这篇文章只能发到这里。我为了避嫌。
最近在和某大厂员工聊天
上海本地开价是....
我只能说会过得很滋润
但是他们的项目80%以上全都是人工智能写的
并且自豪的的告诉我说
我们这儿有一天就能打爆克劳德的人的人
我先不论这个玩意儿是气话还是什么 但至少让我感觉到有点不一样的地方
因为至少会有20%的人工审核。
审核吗......![[family-3]](https://resource.mfuns.net/image/sticker/s2/锤子.png)
链接我就不贴了因为会引发争执的
我只能说就我看到了来说：
从编译器的paser到整个下游生态链以及对接的上游几乎没有一处不是使用人工智能的
当然英特尔英伟达这两家明显能感觉到写的代码都是人类写的。
能看出来的原因就是因为
编译器是最讲究效率的
可是到了某些人的手里面 什么拉布达全都开始用了....
我不是说用这个特性是不行的
我只是说在这种领域去用的话只能体现出来某些人考虑实在是不周到...
原来cpp只是伪装的工具吗
Clean code bad performance
这个视频果然没有看过？ 那你用cpp用来干什么
人类已经把能够砸的钱全部砸进去了
结果产出来这样的产品
人工智能是一个非确定性编译器
他在部分的学习领域和学习速度确实可以超越人类
但是将人工智能变为写代码的第一条件而并非是人类的话这会造成不可控的结果
因为它是个概率模型
这意味着他一定会出错
但是出错程度是平均的出错程度而不是人类认为的那种边界条件
举个例子 缓冲溢出是最标准的人类能够做出来的出错
但是人工智能可能会在
#include / import
这些地方犯错 几率比人大
并且调用程序的时候我的意思是调用外部程序的时候 出错的概率那就不是一般的大了
而且因为他不可确定
所以他只能从他的知识库中找到答案 这意味着你的文件会被他ls
就我看到的整套编译器产业链而言
我认为人工智能的水分比我想象中的大得多
因为这部分工程完全可以不需要人类
如果能达到所标称的性能的话
完全不需要人类甚至都可以不需要拿这些语言去写
吾将上下而求索。反正最近几天让我看到的事情很让我震撼。
我曾经有个学历史的同学告诉我说 其实你在2018年2019年还是能够拿房地产赚钱只不过赚多赚少的问题....
被人工智能一半洗掉脑袋的人认为:人工智能目前需要全新的方式，要扔掉CPU，要把图像处理单元/NPU 作为核心
我真的很想问他们你考虑过这样构建程序的成本？
这样子下来整套GNU的生态是用不了的 Python也根本用不了 写个全新版本顺便解决一下GIL问题吧(搞完这个他们搞的编译器那就要破产了)
想当年英特尔就是把所有东西合在一起所以导致了性能的提升以及成本的下降
而且数据从哪里来呢?他们那群人给我的理论是
直接用传感器去拿 那就是全生态链都要重新做一遍 没有国家的资本支持根本做不到 就更别说更复杂的跟现有设备适配替换的问题了
我举个例子
2008年奥运会就已经使用ipv6了
Decades 之后 ipv6....
所以要取代一个现有的东西是很困难的。
最大概率可能是相互交互:你用你的我用我的
并且人工智能会在任何一个地方出错因为它是个概率模型(再次强调)
那我们的法律又如何制定呢(假设他伤人了谁的责任)
这是我们人类需要回答的问题
我讲大一点就是这样子的
我再说一点
目前来说你能够在上面跑模型跑训练的原因是只有这样一个大的并行生态
实际上我们按照普通人的角度来讲大规模并行绝大概率不需要
如果说单线程就能解决好的问题不要给他推广到多线程因为会有lock
只有到单线程真的无法解决了我们跑多线程才是好的选择
除非你的数据结构可以被切分并且相互之间没有依赖
那这就回到了一个一开始的问题：人工智能真的知道自己在干什么吗
我怀疑这群人没有上过tradeoff就直接上人工智能![[s-8]](https://resource.mfuns.net/image/sticker/s/8.png)
我已经对未来的人工智能的基础软件抱有很大的疑问了
也许我的这些理论都是错的也许他们真的对了
但到那样的时候人类引以为傲的艺术产业又将何去何从？
