AngelList聯創納瓦爾：AI生産力被過度神話，軟件工程師永不消亡

作者：Naval Ravikant

編譯：Felix, PANews

在當前 AI 大模型瘋狂叠代的背景下，全球市場充斥著一種深重的悲觀和焦慮情緒。前有 OpenAI CEO Sam Altman 預測“AI 將接管 95% 程序員的工作”；後有 Anthropic CEO 預測“AI 全面將在 6-12 個月内全面接管軟件工程師崗位”。“程序員職業已死”的言論似乎已成為全球共識，其正面臨自互聯網誕生以來最嚴峻的”生存危機“。

但這種對崗位消失的恐懼源於對技術底層邏輯的誤解。AngelList 聯創 Naval Ravikant（早期投資過 Uber、Twitter）認為，近期關於 AI 對生産力的提升或許被過度神話，無論 AI 如何進化到何種程度，它總是會犯錯，而軟件工程師仍是不可或缺的職業之一。

無論你身處何種領域，哪怕是最小的細分領域，只要做精、做專，成為頂尖人才，就不必擔憂被 AI 取代。

以下為 Naval Ravikant 的最新觀點。

“AI 是否意味著傳統軟件工程已經消亡？“當然不是。軟件工程師——即使是那些不一定負責調優或訓練 AI 模型的工程師——如今也是全球最受重視的人群之一。當然，那些負責訓練和調優模型的工程師更加受重視，因為他們構建了軟件工程師使用的工具集。

但軟件工程師仍擁有兩大優勢。首先，他們用代碼思考，所以他們真正了解底層運行機制。而所有抽象都是有漏洞的。所以，當計算機為你編寫程序時（比如用 Claude Code 或其他類似的程序），它總會犯錯。

它會産生 Bug，會有不完美的架構，總之不會完全正確。而了解底層邏輯的人，能夠在漏洞出現時及時堵住。

因此，如果你想構建一個架構精良的應用，如果你想具備定義一個好架構的能力，如果你想讓程序高性能運行、發揮出最佳水平、盡早捕捉 Bug，那麼你仍然需要軟件工程背景。

傳統軟件工程師能更好地利用這些 AI 工具。 而且，目前軟件工程中仍有許多問題是 AI 程序無法解決的。最簡單的理解方式是：這些問題超出了它們的數據分佈範圍。

例如，如果需要進行二進制排序或反轉鏈表，AI 已經看過無數案例，所以它們非常擅長。但當你開始脫離它們的熟悉領域，比如編寫極高性能的代碼、在全新的架構上運行、或者創造全新的事物以及解決新問題時，你仍然需要親自下場手動編寫代碼。

這種情況會一直持續，直到有足夠多的案例可供新模型訓練，或者直到這些模型能夠在更高維度的抽象層上進行充分推理，並獨立破解難題。

請記住：市場對‘平庸’沒有需求。 只要某個細分領域已經存在更優秀的應用，就沒人想要那些平庸的應用。更好的應用基本上會贏得 100% 的市場份額。或許會有很小一部分份額流向排名第二的應用，僅僅是因為它在某個小眾功能上做得比主流應用好，或者價格更便宜，諸如此類。

但總的來說，人們只想要最好的。所以壞消息是，爭奪第二或第三名毫無意義——就像電影《拜金一族》（Glengarry Glen Ross）中 Alec Baldwin 那段著名的台詞：‘第一名獎勵凱迪拉克，第二名獎勵一套牛排刀，第三名卷鋪蓋走人。’

在如今這種贏家通吃的市場中，這絕對是真理。壞消息是：如果你想贏，就必須在某個領域做到最好。

然而，你能做到最好的領域是無窮盡的。你總能找到一個適合自己的細分領域，並成為其中的佼佼者。這讓我想起了我以前發的一條推文：“努力成為你所在領域頂尖的人才。不斷重新定義你所做的事情，直到夢想成真。”

我認為，在 AI 時代，這一準則依然適用。

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内容來源：PANews