当我沉默的时候，我觉得很充实，当我开口说话，就感到很空虚。
毫无疑问，从2025年开始，几乎所有的文字内容都可以通过大模型生成。且效果之好，以至于很难分辨哪些内容是出自人工智能之手。在流行之初，大模型生成的内容还仅局限于聊天、网络短文、推广文案和新闻通讯，然后逐渐开始覆盖报告、论文、商业分析等一些更复杂的题材。最后，人类引以为傲的诗歌、散文和小说也被攻克，整个过程不到三年。我们终于意识到文字创作不再需要执笔的手，而是变成了算力的狂欢。
2024年2月，OpenAI CEO 山姆奥特曼宣称其公司每日产生的单词数在 1000 亿左右，当然并非所有生成的文本都公开发布，假设有十分之一被发布，初步估算下来目前 AI 生成文本占在线内容的比例为 30% 左右，再结合市场对 AI 产业 2023到 2030 间每年 37% 左右的增长预测，到 2030 年 AI 每日产生的内容将超过人类创作的内容。
我们可以消费的文字会越来越多，但人类原创的内容将不断被稀释。 我们正见证文明史上首次大规模的知识生产迁移——人类不再是文字世界的主要建筑师，而逐渐退居为校对者与消费者。如同蒸汽机重塑手工业，这场变革不以人类意志为转移，当文字变成概率组合，那些承载独特生命体验的书写，终将在数据洪流中成为孤岛。
2024诺贝尔物理学奖获得者杰弗里·辛顿认为大模型理解语言与人类没有什么本质不同，而语言学家诺姆乔姆斯基确信人类语言中枢存在先天性的语法结构，这与大模型完全依赖统计规律的学习模式存在本质差异。这场争论或许需要十年甚至更长时间才能定论，但若某天AGI问世，AI 最终破解了人类语言，也无法真正体验情感，或许这是人机文字最本质的区分，前者再伟大也仅能彰显智慧，而后者是生命的拓印。在这场变革中，我们失去的不仅是人类的原创文字，更是亿万个体与世界对话的独特姿态。
自从订阅了Cursor， 自己的编码习惯逐渐发生了改变。最开始AI只是帮助解决一些疑难杂症，而现在稍微需要一点思考的事都统统抛给了AI。体感上效率是有提升的，但问答式的编码方式更像是是一种妥协，以牺牲过程的代价换取结果。
尽管提出问题的是我，但这并不能带来主导权仍在手中的安全感，反而时常觉得自己像是一个泥瓦工，在 AI 这位大师的指导下修修补补，干得都是些琐碎而繁杂的活儿。
以前写完代码多少有些成就感，但现在已经很长时间没这种感觉了，甚至还有一些怀疑和不自信，当这种情绪出现，我都会尽量写写文字，在一种完全自主的创作中去找补。这也是为什么理性上我挺赞同辛顿关于大模型对语言理解的观点，但更希望最后乔姆斯基是对的——语言能力不是习得的，而是先天栖身于人类大脑之中。
尽管错过了出行高峰，春节还是花了不少时间在路上，趁着这段时光读完了李飞飞的自传《我看见的世界》。
书里面有两条主线：一条是李飞飞全家移民美国的生活，另一条是人工智能技术的发展和探索，呼应了这本书的副标题——人工智能领域的好奇、探索与发现。
国内宣传这本书时主打一个励志，卖点都集中在从洗碗工到美国三院院士，但其实这是一本极佳的人工智能科普读物。尤其是李飞飞早期探索的方向是人工智能视觉，作者以亲历者的身份从神经和认知科学实验展开，以一种有别于市面多数科普读物的视角对人工智能的发展娓娓道来。
书中有很多闪光点，就是那种阅读时能引发思考，思考后又无比认同的内容，像是
“我们面临的挑战是如何评估人工智能的未来，而不仅仅是它的现在。”
“我们工作的指导原则依然是关注人类的福祉，而不仅仅是程序效率的提升。”
“在 21 世纪的人工智能技术探索中， 人性和人文关怀扮演着核心角色。”
在探索AGI的道路上，人工智能展现出与人类文明过往关键技术截然不同的特质。它并非全然处于人类的可控与理解范畴之内，这使得针对这项技术的任何预测以及对其未来走向的描绘，都被一种极大的不确定性笼罩。正是这种不确定性，让人工智能如同一片广袤深邃的未知海域，吸引着无数的探索者驶不断去触摸其潜在的边界与可能。
年味还是在记忆中小时候的小镇上最浓。那时候腊月一到，就跟过年一样，不仅伙食改善了、 卖年货玩具的也肉眼可见地变多、还有随处可见的烟花爆竹。随着除夕邻近，熟人也越多，各家去串门拿红包成了日常活动。这时的年味丝丝缕缕都在空气中弥漫，浓郁悠长。
小时候大人好像也没有担心过我们的安全问题，小的几岁、大的十来岁凌晨 12 点还在外面放烟花也没人管，自由得很。
相比之下，这几年的成都春节的年味显得有些淡薄。虽然视频上看还是不错，到处张灯结彩、节日活动和特色美食散落在各个景点。但在生活的小区附近，人是越来越少，偶尔有些烟花爆竹稀稀拉拉地响起，跟散兵游勇一样。只有在除夕或者之前的一两天，留在成都的人才会在晚上集体出动，把之前囤的烟火点亮，也是从这个时候年味才逐浓起来。
最近纳瓦尔发了一段推文
AI won't replace programmers, but rather make it easier for programmers to replace everyone else.
和之前很多AI会取代程序员的论点一样，这篇推文引起了很多的争议，近200w 的曝光，1.1k 的讨论，数据还在持续增长。
一句话两个观点，第一个不好说，第二个观点我挺赞同，前提是程序员能跳自己的惯常思维和舒适区。
尽管纳瓦尔强调人们对计算机程序的需求是无穷无尽的，但如果产品过于同质化，激烈的竞争会导致很多人退出这个市场，其实也是一种被取代。
第二点，的确现在很多非程序员开始以 AI 为工具开发应用，也取得了不错的效果，这种从 0 到 1 的构建主要还是集中在个人和较为简单的场景。这些场景很少与科技企业或独立开发者直接冲突，即是AI 并没有抢你的业务，至少目前没有，但会增加某些场景下的竞争，尤其是简单的。
现在的情况是，AI 还并不具备全自动构建复杂应用的能力，或许和自动驾驶一样， AI 编程 level 5 也会经历较长的时间。就算最后实现了，对复杂概念的驾驭也不是每个人都具备的能力，总不能简单告诉 AI 给我做一个微信或淘宝吧。所以无论技术怎么发展，系统思考和工程素养都很重要，关于这点，一名合格的开发者是有优势的。
至于程序员取代他人，这件事其实一直在发生，因为程序员对自动化的追求是无止境的，就像生物本能，凡是需要人工干预的场景都是优化目标。有了 AI 这把利器，只要思路打开，这件事更得心应手。
最近一直在思考一件事——在注意力如此稀缺的今天，如何找回写作和严肃阅读的能力。Essay 是我们迈出的第一步，通过产品设计、社区氛围和最后但也是最重要的，社区成员一起，在一定程度上降低写作的门槛，并鼓励持续输出。
回到阅读，尤其是严肃阅读，作为最高效也是最有质量保障的输入，这项技能事实上也是必不可少的。尽管有明显的数据指出数字阅读的用户规模在增长， 一个不可否认的趋势是阅读长篇且内容密度较高的文章或书籍的人越来越少。这里提到的内容密度是指需要更多思考才能理解的内容。
严肃阅读能力的下行趋势错不在互联网本身，网络可以让更多优秀的作品被看见，也提供了更多元化的讨论空间。但网络上其他的内容在抢夺人们的注意力，所以当有人求解如何找回阅读能力时有一种答案是少玩手机少上网。
但网络哪是说戒就戒，这个方法的问题是执行起来难度很大。一刀切地将互联网这项改变人类生活的技术放在了人类最重要能力之一——阅读的对立面，也显得粗暴。所以这里是否还有其他的一些有效途径？ 比如能否在压缩篇幅的同时保证内容密度；以稳定的质量预期帮助用户克服扫读跳读的习惯；或者说通过一些手段去持续地激励。
近期也有和一些朋友在聊这个话题，不同的声音很多。尽管没有清晰的下一步，但仍然是我们 2025 年想尝试去做的事。
最近在社交媒体上发现有不少人的人订阅了 Windsurf、Cursor、Recraft、 MidJourney、Perplexity、Claude 等产品, 算下来一个月大几百的支出。这些产品有一个共同点就是利用人工智能技术降低了创作的门槛，比如 Windsurf 和 Cursor 降低了编码的门槛，Recraft和Midjourney降低了图像创作和编辑的门槛，Perplexity、Claude则降低了知识获取的门槛。与以前的一些效率工具不同，这类型工具提供的不再是简单的效率提升，而是从 0 到 1 的可能性。
如果你把这些智能工具想成各自领域的熟手，比如Windsurf是程序员、Recraft是设计师，在心智上将这笔支出放在“雇佣”而不是“购买”，那一个月几百块的成本就很划算了。这样来看，OpenAI近期推出的 200 刀每月的 Pro 计划也不能说特别贵。