AI(Software 2.0)时代我们不需再手写代码,只需告诉 AI 目标是什么(比如“分类准确率越高越好”或“游戏得分越高越好”),然后用梯度下降在巨大的程序空间里自动搜索,找到一个能实现目标的神经网络。在 Software 2.0 时代,决定一个任务会不会被 AI 替代的最关键特征不再是“能不能被精确指定”,而是是否可验证(verifiability)。
一个任务要想被 AI 练到超人水平,需要满足三个条件(让 AI 可以像打游戏一样疯狂“刷题”):1. 可重复尝试:每次尝试后能快速回到初始状态(比如新下一盘围棋、新出一道数学题)。2. 高效:能短时间内做海量次尝试。3. 可自动评分:有明确的、机器能判断的对错或得分(比如数学题有标准答案,代码能跑通测试用例)。只要这三点满足,AI 就能通过“海量练习+梯度下降”把性能练到远超人类顶级专家。