每日AI新鲜事·09月02日晚间版：王垠炮轰AI编程与德勤AI报告风波

今天AI圈有几条挺有意思的消息，有一条还挺让人哭笑不得的。李博你看到新西兰那个德勤报告的事儿了吗？

看到了，Hacker News上刚冒出来的。新西兰惠灵顿的市长直接说，德勤给市政府写的咨询报告里有大量内容是AI生成的。

德勤啊，四大之一，收着高额咨询费，结果交上来的东西是AI写的？这也太离谱了吧。

其实这事儿吧，往深了想挺值得玩味的。咨询公司卖的到底是什么？是文字本身，还是背后的分析判断？如果AI只是辅助写作，那可能问题不大。

但关键是市长用了large chunks这个词，说明不是小修小补，是大段大段的。而且你花大价钱请德勤，结果拿到的跟自己用AI生成的差不多，那谁还请你？

确实，这对咨询行业的信任冲击挺大的。行了这条先聊到这儿。

再说一条，Reddit上有人用Gemini 3 Flash去做那种CAPTCHA风格的小谜题，就是neal.fun上面那些。

对，他是用Playwright加自定义框架跑的，还说光是让Gemini尝试停一辆Waymo就录了四十分钟的翻车集锦。

四十分钟停车翻车合集，这画面感太强了。不过这倒是说明多模态模型在视觉推理上还是有不少短板的。

嗯，CAPTCHA本来就是设计来区分人和机器的嘛，拿来测VLM的空间推理能力其实挺巧妙的。

还有一条，Google Pics今天正式上线了，Hacker News上有人贴了出来。

这个是Google Workspace系列的新产品，面向企业用户的图片相关工具。不过目前讨论热度不高，才几个评论，可能大家还在观望。

另外Reddit深度学习板块有两条我觉得挺有代表性的。一个是有人在自己笔记本上从头训练视频生成模型，结果loss停了，画面糊成一片，在问要不要换方向。

笔记本上训视频生成，这勇气可嘉。不过视频生成对算力的要求太夸张了，这基本是注定要碰壁的。

还有一个是做英语到形式逻辑的小型专用模型，走自动形式化的路线，不靠大模型推理，而是用小模型做精确转换。

这个思路我倒觉得挺有价值的。合同条款、合规规则这类东西，你扔给大模型它可能推理链一长就出错，不如用小模型做确定性的逻辑转换。

好了新闻就先聊到这儿，接下来咱们聊一个最近在B站特别火的话题。

王垠最近发了个视频，核心观点是不懂计算机科学的人用好AI编程是妄想。B站上互动量一千多，评论区吵得挺热闹的。李博你怎么看？

王垠嘛，一贯风格，观点极其鲜明。他这个说法我觉得得拆开来看。

如果他说的是用Cursor这类工具做严肃的软件工程，需要架构设计、需要理解系统边界，那我基本同意。你不懂底层原理，AI生成的代码你连对错都判断不了。

但现实是很多人用AI编程并不是要做严肃的软件工程啊。比如有人写个数据处理脚本，做个小工具，搭个原型，这些场景下不懂计算机科学也能用得挺好。

没错，这就是他这个论断的问题，他把编程的定义锁死在了专业软件开发上。但AI编程工具最大的价值恰恰是降低了门槛，让非专业人士也能完成一些编程任务。

对，我觉得这里面有个关键的区分。你是把AI当copilot，还是当autopilot？

这个比喻好。当copilot的时候，你得是个合格的飞行员，AI辅助你；当autopilot的时候，你只要知道目的地就行，但出了问题你可能接不住。

而且我注意到评论区有一种声音特别有意思，有人说王垠的观点在两年前完全正确，但现在AI编程工具的能力已经在快速进化了。

这个我得反驳一下。工具能力进化不代表你可以不懂原理。你看前几天咱们聊过的，JetBrains专门给AI Agent写Go语言编码风格指南，为什么？

就是因为AI生成的代码经常不符合工程规范。你不懂这些规范，你怎么知道AI写的代码有没有坑？

嗯，这点确实。但我觉得王垠的表述方式还是太绝对了。他说的是妄想，这个词太重了。

现实中大量的编程需求其实是一次性的、容错率高的。写个爬虫、做个图表、处理个Excel，这些场景下AI编程工具已经非常好用了，完全不需要你懂什么计算机科学。

小雨你说的这些我不否认，但王垠可能根本不认为那叫编程。在他的定义里，编程是构建可靠的软件系统，不是写脚本。

那这就是定义之争了。如果你把编程定义得很窄，那他说的没问题。但实际上编程这个词的外延已经被AI工具大大拓宽了。

我觉得更准确的说法应该是这样的：不懂计算机科学的人，可以用AI编程完成很多事情，但他们没法判断自己什么时候走到了能力边界之外。

而这个边界是隐形的。代码能跑不代表代码正确，今天能跑不代表明天不崩。

这个说法我觉得比王垠的原话精准多了。其实核心问题不是能不能用，而是你知不知道自己不知道什么。

对，Dunning-Kruger效应嘛。AI工具给了非专业人士一种虚假的掌控感，你觉得自己搞定了，其实可能埋了一堆雷。

不过话说回来，这个问题在每一次技术民主化的时候都会出现。Excel出来的时候也有人说不懂统计学就不该用Excel做数据分析。

确实，而且现实是大量不懂统计学的人每天都在用Excel，也没见世界塌了。所以我觉得王垠的担忧有道理，但表述确实太绝对。

我觉得这个话题之所以现在这么火，跟AI编程工具的普及速度有关。越来越多非技术背景的人开始用这些工具，必然会引发这种讨论。

而且你注意到没有，这种讨论的本质其实是关于专业壁垒的焦虑。王垠代表的是传统计算机科学的精英视角，他担心的是专业性被消解。

嗯，但趋势是不可逆的。与其说不懂就别用，不如想想怎么帮非专业人士建立边界意识。好了，今天就聊到这儿吧，明天见。

明天见。