Re: [討論] 軟體工程師這條路,是不是走到盡頭了?
再強調一次,現在的ai是有用的,但問題太多,離取代還很遙遠。
Yann Lecun已經講超過一年了,不要再花時間在LLM上,我們需要更先進的架構。
https://www.techbang.com/posts/122728-yann-lecun-not-interested-in-llms-focuses-on-ai-hard-problems
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談到 AI 未來真正的挑戰,LeCun 清楚地指出了四個他認為至關重要、但目前尚未有令人滿意解答的領域。
第一是對物理世界的理解。他舉了一個極簡的例子:當人看到一個瓶子,知道推它會滑,敲它會彈,這些都是我們從小累積的世界模型。但今天的 AI,無論是從圖片、影片還是文字中,都無法真正掌握這些「常識」。
第二個挑戰是持久記憶。大多數 AI 系統處理輸入時是一次性的:輸入 → 推理 → 輸出。它不會記得你上一秒說了什麼,更無法累積對世界的長期觀察與認知。而人類的記憶,正是推理與學習的基礎。
第三,則是最根本也最具哲學意味的問題:推理。LeCun 對現今所謂「agentic AI」的批評頗為嚴厲。他認為讓模型生成一堆答案,再從中選出最可能正確者,根本不是推理,而是暴力試錯。他說這種方法就像「亂寫程式然後看哪個跑得動」,低效而粗糙。
第四個挑戰則是規劃能力。真正的智能不只是對當下做出反應,更能思考未來。他形容:「如果 AI 能夠在內部模擬一個世界,然後根據某個假設行動去預測未來的結果,那它就能計劃達成目標的最佳路徑。」而這,才是人類做決策的真正方式。
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現在ai寫程式的賣點是,程式師規劃大綱,讓"agentic ai"小段小段的暴力嘗試,還有很長的context length來記得interaction。然後你可以有百個,千個ai幫你寫程式,絕對是比自己寫有效率。
但是,百個,千個ai垃圾,出來的還是垃圾。瓶頸還是在人類做判斷,哪個可以留下,哪個拋棄。結果花的時間並沒有減少。
現在是"工人ai"在推進llm如之前po在本版的工作。
https://www.ptt.cc/bbs/Soft_Job/M.1739017637.A.EA3.html
Meta剛花14.5b投資Scale AI,為什麼?因為"工人 data labeling"才是目前的重點。
當初gpt橫空問世的時候,不是"工人ai"馬上要被淘汰了,怎麼現在越來越值錢?
現在ai就是「Fake it till you make it」。如同自駕一樣,每年都是自駕元年,喊個10年20年,遲早會對的。
現在就是一堆壞人跟外行人在吹AI。我們實際了解的人,還在找適當的地方使用。
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※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Soft_Job/M.1751415911.A.CB9.html
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