还有一个可能不算“被低估”,但我认为更多企业应该去做的事情是——让开发者使用 AI 辅助编程。很多人应该都见过,使用 AI 辅助的开发者效率远远高于不使用的开发者。但我还是看到很多公司,尤其是 CIO、CTO 们,还制定了一些政策,不允许工程师用 AI 编程工具。我知道有时也许是出于合理原因,但我觉得我们需要尽快突破这个限制。坦白讲,我和我的团队,已经完全无法想象在没有 AI 帮助的情况下写代码了。但现在还有很多企业需要接受和适应这一点。
还有一个被低估的观点是,我觉得“每个人都应该学一点编程”。我们 AI Fund 的一个有趣事实是:我们公司每个人都会写代码,包括前台接待、CFO、法务总顾问……所有人都会写。不是说我希望他们成为软件工程师,但在自己的岗位上,他们通过学一点点代码,能够更清晰地告诉计算机他们想做什么。这带来了各个非工程岗位的显著生产力提升,这个现象我也觉得挺令人激动。
Harrison Chase:说到 AI 编程,你自己现在在用什么工具?
吴恩达: 我个人现在会用 Cursor、WindSurf,还有一些别的。
语音交互关键是对“延迟”的要求
Harrison Chase:如果现在有人想进入语音这个方向,而他们之前已经熟悉了用 LLM 构建 Agent,那你觉得他们的知识迁移性有多强?有哪些是相通的?又有哪些是全新的需要学习的?
后来我们做了一些“预回应”设计。比如你问我一个问题,我可能会先说:“嗯,这是个有意思的问题”或者“让我想想”。我们就让 ARM 模型去做类似这样的回应,用来掩盖延迟,这招效果很好。还有一些其他小技巧,比如说,如果你做的是语音客服机器人,在等待期间播放背景音(比如呼叫中心的噪音),而不是完全的静音,用户就会更容易接受系统的“迟钝”。
但说实话,当我花一天时间用这种“vibe coding”方式,也就是借助 AI 编码助手工作后,我通常会感到非常疲惫。这其实是一种非常需要智力投入的活动。所以我认为虽然这个名字不好,但这个现象是真实存在的,而且它的确在发展,而且是件好事。
过去一年里,有一些人在建议别人“不要学编程”,理由是 AI 会自动帮你写代码。我认为未来回头看这将会是史上最糟糕的职业建议之一。如果你回顾过去几十年的编程发展历史,每一次编程门槛降低,都会让更多人开始学习编程。比如从穿孔卡片转向键盘和终端,或者从汇编语言过渡到 COBOL,我甚至找到了一些非常古老的文章,当时就有人声称,“我们有了 COBOL,就不再需要程序员了”。但事实是,每次编程变得更简单,学习编程的人反而变多了。
也许你们有人知道,我自己是一个 Python 能力比 JavaScript 更强的人。但在使用 AI 编程助手之后,我写了比以往更多的 JavaScript 和 TypeScript 代码。即使是调试那些 AI 帮我生成、而不是我亲手写的 JavaScript 代码时,理解其中的错误类型和含义,对我来说仍然非常重要,帮助我去修复它们。
胜负决定于速度和技术能力
Harrison Chase:你最近宣布了一个新基金——AI Fund 的新进展,对于在座有创业想法的人来说,你有什么建议?
吴恩达:AI Fund 是一家 Venture Studio(风险投资孵化器),我们不仅投资公司,而且只投资我们共同创办的公司。
回顾 AI Fund 的经验,我觉得创业成功的首要预测因素就是速度。虽然我们身在硅谷,但我发现很多人其实从未真正见识过一支高效团队可以有多快地执行。如果你见过的话,你会知道,这种速度是传统企业完全想象不到的。
第二个关键预测因素是技术能力。虽然像市场营销、销售、定价这些商业技能也很重要,而且相关知识已经积累了很久、相对普及,但真正稀缺的资源是“技术理解力”——因为技术在快速演进。我对擅长 go-to-market(商业推进)的人非常尊重,定价很难,营销很难,产品定位也很难,但这些知识是更容易被学习到的。真正稀缺的是那些真正懂技术的人,知道什么该做、什么不该做、怎么可以让事情加速两倍。所以 AI Fund 非常喜欢和技术背景深厚的人合作,尤其是那些对方向有直觉判断的人。而商业相关的能力当然也很重要,但它们相对更容易补足。
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