AI的局限性或缺点
- 难以预测与控制：AI的运行机制像黑箱，难以准确预知其行为，尤其在关键场景下可能会犯致命错误。
- 无法背锅：AI犯错时，责任归属难以明确，导致无法追究错误的责任，缺乏人类信誉体系的约束。
- 逻辑推理不严谨：AI的推理基于概率预测，不是绝对严谨的逻辑推理。训练数据如果有误，AI可能无法辨别。
- 无法创新：AI不具备创造全新概念的能力，更多的是基于历史数据进行知识复述与组合，无法像人类一样发明新技术或理念。
- 对超出训练数据的场景应对差：AI在面对未曾训练过的数据时，表现较差，容易出错。
AI的好处
- 提高效率：AI在许多领域极大提升了效率，尤其在数据处理、搜索和重复性任务上。对于程序员来说，它是一个强大的辅助工具，帮助快速解决技术问题。
- 降低门槛：AI减少了对低级重复性任务的需求，拉近了人们在某些知识领域的差距。
- 支持决策和监督：AI辅助决策，尤其是在复杂任务中，能提供数据支持，减少人为错误。
AI工具下需要的人才
- 清晰表述与提问能力：能够清晰提出问题和有效沟通是与AI协同工作的关键，好的表述能力有助于提高工作效率。
- 整理与分析能力：能够有效梳理信息、分解任务，并向AI提出清晰问题的人，会更善于利用AI工具。
- 与产品交互能力：AI可以编写代码，但仍需要人类与产品经理沟通，理解需求并做出相应调整。
程序员的利好与不可替代的能力
- AI对程序员的利好：
- AI大幅提升了开发效率，尤其在编程辅助、技术搜索、业务方案思考等方面。
- 某些低级任务减少了人力需求，使得程序员能更多专注于创造性和复杂问题的解决。
- 程序员不可替代的地方：
- 清晰的提问和判断能力：程序员的核心能力在于能理解问题，并准确表达需求，AI只能作为工具辅助工作。
- 与产品沟通：AI生成的代码和解决方案需要程序员与产品团队对接，确保最终结果符合需求。
- 决策和经验判断：AI的能力有限，尤其在面对复杂决策时，仍需依赖经验丰富的程序员来进行判断和修正。
个人观点
- AI目前主要是利用历史数据和记忆进行信息处理，不能进行创新（如无法创造出类似K8S的技术）。
- 尽管AI能提高程序员的工作效率，但目前它更多是辅助工具，而不是替代品。
- 对普通程序员来说，理解大模型技术的基本原理和概念非常重要，未来将需要在“AI操作系统”上来构建应用。
扩展
来自claude.ai的评价
2025-02-13
我来分析一下这些观点，指出其中可能存在的错误或需要讨论的地方：
- 关于”无法创新”的说法需要更谨慎：
- 虽然AI确实主要基于已有数据进行组合和推理，但说它”不具备创造全新概念的能力”可能过于绝对
- AI已经展示出一定的创新能力，比如在围棋、蛋白质折叠等领域提出了人类之前没有想到的解决方案
- 更准确的说法是AI的创新能力与人类不同，它通过大规模数据分析和模式识别来实现创新
- “逻辑推理不严谨”的表述不够准确：
- 现代AI系统（尤其是形式化验证系统）可以进行严格的逻辑推理
- 大语言模型确实存在基于概率的推理特点，但这不等同于所有AI系统都如此
- 人类的推理同样也常常基于经验和概率判断，而不总是严格的逻辑推导
- 关于”难以预测与控制”：
- 这个观点部分正确，但需要注意现代AI系统已经有了很多可解释性的工具和方法
- 某些领域的AI系统（如用于医疗诊断的AI）已经实现了相当程度的可解释性
- “像黑箱”这种说法可能过于简化了问题
- “无法背锅”的说法不够准确：
- 实际上已经有了相关的法律和责任框架在建立
- AI系统的责任可以追溯到开发者、部署者和使用者
- 这更多是一个治理和监管的问题，而不是技术本身的限制
- “个人观点”部分关于K8S的例子不够恰当：
- K8S本质上是一个系统架构和设计方案，而不是完全创新的技术
- AI实际上可以通过分析已有系统设计模式，提出类似的架构方案
- 更准确的说法是AI在某些创新领域的能力仍有限制，而不是完全无法创新
- 好处部分基本准确，但可以补充：
- AI不仅提高效率，还能发现人类容易忽视的模式和关联
- 在某些领域（如图像识别、语音处理）已经超越了人类性能
- AI能够24/7工作，这个优势没有被提到
- 关于程序员不可替代性的分析基本合理，但可以补充：
- 程序员在系统架构设计、安全性考虑等方面的经验特别重要
- 处理边界条件和异常情况的能力仍然需要人类经验
- 对业务场景的深入理解和商业价值判断也是关键能力
- “AI操作系统”的说法需要澄清：
- 这个比喻可能会造成误解，更准确的说法是”AI基础设施”或”AI平台”
- 程序员需要理解的不仅是技术原理，还包括AI的应用场景和限制
总的来说，这些观点大体上是合理的，但部分表述过于绝对或简化。AI的能力和局限性是一个复杂的话题，需要更细致和平衡的讨论。理解AI的真实能力和限制，对于更好地利用AI工具至关重要。