今天跟同事聊AI相关的事情，记录一下我的观点：

1. 关于AI时代的需要的程序员能力

我认为总的来说是三点：业务能力、管理能力和适应能力

业务能力仍然在最核心的位置，虽然AI能够让人跨界，但是AI仍然只是平均线水平，有高级专业能力的人对于高质量的使用AI不可或缺。

其次是相比过去，多出了管理能力，传统高水平的程序员大多只需要完成自我管理就可以了，但是有了AI之后，AI的产出能力远高于个体，因此如何能让AI更高效的产出也成了一个必要能力：无论是管理AI还是管人，本质上都是边界设定、任务分配、结果验证、风险控制这些传统的管理技能，只不过AI相比于少了很多人的干扰因素，本质上更好管了。

这是最近被讨论最多的能力，但我反而觉得它的重要性被高估了。

AI 快速发展，确实需要持续学习、不断适应新范式，短期内这会带来很大的优势。但长期来看，这只是一个时代红利。就像村里第一个会用电风扇的人，短时间内领先很多；可几年之后，“会用电风扇”本身就不再是竞争力。

真正长期有价值的，依然是业务能力。

2. AI时代程序员需要什么专业技能

这个观点我表达过很多次，AI的本质还是基于给定输入的概率预测机。存在两个硬限制：输入长度和概率机制。

从输入长度的角度看，模型的表现会随着背景信息、任务复杂度的上升而下降，因此对于更具有行业经验、能够分解复杂行业问题的人短时间内还不会被替代。

从概率的角度看，执行路径越明确的任务，模型执行的效果越好，反之则越差。换个表达方式，就是写代码这种更具“执行性”的工作，模型性价比会超过人；而做方案、设计、归因等更具“创造性”的任务，模型目前的性价比还远低于人。

3. 现在这个时代如何评价程序员

我个人有三个评价点：

a. 购买更优质的生产力工具，在过去可能是购买IDE或者开发工具，到了现在更多的是购买优质模型，因为这些人自己已经认为“自己的时间值钱”的自觉。

b. 做出了创造性的尝试，除了体现意愿之外，还有一个重要的考虑是创造性的基础是他已经具备了完成自身工作的能力，有额外的精力去做感兴趣的事情。

c. 价值观匹配程度，AI时代的管理跟过去管理的很大区别在于，你管理的每个人本质上也是个管理者，传统意义上的纯执行者的空间更小，主观能动性的发挥空间更大，没有匹配的价值观很难互相合作。