最近這幾天在朋友的強力推薦下，嘗試使用了一下 Codex，親身體驗之後，我願將其稱為「創意提取機」。
在此之前，我對 AI 寫程式的感覺還停留在可以做出來，但做出來的東西不好維護。不過實際上手後，直接消耗了 72M token，自己的創想不斷被挖掘並實現，簡直是頂級的產出爆發！
成果
先來聊聊我這兩天具體做了什麼。首先就是這個部落格了，進行了重大重構，引入了玻璃背板，優化了連結版面，然後終於重啟了多年閒置已久的背景，換上我初創部落格的桌布，瞬間把自己的思緒拉回當年的自己。
此外，因為最近在折騰 AI 翻唱，我順手用 AI 重寫了原先想手刻的程式。如果讓我自己手刻，我感覺自己少說也得寫個十天半個月，甚至 GUI 也會隨便應付一下，做不到像現在這樣好看 (為了好看我可能會重新學學 C# 用 WinUI 寫前端說不定)。但是用 AI 就不一樣了，輸入自己的創想，等一段時間就能看到對應的產出，甚至 AI 還會「順手」修一下邏輯問題，讓自己的想法得到實現。在此過程中，會不斷激發新的創意，從而「上癮」，因為創作是最頂級的快樂。
最後是把我 n 年沒更新的個人首頁更新了，也就是該網域的頂級網域頁面 https://yexca.net/ 真的超級不錯耶！
使用體驗
整體的體驗就是非常 Amazing 啊！相當於自己去設計一個產品，然後 AI 慢慢把這個產品實現的感覺，頗有一種產品經理（PM）的感覺有沒有？我甚至都在想人為什麼需要休息啊，自己的創意靈感被人類的疲勞所限制，真的超級難受捏。
根據不同的場景，實際體驗也有所不同。整體而言是一種架構師的感覺，從寫程式轉向了設計。或者說以前軟體工程的生命週期，先是瞭解需求，然後進行概要設計，再進行詳細設計，落實到前後端就是介面設計，最後才是開發；而當前 AI 也大概可以看成是把最後一步的實際開發漸漸取代了（具體可瞭解軟體工程的「軟體生命週期」，我之前也寫過相關文章）。
我在發布前看到了這個影片，也是和我類似的觀點： https://www.bilibili.com/video/BV1YP5W6ZEP9
焦慮
這個效果實在是太驚艷了，以至於產生了自己以後還能從事什麼工作的迷茫感。
但仔細分析，當前 AI 再怎麼說也只是工具，一個完全沒接觸過程式設計的人和有經驗的人，構建相同的東西還是不一樣的。像是具有經驗的人會基於程式邏輯的思考去描述，這樣可以讓 AI 更精準做出可維護的設計。
同時，真正重要的是人的創意，AI 只是基於輸入的提示詞（Prompt）創造出、或者說描繪出人的創意，這部分是無法被——至少暫時無法被 AI 所取代的。
不過，光是理論上的描述並不能緩解自身的恐懼，所以我試著把視角拉回歷史。
小範圍
如果 AI 只是一種小類型的變化，我試著拿電子遊戲和網購舉例：
| 歷程 | 電子遊戲 | 網購 |
|---|---|---|
| 起點 | 1972年（街機《Pong》發布）或 1983年（雅達利大崩潰後任天堂 FC 崛起） | 2003年（淘寶網創立） |
| 大眾接受 | 1990年代中後期（PS1、N64 時代，被視為正規娛樂） | 2013-2015年（行動支付普及，雙十一成為全民狂歡） |
| 跨度 | 約 15-20 年 | 約 10-12 年 |
| 備註 | 伴隨了一代人的成長。從被視為「電子海洛因」到成為流行文化的重要部分 | 核心突破點在於「支付寶」等信任機制的建立，以及智慧型手機的普及 |
大範圍
假如是很大的變化，我想到了去看看工業革命的歷程：
| 歷程 | 第一次 | 第二次 | 第三次 |
|---|---|---|---|
| 起點 | 1765年（瓦特改良蒸汽機） | 1882年（愛迪生建立首座發電廠） | 1991年（全球資訊網 WWW 誕生） |
| 大眾接受 | 1840年代（鐵路狂熱，工廠制普及） | 1920-1930年代（家庭電氣化，福特 T 型車普及） | 2007-2010年（智慧型手機爆發，行動網路普及） |
| 跨度 | 約 75 年 | 約 40-50 年 | 約 16-19 年，半代人的時間 |
| 備註 | 幾代人的時間。人們從農村緩慢向城市遷移，經過了漫長的盧德運動（砸機器）抗爭 | 兩代人的時間。初期人們對電力極度恐懼，直到家用電器和生產線深刻改變了中產階級的生活 | 從「網路成癮少年」的恐慌，到全民擁有智慧型手機，只花了不到二十年 |
發展的過程
| 變革階段 | 核心特徵 | 群眾心理／社會反應 | 對應的 AI 現狀 |
|---|---|---|---|
| 1. 破局與驚艷 | 新技術展現出超越舊模式的效率 | 極客狂歡，大眾獵奇，部分人開始擔憂 | ChatGPT 剛發布時的全網轟動 |
| 2. 衝擊與恐慌 | 觸及舊產業利益，部分職位受到實質性威脅 | 抵制、訴訟（如版權爭議）、唱衰、道德倫理恐慌 | 現在的階段：繪師抵制 AI 生成，文案／客服擔憂失業，資料安全擔憂 |
| 3. 規範與融合 | 法律法規跟進，技術開始解決自身的痛點 | 信任感開始建立，各行各業嘗試將技術作為工具引入 | 各大公司開始接入企業級 AI，各國出台 AI 監管法案 |
| 4. 融入日常 | 技術成為社會運轉的底層基礎設施 | 習以為常，甚至意識不到它的存在。沒有它反而無法生活 | 未來的階段：就像現在沒人覺得用智慧型手機查資料是一件「高科技」的事 |
AI 的發展
由此可見，歷史變革往往會經歷恐慌、然後接受、最後適應的過程，而且這個時間越來越短。如果我們把 ChatGPT 發布（2022 年底）視為生成式 AI 的起點，那麼可以按歷史規律推演：
- 基礎設施已經就緒： 前三次工業革命需要鋪設鐵軌、拉電纜、建基地台，物理世界的改造極度耗時。而 AI 依託於現有的網路和終端設備，不需要物理層面的重新鋪設。
- 接受週期的極度壓縮： 第一次工業革命花了 75 年，第三次花了 16 年。行動網路中的「網購」花了 10 年。
- 預測 AI 的接受時間： 從 2022 年算起，AI 從「引發恐慌和嚐鮮」到「融入日常、成為大眾完全離不開的基礎工具」，這個週期很可能會被壓縮到 5 到 8 年 左右（即 2027 年 - 2030 年前後）。
有個好玩的現象，對於新事物往往是這樣的：看不見 -> 看不起 -> 看不懂 -> 來不及 不過正經點的說法是：恐慌抵制 -> 磨合適應 -> 習以為常
結語
由此可見，我們應當適應歷史的發展，積極融入 AI 生態，現有的問題將會慢慢被解決。現在對失業的恐慌，是否可以對應到第一次工業革命的時候？隨著時間的推移，慢慢會誕生出更多的新興職業呢？