烹饪牛排几乎不需要技巧

烹饪牛排几乎不需要技巧。把它放在热锅里，稍等一下，翻转它，最终你就会得到一些可以食用的东西。但真正的好牛排，从边到边都是半熟的，焦黄得恰到好处，调味恰到好处，始终如一的美味，那就完全是另一回事了。使用人工智能进行软件开发的感觉开始大同小异。我们现在不停地建造。有人工智能，没有人工智能，在通勤时，在厕所里，可能在我们的睡眠中。我们创建代理、工具、工具、技能、提示、反馈循环、复杂的工作流程。然后我们把所有东西都扔到一个模型上，希望它能给出我们想象的东西，而不必了解它实际上是如何工作的。我们想要什么？我们想要完美的牛排。我们想要的软件能够工作、看起来不错、感觉很精致并且完全符合我们的想象。最重要的是，我们每次都希望得到相同的结果。我们明白了吗？不是每次。甚至每次都不接近。有时，模型会给我们带来一些出奇的好东西。其他时候，它会提供木炭，上面放一枝百里香，并称其为三分熟，完全相信谎言。那么我们该怎么办呢？我们去一家餐馆。我们购买优质的人工智能产品，聘请代理机构，订阅另一个编码助手，跳转到一个有望获得专业结果的新框架。我们希望其他人已经为我们解决了问题。有时他们有。很多时候，他们没有。这就留下了两个选择：学会自己正确做饭，或者继续向朋友询问餐厅推荐，同时为下一次昂贵的失望做好准备。我们大多数人都希望用人工智能构建我们关心的东西，而不迷失在实现细节中。我们希望像对待在我们自己的厨房里工作的专业厨师一样对待它：告诉它我们想要什么，走开，当晚餐准备好时再回来。但人工智能不是厨师。充其量，它是一台牛排机。它可以遵循食谱。观察温度，适时翻面，滴入黄油。给它足够的工具和指令，它就会快速、大规模地重复这个过程。它不知道你真正想要什么。除非你将其转化为需求、约束、示例、测试、反馈，否则它无法看到你头脑中的图片。即便如此，它仍然受到自身功能、上下文窗口以及周围系统质量的限制。你可以站在机器旁边，每隔三十秒纠正一次。这可能有帮助。它不会把机器变成米其林星级厨师。最终，你感到沮丧，决定只付钱买梦想的牛排。你选择昂贵的餐厅。坐下来研究菜单，终于可以放心点餐了。你等待第一口。盘子到了。和你在家做的烧焦的牛排一样。为什么？因为城里的每家餐厅都聘请了同一个人工智能厨师。 “成本优化，”管理层表示。 “大多数人不会注意到。”他们可能是对的。大多数人不会。大多数时候，软件只需是可以接受的即可。客户容忍奇怪的界面、无意义的功能、奇怪的错误、由无人真正理解的生成代码组合在一起的系统。但你会注意到。你会注意到的，因为这是你真正想做的东西。于是你失望地、饥饿地、有点尴尬地回家，然后把食谱从架子上拿了下来。剩下的只有一个选择：学习做饭。您将了解热量的实际作用。哪个平底锅很重要以及为什么。为什么厚度很重要，为什么休息很重要，为什么仅靠计时器永远无法拯救你。你又毁了几顿晚餐。然后你再试一次。又来了。最终你不再依赖运气，你通过惨痛的教训才学会了这一点。软件的工作原理相同。人工智能可以让你更快。它可以自动化重复的事情，给出一个起点，解释代码，帮助你挖掘想法。它无法取代你的判断。它无法为您定义质量，无法决定哪些权衡是可以接受的，无法总能抓住技术上正确但在所有重要方面都错误的时刻。要使用人工智能构建优秀的软件，您仍然需要了解软件。您需要知道您实际需要什么，如何判断返回的内容，以及机器何时自信地为您提供木炭。继续学习。继续建设。继续失败。这样做直到你能得到你想要的结果，而不是希望偶然发现它。然后变得足够好，开一家自己的小餐馆。然后雇佣几个人工智能厨师。大多数人仍然不会注意到其中的差异。但你会的。