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文｜宋婉心
編輯｜潘心怡
來(lái)源｜36氪財(cái)經(jīng)（ID：krfinance）
封面來(lái)源｜《玫瑰的故事》官方劇照
一名失業(yè)中的程序員，因?yàn)橐淮未竽懙那舐氈e登上了微博熱搜。向瑤函花費(fèi)999元，在廣州地鐵珠江新城站購(gòu)買(mǎi)了一個(gè)廣告位5天的使用權(quán)，用來(lái)投放自己的簡(jiǎn)歷二維碼，掃碼就可以了解這名程序員“飄零的前半生”。向瑤函是在2023年5月“主動(dòng)失業(yè)”的。去年3月15日凌晨GPT-4發(fā)布，興奮之余，他和很多其他程序員隱隱感到不安——面對(duì)生成式AI技術(shù)的爆發(fā)，是當(dāng)一名旁觀者，還是主動(dòng)擁抱新變化？此時(shí)的向瑤函還在廣州一家糧食企業(yè)當(dāng)數(shù)據(jù)經(jīng)理，熱衷于AI比賽的他總是自詡為“AI狂熱分子”，業(yè)余在廣州的互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)咨詢?nèi)ψ右哺傻糜新曈猩?/span>2023年5月，舉辦了4場(chǎng)小范圍AI講座后，向瑤函明顯感到大模型的熱度已經(jīng)不能簡(jiǎn)單地用“陡然上升”來(lái)形容。來(lái)參加講座或來(lái)咨詢的廣州老板們陷入了AI焦慮，不論是哪行哪業(yè)，企業(yè)多大多小，都琢磨起了建大模型的主意。但向瑤函當(dāng)時(shí)的東家——一家把泰國(guó)的大米賣(mài)到中國(guó)的上市公司，似乎對(duì)做AI并不感興趣。“AI是大方向”“我要做AI”“指不定成為中國(guó)AI界一顆冉冉升起的新星”……抱著這樣的想法，雄心勃勃的他計(jì)劃轉(zhuǎn)型去當(dāng)一名算法工程師。大模型呼嘯而至，互聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)很久沒(méi)有經(jīng)歷這樣的技術(shù)沖擊了。互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的技術(shù)崗打工人，和前線大模型公司，這兩塊拼圖要完全吻合，難度超乎想象。
消失的產(chǎn)品經(jīng)理
事情沒(méi)有向瑤函想得順利，“門(mén)檻確實(shí)太高了，很多招聘要求是能開(kāi)發(fā)底層大模型”。向瑤函自認(rèn)在寫(xiě)代碼這件事上是有天賦的，在AI比賽上靠寫(xiě)中小模型也獲過(guò)不少獎(jiǎng)項(xiàng)，但對(duì)大模型經(jīng)驗(yàn)寥寥。更糟糕的是，畢業(yè)于湘潭大學(xué)企業(yè)營(yíng)銷專業(yè)的他，曾經(jīng)靠自學(xué)Python闖入技術(shù)圈，但“英雄不問(wèn)出處”的法則在大模型行業(yè)失靈了，“學(xué)歷上就卡死了”。市場(chǎng)達(dá)成了自己的共識(shí)，這個(gè)共識(shí)就是追求確定性，以實(shí)現(xiàn)不確定性。要在大模型行業(yè)有一席之地，人才密集和資金密集與否，是唯二決定生死的核心要素。大家多少清楚如今大環(huán)境下投資人的謹(jǐn)慎，至于人才，情況要令人困惑得多——從大廠高管、創(chuàng)業(yè)公司老板，再到投資人、獵頭，沒(méi)人了解方向，都在從零摸索起。作為大模型初創(chuàng)公司共生團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人，張林最近做了一個(gè)決定，暫時(shí)擱置招聘產(chǎn)品經(jīng)理的工作。創(chuàng)辦共生團(tuán)隊(duì)幾個(gè)月后，市場(chǎng)給忙于吸納人才的張林上了最新一課——大模型公司很難在互聯(lián)網(wǎng)體系內(nèi)找到可以經(jīng)驗(yàn)復(fù)用的產(chǎn)品經(jīng)理。放棄招聘后，他和幾位AI工程師出身的創(chuàng)始團(tuán)隊(duì)成員，兼起了公司產(chǎn)品經(jīng)理的職責(zé)。“我們篩選過(guò)很多產(chǎn)品經(jīng)理的簡(jiǎn)歷，做UI的、產(chǎn)品的等等，但他們的共同問(wèn)題是，不了解大模型項(xiàng)目的底層機(jī)制，導(dǎo)致沒(méi)有辦法很快遷移經(jīng)驗(yàn)。”張林說(shuō)道，“如果理解程度是‘畫(huà)一個(gè)界面’，那最后基本一塌糊涂。”國(guó)產(chǎn)大模型已經(jīng)卷了一年半，但張林至今沒(méi)有看到“比較高質(zhì)量”的產(chǎn)品經(jīng)理出現(xiàn)。他產(chǎn)生了巨大的緊迫感。他告訴36氪，創(chuàng)辦公司幾個(gè)月的時(shí)間里，團(tuán)隊(duì)更加堅(jiān)定了這樣的認(rèn)知：“我們嘗試從原子化角度來(lái)看，如果一個(gè)新技術(shù)讓單個(gè)個(gè)體角色發(fā)生根本性變化，那么由這樣一個(gè)個(gè)體所組成的單位和系統(tǒng)，自然也逃不過(guò)變化。”大模型獵頭Louis則感覺(jué)“所有人都在追逐同一撥人”，就是清華幫那十幾個(gè)，“如果追求對(duì)底層大模型的認(rèn)知，國(guó)內(nèi)只有他們。”“無(wú)論創(chuàng)業(yè)公司還是大廠都在問(wèn)我同樣的事情：唐杰老師（智譜AI首席科學(xué)家、清華大學(xué)計(jì)算機(jī)系教授）的減一（直屬下級(jí)）能不能挖來(lái)？豈凡超（深言科技創(chuàng)始人、清華大學(xué)人工智能研究院教授孫茂松的學(xué)生）的減一能不能挖來(lái)？”短時(shí)間內(nèi)，清華幫十余人成了國(guó)內(nèi)大模型人才市場(chǎng)唯一的確定性，要招他們之外的人，大家?guī)缀踹B招聘要求怎么寫(xiě)都沒(méi)有頭緒。資深獵頭肖恩曾接過(guò)幾個(gè)互聯(lián)網(wǎng)大廠的大模型招聘需求，只不過(guò)對(duì)接的過(guò)程令他有些啞然失笑。“某頭部大廠根本不知道想要什么，還異想天開(kāi)想從OpenAI、Meta什么的挖人。”“有些大廠大模型團(tuán)隊(duì)辦公室都開(kāi)到國(guó)外了，但是也沒(méi)做出什么水花，也不知道未來(lái)要干什么。”投資人也在霧里看花。曾經(jīng)有投資人問(wèn)張林，是不是國(guó)內(nèi)（大模型公司）已經(jīng)泛濫了，這讓張林感到無(wú)奈。“根本不可能，真正能做底層大模型的始終只有那一撥人，無(wú)非是幾個(gè)團(tuán)隊(duì)間繞來(lái)繞去，這個(gè)技術(shù)很難短期內(nèi)擴(kuò)散。”眼下，優(yōu)秀的AI工程師就像上世紀(jì)九十年代的程序員，匱乏且搶手。技術(shù)招聘平臺(tái)CoderPad近期發(fā)布的報(bào)告顯示，“AI專家”成為最難填補(bǔ)的職位第二名，而即使在十年前的上一輪AI革命，AI專家的招聘難度都未曾進(jìn)過(guò)前三。去年Louis為一家大模型團(tuán)隊(duì)招聘一系列技術(shù)崗位，包括數(shù)據(jù)清洗和SFT（有監(jiān)督微調(diào)）等。和所有人一樣，她最開(kāi)始的路線是專找圈內(nèi)“掐尖兒”的技術(shù)人員，但很快這些候選人被驗(yàn)證“又貴又不好用”。很大一個(gè)原因在于，大模型時(shí)代，技術(shù)崗位邊界在變得模糊。張林的技術(shù)團(tuán)隊(duì)不到10個(gè)人，除去一兩位專做底層大模型的工程師，其他人絕大部分精力用來(lái)做系統(tǒng)設(shè)計(jì)和產(chǎn)品設(shè)計(jì)，寫(xiě)代碼的比重越來(lái)越小。“落地時(shí)，誰(shuí)寫(xiě)的代碼誰(shuí)就自己做項(xiàng)目經(jīng)理。”HiDream.ai的研發(fā)人員同樣覆蓋全流程，公司創(chuàng)始人兼 CEO梅濤博士告訴36氪：“工程師做完模型自己封裝，才跟得上迭代的速度。”36氪走訪了解到，行業(yè)普遍的預(yù)測(cè)是，未來(lái)程序員和產(chǎn)品經(jīng)理兩個(gè)崗位將合體。要找到符合這樣要求的復(fù)合型人才是件難事。一方面，如張林的經(jīng)歷，現(xiàn)階段市場(chǎng)里沒(méi)有現(xiàn)成的人選，另一方面，需要跟時(shí)間賽跑的大模型公司們，也不被允許等待市場(chǎng)培養(yǎng)出成熟人才后再收割，大模型迭代，晚一天都是萬(wàn)億參數(shù)訓(xùn)練的落后。經(jīng)過(guò)一年摸索后，Louis感覺(jué)國(guó)產(chǎn)大模型人才需求進(jìn)入階段性穩(wěn)定期，呈現(xiàn)出一種“啞鈴狀”格局，要么追求頭部技術(shù)大咖，要么招應(yīng)屆或在讀的學(xué)生。“有些公司的心態(tài)是，大模型極大地降低了編程門(mén)檻，那對(duì)于一些非核心技術(shù)崗，利用開(kāi)源大模型也可以迅速學(xué)會(huì)，應(yīng)屆生又便宜、技術(shù)又新，Why not？”Louis說(shuō)道。張林在碰壁后也發(fā)現(xiàn)，通過(guò)招聘的方式，已經(jīng)很難找到技術(shù)和產(chǎn)品的多面手，他選擇另辟蹊徑，從源頭培養(yǎng)。他告訴36氪，共生團(tuán)隊(duì)已經(jīng)開(kāi)始廣泛跟高校合作，“我自己在帶碩士和博士的科研項(xiàng)目，在這個(gè)過(guò)程中發(fā)掘足夠強(qiáng)的候選人，將來(lái)自然而然進(jìn)入公司工作。”張林的做法并不少見(jiàn)，學(xué)術(shù)和工程邊界加速?gòu)浐希谴竽Ｐ凸編?lái)的新變化。以Midjourney為例，11人團(tuán)隊(duì)中，9人是研發(fā)人員，沒(méi)有產(chǎn)品經(jīng)理，且9位研發(fā)人員中，有4位都是尚未畢業(yè)的本科生。而“工業(yè)界與學(xué)術(shù)界融合”最為成熟的標(biāo)桿，自然是OpenAI。過(guò)往，新的技術(shù)突破總是最先誕生在學(xué)術(shù)界，但ChatGPT成為一個(gè)節(jié)點(diǎn)——一個(gè)獨(dú)立于大公司之外的研究型組織，引入一批“年輕甚至在讀的頂尖學(xué)者”，將科學(xué)和產(chǎn)品、商業(yè)結(jié)合，才最終誕生了ChatGPT這樣偉大的系統(tǒng)。“過(guò)去把研究型組織安插在大公司，這樣的AI Lab模式已經(jīng)成為歷史了。”月之暗面創(chuàng)始人楊植麟日前在接受騰訊新聞采訪時(shí)表示，AGI的生產(chǎn)方式跟互聯(lián)網(wǎng)不一樣，科研或教育系統(tǒng)會(huì)轉(zhuǎn)變職能，變成培養(yǎng)人才為主。這一輪技術(shù)革命中，經(jīng)驗(yàn)的重要性被不斷降級(jí)，取而代之的是“擁有足夠新的知識(shí)”，越來(lái)越多科技領(lǐng)域?qū)W者，在學(xué)術(shù)生涯早期便介入工業(yè)界。在此背景下，大模型老板們自然也是下手多早都不為過(guò)。“本科生我們都不放過(guò)”，據(jù)張林觀察，在大模型時(shí)代，本科生甚至比博士生更容易出東西，“沒(méi)有（舊技術(shù)的）負(fù)擔(dān)很重要”。
并非取代那么簡(jiǎn)單
大模型或許是屬于技術(shù)追求者的最好的時(shí)代，它更單純、更聚焦、更長(zhǎng)期主義。產(chǎn)品是否受歡迎，比拼的幾乎只有技術(shù)。這也造成了一種技術(shù)焦慮——新一輪技術(shù)沖擊下，跟不上就會(huì)被拋棄嗎？地鐵站求職廣告發(fā)布后，有50多家企業(yè)找到向瑤函，這本該令人高興，但30多次面試下來(lái)，靠譜的工作還是偏數(shù)據(jù)分析。他不得不告訴自己，自己的“大模型夢(mèng)”可能很難實(shí)現(xiàn)了。“感覺(jué)大模型出來(lái)后，之前學(xué)了三年python都白費(fèi)了。”在他身邊，案例也逐漸變得兩極化，有人因?yàn)樵诟呔庑袠I(yè)做大模型如魚(yú)得水，也有以“AI可以取代你”為名而被迫離職的案例。向瑤函眼下的職業(yè)困境，或許和大模型編程能力的完善有關(guān)，這聽(tīng)上去簡(jiǎn)直是個(gè)悖論。編程是從計(jì)算機(jī)誕生起就存在的概念，是構(gòu)建互聯(lián)網(wǎng)最基礎(chǔ)和底層的工作。與此同時(shí)，編程語(yǔ)言一直在進(jìn)化，從最初的二進(jìn)制，到后來(lái)的機(jī)器代碼、匯編語(yǔ)言，再到高級(jí)語(yǔ)言，諸如C語(yǔ)言、JAVA、Python等當(dāng)下流行的編程語(yǔ)言都已有三四十年的歷史。2021年時(shí)，OpenAI就開(kāi)發(fā)出了Codex系統(tǒng)，Codex可根據(jù)程序員的自然語(yǔ)言輸入進(jìn)行簡(jiǎn)單的代碼編寫(xiě)支持，被看作是AI編程的開(kāi)端，這之后便開(kāi)始有聲音討論“大模型取代程序員的可能性”。直到最近，類似產(chǎn)品開(kāi)始井噴，一批“碼農(nóng)大模型“密集誕生。比如初創(chuàng)公司Cognition發(fā)布的首個(gè)AI軟件工程師Devin、螞蟻集團(tuán)CodeFuse平臺(tái)推出的“圖生代碼”技術(shù)、微軟根據(jù)OpenAI的Codex模型開(kāi)發(fā)的代碼建議工具GitHub Copilot……今年年初，技術(shù)招聘平臺(tái)CoderPad的一份調(diào)查顯示，超過(guò)80%的開(kāi)發(fā)者正在工作中使用ChatGPT或Copilot。CSDN的一份調(diào)查則顯示，35%的開(kāi)發(fā)者每天使用代碼生成工具，其中36%的人認(rèn)為開(kāi)發(fā)效率得到極大提升。相比于過(guò)去一段日子大模型學(xué)會(huì)畫(huà)畫(huà)、做視頻和作曲，“學(xué)會(huì)編程”這件事之所以更具有顛覆意味，在于互聯(lián)網(wǎng)的生產(chǎn)方式圍繞編程展開(kāi)。編程之外，還有需求分析、測(cè)試運(yùn)維、數(shù)據(jù)洞察等成體系的開(kāi)發(fā)流程，改變了基礎(chǔ)編程，就改變了互聯(lián)網(wǎng)的生產(chǎn)方式。用英偉達(dá)CEO黃仁勛的話說(shuō)，“現(xiàn)在世界上每個(gè)人都是程序員”——過(guò)去需要編程語(yǔ)言完成的工作，如今使用自然語(yǔ)言就可以完成。“從早期的COBOL語(yǔ)言到現(xiàn)在的Java、Rust、JavaScript，編程語(yǔ)言之父?jìng)儼l(fā)明了數(shù)百種編程語(yǔ)言，只為讓開(kāi)發(fā)更容易。”CSDN創(chuàng)始人兼董事長(zhǎng)蔣濤說(shuō)，如今大模型允許自然語(yǔ)言生成代碼后，“我們預(yù)計(jì)在未來(lái)3年至5年，全球開(kāi)發(fā)者會(huì)從現(xiàn)在的1億增長(zhǎng)至10億規(guī)模。”當(dāng)個(gè)體開(kāi)發(fā)者增長(zhǎng)到一定規(guī)模后，蔣濤預(yù)測(cè)會(huì)出現(xiàn)一批超級(jí)程序員個(gè)體，會(huì)像視頻的up主一樣，提供類似freelancer的軟件開(kāi)發(fā)服務(wù)。“把編程能力看作是一個(gè)金字塔形狀的話，大模型吃掉的是最下面一兩層、門(mén)檻最低的寫(xiě)代碼能力，比如代碼輔助和生成，市場(chǎng)對(duì)開(kāi)發(fā)者的需求會(huì)向上層能力轉(zhuǎn)移。”蔣濤說(shuō)道，“這一調(diào)整過(guò)程中，一定會(huì)經(jīng)歷一個(gè)階段，是程序員失業(yè)期。”Motherboard和Blind此前展開(kāi)了一項(xiàng)有9388名工程師參與的調(diào)查，數(shù)據(jù)顯示有66%的人認(rèn)為找工作變得更加困難了，而從崗位供給來(lái)看，Motherboard表示人工智能將導(dǎo)致程序員招聘人數(shù)減少。作為前沿試驗(yàn)場(chǎng)，硅谷大模型公司的人才結(jié)構(gòu)說(shuō)明了一切。Midjourney只有11名全職員工，Magnific AI只有2名全職員工，Sora只有13人。36氪受訪者中，共生團(tuán)隊(duì)同樣只有十余人，HiDream.ai則只有不到30人。與此對(duì)應(yīng)的變化是，雖然大模型公司的全職開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)在精簡(jiǎn)甚至縮編，但“零工”體量在變大。CoderPad數(shù)據(jù)顯示，去年近六成招聘方為了滿足技術(shù)需求，會(huì)招聘臨時(shí)工或?qū)嵙?xí)生技術(shù)崗。Midjourney同樣是個(gè)典型的例子，在11人全職團(tuán)隊(duì)外，其外包人員達(dá)60余人。拉長(zhǎng)時(shí)間看，這樣的變化和“取代”發(fā)生在一次又一次的技術(shù)迭代之中。?25年前，蔣濤創(chuàng)辦CSDN的上世紀(jì)90年代，他們這群“國(guó)內(nèi)第一批互聯(lián)網(wǎng)程序員”還曾需要自己“畫(huà)窗口”。蔣濤告訴36氪：“程序員的工作，幾乎每天都在經(jīng)歷自動(dòng)化。過(guò)去幾次自動(dòng)化，是給程序員提供了‘框架’，如何使用框架，還需要程序員的能力，但如今這一能力被大模型掌握了。”90后軟件工程師蘇奇試用了幾次大模型后，并未引發(fā)他過(guò)多的職業(yè)焦慮。“可以取代一部分重復(fù)工作來(lái)提升效率，比如idl和一些POJO代碼，但本身壁壘不深的技術(shù)崗，比如測(cè)試、SRE、前端，可能會(huì)最早受到?jīng)_擊。”他的焦慮不來(lái)自于取代本身，而是來(lái)自于如何確定自己是否會(huì)被取代。“假設(shè)大模型取代了簡(jiǎn)單工種，原來(lái)的程序員只保留了頭部的30%到50%，但我如何判斷自己是否是前30%？”蘇奇說(shuō)，“比如一個(gè)應(yīng)屆生剛工作，沒(méi)有經(jīng)驗(yàn)，基本無(wú)法判斷自己的身位。”?
開(kāi)發(fā)者更好的時(shí)代？
技術(shù)開(kāi)發(fā)所需要的核心人員越來(lái)越少，過(guò)去互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代堆人頭的開(kāi)發(fā)方式，在大模型時(shí)代不再奏效。大模型是互聯(lián)網(wǎng)之外的一個(gè)新底座，互聯(lián)網(wǎng)舊系統(tǒng)很可能已經(jīng)不再適用，大模型之上的生產(chǎn)方式與組織方式要被重構(gòu)。比如“螺絲釘”，這一誕生在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的名詞，張林覺(jué)得會(huì)在技術(shù)行業(yè)消失。“即使未來(lái)共生團(tuán)隊(duì)擴(kuò)張，業(yè)務(wù)增加，我們技術(shù)團(tuán)隊(duì)的人數(shù)也不會(huì)暴增。不管哪個(gè)做大模型的公司或機(jī)構(gòu)，如果哪天突然人數(shù)暴增，我覺(jué)得都是不正常的。”蔣濤抱有類似的看法。雖然互聯(lián)網(wǎng)三十年，龐大的軟件程序是靠每一位程序員的每一行代碼建立，但從另一個(gè)角度看，“‘程序員’同樣是過(guò)去軟件開(kāi)發(fā)最大的阻礙”。“一個(gè)沒(méi)有編程知識(shí)的人，即使有想法，也無(wú)法落地成應(yīng)用。所以即使幾十年過(guò)去，程序員數(shù)量仍然遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于需求量。”蔣濤說(shuō)道，“而對(duì)于公司而言，如果想開(kāi)發(fā)任何軟件，算一下調(diào)用和雇傭程序員的ROI，大部分應(yīng)用可能就被放棄了。”楊植麟此前在騰訊新聞采訪中被問(wèn)及，如果Sam Altman是在微軟內(nèi)部領(lǐng)導(dǎo)微軟旗下的人工智能團(tuán)隊(duì)，會(huì)和OpenAI有什么不同。他直言，要在舊文化里產(chǎn)生新組織，難度很大。蘇奇曾先后在中美的三家互聯(lián)網(wǎng)大廠做軟件工程師，在應(yīng)聘過(guò)程中，他發(fā)現(xiàn)國(guó)內(nèi)各個(gè)階段的互聯(lián)網(wǎng)公司招聘，都很喜歡要“速贏人才”。“一家公司要做A業(yè)務(wù)，就要把競(jìng)對(duì)大廠做A業(yè)務(wù)很多年的人直接挖過(guò)來(lái)，能帶點(diǎn)PPT和代碼就更好了。這導(dǎo)致什么？整個(gè)行業(yè)的技術(shù)框架高度同質(zhì)化。比如搜推都是百度的架子，訂單、支付、對(duì)賬都是阿里的。”“速贏人才”能最大程度促進(jìn)擴(kuò)張，這自然對(duì)追求規(guī)模效應(yīng)的互聯(lián)網(wǎng)公司至關(guān)重要。當(dāng)然，算法好壞也很關(guān)鍵，但仍然比不上在當(dāng)?shù)劁伭硕嗌俚赝啤l(fā)了多少補(bǔ)貼、辦了多少拉新活動(dòng)重要。不管是“速贏人才”還是“螺絲釘”，互聯(lián)網(wǎng)公司的生產(chǎn)邏輯，是盡可能細(xì)得切割個(gè)人能力，然后將個(gè)體固定在某一環(huán)節(jié)進(jìn)行生產(chǎn)。但36氪的多個(gè)受訪者看來(lái)，大模型將不再奉行這一邏輯。梅濤的體會(huì)是，哪怕是跟上一代AI四小龍時(shí)期比，大模型為代表的AI技術(shù)也更為技術(shù)導(dǎo)向。“以前一個(gè)人臉識(shí)別單子下來(lái)，十幾個(gè)供應(yīng)商都在那里投標(biāo)，這里面看的不是模型，而是公司的綜合解決方案能力。”他舉例，小區(qū)閘門(mén)的人臉識(shí)別、工廠的人臉識(shí)別和關(guān)口的人臉識(shí)別本質(zhì)都不一樣，性能差別很大，無(wú)法基于同一個(gè)模型底座，最終就變成傳統(tǒng)企業(yè)的服務(wù)現(xiàn)象——需要大量的BD和交付，有N個(gè)項(xiàng)目就需要招N倍的人。“今天的AI，它在任何時(shí)候都不是一個(gè)商業(yè)模式，也不是一個(gè)行業(yè)，它是一個(gè)自己能閉環(huán)的技術(shù)。”梅濤說(shuō)。張林同樣遇到過(guò)類似的問(wèn)題。經(jīng)常有投資人一見(jiàn)面就問(wèn)他“你們是做哪個(gè)行業(yè)的”，但這是屬于互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的“問(wèn)法”，“什么是行業(yè)”在大模型公司要重新定義。他一遍遍解釋，“和上一代技術(shù)不一樣，今天很難定義什么叫行業(yè)。比如不管是服裝設(shè)計(jì)還是建筑設(shè)計(jì)，對(duì)于大模型來(lái)說(shuō)，它們二者是一樣的，因?yàn)橛?jì)算方式一樣。大模型有很強(qiáng)的牽引性。”張林最近跟朋友聊起《人月神話》——這本書(shū)被視作軟件開(kāi)發(fā)行業(yè)的圣經(jīng)，經(jīng)歷了一段時(shí)間大模型創(chuàng)業(yè)后，他對(duì)這本書(shū)的理解更深了。書(shū)中寫(xiě)道，當(dāng)軟件組織體量很大，開(kāi)發(fā)的難度并不是線性增長(zhǎng)的關(guān)系，而是指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，最后導(dǎo)致重要的開(kāi)發(fā)問(wèn)題變得異常復(fù)雜，像一個(gè)“焦油坑”，讓所有開(kāi)發(fā)人員深陷其中。“為什么會(huì)這樣？很重要的一個(gè)原因是，過(guò)去的軟件開(kāi)發(fā)絕大部分是體力勞動(dòng)，就是敲代碼，當(dāng)公司越來(lái)越大，代碼和人員越來(lái)越多時(shí)，一個(gè)組織中需要有1/4甚至更多的人去做管理，這個(gè)系統(tǒng)才能運(yùn)轉(zhuǎn)起來(lái)。”張林說(shuō)道。《人月神話》更具體地描述了這種困境：比如一個(gè)項(xiàng)目需要4個(gè)開(kāi)發(fā)，可能需要配2個(gè)測(cè)試，1個(gè)項(xiàng)目管理，2個(gè)產(chǎn)品經(jīng)理等，最終下來(lái)，團(tuán)隊(duì)中的研發(fā)比例只剩不到30%。這本書(shū)最終推論，一窩蜂的作業(yè)方式無(wú)助于軟件生產(chǎn)，且會(huì)制造麻煩，產(chǎn)生出更差的軟件。在這樣臃腫的“舊文化”里，技術(shù)創(chuàng)新的空間便愈發(fā)逼仄。蘇奇對(duì)《人月神話》序章那句“success without applause，diligence without reward.”深有同感，“代碼寫(xiě)得好不好、有沒(méi)有實(shí)際價(jià)值、是否產(chǎn)生新效益，全憑開(kāi)發(fā)人員主動(dòng)的自我要求。”但現(xiàn)實(shí)是大部分開(kāi)發(fā)人員都是被動(dòng)支持系統(tǒng)的“螺絲釘”。蘇奇回憶供職的上一家大廠，時(shí)常發(fā)生的情況是，開(kāi)發(fā)方案A改B晉升了一波人，走之后，方案B改A又晉升了一波人。“有時(shí)為了爭(zhēng)取資源，技術(shù)人員不得不做點(diǎn)簡(jiǎn)單問(wèn)題復(fù)雜化但能匯報(bào)的東西。”蘇奇說(shuō)，“很多人自己做的產(chǎn)品自己都不用。”《人月神話》已經(jīng)是22年前出版的作品，如今軟件工程發(fā)展了幾十年，我們擁有了更快的硬件、更完善的框架、更方便的語(yǔ)言，然而這本書(shū)中描述的幾十年前的問(wèn)題，至今都沒(méi)有被解決，依舊困擾著每一個(gè)程序員——他們依舊無(wú)法評(píng)估工作量，難以進(jìn)行合理的進(jìn)度安排；他們很少能自己控制工作環(huán)境和工作目標(biāo)，而是他人來(lái)提供目標(biāo)和資源；項(xiàng)目落后時(shí)，只能被動(dòng)延長(zhǎng)工作時(shí)間或者增加人力……所以軟件工程幾十年來(lái)沒(méi)有進(jìn)步嗎？原因的源頭自然不是技術(shù)，而正是幾十年未變的生產(chǎn)鏈條。GPT4.0 發(fā)布一年了，求職者向瑤函仍舊百分百對(duì)AI保持熱忱，“人”才是他不相信的環(huán)節(jié)。那個(gè)因?yàn)锳I被裁員的朋友，沒(méi)過(guò)幾個(gè)月就發(fā)現(xiàn)是新人填補(bǔ)了他的空缺而不是大模型。“AI沒(méi)有取代這個(gè)崗位”，向瑤函甚至懷疑，這僅僅是一個(gè)冠冕堂皇的理由。（應(yīng)受訪者要求，本文蘇奇、肖恩為化名）
