AI编程体验与思考

多功能工具还是普通刀具

近两个月来，我借助Deepseek接口编写了近4万行代码，在陌生领域运用不熟悉的编程语言，耗费了近5亿token，收获了几点体会。

先来探讨，AI时代能否单人创业：答案是肯定的！AI大模型汇聚了知识精华，既有通用模型也有专业领域模型，它们储存的知识足以指导多数任务，取代岗位职责是可行的。但时机尚未成熟！

从我的实践视角看：我能用大模型快速验证个人构思，比如利用新算法进行数据分析，迅速实现想法检验，一个最小可行产品两三天内就能被引导、被创建出来。然而，一旦深入挖掘，问题就浮现了：① 会出现表面正确但存在漏洞的逻辑；② 个人思维难以精准引导AI工作。

这是深入探索后我碰到的两大难题。

第一点：源于AI自身的局限。上下文机制、概率生成模式、迎合倾向等因素制约了AI能力，达到某个临界点后，它会假装有条理地编造内容，因此它可能说了成百上千句，但夹杂一两处错误，当千句真话中混入一句假话，后果极为严重，需要具备敏锐的检查能力来识别谬误。

第二点：AI是万能工具还是单一工具，取决于个人运用水平。所写的提示词决定了AI的输出质量和层次，我们不能像人际交流那样，话说一半，其余靠揣测。与AI沟通，必须清晰明了、透彻详尽，最好能提供120%的信息（附加样例），这与使用者能力密切相关，然而许多人在事务上无法表述透彻。

第三点，未来大众如何与AI协同工作：实际项目不是最小可行产品，当产品要求精准、精细、稳定可控时，就需要行业积累。AI的知识链条非常广阔，降低了多数领域的入门门槛，我们可以借助AI的庞大知识链，学会跨领域融合。当垂直领域深入钻研，垂直知识链与AI知识链结合，突破往往只需一个灵感，我们需要跨领域的想象力去寻觅灵感，或许某天真能将母猪产后护理与模型训练方法融合起来也未可知。

结束

图：网络（侵删）

文：三水