如何在这波产业革命中立足

[wdong]

楼主也是实名的，技术大拿，是李飞飞圈子里的人。所以我说他是生活在这波AI泡沫信息茧房里面的。当然他的观点反映了领导这波AI泡沫的圈子里的想法，也是有教育意义的。

他以为这波AI带来了“产业革命”是个社会共识，其实不过是他的小圈子里的自嗨而已。

我10年前就不跟他们混了。我并不是个听话的人。

[wdds]

zt


2025 AI agent proliferation 看来AI 的实际business 用要全面铺开了


最近看到两则报道
1）微软 CEO 的大胆预言：“AI Agent将替代所有SaaS”
2）CRM 老板宣布2025停止招收软件工程师,专攻AI agent

对就业和投资的影响会越来越大。

[wdds]

ZT

AI以后都UBI 了，政府不干了


就UBI 那俩钱儿，都不交税了，谁养政府。

消灭低端人口势在必行啊。

[hci]

这波最早应该是我老在用agent这个词，在venturebeat这种地方给我司发软文。然后就普及开了。其实Agent只是一个词，没人知道是什么意思。而我的意思与他们的意思完全不是一回事。

”AI 的实际business 应用“铺开个屁。今年是AI崩盘之年。

事实上，他们开始用“agent"这种词，就已经相当于承认这波AI完蛋了。因为他们一开始号称的是一切都可以端到端，根本不需要agent这种概念。这种概念是我这种不承认能有端到端AI的人在用的。

https://juji.io/blog/three-big-ideas-be ... -platform/

这是我2020年的文，第一条：agency.

https://cxscoop.com/thought-leadership/ ... ust-haves/

这是我2023年六月发表的软文，第一条：The Agent Framework

zt


2025 AI agent proliferation 看来AI 的实际business 用要全面铺开了


最近看到两则报道
1）微软 CEO 的大胆预言：“AI Agent将替代所有SaaS”
2）CRM 老板宣布2025停止招收软件工程师,专攻AI agent

对就业和投资的影响会越来越大。

[hci]

圈子由不得你。博士一毕业，你的圈子就定型了。

比如说，你的圈子，和我的圈子，就不会有什么交集，得到的信息也完全不同。

我10年前就不跟他们混了。我并不是个听话的人。

[cng]

我們這些退休的呢？

[laomei9]

我們這些退休的呢？

等着被AI伺候?从后面?LOL

[cng]

等着被AI伺候?从后面?LOL

你的經驗倒是蠻特別，第一次看到。

[laomei9]

据说马斯克的机器人26年就能商业化

[wass]

大家2025年好！老买买提倒闭后，虽然我也一直在这里潜水，但是一直没有正式报到。因为当时我觉得我想要一种更加年轻一点的上网方式。虽然但是，大概什么时代的人还是要活在什么时代吧。这两年发生了很多以前想都不敢想的事情，迫使我进行了大量的思考。 我打算慢慢把我的想法发到这个版上，希望有一二老友看到并能有些碰撞。

Short term strategy: 以自己和自己的（或者自己了解的）行业为中心，把自己定位成“带路党”的角色。如果现在还拿着工资，不妨暂时不要考虑“转方向”了。往未来看5年，我感觉没什么方向看起来比别的方向更好。显然未来几年AI需要渗透各个产业。AI会以agent的方式慢慢代替人类，但是这中间会出现大量硬的（软硬件对接）和软的（思维方式，domain know how)问题。也就是这些agent会需要有师傅手把手教。这里面大家需要解决的核心问题是，一方面，需要了解AI的接口；另一方面，怎么把自己行业的问题和语言翻译成AI可以接受的形式。再说得直接一点，就是做benchmark，并且在新版本AI出现的时候测试和改进这些benchmark。IT业发展到今天，consumer market都是大头。然而这波AI的发力点应该会转移到工业和基础科学。

Mid term strategy: 学会新的编程方式。我们现在已经进入魔法时代了。现在的编程语言不再是狭义的编程语言，而是包括所有自然语言和编程语言和机器语言在内的“人类语言”。编程的内容也不再是一行一行写代码，而是会有点像social engineering。很多事情已经不需要实现了，只要说出来 AI就能实现（念咒，召唤AI，所以说我们已经进入魔法时代了）。关键是说的内容得对。所以设计会变得越来越重要。AI会对“知识就是力量”这句话有新的诠释。这种更大的自由度需要更高的思维层次来匹配。“带路党”角色的下一步是指手画脚的“股东”。你不是程序员，不是架构师，甚至不是CEO。这些角色都需要AI来充当。你最好的角色是director，手里有若干AI团队给你干活。当然你经常需要下降到基层进行指手画脚。但是随着AI版本的改进，这种指手画脚的需求会越来越少。我们需要用发展的眼光来看问题，如果按照今天gpt 4o的水平来设计系统，那么这个系统的寿命很可能就是一年。必须看着5年后gpt的水平来设计系统。

Long term strategy: 不管是个人还是社会，都需要准备退休计划， 慢慢从“社会需要我干啥”转变到“我乐意干啥”。从管理者的角度来说，怎么分批把权力交接给AI。从社会层面说，比如显然AI需要取代大部分医生。但是实际操作不能让这些医生一波都失业了。所以政策上需要对医疗领域进行划分（考虑学科年龄，从业者年龄，社会成本等），然后分批次批准AI进入。以后的社会没工作会是大部分人的常态， 需要从没工作可耻的传统思维中解放出来。Andrew Yang was ahead of his time。

先起个头，具体慢慢再聊。

第二阶段是现在时，我天天用GitHub copilot和cursor

[wass]

狂赞高手，感觉内科医生的活完全可以被AI取代。但医生应该不会失业，内科医生可以转成外科医生。

这个是立法问题，已经可以用ai或者普通软件取代的有radiologist和药剂师

[wass]

对ai没那么看好
会提高生产力
但是量变不是质变
不是蒸汽机电气化工计算机互联网革命那种程度的提高生产力
而是incremental 的
过程可能会很漫长

agent落地2-5年

[wass]

我同意未来将是AI应用大发展的时代，具体来说是AI agent。

在应用大发展的时代，也就是到处都是low hanging fruit的时代，谈AI的局限性，似乎有点不合时宜。不过low hanging fruit也不好摘，动辄就要百亿美元的大资本。个人的话，用你的话，就是做个“AI带路党”。听起来令人沮丧。所以我们就稍微谈谈这波AI可能的局限性。

你觉得这波AI会一路狂奔实现AGI吗？

就等着ai搞ai

[用户168]

赞

[wass]

你会的话确实不难。但是喂数据这事情得有人去做，数据得整理出来。AI的反馈得去看。还差多远得评估。其实事情是很多的。我组织这些观点的时候想的是非IT的普通从业者。现在Llama 3.2刚刚统一了图像和文本。别的数据格式，比如CAD文件（我没试过），我觉得还没到扔进去就行的程度。

比如cursor怎么做的？我并没有去验证过，但是我怀疑他们很可能就是finetune了一个出diff结果的模型。用diff这种标准化的修改格式，不管训练数据(github上所有的PR)还是现有软件支持(vscode高亮显示diff)都很完备，东西很快就能做出来。但是你要用别的方式让AI修改代码，攀错了科技枝，可能就会千难万难。

cursor团队有一个采访，他们tune了很多特定问题的模型

[wass]

如果从high level去思考
很多东西都可以是革命性的
包括llm
但从implementation和business的层面去思考
比如llm
怎么产品化
现在还是不知道

就是agent浪潮

[hci]

agent = symbolics

只要一开始搞agent,就说明这波AI已经失败了。

agent落地2-5年

[hci]

agent hype = admitted defeat of transformer based AGI

就是agent浪潮

[hci]

这不就是走到了我老2018年的路子了么。hybrid AI。

end to end AGI去哪里了？

cursor团队有一个采访，他们tune了很多特定问题的模型

[hci]

不是2025年就该AGI singularity了么？哈哈。

咋还要再等2-5年？

agent落地2-5年