AI教学之一

用户2808

1月28日修改

第一部分基础概念

一、序言

工业革命是人类社会生产力跃迁的关键阶段，通常划分为四次：​

1.
第一次工业革命：以蒸汽机为标志，实现机械化生产。​

2.
第二次工业革命：以电力技术为核心，推动大规模工业化。​

3.
第三次工业革命：以计算机和信息技术为基础，进入信息化时代。​

4.
第四次工业革命（工业4.0）：以AI、物联网、大数据等为技术突破口，目标是实现智能化生产与服务。AI作为通用目的技术，正深度重构产业体系、社会形态和人类认知方式。​

马力-电力-算力

我们总是习惯于把技术变革想象成一场洪流。它带着某种不可阻挡的力量，裹挟着时代的尘埃，浇灌而至。而我们人类，在这场变革中，或许真的只是沙滩上的沙粒——不起眼，无力抗衡，只能被推着向前。​

但这个比喻，或许并不全面。因为沙粒虽然微小，却也有选择——你可以选择被洪水冲走，也可以选择学会游泳。​

1、抵抗的徒劳

让我们先说说抵抗。

这些年，我看到许多程序员在讨论AI时，总是带着一种复杂的情绪：​

•
“AI生成的代码不可靠，满是bug。”​

•
“我们写了这么多年代码，怎么可能输给一个机器。”​

•
“AI永远不可能理解代码背后的逻辑和美感。”​

其他行业也是一样，写稿子，做设计等等，现在都会对ai 生成的说出一堆问题。​

这些话听起来都有道理，但细品之下，都指向同一种深层情绪——恐惧。恐惧价值被消解，恐惧技能不再稀缺，恐惧专业性显得多余。​

但恐惧是一回事，现实是另一回事。

•
2023年，GitHub Copilot 使用者已超 100万​

•
Cursor、Replit、Claude 正成为越来越多程序员的日常​

•
Stack Overflow 流量下降，因为人们开始直接问 ChatGPT​

•
一些创业公司已明确要求应聘者必须熟练使用 AI 编程工具​

这些不是预测，而是正在发生的现实。你可以不喜欢，但你很难阻止。​

我想起一位老程序员的话：他刚入行时，很多人认为面向对象编程是多余的、过度设计的。后来呢？即使是函数式编程也往往只是面向对象的一个补充。​

技术的潮水不会因为抵抗而停下。它只会继续向前，然后把你留在原地。​

2、心态的转变：从“接受”到“拥抱”

那么，不抵抗，就意味着无条件接受？并不是。

接受，是承认现实。拥抱，是承认现实后，主动理解、适应，甚至利用它。​

这需要三种心态转变：

🔄 从“我是写代码的，做美术设计的”到“我是解决问题的”​

过去，我们的价值在于写出优雅代码，掌握语法、框架、设计模式。但AI的出现，让这种定义变得危险——因为在纯粹编码上，AI已开始超越大多数人。​

但如果你把自己定义为解决问题的人，情况就不同了。代码只是工具，不是目的。真正的目的是：理解用户需求，设计合理方案，并将其实现。AI可以帮你写代码，但不能替你思考问题是什么，也不能判断方案是否真的有效。​

🔄 从“我要学会一切”到“我要学会提问”

以前，好程序员意味着记住大量API、熟悉工具链、掌握复杂配置。但现在，这些AI都可以帮你搜索、组织、甚至生成。​

而AI不会自己提问题。提出好问题，比记住答案更难。它需要你清楚目标、准确表达需求，并能判断AI的答案是否真的解决问题。这是一种更高级的能力——它要求你不仅是执行者，更是思考者。​

🔄 从“独自工作”到“协同工作”

许多程序员习惯一个人静静编码。但AI的出现，意味着你有了一个随时可用的“同事”：不累、不抱怨、不休息。​

但和任何同事一样，你需要学会和它沟通：知道何时依赖它，何时质疑它；学会分解任务，把AI擅长的交给它，把需要创造性和判断力的留给自己。​

这是一种全新的工作方式——不是把AI当工具，而是当伙伴。​

3、放大器的悖论：能力差距正在拉大

AI最常被忽略的特质是：它是一个放大器。

听起来中性，甚至积极。但放大器的逻辑，其实带着一种冷酷的中性。​

假设：

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初级程序员能力：10​

•
资深程序员能力：20差距：10​

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