为什么现在 AI 都是以编程能力作为发展的方向

哪怕你刷刷小红书，都能看到一堆 AI 修图、AI 擦边、AI 视频的应用
还有专门做学术论文相关的，有用 AI 做内容审核的，等等等等都在发展

AIGC 甚至于纯 AI 的动画片都有，题主的视野有点小啊

编程（数学）能力强说明推理能力强， 推理能力越强的模型越可靠

@qoo2019 做其他的是很多，但是呢 AI 模型升级都是以编程能力作为卖点，不是以什么动画 视频 什么的能力为卖点

单纯就是因为 GPT 类型的 AI 本身就擅长处理编程问题，让产品发挥自身长处商业层面是最稳妥的方案。

可能是编程这边营业收入占比比较大？

@coderluan 如果我想把 AI 当成一个类似百度知道给出专家级的答案+可以推荐更优决策，提问涵盖经济，医学，法律这些专业领域的，答案属于专家级的，而不是普通人回答的，这种需求目前市面上哪个 AI 更有优势

其他 AI 落地的应用效果看上去没有 AI 编程这么大，像 cursor 直接改变生产流程了

硬件也在 AI 化，显示器都要装 AI 芯片了

现实世界的智能驾驶不算吗？看看特斯拉的 FSD

@milala #7 “类似百度知道给出专家级的答案”🤔🤔🤔，这俩词在我看来可是相反的啊。百度知道，现在主流 AI 都行，因为都具备联网搜索功能。专家级，现在主流 AI 都不行，因为 GPT 类型 AI 没办法判断对错，所以发展方向是作为辅助提高专家的工作效率，而无法取代专家。

大模型落地目前最有实际意义的就是编程了。有明确的产出，生成的结果也会有人做二次确认，稳定性高一点。你让他生成文章，很多幻觉，或者就是靠抽卡，实际用起来可能还没那么好。更不用说很多人看都不看 AI 生成结果直接发的。

大语言模型擅长处理数字化的语言，在它能接触到的训练资料中，符合的，除了人类文字，就是编程代码

做大模型的是程序员，程序员最熟就是编程，别的业务他不懂...何况编程是最容易验证的，没啥成本

因为 github 提供了太多优秀，而且是英语的资源

@milala 豆包现在可以模拟真人出 cosplay 照片了，动画我想单纯就是算力不够，suno AI 写的一首歌 b 站 400w 播放，比很多歌手唱的点击率都高，而且唱到了五月天假唱+修音才能达到的音域

我感觉是因为编程是可以**低成本验证**的：

**验证**：
AI 可以自己将编写的代码，在测试环境编译、运行，然后 AI 自己也可以确认结果是否正确。这里的正确性分为 2 种，一种是编译出错、运行崩溃这种，另一种是不符合用户需求，比如组件位置不对、点击后切换的界面不对。这些东西，即使是人，也不能保证一次编码就可以搞定。AI 当然也不能。但是，它可以根据出错的信息，去调试对应的代码！然后再运行，再继续。这是一个完整的闭环，需要的人工介入非常少。因为它可以听懂自然语言，把关键的需求用自然语言描述就可以。像是组件位置不对、切换后的页面不对、API 返回的数据不对，这些甚至都不用人去告诉它就可以自己验证、判断。换句话说，我们只需要用自然语言给他很少的指令，它就可以全自动运行。现在的问题就是，如果让 AI 自己去调试代码，它能不能搞定！我相信 2 ，3 年内肯定可以。

**低成本**：
上面的闭环，都是发生在计算机环境、测试环境中的；而且测试完成后，可以很容易部署到真实环境，几乎无差别。成本极低。


试想一下，其他哪个领域可以做到上述的低成本验证呢？
医疗。AI 提出一些治疗方案，怎么验证它说的是不是对的？或者给专家评估，或者实际测试。这些成本非常高。
同样的，教育、工业、建筑，这些领域都很难低成本验证。注意是低成本的。
动画、视频这些，都有很多主观的标准。你让 AI 生成一个图片视频，怎么评估它是不是符合生成的要求呢？很难自动化。而且目前的 AI 好像也无法做到很精确的生成图片和视频。

我感觉编程对于 AI 来说，是自带飞轮效应的。这也是为什么都拼命挤到编程代理这个赛道上。很可悲。