AI 编程就像指挥机器人洗碗

107 天前
 lucasji

全程对话编程

你坐在位置上,对机器人说:“你去把碗洗了”。于是机器人转身去厨房哼哧哼哧很快把碗洗完了。洗完你一看,发现没有用洗洁精、碗里的水没有沥干、筷子没有放在筷笼里而是直接放在了碗上面。这时你懂了,你需要把事情交代得更清楚。洗碗这件事三两句话就能讲完了,但是其它更复杂的事情呢?一想到以后自己可能需要事无巨细,喋喋不休,你不禁叹了口气。。。

自然语言和机器语言就像峡谷的两侧,现阶段的 ai 充当的就是自然语言和机器语言之间的桥梁,木制的小吊桥,能走但风险很大,你不知道走到后面会遇见什么。

Be Taber, My Friend —— Tab 狂魔

你亲自洗碗,机器人给你递来脏碗,你洗完后再递给机器人。你按下 Tab ,机器人把碗沥干了,你再按下 Tab 机器人把碗收进了橱柜。当洗完最后一个碗后,你想留着后面装水果,这时候 Tab 就失效了,你于是和机器人说:“这碗留着放水果”,然后再按 Tab ,机器人把碗沥干后直接放在了桌子上。

ai 现在虽然没法直接搭桥,但是打打下手也很不错!

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29 条回复
3IOhG7M0knRu5UlC
107 天前
是的,上下文要讲非常多。
t41372
107 天前
如何给予足够的上下文是目前的一个难题。过长且不相关的上下文对 AI 性能的影响很大,但上下文太少 AI 跟本不知道自己能做什么,什么才是最优解。

有时候我其实感觉,就算是你把真的人塞到 AI 对话框里,就用户和程序给的那点信息,其实根本没法做出好的决定。
但上下文长度基本等于成本,而且性能也会下降。只能寄望于大模型上下文能力的增强了
levelworm
107 天前
机器人这个吧,我觉得主要是要转换思维,不能在目前这种家庭直接插入机器人,而是需要各种改造。比如说厨房机器人负责洗碗做菜,那如果是直接插入到现在的厨房,你就得教他怎么走路,怎么避障,怎么听人话。。。这太困难了。更简单的办法是,改变厨房环境(具体怎么弄我就不知道了,大家发散一下思维),或者直接打包成一个解决方案搬进厨房,上下水垃圾桶全部自动化,只有这样才行。

类似的,在企业里插入 AI ,需要的是整合,需要的是团队配合 AI ,而不是反过来,想办法研究出来更像人的 AI 。

换句话说,想想看怎么样能够用现有的技术把东西整合起来,而不是想办法创造出来 GAI 。这对就业也有帮助,毕竟机器人比较专业化,说明对人的替代性相对弱一些。

一点浅见。
kelvansun
107 天前
这段文字写得真生动👍
dji38838c
107 天前
女人也是这么说的:
叫男人洗碗,就好像指挥机器人洗碗
也是一样的:
"洗完你一看,发现没有用洗洁精、碗里的水没有沥干、筷子没有放在筷笼里而是直接放在了碗上面。这时你懂了,你需要把事情交代得更清楚。"
IwfWcf
107 天前
但这个过程其实对培养你的职业技能是有好处的,如果你没办法用自然语言给 AI 讲明白那和人沟通的时候其实也是做得不好的
kyuuseiryuu
107 天前
毕竟人类的上下文是他一生的经历,而且活得越久上下文越长。
None2
107 天前
需要前置的 token 的
potatowish
107 天前
AI 缺少对提问者进行反问的能力。要你主动补充细节,而不是它来反馈
lucasji
107 天前
@IwfWcf 很多时候描述得烦了,心想,还不如让我自己上手。
lucasji
107 天前
@potatowish 是的,得事无巨细。我个人觉得,如果 AI 懂反问了,要么你要做的任务在它的训练集里面,要么就更加智能了,能够推理没有的知识。
ffgrinder
107 天前
@lucasji #9 试试多模态,用语音会好很多。
IwfWcf
107 天前
@lucasji 你如果作为技术管理者,对干活的人一样会产生这样的想法的
ybz
107 天前
非常赞同,我说那么多还不如我自己去洗了,现阶段也就 tab 能用,即使我能事无巨细的告诉他要怎么做,那样也彻底失去了写代码的乐趣。
sentinelK
107 天前
这就是“管理成本”或者说“沟通成本”。并不是局限于人与 AI 互动。

所以 Cursor 或者 Copilot 才是编程 ai 的正解,既通过 user 的提示词,自动带入 workspace 的代码当作上下文。否则沟通的成本会爆炸。

有功夫向一个对话 AI 阐述清楚既定情况和需求,自己都已经编完了。
eleganceoo
107 天前
太对了,AI 没上下文就要一直喂,真的烦,大家有没有好的关于编程的 prompt 的集合?
javalaw2010
107 天前
感觉日本企业的风格很适合 AI 啊,他们本来就把人当 AI 来用,这真 AI 来了不起飞?

本质上还是现在的大模型基座不够好,再给 AI 一点时间,短则一两年,长则四五年,相信 AI 编程不管是大模型基座还是工程设计,都会焕然一新。
iamqk
107 天前
我觉得 AI 编程现在巨大的优势是节省了非常多的搜索时间,尤其是针对一个你不熟悉的编程语言。我最近用 AI 写了个 bash 脚本,基本上复制粘切基本就能用。但是因为自己不熟悉,看懂是能看懂的,要是自己一个个字母敲出来,就得费一番功夫了,因为很久没有写这种脚本了,得从头来。但是写好的,虽然不是 100 分,但是只要你能读懂,稍作修改就可以完成功能。我这个脚本要是我自己写,估计得研究个半个到一个工作日,但是用 AI 半个小时就能搞定。这就是 AI 编程的巨大优势吧。
lucasji
107 天前
@iamqk 对的,现在 AI 更多的是担任“顾问”这一角色。所以我一直觉得 Github 的 Copilot 名字取得很恰当。
ChefIsAwesome
107 天前
你在家干活就知道,很多时候宁愿自己上,也不愿意指挥其他人干,太浪费时间和精力。
现在所谓的一小时用 ai 干了个活,都是前端干后端,后端干前端,干自己不懂的。我之前写区块链的东西,就是靠 ai ,反正我也不懂,懒得看文档。然后 ai 给的代码错误,代码版本不对,还得费老大劲 debug 。

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