我为什么没有入局人工智能

我的AI初印象

人工智能大概是在我读大二的时候开始展露出它未来不可阻挡的趋势的。而在更早的时候，大概在2017年左右，AlphaGo系列打败世界围棋大师们的新闻逐渐传播开来并不断吸引世人的关注。我认为，那时是人工智能真正意义上被世界接受而逐渐盘活的转折点。这一事件的影响在我们民众心中无疑是震撼的，尤其是对我们这些东亚国家来说，围棋这一诞生于我们国家的古老而体现传统道家思想的智慧运动，似乎被西方的科学通过某种不可思议的“邪术”而攻破了。在巨大的惊恐和后怕被平复后，我们便开始研究这种技术，并且想要比西方做的更好。而如今在ChatGPT引爆网络之后，AI的热度已如洪水般向着不可阻挡的方向前进着……

热门领域的更迭

不少AI支持者已经指出了AI的各种各样好处，它可以帮你完成大部分文字工作，想创新点，归纳文章，你甚至可以自己问它（ChatGPT）它有什么优势。既然AI这么好，我为什么不研究AI，反而在读研究生时就早早抛弃它呢？首先需要理解的一点是，AI现如今是一个热门专业，它的热点不乏有资本家的炒作，媒体赚取流量的手段。上一个像这样在计算机领域热门的还是Java Web，他们本质上就是社会供不应求导致的人才需求量增加。然而热门领域一般不会持续太长，因为根据客观发展规律，供不应求这种现象迟早会得到解决（而且基本上要不了多久），所以你会看到计算机热门技术总是在不停的更迭。同时，我个人还相信一个定律——如果一个新兴事物如果火热到连外卖小哥都要参合，那基本上就离崩盘不远了。当然，这种相信也有我个人的叛逆精神夹杂其中，可能我就是不喜欢大家都在做的东西。

AI与学术

现如今只要涉及到计算机的学术研究，基本上就离不开人工智能。这导致我在读研前选择导师的时候很为难——想找一个不是研究人工智能的实验室简直像在考验我的信息检索能力。我个人认为计算机学术研究应该是百花齐放的，各种思潮各种技术都应该存在研究的价值，但是如今高校研究生的学术方向基本和人工智能脱不了干系（至少我读研所在的学校是这样）。不仅如此，人工智能的研究好像让如今的计算机学术研究背离了初衷。大家搞学术研究不是为了真正的创新成果，而是以发文为目的进行研究，一切以发文作为衡量标准。我相信这也不能全怪AI，毕竟这种风气很早就在中国学术界扎根了，但不能否认的是，人工智能的出现助长了这种风气走向失控局面。比方说，如果我想要发文的话，只需要选择一个最新的人工智能框架（顶会发表的那种），然后围绕这个框架多阅读一些文献，发现这个框架在某某方向还有改进的空间，或者其他人都还没有做过，我就可以以此为创新点做实验来发文了。这种论文为驱动的学术研究方式，是我所厌恶的，我不想在回忆我的研究生生涯的时候，看到的是一个只会生产垃圾论文的机器，所以我避开了AI方向。

AI背后的受益者

从市场需求的角度上来看，高校教育选择人工智能并没有错，毕竟现在感觉只要是个互联网公司都要开设一个人工智能部门，导致市场上对AI人才需求量巨大，所以高校培养人工智能人才来弥补缺口是无可厚非的。但是人们没有认识到，除了人工智能的缺口扩大了，其实还有一个领域也是如此——那就是硬件领域。有人统计，美国互联网公司的所有招聘岗位，2022年有6%是硬件岗位，目前这个比例上升到了16%。也就是说，公司每招聘五个软件工程师，就会招聘一个硬件工程师。随着各个公司搭建起自己的AI，那么想要有更高的算力更好的性能，必然就需要更多的硬件工程师。英伟达在近几年赚得盆满钵满，一跃成为影响AI走势的明星公司，就是因为其手握AI的核心硬件资源。在中国，我们硬件资源尤其是芯片资源收到美国的限制，我们对于硬件人才的需求量只会更大。这也是我在研究生阶段选择了硬件方向的原因之一。

很搞笑，大概我也会被大模型取代

关于AI是否能彻底颠覆计算机行业的讨论不绝于耳。对于这一点我想说的是，不能高估也不要低估。在编写重复性，细节性的代码方面，AI带来的改变确实是颠覆性的。我只需要告诉我的需求，copilot就可以根据上下文生成对应的（但不一定是正确的）算法，省去了我编写代码的大部分无意义时间。但是那些炒作说AI的低代码可以完全取代普通的程序员，简直就是无稽之谈。我认为现阶段，只要强人工智能还未被创造出来，AI就还只是程序员的好帮手，而像是550W那样能自主生成操作系统建造月球基地的AI，我认为至少还有20年。Linus曾在最近的北美开源峰会中表示：不要期待人工智能会成为最后的那个答案。标题中的那段话就是他在峰会中所说的调侃话。AI的发展速度或许超乎人们想象，但是其本质仍然是人类发明的又一项工具，我们的前人已经制造了无数的成功的工具，而AI并不一定就是特别的那一个。