小編精選 - 技術文章翻譯 · 07月01日

AI 的下一步是什麼？

我已經寫 AI 相關文章好一陣子了，但這大概是第一次，我真的不知道該怎麼看待這件事。不是因為技術突然放緩，而是因為遊戲規則可能正在改變。

我本來想今天寫點輕鬆一點的內容，但我覺得還是得分享一下這幾天的一些想法。現在要忽視新一代 AI 模型周遭正在發生的事情，變得越來越難了。@pascal_cescato_692b7a8a20 的貼文，1%，只不過再次證實，我不是唯一一個在思考接下來會怎樣的人。

不過，還是從頭說起吧。上週五，知名科技記者 Adrian Bridgwater 請我為這篇文章寫一段評論：OpenAI GPT-5.6 Access Restricted。我以前做過媒體相關工作，所以我很清楚記者在要評論時期待的是什麼：快速回覆、一段簡短引言，以及一個有力的收尾金句。😅 但這次，這個主題真的讓我停下來想了很久。

這四年改變了一切

在過去幾年裡，AI 的進展令人難以置信。這點大家都知道。2022 年 11 月 30 日，OpenAI 推出了基於 GPT-3.5 的 ChatGPT，生成式 AI 突然就成了主流。只花了幾個月，到 2023 年 1 月，ChatGPT 的月活躍使用者就已經達到約 1 億。

即使在那時，大家就已經在說 AI 很快會搶走開發者的工作。然而從今天回頭看，不到四年後的現在，GPT-3.5 幾乎都顯得有點笨了。

一年後，我們都在笑 vibe coder，並把他們和真正的軟體工程師做對比。但後來程式碼代理出現了，突然之間我們自己也都成了 vibe coder 😉 好啦，我們都知道，像 Claude Code 之類的工具今天還不會取代一個優秀的開發者，而且企業內部對 AI 的採用，很多時候也還有很大的進步空間。

但這距離大型語言模型（LLM）真正進入市場，也還不到四年。如果再過兩年或四年，代理真的強到足以寫出比人類好得多的程式碼呢？這項技術的極限到底在哪裡？

開發者會放在哪裡？

我得承認，我是個典型的想太多人。我喜歡分析世界和人，也喜歡把事情往後推演兩百步。當然，在那樣的世界裡，開發者還是會需要的，但我們所有人都還會被需要嗎？還是原本需要 500 個工程師的公司，突然只需要 5 個？或者只需要一小群負責訓練、監督和整合模型的人？

我是一名資深工程師，而我的市場優勢在於，除了寫程式，我還能和人溝通。商業端對這件事真的非常需要。但我不是那種會把自己關在地下室一個月，深入研究硬體內部結構、只為了讓 LLM 跑得更快的人。我也不是那種會心甘情願每天沉默工作 12 小時做基準測試的人。我很欽佩那樣的人，但我絕對不是。

而且我也不確定，如果 LLM 再往前發展很多，「我能跟商業端溝通」這個優勢，到底還算不算優勢。所以我該怎麼辦？也許可以慢慢開始往開發者倡議（developer advocacy）發展，畢竟看起來我在這方面還做得不錯？或者乾脆先把履歷投到住家附近的 Biedronka 折扣超市以防萬一——他們其實正在徵人，而我反正每天都會去，有時候還會比店員更會帶人找商品呢 😆

變化，變化……

但接著，某些事情開始改變了。Token 變得貴很多。公司開始意識到，也許對於簡單任務來說，初階開發者其實更合理 😅 認真說，我目前還沒看到大量招募實習生的浪潮，但節省 token、放棄某些工具，還有說「簡單任務就用更便宜的模型」已經變得非常常見。

然後現在又有了禁運。先是 Mythos 和 Fable，現在又是 GPT-5.6。如果你沒跟上，簡單來說，就是某些最先進的 AI 模型，不再只是「任何付得起錢的人都能使用」。它們正變得受限，可能會依地理位置、組織類型、安全考量或戰略決策而限制存取。實際上，這意味著並不是每個開發者、每家公司、每個國家，都還能指望平等地使用最好的模型。

我不知道該怎麼看待這件事。這些模型真的對關鍵基礎設施危險到那種程度嗎？

還是說，政府只是開始把它們當成一種戰略資產，就像半導體一樣？也許這就是自由 AI 市場的終點？

對開發者來說，一開始大概還不會有太大影響。就算 LLM 的進展停在我們現在已有的模型，我們仍然可以繼續改善基礎設施、打磨代理、打造更好的工具，並且照樣愉快地工作。也許一段時間內，模型甚至會變得更穩定，API 更可靠，開發者體驗也更好。

但接下來呢？使用強大的 LLM，會不會只留給特定的人？特定公司？還是特定國家？

另一方面……這些模型貴得離譜。總得有人買單。我很難想像公司投入數十億美元，只為了把最好的模型永遠鎖在保險庫裡。他們需要客戶，需要營收。所以也許這整個「AI 禁運」只是暫時的？又或者，政府最終會介入，像管理戰略基礎設施一樣管理前沿 AI？老實說，我完全不知道。