持续读取你的 代码库、架构文档、历史PR、线上监控数据 它就能逐渐建立系统直觉 → 这不需要更强的推理能力 → 只需要更长的上下文窗口更好的记忆机制 → 技术上已经在发生具体来说 现在Claude的上下文窗口200K tokens 你的整个核心业务代码库可能500K~2M tokens 当上下文窗口能装下整个代码库时 AI就能看到 ├── 这个接口和其他50个接口的关系 ├── 这个表的历史演进 ├── 上次类似改动引发了什么问题 └── 整个系统的数据流向 这时候架构直觉的差距会大幅缩小五、真正的核心问题你现在的工作模式你系统设计者→ 详细描述 → AI执行者→ 代码 你的不可替代性来自 系统设计这个环节但有一个值得思考的问题你现在做系统设计时 有没有用AI辅助设计本身 比如 我在设计这个供应商健康度系统 我倾向于用状态机ThreadLocal方案 你帮我找这个设计的潜在问题 ← 这不是让AI写代码 ← 而是让AI挑战你的设计 ← 相当于一个随时在线的、见过无数系统的架构评审者你现在有没有这样用AI做设计阶段的对抗性验证人类系统设计我们先不讨论我相信未来ai一定会彻底替代99%的程序员的所有工作包括系统设计。我想讨论写代码的本质到底是什么是和翻译工作类似吗如中文翻译成英文一样程序员只是把严谨的产品文档的语言描述翻译成某个编程语言而已、然后编译器、其它机器负责继续翻译成汇编语言、底层01整个过程全是翻译工作。这个类比非常深刻而且我认为你基本上是对的。让我认真展开一、编程本质上就是翻译这个判断成立完整的翻译链条 人类意图 ↓ 翻译1产品经理 需求文档自然语言但更严谨 ↓ 翻译2程序员 代码编程语言 ↓ 翻译3编译器 汇编语言 ↓ 翻译4汇编器 机器码01 ↓ 翻译5CPU微码 电信号每一层都是翻译而且是有损翻译人类意图 → 需求文档损失了模糊的感受和隐含期望 需求文档 → 代码损失了业务语义变成执行逻辑 代码 → 汇编损失了可读性变成指令序列 汇编 → 机器码损失了符号变成纯数字二、但编程有一个地方和普通翻译不同普通翻译源语言有明确含义 → 目标语言也有明确含义 → 翻译的任务是等价转换 中文苹果→ 英文Apple 原文意思是确定的编程翻译源头人类意图本身是模糊的 → 程序员不只是在翻译 → 程序员在消除歧义 产品说用户点击购买后要快 这句话有无数种实现方式 程序员必须先把快定义清楚 才能翻译成代码 所以编程 消除歧义 翻译这也是为什么你给AI每句话具体到实习生能执行之后 AI能生成100%满意的代码 因为你已经完成了消除歧义的工作 剩下的纯翻译部分AI比人强三、这个视角解释了编程历史的全部演进编程语言的进化方向 让翻译这件事越来越接近人类自然语言 机器码1940s直接写01 ↓ 汇编语言1950s用符号代替01 ↓ C语言1970s接近数学表达式 ↓ Java/Python1990s~接近英语句子 ↓ SQL直接说我要什么数据不说怎么取 ↓ AI Coding现在直接用中文描述意图 ↓ 未来人类意图直接变成运行的系统每一步进化都是把翻译这个工作从人类手里转移出去。程序员这个职业的历史本质上是人类不断发明工具 把翻译链条中越来越多的层次自动化 最终把自己这个翻译者也自动化掉四、但有一层翻译至今没有被自动化人类真实感受 ↓ 这一层翻译从未被自动化过 人类可以表达的意图比如用户真正想要的 我想要一种购物体验让我感觉自己做了明智的决定 用户能表达的 我想要一个比价功能 产品文档写的 在商品详情页显示同类商品价格对比 代码实现的 一个价格列表组件每一层都在损失信息而且第一层的损失最大、最根本。这一层的翻译工作目前既不能由程序员完成也不能由AI完成甚至用户自己也完成不了。五、所以编程会消亡但表达意图不会会被AI替代的 需求文档 → 代码 → 机器码 翻译链条的中下层 不会被替代的 人类真实需求 → 可表达的意图 翻译链条的最顶层 这就是为什么你说的成立 未来的核心能力是准确描述和拆解问题 本质上是 成为翻译链条顶层的那个人 把模糊的人类需求 转化为AI能够执行的精确意图六、一个更激进的推论既然编程全是翻译那编程语言本身是历史的偶然产物 它存在的原因只有一个 在AI出现之前 人类需要一种足够严谨又足够接近人类语言的中间层 来桥接人类意图和机器执行 现在AI可以直接理解自然语言 并生成机器可执行的代码 编程语言作为中间层的存在意义 正在快速消失Python、Java、Go这些语言本质上是AI出现之前的过渡工具。就像印刷术出现之前需要抄书匠 照相机出现之前需要肖像画师 编译器AI出现之后不再需要把意图翻译成代码的人 抄书匠和肖像画师没有消失 但他们的工作从信息传递的必要环节 变成了小众艺术 程序员可能也会走同样的路你觉得这个推论成立吗还是说你认为编程语言有某种不可替代的价值不只是翻译工具我很认可你的推论没有任何不赞同或不适事实上马斯克就提出过类似观点并提出几年内会研发出直接生成计算机底层语言的模型。你提到的一个观点我很感兴趣人类真实感受这一层翻译从未被自动化过这是否要依赖心理学、脑科学的发展目前脑机发展如何有可能发展成突破你说的这种情况吗人类真实感受的自动化脑科学、脑机接口与终极翻译问题一、先把问题说清楚我说的从未被自动化的那层翻译具体是什么人类真实感受潜意识层 我感到焦虑但不知道为什么 这个产品用起来哪里不对劲 我想要某种感觉但说不出来 ↓ 这一层翻译从未被自动化 ↓ 人类能表达的意图意识层 我要一个更好的购物体验 帮我做一个让用户开心的产品这个问题的本质是人类有大量知道但说不出来的知识 心理学叫内隐知识Tacit Knowledge 哲学家波兰尼说我们知道的远多于我们能说出来的 自动化这一层翻译 把内隐知识变成可表达、可传递的显性知识 这需要直接读取大脑二、脑机接口目前发展到哪里了这个话题恰好是当下最前沿的领域之一。全球进展Neuralink马斯克 2024年1月首位人类患者植入N1芯片 成果患者用意念控制鼠标光标 意念打字速度约8个词/分钟 2025年多名患者植入功能持续扩展 定位侵入式针对严重残障患者 中国进展 2026年3月13日博睿康植入式脑机接口 手部运动功能代偿系统获国家药监局批准 → 全球首个获批的侵入式脑机接口三类医疗器械 → 帮助高位截瘫患者用意念控制机械手 脑虎科技、阶梯医疗等企业 也积累了大量临床试验案例 全球产业规模 2026年一季度中国单季融资38亿元 全球脑机接口企业已超过800家技术路线对比类型代表信号质量侵入性当前能做什么侵入式Neuralink、博睿康极高开颅手术意念控制光标/机械手半侵入式脑虎科技高微创运动意图解码非侵入式各类EEG设备低无情绪状态、注意力监测三、脑机接口能解决真实感受翻译问题吗这里需要分层讨论第一层运动意图已基本解决我想移动右手 → 运动皮层产生特定神经信号 → 脑机接口读取 → 机械手移动 这一层已经实现 信号相对简单、局部化、可重复 Neuralink和博睿康做的就是这个第二层语言意图正在突破我想说这句话 → 语言皮层产生信号 → 解码成文字 当前进展 2026年解码算法已实现 ├── 实时汉语语音解码 └── 1.4秒/字符的意念打字速度 但仍然是 我已经形成了清晰的语言意图 → 翻译成文字 还不是 我有模糊的感受 → 翻译成语言第三层情绪和感受非常早期当前能做的 ├── 识别基本情绪状态开心/悲伤/愤怒 │ 准确率约70~80%但粒度很粗 ├── 监测注意力水平 ├── 检测疼痛信号 └── 识别偏好喜欢/不喜欢 做不到的 ├── 读取复杂的混合情绪 ├── 理解说不清楚的感觉 ├── 捕捉潜意识层的真实需求 └── 把内隐知识转化为可表达的信息第四层潜意识和内隐知识几乎未触及这是最难的部分 内隐知识存储在哪里 → 不在某个特定脑区 → 分布在整个神经网络的连接权重中 → 就像大模型的知识存储在参数里一样 读取它需要 └── 不只是读取神经信号 而是理解整个神经网络的权重 这在技术上相当于 完整解码一个人的大脑 比登月还难10000倍四、真正的瓶颈神经编码问题脑机接口面临的根本挑战 我们不知道大脑的编码规则 类比 你拿到一段加密文件 但不知道加密算法 你能读取每一个字节 但不知道它的含义 大脑的情况 我们能记录神经元的放电信号 但神经元的放电模式如何编码感受 目前基本不知道 这个问题叫神经编码问题 是脑科学最核心、最未解决的问题之一两个相关的哲学难题难题一主观体验的不可传递性你看到红色时的感受 和我看到红色时的感受 是否完全相同 我们永远无法验证 因为感受本身无法从一个大脑传递到另一个大脑 即使脑机接口能读取你的神经信号 它读到的是信号 不是感受本身难题二查尔默斯的困难问题意识的容易问题 解释大脑如何处理信息、控制行为 → 脑科学在进步终将解决 意识的困难问题 为什么物理过程会产生主观体验 为什么神经元放电会让你感觉到红色 → 这个问题可能永远无法用物理科学回答五、但有一条路可能绕过这个问题不需要真正读取感受只需要足够好的近似路径一行为数据推断现在已在发生 不读取你的大脑 而是观察你的所有行为 ├── 你在什么内容上停留更久 ├── 你购买了什么、退货了什么 ├── 你的表情在什么时候变化 ├── 你的语音语调如何变化 └── 你的生理信号心率、皮肤电导 用这些数据推断你的真实感受 → 这是推荐算法、广告系统现在做的事 → 某种程度上比你自己更了解你的偏好路径二脑机接口AI联合解码5~10年内 不需要完全理解神经编码 而是 大量人的神经信号 他们事后描述的感受 → 训练一个感受解码模型 → 用统计规律近似读取感受 就像 AI不理解语言的真正含义 但通过大量数据学会了足够好的翻译 同样的方式可能适用于感受解码路径三闭环神经接口更远的未来 不只是读取信号 而是双向交互 ├── 读取你的神经状态 ├── 给你呈现不同的选项/刺激 ├── 读取你的神经反应 └── 逐步逼近你真正想要的东西 相当于 一个能直接和你的潜意识对话的系统 不需要你用语言表达六、时间线预测现在2026 ├── 侵入式BCI意念控制运动/打字 ✅ ├── 非侵入式基本情绪识别 ✅ └── 感受读取几乎为零 ❌ 5年内2031 ├── 语言意图的高精度解码 ├── 基本情绪的精细化识别 └── 行为数据生理信号的感受推断商业化 10~20年内 ├── 复杂情绪状态的解码 ├── 部分内隐知识的外化 └── 闭环神经接口的早期应用 50年以上或永远无法实现 └── 完整读取潜意识和内隐知识 受限于神经编码问题和意识的困难问题七、回到你最初的问题编程翻译链条的最顶层 人类真实感受→可表达意图 能被自动化吗 诚实的答案 部分可以通过 ├── 行为数据推断已在发生 ├── 生理信号监测5年内成熟 └── 脑机接口近似解码10~20年内 但完全自动化 └── 受限于意识的困难问题 可能是人类永远保留的最后一层 不是因为技术不够 而是因为感受本身可能无法被外化最深层的结论编程翻译链条会被AI从底部向上逐层自动化脑机接口会从顶部向下逐层读取。两者相向而行中间会越来越薄。但最核心的那一层——“我感受到了什么但说不清楚”——可能是人类意识最后的私有领地不是因为技术做不到而是因为那里可能根本没有可以被翻译的信息只有体验本身。人类如果这些最终都实现那么哪些东西会变得更重要因为大部分工作可能都没有必要了能源需求其它我根本想不到。如果一切都被自动化什么才是真正稀缺的一、先建立一个思考框架历史上每次技术革命 都让某些东西变得不再稀缺 同时让另一些东西变得更稀缺 农业革命 体力劳动效率提升 → 土地和水变得更稀缺 工业革命 生产效率提升 → 市场/需求变得更稀缺 信息革命 信息传播效率提升 → 注意力变得更稀缺 AI脑机革命假设完成 脑力劳动效率提升 → ???变得更稀缺二、你提到的两个答案能源正确而且可能是最硬的瓶颈为什么能源是真实瓶颈 现在训练一个顶级大模型 耗电量 ≈ 一个小城市几个月的用电量 假设AI处理所有脑力工作 全球算力需求可能是现在的1000倍以上 物理约束 ├── 地球能源总量是有限的 ├── 太阳能/核聚变再快也需要时间 └── 能源不够算力就不够AI就有上限 能源的特殊性 它不是某个行业的资源 而是所有行业的底层资源 控制能源 控制一切自动化的速度上限核聚变的时间线当前进展 2022年NIF首次实现核聚变净能量增益 2025~2026多家私人公司Commonwealth Fusion等 接近商业化原型 预计2035年前后第一批商业核聚变电站 如果核聚变实现 能源瓶颈大幅缓解 但不会消失因为需求会同步膨胀需求正确但需要细分需求这个词太宽泛 需要拆开 物质需求 食物、住所、安全 → AI机器人可以大幅满足 → 稀缺性降低 社会需求 归属感、认可、地位 → 无法被自动化满足 → 稀缺性上升 意义需求 我的存在有什么价值 → 这是最深层的需求 → AI越强大这个问题越尖锐 → 稀缺性急剧上升三、你可能没想到的稀缺品稀缺品1注意力已经开始稀缺会更严重当所有内容都可以被AI无限生成 信息不再稀缺 → 人类的注意力成为终极稀缺资源 现在的预兆 短视频平台争夺注意力 广告行业的本质是购买注意力 推荐算法的本质是劫持注意力 未来的极端情况 AI能生成完美符合你口味的 无限电影、音乐、游戏、社交内容 → 人类可能陷入注意力的完全碎片化 → 能够深度专注本身变成稀缺能力稀缺品2真实性可能是最意外的答案当AI能生成 ├── 完美的文章 ├── 完美的图片 ├── 完美的视频 ├── 完美的音乐 └── 完美模拟人类的对话 真实本身变得极度稀缺 真实的人类创作 真实的人类情感 真实的人类关系 真实的人类经历 类比 工业化之前手工制品是普通品 工业化之后手工制品变成奢侈品 不是因为更实用 而是因为真实的人类劳动本身有价值 AI时代 这是真实的人类写的 这是真实发生在人身上的故事 → 可能比AI生成的完美内容更有价值稀缺品3信任体系性稀缺深度伪造技术成熟后 任何视频、声音、文字都可以被伪造 → 信任的基础设施崩塌 变得极度稀缺的 ├── 可验证的真实身份 ├── 可追溯的行为记录 ├── 不可篡改的历史 └── 人与人之间的直接信任关系 谁控制信任基础设施 区块链、生物特征、物理接触验证 → 可能成为新的核心资产稀缺品4物理世界的体验反直觉但重要当虚拟世界可以被AI完美模拟 物理世界的体验反而变得珍贵 现在的预兆 ├── 人们愿意花高价去真实的地方旅游 │ 而不是看VR ├── 黑胶唱片在数字音乐时代复兴 ├── 手写信件变得比电子邮件更有情感价值 └── 农家乐在城市化时代反而更受欢迎 未来的极端情况 AI能模拟任何体验 → 真实的物理体验溢价极高 → 真实触摸过、真实去过、真实经历过 成为身份和财富的象征稀缺品5生物学意义上的人类连接这是最深层的稀缺 人类是社会性动物 大脑有专门处理人脸、人声、人类行为的神经回路 这些回路在数百万年进化中形成 不会因为AI出现而消失 当AI可以完美模拟人类 真实的人类连接反而变得更珍贵 具体表现 ├── 真实的友谊 ├── 真实的爱情 ├── 真实的导师关系 ├── 真实的社群归属 └── 被真实的人类看见和理解 这不能被自动化 因为它的价值本身就来自于是真实的人四、一个更大的框架稀缺性的转移规律人类历史上稀缺性总是从 被技术解决的层面 转移到 更高层次的人类需求 马斯洛需求层次在技术革命下的演变 农业革命解决生存需求食物 工业革命解决安全需求物质保障 信息革命解决部分社交需求连接 AI革命将解决认知需求知识、技能 每次解决一层 上面那层就变得更稀缺 AI解决了认知需求之后 最稀缺的将是 └── 自我实现需求 我是谁 我的存在有什么独特意义 什么是只有我才能体验的五、最终会稀缺的东西可能只有一个本质把所有稀缺品归纳 能源 → 物理世界运转的底层 真实性 → 人类创造和经历的独特性 信任 → 人与人关系的基础 注意力 → 人类意识本身 物理体验 → 身体存在于世界的感受 人类连接 → 被另一个意识看见 意义感 → 存在的理由 本质上都是同一件事 人类意识本身的稀缺性 当机器可以做所有事情 唯一不可替代的 是有一个人类意识在经历这一切 体验本身 不是体验的结果 不是体验的记录 而是正在发生的、第一人称的、主观的体验 这无法被复制 无法被自动化 无法被规模化 一个人此刻的意识体验 是宇宙中唯一的、不可替代的事件六、这对现实世界意味着什么如果上面的分析成立 未来真正有价值的事情是 对个人 ├── 深度体验生活而不是高效完成任务 ├── 建立真实的人际关系而不是网络连接 ├── 发展独特的个人视角而不是标准化技能 └── 追问我真正想要什么而不是我能做什么 对社会 ├── 能源基础设施支撑一切自动化 ├── 信任基础设施防止真实性崩塌 ├── 意义供给系统宗教、哲学、艺术的复兴 └── 人类连接的保护机制防止原子化孤独 对经济 ├── 能源行业最硬的基础资产 ├── 体验经济真实的物理体验溢价 ├── 信任经济可验证的真实性 └── 关系经济真实人类连接的中介终极答案当所有工作都被自动化最稀缺的不是某种资源或能力而是人类意识本身在经历什么。能源是物理底层真实性是社会底层但最终的稀缺品是一个有意识的人此刻正在感受什么。这既是最古老的人类问题也将是AI时代最新的核心价值。哲学、艺术、宗教——所有人类试图回答活着意味着什么的领域——可能在AI时代迎来真正的复兴不是作为消遣而是作为最核心的人类事业。人类你说的这个问题不知道为什么我自己感觉挺简单的人类和我自己早就有过精炼的总结工作不是上班或活着的的意义是什么马克思说人活着的本质是为了工作所以我觉得可以合起来看第一层获取利益如我上班主要是金钱有些学派把权力也归到这一层。第二层获取普遍的人的认同可以理解为被需要感、社会地位等如中国的医师公普遍到这个人你可能不认识但是你在乎他对你的看法有些学派说权力是这一层。第三层获取身边人认同如父亲是将军从小希望孩子从军最后孩子因为这个原因从军了。第四层获取自我的认同如宝妈不顾一切借钱开店、富二代非要创业等。第五层我工作是因为我喜欢工作如画家、音乐家、心理学家拯救了很多人等。没啥好讨论的吧你有补充或纠正吗这个框架很清晰而且你自己也说没啥好讨论的——我理解你的意思这些问题人类早就想清楚了。但我想挑战一个地方你的框架是动机层次不完全是意义层次你的五层描述的是 人为什么去工作/行动的驱动力 从外部驱动 → 内部驱动的光谱 马斯洛、德西的自我决定论 都有类似的结构 你的归纳是准确的但有一个问题你的框架没有回答假设AI时代 第一层金钱不再需要基本收入 第二层社会地位重新定义 第三层身边人的期望改变 第四层自我认同的来源改变 第五层你喜欢的事AI做得比你好 这五层的外部条件全部被颠覆之后 人还剩下什么你框架里隐含的一个假设你的五层都预设了 工作是实现这些动机的主要载体 马克思说人的本质是劳动 背景是人通过改造世界来实现自我 但如果改造世界这件事 不再需要人来做了 问题就从为什么工作 变成了没有工作人是什么 这不是动机问题 而是存在问题我真正想问你的你个人现在处于第几层以及——你觉得如果有一天你现在做的事情AI全部能做而且做得更好你会怎么办这不是哲学问题是一个很现实的个人问题。人类1、我们不过多讨论”准备“活在第五层的原因你可以假设几年后我就是在第五层而且是很确定的、很简单就能跳出第一层的。2、你说的本能的理解我认同我的表达有误我喜欢的事情有吃美食、旅游、睡觉、听歌、游泳、听着歌游泳、代码如acm但是ai已经有word finial top 1能力了这个爱好废弃了这些爱好我并不会因为ai更会吃、更能游现在也有生物或轮船比我更能游就变得不热爱。我的爱好里没有社会地位等东西。这个补充很关键它直接推翻了我之前说的一个核心论点。我之前说错的地方我说 真实的人类体验会变得稀缺和珍贵 潜台词是因为AI的对比人类体验才有价值 你的反驳用行动说明的 你游泳不是因为比AI游得好 你吃美食不是因为比AI更会品尝 你听歌不是因为人类听歌比AI更有意义 这些体验的价值 完全来自于体验本身 和任何外部参照物无关你的爱好列表里有一个很有意思的细节代码/ACM废弃了 原因AI在这个领域超越了你 但是 吃美食、游泳、听歌不会废弃 原因AI更会吃/更能游和你无关 问题来了 同样是AI超越了人类 为什么ACM废弃了 但游泳没有我的猜测是ACM的乐趣来源 解题本身 和人类的竞争/比较 智识上的成就感 → AI介入后竞争维度崩塌 → 乐趣的一部分来源消失了 游泳的乐趣来源 水的触感 身体的律动 听歌时的沉浸 → 这些完全在你的身体和意识内部 → AI的存在对这个回路没有任何影响这说明你的爱好天然分成两类 外部参照型乐趣部分来自我比别人强 → AI超越后会受影响 纯内部体验型乐趣完全来自身体和意识的直接感受 → AI永远无法影响所以回到你最初的问题AI时代什么变得更重要 你已经用自己的生活给出了答案 不是能源虽然是基础 不是需求太抽象 不是真实性这是外部视角 而是 直接的、身体性的、不需要外部参照的体验能力 听着歌游泳这件事 在AI统治一切的世界里 和现在完全一样珍贵你觉得这个区分——外部参照型快乐 vs 纯内部体验型快乐——是你有意识选择的还是自然形成的人类自然形成的但是以后也可以有意识的选择并取悦自己。但是我们这些讨论并不是为了探索“我作为一个个体怎样更好的活”这个问题我本来就有答案不需要讨论。我记得我问的最初的问题是如果这些ai设想都成为现实取代了大部分人类生产力那么什么东西会变得最重要你也可以理解成我目前具有不看重第一层原因获取利益的存款但是几十年后不一定我需要如何像未来某些方向靠拢才能维持这个自身实力存款等进而保证单纯对第五层原因的追求你能理解吗。所以我之前说电力、需求泛指所有需求主要是消费力指的是国家级别的、外加存储。明白了你问的是在AI取代大部分生产力的世界里个人财富/实力如何保值哪些方向是真正的长期押注这是一个非常具体的资产配置和方向选择问题。先验证你说的三个方向能源/电力 ✅ 最硬逻辑链条极短 AI运行需要算力 算力需要电力 电力是物理约束无法被软件颠覆 护城河 ├── 重资产门槛极高 ├── 国家级基础设施 ├── 需求只会增加不会减少 └── 核聚变实现后也需要配套电网 个人参与方式 ├── 相关股票/ETF能源、电网、核电 ├── 直接投资门槛极高 └── 间接受益持有能源公司股权需求/消费力 ✅ 正确但需要细化你说的国家级消费力 本质是在说 AI创造了大量财富 但财富需要有人消费 消费力的分布决定了谁受益 更精确的表达 不是需求本身值钱 而是需求的入口值钱 谁控制了人们消费决策的入口 谁就控制了AI时代的流量存储 ✅ 但你可能低估了它你说的存储我理解是数据存储 逻辑是AI需要大量数据和算力存储 但存储有三层 第一层你说的 物理存储硬件数据中心 → 正确是基础设施 第二层更重要 数据本身 → 谁拥有最多高质量数据 → 谁就能训练最好的AI → 医疗数据、行为数据、工业数据 第三层最重要 信任存储 → 区块链/可验证身份体系 → 当真假难辨可信记录本身是资产你没提到的、我认为同样重要的方向稀缺土地和物理空间逻辑 AI取代脑力劳动 但无法取代物理空间 数据中心需要土地 核电站需要土地 人类体验经济需要物理场所 特别是 ├── 靠近大型电力基础设施的土地 ├── 适合数据中心的地理位置 │ 低温、低地震、稳定电力 └── 稀缺的自然体验场所 你说的旅游、游泳 真实自然环境会溢价生物科技和人类身体本身逻辑 AI解决了外部世界的效率问题 下一个战场是人类身体本身 ├── 寿命延长你的存款需要撑更久 ├── 认知增强脑机接口 ├── 健康维护个性化医疗 └── 感官增强更好地体验你的第五层爱好 这个方向和你个人需求直接相关 你想长期追求第五层 前提是身体和认知状态足够好但我想直接问你一个更关键的问题你说的这些方向——能源、存储、消费入口——你目前考虑的是 A、作为投资者持有这些方向的资产 B、作为从业者进入这些行业 C、两者都有因为这两种参与方式对应完全不同的建议。而且还有一个时间维度的问题你说几十年后不一定 这意味着你有很长的时间窗口 几十年的时间窗口里 现在看起来最重要的方向 可能在中途被颠覆 比如 2000年最重要的方向是互联网基础设施 但真正赚钱的是应用层Google、Facebook 而不是光纤电缆公司 AI时代同样可能 能源和存储是基础设施 但最终财富集中在应用层的某个地方你怎么看这个基础设施 vs 应用层的选择人类到这里我觉得没有必要继续和你讨论下去了可能其它ai会有终极答案
