AI：外科医生的助手还是按量计价的商品？

在AI辅助编程的讨论中，涌现了许多隐喻。杰弗里·利特提出了“像外科医生一样编码”的比喻。在这个隐喻中，开发人员是外科医生，而大型语言模型（LLM）则是他的助手。开发者可以将繁琐的工作委托给AI，专注于真正重要的事情。作者维塔利·格里申科支持这一观点，他表示，当他坐下来工作时，希望感觉像外科医生走进准备就绪的手术室，一切就绪，只等他施展才华。

作者曾亲身经历过一次手术，因此深知外科医生与助手之间的关系。他回忆道，手术中一名助手因微小失误而遭到外科医生的严厉斥责，因为该失误可能导致医疗差错。作为患者，听到这样的对话令人不安。助手很可能从中吸取教训，如今或许已能独立完成手术。相比之下，作者每天都在虚拟地斥责Claude（一种LLM），但他不确定这是否有用。Claude擅长的是重现“互联网意识流”——它的有效训练集。

作者在手术室中还注意到正式流程的存在。这一流程是用无数生命换来的，旨在最小化可预防的不良结果。它体现了组织和文化学习的过程。外科医生在进入手术室前会重新阅读患者的文件，前一天还有数位医生参与的医疗会诊讨论病例。外科医生接诊众多患者，但由于现代外科的高度专业化，病例具有一定相似性。尽管如此，他仍记得手术在右侧，而椅子本应放在左侧。助手因此得到了应有的训诫。作者问道：“我们能信任Claude把椅子放在正确的位置吗？”目前，完全不能。

另一个隐喻出自OpenAI的萨姆·奥尔特曼。他预言未来智能将成为像水电一样的公共事业，人们可以按量付费使用。作者认为这在一定程度上贬低了智能的概念，而且可能是故意的。他反问：“你确定要把你销售的商品称为‘智能’吗？”随后，作者改进了这一隐喻。他指出，我们从LLM中获得的并非智能本身，而是一股“互联网意识流”。如果放任自流，它就像水一样从高处流向低处。这确实是一种商品。遵循水的隐喻，我们现在就像古代苏美尔人，正在学习如何引导这股水流来灌溉农田、驱动风箱。那么，我们如何做到这一点呢？答案是：通过构建流程和学习。