这两年 AI 的进化

我对多媒体的需求并不多，这两年使用 AI，主要还是集中在文字处理和代码辅助上。

润色文章

上一次系统性地评估 AI 的能力，还是两年前。那时，我主要用它把中文文章翻译成英文。彼时 AI 的英文表达已经远远超过我的水平了，但在处理中文时总显得差了点火候，总带着一股挥之不去的“机器味”，不够自然，不够贴近语境。

而这两年，变化是肉眼可见的。由于 AI 的英文底子原本就很好，即便再有进步，对我这种非母语使用者来说也很难分辨了。但我可以明显感受到它在中文语境下的提升。我现在写中文博客，都会习惯性地让 AI 帮我润色一下。我甚至把过去写的旧文章也翻出来，批量交给 AI 检查错别字、优化表达。虽然不敢说它能百分之百捕捉到所有问题，但绝大多数瑕疵都能被精准修复，整体质感明显提升，效果相当惊艳。

生活助理

除了改文章，AI 在日常生活中最大的帮助，大概是“填表”。

无论是政府部门的冗长表格，还是保险公司的繁杂文件，上面总少不了让人一头雾水的专业术语。过去遇到拿不准的地方，我往往要在搜索引擎里查半天，反复比对多个网页，仍旧心里没底。现在只需拍照发给 AI，它会用通俗语言解释每一个选项的含义，甚至帮我分析在不同情况下该如何选择，几分钟内就能理清思路。

这种便利，让我开始重新评估一些传统软件的价值。比如每年的报税。我习惯花 100 美元购买报税软件，图的是省心。但实际上，我的税务结构非常简单，只有工资收入和一些股票账户的资本利得。过去依赖软件，是因为它“熟门熟路”，流程清晰，不必多想。但现在回头看，只要把我的收入情况告诉 AI，让它一步步指导我填写报税表，理论上完全可以自行完成。

这 100 美元的“软件税”也可以省下来了。从这个角度看，像报税软件这样，依赖流程性知识和规则整合的传统软件，将会在 AI 浪潮下承受巨大压力。

美化网站

AI 还帮我完成了许多我“本来懒得做”的事情，比如美化我的个人主页。几年前为了测试，我在 GitHub 上顺手建了一个小站，里面只有几个链接和几行纯静态的 HTML 文本，朴素得近乎寒酸。

按当时的技术，如果想把页面做得漂亮，最快的方式是找个模板套用一下。但如果不想千篇一律，想加入一些个人风格，那就麻烦了。我将需要系统学习 CSS，折腾 JavaScript，理解响应式布局。等真正掌握之后，再去设计一个协调、优雅、适配多终端的界面，往往要耗费数周甚至数月。

而现在，游戏规则彻底改变了。我只需要理解网页的基本运行逻辑，然后直接对 AI 提需求：“给我一个大理石纹理的背景，加上按键的动画效果，再加上黑夜模式切换。”几分钟之内，它就能生成结构清晰、逻辑严谨的网页代码。

这是 AI 帮我生成的个人主页：qizhen.xyz。

更让我意外的是，它甚至具备一定的 UI/UX 产品思维，能够主动提出优化建议。比如我问它：“我的 LabVIEW 书籍网站在体验上有什么缺陷？”它敏锐地指出：黑夜模式下原有图片亮度过高，视觉冲击过强，破坏沉浸感。

这是我此前完全忽略的细节。按照它的建议，我在黑夜模式下降低了图片亮度，整体观感立刻柔和许多。

重塑编程

生成自然语言与生成程序代码，本质上是两种完全不同的挑战。自然语言容错率高，只要意思大体准确即可；而代码语法近乎铁律，少一个字符，程序可能就无法运行。因此，从技术难度上说，代码生成远比文字润色更为严苛。

但这两年，AI 在编程领域的进化堪称突飞猛进。最直观的变化是：低级错误显著减少。许多代码片段复制粘贴后即可直接运行，调试时间大幅缩短。

更重要的是，一个新趋势正在出现：AI 开始学会“使用工具”。如今的 AI 可以在后台调用编译器。它会先生成代码，再自动编译；如果报错，它会阅读错误日志，分析问题，修改代码，直到编译通过为止。这已经相当接近一个真实程序员的工作流程了。

如果项目中已有单元测试，AI 还能调用测试框架。测试未通过，它就持续修正，直到所有测试变为绿色。这意味着 AI 不再只是一个“代码生成器”，而是逐渐融入完整的软件工程闭环：生成、验证、修正、再验证。

当然，从本质上讲，AI 依然是一个复杂的统计模型。它没有真正的意识，也不会凭空创造颠覆性的原创理论。它所做的，只是对既有知识进行高维度的重组与拼接。

但话说回来，现实中绝大多数程序员的日常工作，又何尝不是在现有框架内修修补补、拼接整合？当 AI 能高效完成这些工作时，编程这件事的门槛与重心，势必会发生转移——从“写代码”转向“定义问题”。

看着 AI 这种进化速度，我这个程序员不禁暗想：自己的计划退休时间又不得不向前调整了。