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AI时代还该学编程吗？卧槽！颠覆认知了！ Anthropic CEO 在最新访谈中抛出了AI时代的终极生存指南! 非常值得收藏反复观看！当被问及未来十年应该选择什么专业才能不被淘汰时他给出了一个极其清醒且让人深思的答案他直言纯粹的编程技能将会是最先被AI彻底接管的领域未来的软件工程将更多依赖架构设计和人类对需求的理解对于那些想要在AI洪流中立于不败之地的年轻人他强烈建议避开纯数字化的内卷战场转而投身那些高度依赖人际交互或是与物理世界紧密结合的实体行业同时他极其严肃地发出警告：在一个AI能瞬间生成海量逼真内容的时代拥有不被虚假信息忽悠的底层批判性思维将是普通人防止被深度收割的最强护身符🚀

比特币橙子Trader

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Anya Rossi• Live Now

Private livecam show

2 Comments

0x张万森6 months ago

批判性思维，才是AI时代最硬的护城河。

ImL1s6 months ago

编程本身确实会被AI接管，但「用AI解决什么问题」这个判断力永远是人类的。未来最值钱的不是会写代码，而是懂得如何提问、如何验证、如何整合——这本质上是思维能力，不是技术能力。

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Annie 所长

12,140 views • 4 months ago

AI 时代，职场人现在最该学的一项技能是什么？吴恩达老师的建议是人人都该学编程。不少企业高管劝大家别学编程了，理由是 AI 会把它自动化掉。吴恩达认为这个逻辑正好反了。正因为有了 AI 辅助，写代码变得前所未有地容易，所以才值得每个人都去学。他已经在很多岗位上看到了明显的生产力差距。这不只发生在软件工程师身上。一边是会写代码、能自己做定制软件的人，另一边是不会的人，两者的效率已经拉开了。学编程不等于手写代码他说的学编程并不是一行行手敲代码，他自己几乎从不这么做。在可预见的未来，最重要的能力之一是能准确告诉计算机你要它做什么，让它替你完成。而代码就是计算机的语言。所以学编程的实质，是学会用计算机听得懂的方式把需求说清楚。他团队里最好的市场人员有了想法，不用等工程师来搭网站，自己就能做出来。最好的招聘人员也不再靠肉眼一份份看简历，而是写代码让程序帮忙筛选。在他看来，能把需求交代给计算机的人，会变得强大得多、高效得多。

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宝玉

113,138 views • 5 days ago

AI 会取代哪些工作？我的工作里，哪些任务正在被 AI 接管？ AI 通常不是一次替代整个职业而是先替代其中最标准化的部分最容易被 AI 自动化的任务，通常有几个特点：数字化、重复、规则明确、结果容易检查所以普通人真正要做的，不是和 AI 比谁干活快，而是： 1️⃣ 拆工作分清哪些能交给 AI，哪些需要检查，哪些必须自己判断 2️⃣ 学会管理 AI 不只是会提问，还要会定目标、给背景、设标准、验收结果 3️⃣ 提升难替代的能力判断、沟通、协调、理解需求，以及对最终结果负责。未来更有价值的，不一定是“最会干活的人” 而是会发现问题、会使用 AI、还能对结果负责的人所以别问：“AI 会不会取代我？” 更应该问自己：“如果 AI 帮我做掉一半重复工作，我能不能用省下来的时间，做更有价值的事？” AI 最先淘汰的，不是某个职业而是一个职业里，长期没有升级的工作方式

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Nana

20,378 views • 1 month ago

千万别盲目在公司做“AI赋能雷锋”！一个月薪 3 万 8 的程序员，被裁了。最讽刺的是：不是因为他技术差，而是因为他太会用 AI 了。去年下半年，他开始用 Claude Code 写代码，交付效率直接拉满。老板一看：你这么会用 AI，那你能不能带带团队？于是他花了 3 个月，把团队都教会了 Claude Code。结果团队效率翻倍，公司发现：以前需要他兜底的事，现在其他人也能干了。上周，老板找他谈话： “你工资太高了，公司承受不了。” 他把 AI 能力扩散给了团队，最后却把自己干掉了。这件事最扎心的地方在于：未来最危险的程序员，可能不是不会用 AI 的人，而是只会把 AI 用在“写代码”上的人。因为写代码正在变便宜。真正值钱的是：懂业务、能拆需求、能设计流程、能把业务翻译成 AI 能执行的系统。未来最吃香的工程师，不是单纯的代码高手，而是懂业务的技术架构师。 AI 淘汰不了所有的程序员，但是肯定可以淘汰“只会写代码的工具人”。顺便问大家一个扎心的问题：你敢在公司毫无保留地教同事用 AI 吗？你觉得程序员真正的“护城河”到底是什么？ #裁员 #ClaudeCode

千万别盲目在公司做“AI赋能雷锋”！一个月薪 3 万 8 的程序员，被裁了。最讽刺的是：不是因为他技术差，而是因为他太会用 AI 了。去年下半年，他开始用 Claude Code 写代码，交付效率直接拉满。老板一看：你这么会用 AI，那你能不能带带团队？于是他花了 3 个月，把团队都教会了 Claude Code。结果团队效率翻倍，公司发现：以前需要他兜底的事，现在其他人也能干了。上周，老板找他谈话： “你工资太高了，公司承受不了。” 他把 AI 能力扩散给了团队，最后却把自己干掉了。这件事最扎心的地方在于：未来最危险的程序员，可能不是不会用 AI 的人，而是只会把 AI 用在“写代码”上的人。因为写代码正在变便宜。真正值钱的是：懂业务、能拆需求、能设计流程、能把业务翻译成 AI 能执行的系统。未来最吃香的工程师，不是单纯的代码高手，而是懂业务的技术架构师。 AI 淘汰不了所有的程序员，但是肯定可以淘汰“只会写代码的工具人”。顺便问大家一个扎心的问题：你敢在公司毫无保留地教同事用 AI 吗？你觉得程序员真正的“护城河”到底是什么？ #裁员 #ClaudeCode

前端哥Liam

61,954 views • 3 months ago

“我从未见过哪个 20 岁社交圈极佳的人，最终取得了巨大成功。” 这是 Palantir 首席执行官亚历克斯·卡普在被问及“ AI 时代年轻人该何去何从”时，给出的回答。在阅人无数后，卡普发现年轻人最容易掉进两个陷阱：一是不愿接纳自己真正的天赋所在；二是即使发现了天赋，也没有将生活重心完全向其倾斜。要在未来的竞争中脱颖而出，他的解法极其纯粹：极致聚焦。 1. 确立你的绝对核心找到那件你独具天赋且乐在其中的事，然后让你的整个生活都围绕它运转。在 AI 时代，平庸的努力不再稀缺，无可替代的专长才是你唯一的护城河。 2. 坦然接受“社交降级” 卡普常对 Palantir 的年轻员工直言：如果你在 20 多岁时追求完美的社交生活，那完全没问题，但你大概率将与顶尖的成功无缘，这怨不得任何人。能量是守恒的，将时间挥霍在无效社交上，就无法在能力圈内深耕。 3. 审慎选择同频的伴侣当你要把生命中接下来的 10 年，全部押注在构建你认为有价值的事业上时，你的伴侣能否理解并支持？伴侣的选择，直接决定了你追求极致时大后方的稳固程度。专注于你擅长的事，把生活围绕它重新建构。

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柴郡🔔｜Crypto+AI Plus

31,980 views • 5 months ago

过去学编程，是最好的选择。现在不是了。这是Sam Altman，OpenAI的CEO，给出的AI时代生存指南。他说现在你需要什么？高能动性。软技能。超强的想法生成能力。快速适应世界。听起来很熟悉？这些词汇，在达沃斯精英的嘴里已经重复了无数遍。一个创造了最强代码工具的人，却告诉普通人不要再学习编程这种硬核技能了。这是为什么？是不是在重新定义未来的分工？一部分人负责天马行空地“产生想法”，享受创造的乐趣和利润。其他人负责使用他们创造的工具，去“适应”这个快速变化的世界？他们还说，这些“软技能”可以在三个月的训练营里速成。一个人的韧性、能动性和洞察力，真的可以被如此轻易地“制造”出来吗？还是说，这只是为了让大家放弃掌握真正能改变和创造工具的能力？当少数人掌握了定义规则的工具，其他人只剩下“适应”的份。

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墓碑科技

50,711 views • 8 months ago

DeepMind CEO 杰米斯·哈萨比斯给大学生的核心建议：如何在 AI 时代抓住红利。对于理科生，继续死磕数学和计算机。在至少未来 10 年内，只要你懂这些技术的底层结构，就能比绝大多数人更好地驾驭 AI 工具。对于非技术专业的人，不要试图逃避，请全力以赴去使用最新的模型。哪怕一行代码都不懂，现在也能用 AI 将脑子里的点子直接变现。而对于专业程序员，借助工具完全可以一个人干出 100 倍的项目规模。未来 10 年，一切都会发生翻天覆地的变化。

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柴郡🔔｜Crypto+AI Plus

28,873 views • 3 months ago

AI淘汰程序员？想多了。硅谷投资大佬Marc Andreessen点破了一个真相。 AI编程不会消灭程序员，它在重新定义这个职业。程序员的工作不再是逐行敲代码。现在的工作，是同时指挥10个AI编码机器人。跟它们争论，调试它们的输出，修改需求，逼它们拿出正确结果。但这里有个圈套。如果你自己不懂怎么写代码，你根本无法判断AI给你的东西是对是错。编程的下一个层次，不是写脚本。是监督写脚本的AI。今天最顶尖的程序员，整天在不同终端之间切换。管理多个编码机器人，修复错误，优化指令。讽刺吗？你仍然需要极其扎实的基本功。没有基本功，你连AI在犯傻都看不出来。工作的本质变了。现在是跟AI机器人辩论，调试AI生成的代码，理解为什么程序跑不起来，或者为什么不够快。 AI确实简化了工作。但只有真正懂代码的人，才能判断这种简化是否正确。程序员不会消失。他们正在变得比以前强大10倍、100倍，甚至1000倍。生产力的巨大提升，这才是真正的价值所在。任务在变，工作性质在变。但最终负责的，永远是人。人类依然在监督过程，评估结果，纠正错误，并做出最终判断。未来的程序员不是被AI取代。他们被AI升级了。所以，还是得老老实实学习怎么写代码，理解代码。因为当AI搞砸的时候，只有人知道为什么。这种能力的跃升，才是真正的革命。

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墓碑科技

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谷歌前CEO埃里克·施密特说，想赚钱？其实很简单。成立一家“代理AI”公司。什么意思？不是设计代理的公司。而是直接造一个AI代理，让它去干一件具体的事。他说，未来一两年是“代理时代”。所有人都会去造代理。这些代理会相互竞争。谁能造出最强的那个，谁就能建立一个不可思议的公司，并且拥有它。听起来像又一场技术淘金热。但大门真的向所有人敞开吗？还是说，这只是另一场由少数精英主导的游戏？当AI代理开始大规模替代人力完成任务时，创造出的巨额财富会流向哪里？是流向创造者，还是流向那些被替代的普通人？历史似乎总在重复。每一次技术革命都伴随着财富的巨大转移。这一次，普通人是风口上的猪，还是被风吹走的草？

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墓碑科技

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17岁的Kai Trump（特朗普孙女），一句话戳破了整个美国教育系统最虚伪的谎言。她在播客里说，现在高中所有人都在用ChatGPT写论文，老师都气炸了。但她问，为什么不呢？学生就该用世界给你的资源。学校不该禁止它，该教大家怎么把它变成自己的优势。最讽刺的是，她自己GPA4.0，是实打实的优等生。所以这根本不是什么作弊的问题，纯粹是代际认知的鸿沟。老一辈把手写论文、死记硬背当成“真学习”。但对凯这一代AI原住民来说，ChatGPT就像他们小时候的计算器、图书馆、Google一样，是默认的基础设施。当年禁止学生用计算器学乘法的老师，现在看来可笑至极。今天禁止学生用ChatGPT写论文的老师，十年后也会是同一个笑话。其实真正危险的从来都不是AI，是教育系统一边假装AI不存在，一边逼着学生偷偷摸摸用它。结果就是，会用的学生偷偷把效率拉满，不会用的还在熬夜抄书。没有人教他们怎么提出高质量的问题，怎么验证AI的幻觉，怎么把AI的输出变成自己的深度洞见。而这些，才是未来10年最值钱的能力。我相信AI不会让学生变笨，它只会放大差距。会用AI的人，一个人能顶以前一个团队。不会用AI的人，会被时代甩得连尾灯都看不见。我们的教育还在教学生怎么在没有AI的世界里生存，但他们未来要面对的，是一个AI无处不在的世界。所以这种拒绝变革的教育，最终只会培养出一批“在AI时代不会用AI”的人。这才是对下一代未来最大的作弊。

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AYi

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黄仁勋被问到如果自己是今天的学生，会先学什么他的回答不是编程，不是数学，是学 AI 但他说的"学AI"不是让你去研究底层算法，是学会怎么跟 AI 交互他的原话是：学会跟 AI 对话，本质上就是学会成为一个擅长提问的人要问得好，你需要两样东西：专业知识和表达的艺术性。你得知道自己领域的东西，然后用 AI 听得懂的方式把需求说清楚这个能力他管它叫"提示词工程"，但其实不用想得那么技术化。说白了就是：你能不能把一个模糊的想法，拆解成AI能执行的具体指令不管你学什么专业、做什么工作，他觉得你都应该问自己一个问题："我怎么用 AI 来更好地完成我现在的工作？"

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Vincent | 信号＞噪音

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川普刚刚给年轻人指了条活路。在最近的一次访谈中，面对迷茫的下一代，他直接刺穿了“努力就能成功”的精英谎言。为什么有些聪明绝顶的人一辈子碌碌无为？因为他们入错了行。川普说，他见过太多比任何人都聪明的朋友，却在夕阳行业里苦苦挣扎。结果是什么？他们只是在单纯地“工作”，然后毫无悬念地失败。在保守主义的逻辑里，选择永远大于盲目的勤奋。川普建议年轻人：去拥抱 AI，去寻找那些真正有潜力、有未来的领域。这不仅是职业建议，更是对官僚主义教育体系的一次反击。目前的学校还在批量生产那些即将被 AI 取代的传统劳动力。谁在买单？是那些背负巨额学费贷款、毕业即失业的美国纳税人子弟。如果你热爱一个夕阳行业，你可以去做。但如果你能试着去热爱一个有爆发力的领域，你的处境会好得多。目前的风口是 AI，薪水高到你无法想象。零售业、传统制造业、那些过度饱和的行业，依然极其艰难。为什么我们要强调顺势而为？因为在一个被全球主义蚕食、技术飞速更迭的时代，个人的努力在错误的赛道上微不足道。既然时代已经变了，为什么还要死守旧世界的残骸？

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战斗室

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墓碑科技

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时间能抚平伤口吗？对于 911 亲历者 Gordon Huie 来说，答案或许是“不能，也不该”。当年的救助者、如今的遗属，他在废墟与烟尘中度过了人生的转折点。听他讲述25年来不愿被时间抹去的记忆，以及他为什么选择将抗争变成一生的承诺。 #dwcurrentaffairs

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DW 中文- 德国之声

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AI发展真的已经势不可挡了吗？吴恩达倒是给出了一个反直觉的答案，他说：“AI发展并没有像宣传的那么夸张。但是不得不承认，编程这方面AI确实急速发展。” 那工程师们都要失业吗？其实也不是。在软件开发这个“写代码➔交付用户➔获取反馈➔调整方向”的循环中，当写代码变得越来越快时，效率提升的瓶颈转移到了产品经理身上，“做什么”AI似乎无能为力。我就在想，会不会在未来极端条件下，一个人+AI就可以实现软件开发的闭环，他既是工程师也是产品经理。果然，不会用AI的工程师不是好的产品经理。 #AI #吴恩达 #Stanford #core #Agent

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傅盛

32,791 views • 5 months ago

谷歌前首席商务官Mo Gawdat聊到了AI时代的教育观，并且分享了四个教育策略： 1.真正学会使用AI：别把人工智能用在平庸的事情上，而是用在能帮助我们提升自身能力、工作效率以及生活水平的事情上。避免孩子们在基础应用中丧失思维的主动性。 2.重视人与人的链接：AI无法真正取代人与人交流互动之间的那种温度。当智力廉价化，“真实的人际连接”将成为真正宝贵的资源。感官反馈、共情能力、线下社交的温度等等，这些是AI永远无法模拟的物理壁垒。孩子需要培养在物理世界中建立信任、共情及面对面协作的能力。 3.教育孩子伦理：Mo Gawdat在他的书《Scary Smart》中提出：AI 并没有自己的意识，它是通过观察和模仿人类来进化的。因此，教育孩子“有所为，有所不为”不仅是为了塑造其个人价值观，更是为了在与AI互动中传递正向的伦理信号。在AI时代，孩子对行为边界的把握，直接决定了其作为“决策者”而非“执行工具”的人格高度。 4.分辨真相的能力：在算法推荐与合成媒体普及的背景下，信息的真伪成本极高。教育的防线在于培养孩子的批判性思维、逻辑辩论与交叉验证能力。这不仅是防止被算法欺骗的手段，更是为了确保孩子们在真伪信息洪流中，依然具备独立审视真相的能力。总结：在这个万物皆可AI的时代，唯有“人性本质”不可替代。

谷歌前首席商务官Mo Gawdat聊到了AI时代的教育观，并且分享了四个教育策略： 1.真正学会使用AI：别把人工智能用在平庸的事情上，而是用在能帮助我们提升自身能力、工作效率以及生活水平的事情上。避免孩子们在基础应用中丧失思维的主动性。 2.重视人与人的链接：AI无法真正取代人与人交流互动之间的那种温度。当智力廉价化，“真实的人际连接”将成为真正宝贵的资源。感官反馈、共情能力、线下社交的温度等等，这些是AI永远无法模拟的物理壁垒。孩子需要培养在物理世界中建立信任、共情及面对面协作的能力。 3.教育孩子伦理：Mo Gawdat在他的书《Scary Smart》中提出：AI 并没有自己的意识，它是通过观察和模仿人类来进化的。因此，教育孩子“有所为，有所不为”不仅是为了塑造其个人价值观，更是为了在与AI互动中传递正向的伦理信号。在AI时代，孩子对行为边界的把握，直接决定了其作为“决策者”而非“执行工具”的人格高度。 4.分辨真相的能力：在算法推荐与合成媒体普及的背景下，信息的真伪成本极高。教育的防线在于培养孩子的批判性思维、逻辑辩论与交叉验证能力。这不仅是防止被算法欺骗的手段，更是为了确保孩子们在真伪信息洪流中，依然具备独立审视真相的能力。总结：在这个万物皆可AI的时代，唯有“人性本质”不可替代。

傅盛

24,769 views • 8 months ago

黄仁勋跟红杉聊了一场很深的对话，把AI产业的底层逻辑讲得特别清楚他提了一个概念：过去60年的计算机行业本质上就干了一件事——检索。写代码、拍照片、录音乐，存成文件，用的时候再调出来。数据中心说到底就是一个大硬盘现在不一样了。AI不是从硬盘里找旧数据，是实时生成新内容。这是完全不同的计算范式，他管这叫"AI工厂" 然后他画了一个"五层蛋糕"来解释AI产业的结构：最底层：能源。AI工厂需要巨量电力第二层：芯片和计算。英伟达在这里第三层：基础设施。土地、电力接入、建筑、融资第四层：模型。OpenAI、Anthropic 在这里最顶层：应用。创业公司和终端用户在这里每一层都是万亿级别的市场关于AI取代工作，他反驳得很干脆：AI消灭的是任务，不是职业。放射科医生没有因为AI看片子更准就失业，反而需求增长了。软件工程师也是，代码越容易写，能解决的问题越多，需要的工程师反而更多你们觉得这个"五层蛋糕"的框架，哪一层机会最大？

黄仁勋跟红杉聊了一场很深的对话，把AI产业的底层逻辑讲得特别清楚他提了一个概念：过去60年的计算机行业本质上就干了一件事——检索。写代码、拍照片、录音乐，存成文件，用的时候再调出来。数据中心说到底就是一个大硬盘现在不一样了。AI不是从硬盘里找旧数据，是实时生成新内容。这是完全不同的计算范式，他管这叫"AI工厂" 然后他画了一个"五层蛋糕"来解释AI产业的结构：最底层：能源。AI工厂需要巨量电力第二层：芯片和计算。英伟达在这里第三层：基础设施。土地、电力接入、建筑、融资第四层：模型。OpenAI、Anthropic 在这里最顶层：应用。创业公司和终端用户在这里每一层都是万亿级别的市场关于AI取代工作，他反驳得很干脆：AI消灭的是任务，不是职业。放射科医生没有因为AI看片子更准就失业，反而需求增长了。软件工程师也是，代码越容易写，能解决的问题越多，需要的工程师反而更多你们觉得这个"五层蛋糕"的框架，哪一层机会最大？

Vincent

36,658 views • 3 months ago

“两个都要投，都被严重低估了！” Groq 创始人 Ross 在 20VC 的播客上被主持人问到愿意以 5000 亿美金投资 OpenAI 还是 1800 亿美金投资 Anthropic 时回答。人们错误地将它们视为在有限市场中竞争的对手，而实际上，它们所做的研发正在不断扩大整个市场的边界和价值📈 面对 S&P 500 指数一路狂飙和科技巨头市值高度集中，许多人感到市场“过热”。但 Ross 认为，这只是开始，市场短期是“投票机”，但长期来看是“称重机”，因为股价最终会表现其实际价值。因此，不要问 AI 是不是泡沫，要看“聪明钱”（巨头、国家）在做什么。他们不惜代价的投入，是出于对未来生存权的焦虑，而非短期财务回报。 Ross 表示要做好准备迎接一个大规模通缩和劳动力短缺的未来。AI 将极大降低生活成本，让更多人选择享受生活而非繁重工作，同时创造出无数今天无法想象的新岗位（需要很长的时间，社会做劳动力的结构性转型）。 AI 是“思想的望远镜” - 它带来的冲击类似于人类初次认识到宇宙的浩瀚；虽然会带来暂时的不安，但最终将极大地拓展我们对“智能”本身的认知边界✨

“两个都要投，都被严重低估了！” Groq 创始人 Ross 在 20VC 的播客上被主持人问到愿意以 5000 亿美金投资 OpenAI 还是 1800 亿美金投资 Anthropic 时回答。人们错误地将它们视为在有限市场中竞争的对手，而实际上，它们所做的研发正在不断扩大整个市场的边界和价值📈 面对 S&P 500 指数一路狂飙和科技巨头市值高度集中，许多人感到市场“过热”。但 Ross 认为，这只是开始，市场短期是“投票机”，但长期来看是“称重机”，因为股价最终会表现其实际价值。因此，不要问 AI 是不是泡沫，要看“聪明钱”（巨头、国家）在做什么。他们不惜代价的投入，是出于对未来生存权的焦虑，而非短期财务回报。 Ross 表示要做好准备迎接一个大规模通缩和劳动力短缺的未来。AI 将极大降低生活成本，让更多人选择享受生活而非繁重工作，同时创造出无数今天无法想象的新岗位（需要很长的时间，社会做劳动力的结构性转型）。 AI 是“思想的望远镜” - 它带来的冲击类似于人类初次认识到宇宙的浩瀚；虽然会带来暂时的不安，但最终将极大地拓展我们对“智能”本身的认知边界✨

indigo

30,015 views • 11 months ago

每个人都在焦虑未来，但路其实只有两条。 Palantir 创始人 Alex Karp 最近说透了真相。要么你有极强的职业技能培训，要么你是个“异类”。他用了个词：神经多样性（Neurodivergent）。这不仅仅指生理上的不同，而是一种认知突围。传统的“优等生”正在大批量失业。以前进高盛、做工具人、玩命复述课本知识是通往成功的路。现在呢？那是浪费生命。基础的代码编写、平庸的阅读理解、流水线的文案写作。这些曾经被视为精英入场券的技能，正在迅速贬值。 Karp 笑称这像是奥丁或洛基降临人间，给曾经的“差生”开了个巨大的玩笑。世界正在发生剧烈反转。那些拥有“常规技能”的人，在 AI 时代反而成了真正的“阅读障碍者”。因为他们只会按部就班，不会从不同角度看问题。未来的稀缺能力是什么？是像艺术家一样思考，是去创造独一无二的东西。在这个平民主义崛起的时代，建制派定义的“标准答案”已经失效了。既然旧系统的滤镜碎了，你打算靠什么建立自己的护城河？

每个人都在焦虑未来，但路其实只有两条。 Palantir 创始人 Alex Karp 最近说透了真相。要么你有极强的职业技能培训，要么你是个“异类”。他用了个词：神经多样性（Neurodivergent）。这不仅仅指生理上的不同，而是一种认知突围。传统的“优等生”正在大批量失业。以前进高盛、做工具人、玩命复述课本知识是通往成功的路。现在呢？那是浪费生命。基础的代码编写、平庸的阅读理解、流水线的文案写作。这些曾经被视为精英入场券的技能，正在迅速贬值。 Karp 笑称这像是奥丁或洛基降临人间，给曾经的“差生”开了个巨大的玩笑。世界正在发生剧烈反转。那些拥有“常规技能”的人，在 AI 时代反而成了真正的“阅读障碍者”。因为他们只会按部就班，不会从不同角度看问题。未来的稀缺能力是什么？是像艺术家一样思考，是去创造独一无二的东西。在这个平民主义崛起的时代，建制派定义的“标准答案”已经失效了。既然旧系统的滤镜碎了，你打算靠什么建立自己的护城河？

墓碑科技

27,351 views • 6 months ago

马斯克认为，编程将在今年消亡。不是进化。是死亡。到12月，人工智能将不再需要编程语言。它会直接生成机器代码。二进制的优化将远超任何人类逻辑所能及。没有翻译。没有编译。只有纯粹的执行。马斯克说：“你甚至懒得去编程了。” 代码从来都不是重点。它只是摩擦力。是人类因为机器不懂人话而支付的“税”。现在，人工智能学会了流利的人类语言。这项税消失了。再把这个接入Neuralink会怎样？没有语法。没有键盘。没有屏幕。马斯克说：“从想象到软件。” 思想，直接变成可执行文件。你想象一个结果，系统会立即构架并编译成现实。这不是在自动化编程。这是在将编程这个概念从存在中抹去。整个行业坍缩成一个念头。几十年的专业训练变得无足轻重。这真的是进步吗？当初那些“专家”让失业的工人“去学编程”。现在编程也要被抹去了，下一步他们该学什么？当创造的门槛降到零，创造本身还剩下什么价值？人类上万年来创造事物的方式，一夜之间过时了。欢迎来到新世界。在这里，限制你的不再是技能、资源或时间。而是你的想象力，是否清晰到足以让机器将其变为现实。

马斯克认为，编程将在今年消亡。不是进化。是死亡。到12月，人工智能将不再需要编程语言。它会直接生成机器代码。二进制的优化将远超任何人类逻辑所能及。没有翻译。没有编译。只有纯粹的执行。马斯克说：“你甚至懒得去编程了。” 代码从来都不是重点。它只是摩擦力。是人类因为机器不懂人话而支付的“税”。现在，人工智能学会了流利的人类语言。这项税消失了。再把这个接入Neuralink会怎样？没有语法。没有键盘。没有屏幕。马斯克说：“从想象到软件。” 思想，直接变成可执行文件。你想象一个结果，系统会立即构架并编译成现实。这不是在自动化编程。这是在将编程这个概念从存在中抹去。整个行业坍缩成一个念头。几十年的专业训练变得无足轻重。这真的是进步吗？当初那些“专家”让失业的工人“去学编程”。现在编程也要被抹去了，下一步他们该学什么？当创造的门槛降到零，创造本身还剩下什么价值？人类上万年来创造事物的方式，一夜之间过时了。欢迎来到新世界。在这里，限制你的不再是技能、资源或时间。而是你的想象力，是否清晰到足以让机器将其变为现实。

墓碑科技

55,292 views • 7 months ago