翻译-不要陷入反AI的炒作中

Don't fall into the anti-AI hype

antirez 4 小时前。27120 次查看。

我热爱编写软件。可以说，我的职业生涯就是持续努力创造编写精良、简洁的软件，其中的真人感是基本特征。我也希望建立一个不遗忘弱者的社会。此外，我不希望AI在经济上取得成功，我不在乎当前的经济体系是否被颠覆（说实话，如果它朝着大规模财富再分配的方向发展，我会非常高兴）。但是，如果我对软件和社会的想法损害了我的视野，我将不会尊重自己和我的智慧：事实就是事实，AI将永远改变编程。

2020年我辞去工作，着手创作一部关于人工智能、全民基本收入以及社会如何应对工作自动化带来诸多挑战的小说。2024年末，我开设了一个专注于AI的YouTube频道，探讨其在编程任务中的应用及其潜在的社会经济影响。虽然我很早就预见到即将发生的变化，但我原以为编程领域彻底重塑前我们还有更多时间——至少几年。如今我已不再这么认为。近期，最先进的LLM仅需获得关于最终目标的清晰提示，就能独立完成大型子任务或中等规模项目，几乎无需人工协助。成功率取决于你所从事的编程类型（越是独立且能通过文本精确描述的任务效果越好，系统编程尤其适合），也取决于你能否构建清晰的问题框架与LLM沟通。但总体而言，现在显而易见的是，对大多数项目来说，亲手编写代码已不再明智——除非是为了乐趣。

在过去一周里，仅仅通过提示，并时不时检查代码以提供指导，我在几小时内完成了以下四项任务，耗时以小时计而非周计：

1.我修改了自己的linenoise库以支持UTF-8编码，并创建了一个行编辑测试框架，该框架使用模拟终端，能够报告每个字符单元格中显示的内容。这是我长久以来想做的事情，但仅仅为了测试一个副项目而投入所需工作量很难说得过去。然而，如果你只需描述想法，它就能在代码中实现，情况就大不相同了。

2.我修复了Redis测试中的瞬时故障。这是非常烦人的工作，涉及时序相关问题、TCP死锁条件等等。Claude Code持续迭代以复现问题，检查进程状态以理解正在发生的情况，并修复了这些错误。

3.昨天我想要一个纯C语言库，能够执行类似BERT的嵌入模型推理。Claude Code在5分钟内就创建了它。与PyTorch相比，输出相同，速度相同（慢15%）。代码共700行。还有一个用于转换GTE-small模型的Python工具。

4.过去几周我对Redis Streams的内部结构进行了修改。我有一份关于所做工作的设计文档。我尝试把它交给Claude Code，结果它在20分钟甚至更短的时间内就重现了我的工作（主要因为我检查和授权运行所需命令的速度比较慢）。

要忽视正在发生的现实简直是不可能的。在大多数情况下，编写代码已经不再必要。现在更有趣的是理解要做什么，以及如何去做（关于第二部分，LLMs也是极佳的合作伙伴）。无论AI公司能否收回成本，无论股市是否会崩盘，这些都无关紧要。从长远来看，这些都不重要。无论这个或那个独角兽公司的CEO告诉你多么令人反感或荒谬的事情，都无关紧要。无论如何，编程已经永远改变了。

对于我写的所有被LLMs吸收的代码，我作何感想？我感到非常荣幸能成为其中的一部分，因为我认为这是我一生都在努力做的事情的延续：让代码、系统和知识民主化。LLMs将帮助我们更快地编写更好的软件，并让小团队有机会与大公司竞争。这与开源软件在90年代所做的事情如出一辙。

然而，这项技术太过重要，绝不能仅由少数公司掌控。目前，某些机构或许在预训练方面更胜一筹，或许能以远超他人的效率进行强化学习，但开源模型——尤其是中国研发的模型——仍在与封闭实验室的前沿模型持续竞争（即便暂时落后）。迄今为止，人工智能已实现了相当程度的普及化，尽管仍不完美。但关键在于：这种格局绝非永恒不变。我对技术垄断的趋势深感忧虑。与此同时，我坚信大规模神经网络确实能创造奇迹，而当前顶尖AI技术中并不存在无法逾越的"魔法壁垒"——否则便难以解释为何多年来OpenAI、Anthropic和谷歌的研究成果始终并驾齐驱。

作为一名程序员，我比以往任何时候都更渴望投身开源事业。我想重拾那些因时间问题而搁置的代码仓库，将AI技术融入Redis工作流。在完善向量集合实现后，继续优化其他数据结构——正如我现在对流数据结构的持续改进。

但我为那些将被解雇的人们感到担忧。目前尚不清楚事态将如何发展：企业是会尝试雇佣更多人，以创造更多价值？还是试图削减薪资成本，只留下更擅长提示编程的程序员？此外，我担心在其他领域，人类可能会被完全取代。

那么，社会解决方案是什么？毕竟创新无法被收回。我认为我们应该投票支持那些认识到正在发生的变化，并愿意为失业者提供支持的政府。而且，被解雇的人越多，投票支持那些能提供一定程度保障的政治力量的压力就越大。但我也期待人工智能可能带来的好处：科学上的新进展，有助于减轻人类境遇中的苦难——毕竟人生并非总是幸福。

无论如何，回到编程这个话题。朋友，我只有一个建议给你：无论你认为「正确的事」应该是什么，你都无法通过拒绝当下正在发生的一切来控制它。回避人工智能不会对你或你的职业生涯有任何帮助。仔细想想。认真测试这些新工具，花上几周时间深入研究，而不是仅用五分钟的浅尝辄止来强化固有偏见。寻找能让你事半功倍的方法，如果暂时行不通，每隔几个月就重新尝试。

是的，也许你会想：自己曾那么努力地学习编程，如今机器却代劳了。但还记得那些为调试项目熬到深夜的日子吗？那时点燃你内心火焰的，正是创造的过程。现在，只要找到有效运用人工智能的方法，你就能创造更多、更好的作品。那份乐趣始终都在，从未改变。