AngelList联创纳瓦尔:AI生产力被过度神话,软件工程师永不消亡

PANews

作者:Naval Ravikant

编译:Felix, PANews

在当前 AI 大模型疯狂迭代的背景下,全球市场充斥着一种深重的悲观和焦虑情绪。前有 OpenAI CEO Sam Altman 预测“AI 将接管 95% 程序员的工作”;后有 Anthropic CEO 预测“AI 全面将在 6-12 个月内全面接管软件工程师岗位”。“程序员职业已死”的言论似乎已成为全球共识,其正面临自互联网诞生以来最严峻的”生存危机“。

但这种对岗位消失的恐惧源于对技术底层逻辑的误解。AngelList 联创 Naval Ravikant(早期投资过 Uber、Twitter)认为,近期关于 AI 对生产力的提升或许被过度神话,无论 AI 如何进化到何种程度,它总是会犯错,而软件工程师仍是不可或缺的职业之一。

无论你身处何种领域,哪怕是最小的细分领域,只要做精、做专,成为顶尖人才,就不必担忧被 AI 取代。

以下为 Naval Ravikant 的最新观点。

“AI 是否意味着传统软件工程已经消亡?“当然不是。软件工程师——即使是那些不一定负责调优或训练 AI 模型的工程师——如今也是全球最受重视的人群之一。当然,那些负责训练和调优模型的工程师更加受重视,因为他们构建了软件工程师使用的工具集。

但软件工程师仍拥有两大优势。首先,他们用代码思考,所以他们真正了解底层运行机制。而所有抽象都是有漏洞的。所以,当计算机为你编写程序时(比如用 Claude Code 或其他类似的程序),它总会犯错。

它会产生 Bug,会有不完美的架构,总之不会完全正确。而了解底层逻辑的人,能够在漏洞出现时及时堵住。

因此,如果你想构建一个架构精良的应用,如果你想具备定义一个好架构的能力,如果你想让程序高性能运行、发挥出最佳水平、尽早捕捉 Bug,那么你仍然需要软件工程背景。

传统软件工程师能更好地利用这些 AI 工具。 而且,目前软件工程中仍有许多问题是 AI 程序无法解决的。最简单的理解方式是:这些问题超出了它们的数据分布范围。

例如,如果需要进行二进制排序或反转链表,AI 已经看过无数案例,所以它们非常擅长。但当你开始脱离它们的熟悉领域,比如编写极高性能的代码、在全新的架构上运行、或者创造全新的事物以及解决新问题时,你仍然需要亲自下场手动编写代码。

这种情况会一直持续,直到有足够多的案例可供新模型训练,或者直到这些模型能够在更高维度的抽象层上进行充分推理,并独立破解难题。

请记住:市场对‘平庸’没有需求。 只要某个细分领域已经存在更优秀的应用,就没人想要那些平庸的应用。更好的应用基本上会赢得 100% 的市场份额。或许会有很小一部分份额流向排名第二的应用,仅仅是因为它在某个小众功能上做得比主流应用好,或者价格更便宜,诸如此类。

但总的来说,人们只想要最好的。所以坏消息是,争夺第二或第三名毫无意义——就像电影《拜金一族》(Glengarry Glen Ross)中 Alec Baldwin 那段著名的台词:‘第一名奖励凯迪拉克,第二名奖励一套牛排刀,第三名卷铺盖走人。’

在如今这种赢家通吃的市场中,这绝对是真理。坏消息是:如果你想赢,就必须在某个领域做到最好。

然而,你能做到最好的领域是无穷尽的。你总能找到一个适合自己的细分领域,并成为其中的佼佼者。这让我想起了我以前发的一条推文:“努力成为你所在领域顶尖的人才。不断重新定义你所做的事情,直到梦想成真。”

我认为,在 AI 时代,这一准则依然适用。

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