大神Karpathy炮轰复杂UI应用没有未来，Adobe首当其冲，网友：不提供文本交互，就是在阻挡AI浪潮
在人与 AI 高度协同的时代，只有大量复杂 UI 界面的应用将会被淘汰。
大神 Karpathy 给出了对于应用程序未来的预言，并特别点名 Adobe、CAD 将首当其冲。
△ ngmi 是 not gonna make it 的缩写
这样说的原因，Karpathy 解释，只有复杂的 UI 界面而不提供文本交互，就无法和大模型形成有效的人机协同。
换言之，这类软件没办法满足准专业用户的 " 氛围式编程 " 需求。
按照应用当中 UI 和文本含量的不同，Karpathy 还给一些常见的应用划分出了四个 " 风险等级 "。
其中提到的部分软件，长这样：
Karpathy 还补充，虽然 AI 在 UI 界面操作上也会取得进步，但开发者如果守株待兔，照样不会有好的发展。
只有 UI 界面 = 没有未来？
Karpathy 的这番犀利言论，一经发出就引发了广泛的讨论。
支持者 Karpathy 的人表示，仅仅依赖复杂的可视化 UI，而没有可脚本化的后端的产品，本质上是在筑起高墙，阻挡 AI 的浪潮。
还有人表示，现在 Agent 的水平已经与人类相当，所以软件开发者要同时考虑人类和 AI，甚至是只考虑 AI。
看到有人如此强调后端接口的地位，有网友直接给出灵魂拷问——
UI 界面到底还值不值得做？
有人解释，使用文本交互不等于消灭 UI，但 UI 应当构建在 " 文本 " 之上，能够在用户交互操作和文本之间形成一种转换机制。
反对 Karpathy 观点的人则认为，Karpathy 提到的几个 " 高风险示例 "（Photoshop、CAD 等）本身都是面向专业用户的，甚至专门有学校教授这些软件的使用。
在他看来，这些应用与普通的软件不可同日而语，苹果同时保留 Logic Pro 和 Garage Band（都是音乐创作软件）也是这个原因。
还有人认为，VSCode 等（以文本交互形式的）应用并非适合所有人，那既然总要有一个适应，为什么不能让 AI 来适应人类的操作方式呢？
但无论支持还是反对，想要让应用程序和 AI 之间更好协作，人们可能还需要更加规范的语言和软件框架。
" 非专业人士对编程存在认知偏差 "
同一天，Karpathy 还发了另一则推文，讨论了 " 验证差距 "（verification gap）。
这则推文是在其他博主帖子的基础之上进行补充的，原帖内容大概是这么说的：
研究人员必须对 AI 生成内容的相关知识足够了解，才能判断是否正确，这就是针对评估和幻觉有大量研究的原因，但是 " 验证是人工智能用户瓶颈 " 这一概念，尚未得到充分讨论。
他还表示自己非常支持 Karpathy 提出 " 氛围式编程 "，但同时也认为 AI 的纯文本输出非常难以验证。
Karpathy 称这是一篇 " 非常好的帖子 "，然后借用了 GAN 的工作过程补充说，几乎所有创造性工作中，生成和判别这两个阶段都是交替进行的。
而判别的过程，的确在不同创作媒介中难度不同，具体来说，Karpathy 认为图像最容易，文本更难，最难的则可能是音频。
进一步地，Karpathy 批判了现在大模型编程中 " 重生成轻判别 " 的模式：
你可以说，在编程中，大模型已经几乎将生成阶段压缩到了即时的程度，但在 " 判别阶段上几乎没有任何改进。
人仍然需要盯着结果，判断它们是否正确。
这正是我对 LLM 编程最大的批评：它们总是随意输出大量代码，复杂程度不一，仿佛第二阶段（验证）根本不存在一样。
得到这么多代码并不是好事，反而令人畏惧。
最后，Karpathy 又补充，非专业人士实际上对编程工作也存在认知偏差。
Karpathy 说，非专业人士以为编程就是写代码，但其实不是，编程的本质实际上是盯着代码看，类似大模型的判别过程。
如果只是让 " 写 " 代码变得更快，却没有减少 " 思考代码 " 的负担，那整体编程速度显然不会有明显提升。
而 Karpathy 自己也在研发一种 AI 辅助编程工作流，其中一项关键工作就是减少验证负担。
在回复当中，Karpathy 认同将文本视觉化是一种可行的方式，但像目前 Cursor 当中的视觉形式非常糟糕，他设想将整个代码库布局在二维画布上，让程序员可以通过各种 " 镜头 " 来查看代码。
话说回来，你认为未来的应用，应该是什么样子的呢？
参考链接：
[ 1 ] https://x.com/karpathy/status/1930354382106964079
[ 2 ] https://x.com/karpathy/status/1930305209747812559
— 完 —
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