文章摘要
【关 键 词】 编程革命、AI技术、自然语言、人机协作、软件变革
Andrej Karpathy在旧金山AI创业学校的演讲中，深入探讨了AI技术如何推动编程范式的根本性变革。他指出，随着AI的发展，软件编程已经进入了“3.0时代”，自然语言取代传统代码成为核心编程接口，大模型承担了过去需要人工编写的复杂逻辑。这一转变不仅仅是工具的迭代，而是构建了一种“新型计算机”，这种计算机以概率化、语义化的方式理解世界，类似于人类的思维方式。这种进化不仅降低了编程门槛，还彻底解放了人机交互方式，使得未来的软件不再是冷冰冰的工具，而是能理解、推理甚至主动协作的智能伙伴。
Karpathy进一步阐述了软件从1.0到3.0的演变过程。软件1.0是传统的代码编写，而软件2.0则是通过调整数据集和优化器来训练神经网络的参数。如今，软件3.0通过自然语言“Prompt”来编程大语言模型（LLM），这种编程方式完全颠覆了传统的软件开发模式。他举例说明，在软件1.0时代，情感分类需要编写Python代码，而在软件3.0时代，只需用英语写一个Prompt即可完成任务。这种变革不仅简化了开发流程，还使得编程变得更加普及。
在自动驾驶系统的开发中，Karpathy观察到软件2.0逐渐“吞噬”了软件1.0的代码堆栈，神经网络取代了大量原本由C++编写的逻辑代码。这一趋势在软件3.0时代将继续加速，新的编程范式正在快速渗透整个技术栈。他建议开发者熟悉这三种编程范式，因为它们各有优缺点，开发者需要根据具体需求灵活选择。
Karpathy还将大语言模型（LLM）比作“新型操作系统”，具备公共基础设施、晶圆厂和操作系统的多重特性。LLM实验室通过API将智能能力“供电”给用户，这种模式类似于电力系统的公用事业。LLM的普及和应用正在重新定义计算的方式，它们不仅像电力一样成为基础设施，还像操作系统一样构建了复杂的软件生态系统。LLM的扩散路径与传统技术不同，它们首先服务于普通用户，而不是政府或大型企业，这为个人用户带来了前所未有的机遇。
然而，LLM也存在一些认知缺陷，如“幻觉”和“顺行性遗忘”，这些问题需要在编程和应用中加以应对。Karpathy强调，开发者需要在发挥LLM超能力的同时，规避其局限性。他建议构建“部分自主”的应用，通过GUI和上下文管理来提高人机协作的效率。例如，Cursor和Perplexity等应用通过集成LLM，提供了更高效的编程和信息处理体验。
Karpathy还提到，AI与教育的结合需要谨慎设计，不能简单地依赖LLM进行教学。他建议将AI应用于课程设计和学生学习的工具中，确保教学内容的合理性和一致性。此外，他类比了自动驾驶技术的发展，指出软件的复杂性需要逐步推进，不能急于求成。
最后，Karpathy展望了未来编程的发展方向，认为自然语言编程将使得所有人都能参与软件开发。他提出的“氛围编码”（Vibe Coding）概念，展示了编程的普及化和趣味化，这将为下一代人提供接触软件开发的“网关药物”。他乐观地认为，未来将是一个充满机遇的时代，LLM和AI技术将继续推动软件和计算的革命性变革。
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【原文作者】 AI前线
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