The Age of AI —— Eric Schmidt 消失的访谈

The Age of AI 是 Eric Schmidt 于 24 年 4 月在斯坦福做的一期访谈，有意思的是官方在 8 月把视频上传到 YouTube 之后不久就被下架了。

部分媒体们的解释是，访谈中一部分内容不负责任。比如关于 Google 在 AI 领域没有处于领先地位是因为员工的 WLB 心态，或者 Eric 在鼓励利用 LLM 的生产力快速复制其它产品，挣了钱再去请律师解决产品侵权的问题。

完整看过访谈¹，当然会明白这些实在是曲解了本意。

近一小时的视频中，对 Eric 聊到的内容没有多大感触，倒是最后主持人收尾的环节有 2 个观点比较有意思。

1. AI 在不同场合下的受用性

AI 对中等水平的程序员非常有用。
但如果你对编程一无所知，AI 也帮不上什么忙，所以这有点像一个倒置的 U 形。
因为如果你甚至不理解 AI 现在生成的代码，通常有 bug 或者不完全正确。如果你甚至无法解释和理解正在发生的事情，你就无法有效地使用它。
而目前，对于最优秀的程序员来说，生成的代码似乎还没有达到那个水平，所以你会得到那个 U 形。

因为 coding 是一个比较大的领域，有不同的方向不同的层次，同一个 engineer 在一个方面比较新手，另一方面可能就很有经验了。
所以重点不是我们属于什么水平，而是考虑什么时候用，什么时候不建议用。

比如我有 GitHub Copilot，但我几乎从来不用，我从不怀疑它真的真的可以替我生成 95+% 的代码，但大部分时间我不认为那适合我。
当思考缘由时，首先想到的是会影响我思考问题。从一张白纸开始探索是一回事，给出一个默认答案让我辨别对错就是另一回事了，大脑更容易接受现有答案，而忽略一些 edge case。

但我也有重度依赖 AI 的时候，学习 Rust 时写的代码总是不对味，写完让 Claude 老师润色一下，慢慢的代码也像那么回事儿了。

对这两个场合的对比，我认为核心是 focus 的对象不同。

当我在用 AI 把代码改得更加 idiomatic Rust 时，目标并不是一步写出 best practice，而是把自己的代码和 best practice 做对比，在这个不断对比的过程中学习。
同样的道理，工作时不用 Copilot 本质是在拒绝完全替代了 engineer。

所以也像是面对问题的特定思考维度，我需要在这个维度上解决问题，如果 AI 在另一个维度上可以提供信息，完全不会影响目前的维度，我乐意接受，因为最核心的维度的思考没有被影响。
但不要在最核心的维度上直接解决问题，因为我信不过。

我们套用一个现有的场景，code review 时候往往会听到「项目已有的代码就是这么写的，我的 PR 这么写为什么不 approve？」

1. 存在的东西未必就是合理的、好的
2. 我相信你可以比那些古董做得更好，比 average 做得更好

AI 是被大多数喂出来的，因为我可以比大多数人做得更好，所以我可以比 AI 做得更好。

2. 新技术出现时，我们对其认知是有限的

当工厂开始电气化时，它们的生产效率并没有比之前由蒸汽机驱动的工厂显著提高。
电力出现之前的工厂是由蒸汽机驱动的。它们通常在中央有一台大型蒸汽机，然后通过曲轴和滑轮为所有设备提供动力。这种动力是分布式的。但你会尽量让设备靠近蒸汽机，因为如果曲轴太长，扭转力会使其断裂。
当他们引入电力时，会拆除蒸汽机，然后找到能找到的最大的电动机，把它放在蒸汽机原来的位置上并启动它，但这并没有真正改变多少生产。
所以后来他们开始在新的地方从头开始建造全新的工厂，那些工厂是什么样子的？
就像旧的一样。
他们会采用相同的模型。某个工程师会制作一份蓝图，也许会在蒸汽机的位置画一个大叉，然后说把电动机放在这里。然后他们会去建造一个全新的工厂。再次强调，这并没有显著提高生产力。
大约花了 30 年时间，我们才开始看到一种根本不同的工厂类型。在这种工厂里，不再是一个中央动力源一个大的在中间，而是分布式动力，因为电动机可以做得很大，可以做得中等，也可以做得非常非常小。你可以以不同方式将它们全部连接起来。所以他们开始让每件设备都有一个单独的电机，而不是一个大的。
当他们开始这样做时，工厂就有了新的布局，通常是单层的，机器的摆放不再基于它需要多少电力，而是基于其他因素，比如材料的流动。然后开始出现了这些装配线系统。这导致生产力大幅提高，在某些情况下生产力翻倍或增加三倍。
电力是一项根本性的宝贵技术，但直到他们有了那种过程创新，那种重新思考如何进行生产的组织创新，才获得了巨大的回报。

智能手机刚出来的时候，我很兴奋地和朋友聊起，音频、视频、陀螺仪、麦克风，所有这些功能都集成在小盒子里，所有的 API 都做了封装可以很方便地调用。
理论上可以做任何产品，唯一的限制就是自己的想象力。

当时的我，可根本想不到这个小盒子 7x24 小时给我画像，变成一块广告屏。

在回答 AI 地域之间的竞争时，Eric 这么说：

富人越来越富，穷人只能尽力而为。
他们别无选择…
事实上，这是一场富国的游戏，对吧？
巨额资本、大量技术实力强的人才、强有力的政府支持，对吧？

同样的问题，在 AI 和 engineer 之间呢？
我们也只能去做更好的 engineer，我们也没的选。