前几天,我看到相关报道或者数据显示吧,不知道真假,但是,也有一定道理吧。
据说在这一波 AI 发展当中,尤其是基于 AI 大模型的各种工具或者 Agent 层出不穷,但是,好像只有 AI 编程工具领域是赚钱的,其他 AI Agent 领域都是赔钱的,尤其是通用 Agent 上,看看 Manus 就知道了。
这个数据的背后在说明什么呢?并不是程序员的钱好赚,而是程序员是最擅长使用工具的一个群体,同时,他们作为 AI 编程工具的使用者和开发者,太知道自己需要什么了,也非常懂其中的开发逻辑,所以,AI 编程工具能非常好的落地。
这也是为什么我们经常调侃程序员最擅长的事就是革自己的命。为什么程序员擅长啊?当然是懂自己了,自己有什么痛点,如何使用心里都清清楚楚、明明白白。
同时,这也反映了一个深层次的逻辑,那就是:技术不是孤立存在的,它是和用户需求、市场动态、工具的易用性紧密结合的。
要想开发出一个能够赚钱的产品,你必须深刻的理解这个领域,比如,非常熟悉这个领域用户的日常工作流、他们遇到的业务痛点以及他们已经习惯的使用方式。你才能开发出一个可以赚钱的产品。
当然了,我感觉还可以从另外一个观点去切入,聊一聊为什么 AI 编程工具能赚钱,能落地?
OpenAI 前核心科学家,“思维链提示”(Chain-of-Thought)的奠基人之一:Jason Wei ,他最近写了一篇新博客,分享了对 AI 发展方向的思考。文章中提到一个非常有价值的观点,叫作「验证者定律」,简单讲就是:AI 的能力强不强,很大程度上取决于它所做的任务结果是不是容易验证。
什么意思呢?就是训练 AI 解决某个任务的难度,跟这个任务是否容易被验证,有非常强的正相关关系。
简单来讲就是,AI 更擅长解决那些“结果好坏”更容易判断的问题。
举几个例子,比如:
1、做一个像 Instagram 那样的网站,可能需要一个工程师团队干上几个月甚至几年;但普通用户打开网页,能马上判断网站是否正常运行;
2、编程调试:写一段代码可能得几个小时,但跑测试用例,很快就能判断有没有bug;
3、做数独游戏:数独填空需要大量时间思考,仔细推理各种组合,但验证答案对错,马上就能判断。
这几个例子背后的共性是什么?解决过程复杂,结果判断简单。Jason 的意思也很明确:AI 怕的不是任务很难,而是“没法快速判断结果对错”。
对此,Jason 引入了一个关键概念:验证不对称性。他说,这种现象在很多任务中都很常见——我们可能要花很多时间、算力和精力去解决一个问题,但验证一个已有答案是否正确,却常常只需要几秒钟。
Jason 特别指出,还有一种更棘手的情况,叫做“近似对称验证”。用更通俗的话说,就是验证答案花费的时间,跟解决问题本身差不多。
比如,有人写了一个复杂的数据处理程序,你想验证它是否有效,很可能得从头跟一遍流程,理解每一步的逻辑,有时候甚至要自己重新实现一遍。
这些“近似对称验证”的任务,现阶段对AI来说就比较头疼,因为它没办法享受到"秒级反馈"的好处。AI学东西靠的就是不断试错,如果每次试错后都得等很久才知道对不对,那学习速度就会慢很多。
所以,Jason 的核心观点就是:未来AI会快速突破的任务,遵循「验证者定律」。换句话说,所有可能被解决且易于验证的任务,都终将被 AI 解决。
他还总结了五个判断标准,简单讲就是看一个任务适不适合AI来做:
第一,客观标准清晰:像加法、看图识物这种,对就是对,错就是错;
第二,能快速判断对错:最好几秒内就能知道答案对不对;
第三,能不能批量验证:比如一次性验证多个解决方案;
第四,结果稳不稳:不会今天说对,明天又说错;
第五,能不能给打分:针对一个具体问题的多个解决方案,能很容易地做出排序,判断哪个解法更好。
这也就是为什么过去十年AI进步最快是图像识别、机器翻译、语言理解等领域,因为基本都符合这五个条件,研究人员知道怎么验证、怎么给分、怎么排名。
其实,从验证者定律的角度来看,程序员的工作就是很容易被验证的一个工作,实现的效果好不好,代码能不能运行,是非常容易验证的,从这个角度来看,AI 编程领域大战也就不难理解了。
大家对此怎么看呢?
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