如同柯洁大败 AlphaGo 一样沮丧

[zhoumin9602]

一个经验丰富，敲码如神得程序员能够快速的实现需求和定位处理问题，靠的是丰富的知识储备，和活跃的编程思维，以及准备的问题检索能力。
但是这些靠时间和经历积累来的能力，好像在 ai 面前不值一提。一个普通的程序员好像也可以直接通过 ai 实现复杂的需求。
这样一个经验丰富的程序员还有多少竞争力吗，就好像柯洁面对 AlphaGo ，太有挫败感了。
但是围棋毕竟还不是一个只注重比赛结果的项目，更多得还是注重人类之间较量的过程，但是在公司敲代码，老板可是只关心结果。
这还能苟多久呀，好沮丧

[Pursue9]

那就让自己成为普通的程序员，通过 AI 实现复杂需求。
这样不就有成就感了吗？

[calmlyman]

那就成为 AI 调教员，鞭策它

[dddd1919]

如果 普通程序员+AI = 经验丰富，敲码如神得程序员，AI 又不要工资，那普通程序员何来沮丧

[Cooky]

你怎么努力在知识储备上都不可能拼过 AI ，但是你偶尔蹦出来的点子 AI 可能想不到

[sentinelK]

其实柯洁沮丧的不是输了。而是自监督强化学习的 AI 会颠覆既有的技术路径。之前他们认为的好棋，在 AI 眼里像垃圾。AI 眼里的好棋，他们根本无法理解。

AI 在很短的时间内，轻而易举的得到了人类上千年都无法摸索的更优解(是不是最优还有待考量)。
AI 摧毁了柯洁十几、二十年的知识体系。

目前在编程领域还没有到这一步，但这一天会来的。
比如现在为了软件工程、团队协作所设计的各种框架与开发流程、规则，实际上都是对软件开发效率的桎梏。
当 AI 会直接输出二进制可执行文件时，才是编程领域的 AlphaZero 时刻。

[zhangH258]

感受加一，很早就用 GPT ，最近项目上想要结合，深入研究和了解了
结果深深的感觉，自己看这些知识的速度，完全跟不上外面更新的速度

[ulala]

纠正个小错误：标题“大败”后面加个“于”。柯洁可没有战胜过 AlphaGo😜

[zhoumin9602]

@Pursue9 那老板给你一个普通程序员的工资就行了

[zhoumin9602]

@ulala 😟是的，大败于

[zhoumin9602]

@Cooky 是的，到目前为止 ai 还没有完全取代。但是 ai 发展的速度太迅猛了

[xzg1993]

反向思考，去当老板

[zhoumin9602]

@sentinelK 感觉像是指数级的在发展。两三年前 gpt 刚火时候，还信誓旦旦的以为，目前的问答形式，取代程序员还早得很，但是到现在已经发展成可以直接创建可执行的工程了。太可怕了

[shen13176101]

解决问题的能力是不断积累的。虽然 ai 给出的方案看似很正确，但是现实有很多特殊情况。

[zhoumin9602]

@zhangH258 本来还在为靠自己的知识储备和阅历解决的问题沾沾自喜呢，然而让 ai 对自己代码一顿分析，像是漏洞百出不堪一击似的，深受打击

[zhoumin9602]

@calmlyman 然后你没有任何竞争力，老板再用极低的价格 鞭策你😟

[LieEar]

我之前的感觉和你一样。
我以前还算有一点代码洁癖的，不愿意写面条代码。
现在直接是随便写写，然后丢给 AI 优化。AI 各种设计模式、各种逻辑优化，比我写的好多了

[zhoumin9602]

@dddd1919 就是因为 ai 不用多大成本，而对于普通程序员老板也不用给多高的工资

[zapper]

日经帖，柯洁大败 AI 之后化身半人半狗直接 20 连胜，你呢？

[sagaxu]

经验丰富的普通程序员 和 没多少经验的普通程序员，AI 抹平的只是经验

[fivee]

提示词编写能力不比问题检索能力的要求低

[m1nm13]

@zhoumin9602 #8 那就自己当老板,自己开发自己的 APP 出去卖

[allenzhangSB]

说的好像没有 ai 之前, 就不是普通程序员似的

[jheroy]

知识分为三种： 你知道你知道的， 你知道你不知道的，和你不知道你不知道的。如果是第三种的话即便回答你的是全知全能的神， 但是你连该如何问都不知道。所以在 AI 当道的今天应该尽量拓展知识面， 可以不懂但是得知道有这么个东西，至少知道该问啥，而不是在某些深度上和 AI 死磕。

[qwerasdf123]

确实如此，感觉有了 ai 的加持，现在生产力是之前的 3 倍不止，以前要搞一周的东西，现在 2 天搞定
这个过程还在加速，当所有人都加了 3 倍的生产力后意味着注定有部分人被排挤出来，而商业公司更看重一个员工的性价比
op 的沮丧我理解，不过我更多的是一种惊奇，短短两年 ai 的能力进化真的超乎想象

[BeforeTooLate]

哎，最近小小程序前端页面，真的是上传个设计图+适当需求描述，真的是刷刷的给我写完了，感觉比我写的要更规范更好，关键真的是快。

[MozzieW]

虽然但是，
大败敌军 就是 大胜敌军，是赢了的意思。

[wxw752]

不是，本来三十多岁就会薪资打折，现在用 ai 可以更舒服的躺平，哪里不好了。放低预期

[charlestang]

这个帖子我收藏了，五年后我们再来看看。希望到时候大家安好。

[pkoukk]

老板只要脑子清醒就不会开老程序员，换个新的替代上
因为谁知道这个屎山里有什么无底深坑
其实这是对新入行程序员的打击，因为没有任何经验的新码农根本比不上 AI ，那为什么要雇他们呢

[guguexxx]

@sentinelK #5 害怕😱

[niboy]

就像一个司机，开的车从手动挡换成了自动挡+部分辅助驾驶，为啥沮丧？

[Meld]

@niboy

OP 的意思是以后会全自动驾驶吧，没有司机存在的意义了

[lozzow]

也不一定,你让一个前端+AI 移植一个 linux 的内核驱动,感觉还是挺困难的

[lozzow]

@lozzow 这个前端就是我(前端大哥们不要碰我)

[la2la]

没有那么悲观
作为一个 SQL Boy ，这几天看着公司内部上千行的复杂 SQL ，存储过程，视图，我确信 AI 暂时解决不了这些

[LDa]

人腿跑不过汽车 但是可以成为汽车驾驶员
人被 AI 超过也是迟早的事,做好 AI 时代的驾驶员吧

[chanChristin]

你要相信前人的智慧，他们早就堆好了硕大的屎山，以现在 ai 的输入一时半会还不能全部了解项目，还得考人来一点一点看。

[zhoumin9602]

@chanChristin 只能干脏活累活了😫

[Ayanokouji]

普通程序员+AI = 管杀不管埋，有啥好沮丧的

[asdhak]

@ulala #7 郑伯克段于鄢

[msg7086]

低端产业被更高端的产业替代只是时间问题。只是现在已经到了以前的高端产业沦为现在低端产业的时间了。
马车被汽车替代的时候，马车夫也很沮丧，但现在根本没有马车夫，大家也活得很好。
一个经验丰富的程序员有了 AI ，也只是把最枯燥的把想法转变成代码这一部分交给 AI ，有很多东西还是要自己去选型去把控的。与其把 AI 当作自己的对手，不如当成和自己作伴的同事。
做软件开发，并不是只要会编码就行了。

[LanhuaMa]

@sentinelK #5 围棋之所以 Alphago 能超过人类，是因为围棋有固定的规则，清楚的目标，说白了就是井字棋的超集。而写代码 / 做产品这种时期你没有办法去建模衡量，没有所谓的最优解。所以你必须输入参考数据去训练 AI 。AI 的天花板就是人类的天花板，AI 永远不可能在代码质量上超过人类，因为没有参考数据。如果 AI 能像你所说的完全取代程序员，那失业的绝对不止是程序员，或许整个世界都要跟着完蛋

[msg7086]

比如 @la2la #35 ，公司有上千行的 PLSQL ，AI 要怎么解决。
这就要发挥你自己的聪明才智了。比如让 AI 去读这些代码，然后让他把这些代码总结成文字，整个文件包含哪些功能，有哪些逻辑，读写哪些表和视图，等等，然后可以生成文档供人阅读。再比如说让 AI 去写 PLSQL 单元测试或者集成测试代码，平时大家都说辛辛苦苦写了业务逻辑了，不想浪费时间再写一遍测试，那现在让 AI 写不就正好。

说这个例子是因为我正好在给我们 team 几千行的 PLSQL 写测试，初期计划大概写 400-500 个测试用例。原本可能要写几个月，根本没哪个老板吃饱了撑的给你三五个工程师高强度写一两个月测试用例，但现在有了 AI ，一个人月可能就能写个七七八八了。

[spiffing]

你问问 ai ，5.1 米长的棍子能通过 4*3 米的门不
前两天问还是不能。

[niboy]

@Meld 一是全自动驾驶还早，完全不要司机（程序员）的时代还早。
二是就算不需要司机了，还有别的能干的。
人生是多样性的，有各种可能，希望 OP 乐观一些，拥抱变化

[niboy]

@spiffing 随手问了一下，claude-3.5-sonnet 我用中文回答您的问题。
是的，5.1 米长的棍子可以通过 43 米的门。这是一个三维空间的几何问题。
让我们用数学来证明：
假设棍子与地面（水平面）成角度θ，与门面（垂直面）成角度φ
根据三维空间中的对角线公式，棍子的长度 L 需要满足：
L² = x² + y² + z²
其中 x≤4 （门宽），y≤3 （门高），z 为棍子可以伸出的深度
5.1 米的棍子完全可以通过 43 米的门，只需要适当调整角度。例如：
当棍子与地面成 45 度角，与门面成 45 度角时
实际占用的门宽和门高会远小于门的实际尺寸
所以答案是：可以通过。关键是要找到合适的角度，让棍子斜着穿过门框。

[sentinelK]

@LanhuaMa “而写代码 / 做产品这种时期你没有办法去建模衡量，没有所谓的最优解”

其实从某种角度上讲，低代码平台就是一种劣质的“验证模型”。
而且需求这个东西，很大程度上是可以规范化的。说难听点就是教育用户。

当一个商业体的文员，可以通过一两百字的提示词就生成一个“淘宝”时，其实按钮的 radius 是 10px 还是 12px 还是多少，就没那么重要了。

[LanhuaMa]

@sentinelK #47 有道理。在 LLM 的效率提升面前质量或许也不是那么重要了

[DigitaIOcean]

@spiffing
问题 [5.1 米长的棍子能通过 4*3 米的门不]
deepseek r1 深度思考：不能
grok3 +思考模式：不能

我以为这个问题对 AI 很简单呢

[xubingok]

@zhoumin9602 #17 本来普通程序员也不需要多高的工资啊..

换个角度:本来这个岗位需要高级程序员,现在普通程序员+AI 就能上了,岂不是给普通程序员多了一个工作机会~

不用管那个高级程序员,因为我们讨论的是普通程序员沮丧不沮丧的问题~

[okakuyang]

柯洁那是高度自负，把李世石都喷了。你对 AI 也有高度自负吗

[wupher]

其实已经来了。

当前 AI 在芯片设计及电路板规划上就取得了超过当前人类的结果。

不久的将来，应该就在 5 年之内，相信就会出现人类不怎么能（甚至完全看不懂的程序/代码），但它跑的很快且准确。

其实 LLM 本身就是啊。

[chenquincy]

@niboy #46 实际上，无论棍子多长都能进，用捅的角度拿，压根不需要做计算 -。-

[qiaobeier]

u1s1 ，柯洁的失败会作为 AI 发展的一个关键事件记录到历史里，而我们只是一颗沙子，微尘，失败了就什么都没有了。

[Siiloo]

@chenquincy 因为没有说棍子的粗细吧

[supuwoerc]

柯洁确实输了，不过柯洁的人生依旧精彩，他还在继续下棋，还有跟多的普通棋手也在继续下棋，比如战老🐶

[ixcode]

经过半年的 ai coding 的经验来看，ai 写代码的水平很大程度上取决于使用他的程序员的水平。程序员的水平越高，需求描述的越清楚，ai 实现的就越好。遇到 ai 说起车轱辘话的时候，高水平的程序员也会给 ai 指明多个方向，让 ai 可以跳出死循环。而 ai 完成的不好的时候，经验不足的程序员这时候就会束手无策，甚至恼羞成怒。

[ixcode]

@ixcode 其实和 AlphaGo 下围棋感觉差不多，AlphaGo 水平再高，找个臭棋篓子跟他下，对局一样会很难看

[kamal]

哈哈哈，一个简单的记法：A 大败 B ，A 大胜 B 都是 A 胜利。

败：在古汉语中是典型的 及物动词，意为“击败”（而非“失败”）。这种使动用法保留至今。
结构：A （主动方） + 大（修饰败的程度）+ 败（动作）+ B （被击败对象）。
底层逻辑：A 使 B 遭受大败 → A 主动导致 B 失败。

[vacuitym]

今天刚看到一张图，忘了存了，大概意思是说你小心 AI 不如小心你那个提交 AI 给的自己都看不懂的代码的同事

[mesh]

@charlestang 上个月 V 站普遍的论调还是 AI 只能替代初级程序员呢,五年后不敢想了

[GeorgeWai]

AI 的本质还是排列组合，找到最优路径；可以进行非意识形态的创新；
下棋能赢是因为可以通过排列组合计算出最优路径，下一步怎么走，人脑的算力不够的；
写代码的问题，因为都是业务逻辑，或者借用前人的经验，或者抄，这时候 ai 就是强化版的搜索引擎；

[sentinelK]

@GeorgeWai “下棋能赢是因为可以通过排列组合计算出最优路径”

但目前的大语言模型以及编程模型，都在反复的证明，人类的编程、文章乃至语言，都是有统计学规律的。
你们以为你们在创造、编纂、写意。但实际上只是在某种统计学规律下的发散和随机。

人类之所以没有发现，是因为人类的大脑功率太低，不擅长发掘大数据下的统计学联系。

更何况，绝大多数的生产活动，都是在遵循既定的方法论，也就是既有最优路线与经验开展的。只是看你能不能承认与接受罢了。

[edisonwong]

ai 没办法解决企业内部的坑。即便你把公司内部代码都喂给私有化部署的 ai ，但 ai 也不知道你的公司的业务逻辑。这时候你的经验就发挥作用了。

[axinsoft]

DeepMind 几年前的 AlphaGo 纪录片记录了人类面对 AI 时心理上的巨大转变。这种转变不仅在围棋界，未来也必然会在各行各业上演

[zooo]

当年看柯洁对战 AI 失败后，就感觉各行各业的人很快就会经历和柯洁相同的感受，对自己知识的怀疑，甚至对自己做的东西/产品的怀疑，思考了比较久这个问题，实际上人做什么时候都是没有意义的，正如西西弗斯推动巨石一样，直面这种悲壮的无意义感吧，然后正常的生活。

AI 带给人类的冲击不亚于牛顿时期经典力学带给人的冲击，当时人们以为只要知道了每个物体/粒子的运动状态那么将来的任何事情都是确定了，也就是宿命论，有些人崩溃，有些人接受后仍探索人类的知识边界，慢慢地有了量子力学、相对论，并且这些基础物理给社会带了新的可能。

我们现在也处于巨大变革当中，AI 目前来看能够成为人类智慧的仓库，让所有人同时基于这个人类智慧仓库进行探索，想想看很多人学习了二十年可能还没到人类知识的边界，这下直接可以从边界处向外探索，并且是几乎所有人一起探索，这样不好么，我认为非常好，人类可能加速发展，因为几乎所有人都可以推动人类发展的不同领域。

[lwlizhe]

有用 AI 解决 Flutter 问题的人么，我咋感觉 AI 真的不行……
我知道的方案还用着你来教……你给我去看源码啊！

[mogutouer]

一天的活儿半个小时就干完了，不值得开心？怎么还忧上了

[plasticman64]

小时侯老师说 A 大败 B ，是 A 取得绝对性胜利的意思

[misaka19000]

娴熟的一次可以赶 8 匹马的马车夫，在面对蒸汽机和内燃机到来时，也很沮丧吧~~~

[cwcc]

AI 不能利用信息差来赚钱，也不能用来背锅，更不能用来控制和掌握权力，所以没什么好沮丧的。如果觉得你的工作能轻易地被 AI 取代，那说明你的工作本身也能轻易地被其他人取代。

[retamia]

并没有。我熟悉的音视频方面，AI 给的很多代码都是幻觉。或者是需求都达不到的，优化性能方面上也是出错的。

[ArrayBuffer]

- 我们有背锅的能力, AI 没法背锅
- 我感觉 AI 生成的代码还是需要 code review 的
- 让 AI 帮你做事的前提是, 你能准确详尽的表达需求

也许我们正在干的很多事情就是应该被 AI 取代呢?

[kassadin]

这个帖子我收藏了，五年后我们再来看看。希望到时候大家安好。

[520discuz]

@mogutouer 半小时能跑完的单十五分钟就跑完了，难道不应该开心吗？（最后平台就把半小时超时的限制缩短到 15 分钟，然后所有骑手都在骂）

[liuliuliucn]

@DigitaIOcean 能通过。

分析：​

​门的对角线计算​
门的二维对角线长度为：

4
2
+3
2

​
=5 米
若仅考虑平面内移动，5.1 米的棍子确实无法通过。

​三维空间的可能性​
实际搬运物体时，可通过三维空间调整角度。设门的平面为 xy-平面，棍子从门的一角 (0,0,0) 延伸至点 (4,3,z)，总长度需满足：

4
2
+3
2
+z
2

​
=5.1⟹z=
5.1
2
−5
2

​
≈1.005 米
即棍子需向门后延伸约 1 米，这在现实中通常可行（如门后留有空间）。

​动态调整的可行性​
实际操作中，通过倾斜棍子并利用门后空间，可使其投影在门的宽高范围内（ 4 米×3 米），同时总长度达 5.1 米。因此，三维空间中的路径允许棍子通过。

结论：​​
尽管二维对角线为 5 米，但借助三维空间的调整，5.1 米的棍子能通过 4×3 米的门。

[wnpllrzodiac]

@sentinelK 我觉得写代码也是类似的。可能以后 ai 写的代码就是黑盒的，人类完全不理解其中的逻辑和思路，但是测试就是能过，也能正常工作。类似现在的大模型，模型内部不知道什么原理。但是输入输出是符合预期的。整个代码编写的思路完全变了，不是怎么设计严谨的逻辑，而是怎么想方设法凑出正确的输出预期。不用理解为什么，照做就行了。但是这样，几十年的软件工程的经验全部坍塌了，那些架构师变的一文不值。

[hubqin]

换个角度，你可以从繁琐的编码中解脱出来，更专注于业务和需求。

[Genshin2020]

@misaka19000 所以马夫里也存在去学习开车的人，前者不停抗议，后者已经掌控新技能了

[la2la]

@msg7086 写测试用例前提是你得知道这段 SQL 解决的问题是啥，你看到数十个 case when, if 语句在叠加上脏数据处理逻辑，同一个表在在一个编辑页面里面来回 insert overwrite, insert into ，AI 处理这类问题还是需要一点特殊的调优的

[IzayakI]

@GeorgeWai #60 这就是 deepseek r1 论文里着重的创新点，Reinforcement Learning 想解决的问题了，纯粹依靠 RL 的 deepseek r1 zero 的 aha moment 就是一个开始

其实 RL 不是突然冒出来的，之前的 AI ，比如 alpha go ，就是按照 RL 这条思路做的，但 openAI 以 Supervised Fine-Tuning 横空出世的 GPT 太过耀眼，以至于进入了一个 SFT 时代，搞得好像 RL 是没见过的新技术一样

[Clouder1]

你们的需求到底有多简单，以至于 LLM 都能很好地处理(

我用过 deepseek v3/r1 、Gemini Pro 1.5 、Claude 3.5/7 Sonnet ，配合 Cline 或者直接 Chat ，需求详细一些、复杂一点就很容易怎么改都改不对。曾经写一个简单的 cuda 算子来回改了十几次(deepseek v3 、Claude35)，给业务场景特化设计的低延迟 key-value map 就算我把整个架构设计和文档都写好了，一个一个模块让 cline 写、我 code review 再给 prompt 改也反反复复出错(Gemini Pro 1.5)，今天刚写了一个随机生成 mock 订单流数据、执行撮合维护订单簿的组件来辅助测试，也是反复出错十次左右才把流程跑起来(Claude 3.7)，其他比较小的工作就不提了。

我很希望 LLM 能够给我足够的帮助，让我从简单的、不那么有技术含量的劳动中解放出来，将精力聚焦于更重要的工作上。在这个方面，LLM 和廉价实习生的作用是差不多的(? 但从我的使用体验上看，虽然跑得相对较快(但也不算很快)，能力距离实习生水平还有一定差距(或许超越了一部分水平较差的开发者？)，至少实习生一般不会反反复复地出差不多的细节错误。。。这个或许和 context window 有关。

新的工具催生新的开发范式与生产关系。人的意义感是很微妙的，当工作将人异化为工具，足够强的工具自然可以替代人并否定其存在价值。刀耕火种的农民被拖拉机淘汰，流水线工人被自动化黑灯工厂淘汰，搬砖的切图、CRUD 码农被 LLM Code Gen 淘汰，各种各样并不那么“困难”而又“不得不做”的工作被 LLM 淘汰之后，剩下的就是意义所在。

我听过一个关于国外游戏产业的段子：大家都喜欢做游戏，愿意用爱发电，所以游戏开发薪资很低；大家都不愿意去互联网想尽办法干脏活收集用户隐私，所以企业必须支付高薪来寻找愿意做的人。调侃成分居多，但也不无道理。

如果你觉得你的工作将被 AI 替代、为此丧失意义感、感到沮丧，而非为强大的生产力工具辅助实现创意的可能性而兴奋，这说明你更多被异化为「工具人」的角色，而难以在工作中获得满足感。康德提出「人是目的，而非手段」，精巧的算法和数据结构，优雅简洁的架构设计，周全的工程实践平衡与妥协，很多时候也是有益愉快的脑力活动。游戏爱好者、文学爱好者并不因为败于 AI 而丧失热情，过程已经足够。

不同人对开发、编程的态度大有不同。有一篇著名的文章叫做「黑客与画家」，值得一读。对我来说，技术及它背后凝结的智慧，本身足够有趣；而发现问题、解决问题，通过技术方案实现目的，也同样、甚至更加有趣。人是被服务的主体、目的所在，就像通过劳动改造环境实现自身意愿，本就令人满足。而这劳动的生产资料是镰刀斧头还是键盘鼠标，亦或是 LLM ，或许不那么重要。重要的是“我想”。

不过从实践层面上看，工具人岗位还是多数，也是追求生产力、现代社会分工的必然结果。当生产力极大发展后，生产关系、社会形态必然随之极大变革。过去二十年的我们肯定无法想象如今的生活形态(虽然那时我刚出生)，如果同农村的父老乡亲预想不事农作、邻里不识、社交寡淡的现代原子化社会，或许他们也会倍感沮丧吧。

人们常说，现代世界早已是思想的荒漠。科技、资本、消费与生产，让我们一定程度上忽视了这一点。优绩主义的驱动下，我们努力地走在正确的人生道路上、以赚更多的钱、花更多的钱、实现阶级跃迁为人生目的，掩盖了内在的矛盾。然而反思虽迟但到，对原子化社会、对消费主义、对优绩主义，生存还是毁灭，人究竟应当怎样的活着，这些究极追问依然没有过时。如果后 LLM 时代如期到来，我们将不得不直面这一切，如果 AI 彻底否定了人类的能力，生产力极大充裕以至于消费、生产和资本循环不再必要，在上帝已死、优绩坍毁的后 LLM 时代，我们或许会、也许不得不，迎来又一次的文艺复兴，重估人作为人的价值与意义。

胡言乱语，有点离题，随便看看吧。