为什么现在 AI 场景落地专门盯着代码辅助干？

[wangyzj]

是我太敏感了吗？还是确实其他场景落地都不太行

是故意程序员盯着程序员干？还是不小心场景比较合适

是代码辅助真的赚到钱了？还是觉得好讲故事

是真的好用？还是一般般

我很好奇

哈哈哈

[iintothewind]

我认为 AI 能提供的代码辅助功能是个实际可落地的解决方案, 但不是资本期望的解决方案.
资本期望的不是辅助, 是脱离程序员,

只需要老板发号施令, AI 就能写出符合需求的代码, 甚至直接转化为 Money.

[tomclancy]

各个方面都有
搜索引擎早就是了
之前做过项目 ai 辅助心理疾病判定
英伟达的深度学习超采样，帧生成
汽车辅助驾驶
机器人领域
最近在做的 ai 理解图片内容自动撰写工作总结
还有 ai 理解用户情绪
相册人脸识别，人脸解锁，美颜，这些是计算摄影

[zhouyin]

@iintothewind
ai 只是数理统计 不会发明东西 只会重复

[4UyQY0ETgHMs77X8]

因为你在这个领域啊，其他领域也有不少，前段时间 AIGC 不也轰轰烈烈吗

[letwewell]

还有电信诈骗行业，模拟你的声音，模拟你的脸，这些都是 ai 的强项

[xctcc]

发明 ai 换脸软件的人真是个天才

[Sawyerhou]

最常见的场景是聊天吧？

[xuld]

AI 生成人类语言有两个致命缺陷：
1. 生成的结果可能完全离题（这其实不能怪 AI ，而是大部分人连需求都说不清楚）。
2. 生成的结果可能隐藏错误，需要人工校验（这时很多人会想还不如自己写）。

而编程语言作为自然语言的子集，天然克服了以上两个缺陷：
1. 编程语言语法简单太多，离题的可能性大幅下降。
2. 生成的结果对不对直接运行一下就行，不需要人工看代码校验（真正享受到 AI 的快感）。

因此用户对生成编程语言的 AI 产品的满意度肯定会高于生成自然语言的 AI 产品。

从商业角度，先拿编程语言做抓手是一个非常好的选择，因为用户更容易买单，更容易验证商业路线。

[minami]

很简单，因为国内全是抄国外的成熟商业经验，不抄根本没人投资，美国的 github copilot 做了，cursor 做了，国内也要做

[catazshadow]

因为现在这些 AI 本质上还是伪随机数生成器，这些伪随机数到底对不对，在其他场景里没法高效检查，但是编程有编译器帮你检查 AI 吐出来的东西

[zhangeric]

因为程序员最懂编写代码.

[jonathan123]

训练 AI 的数据集来源于网络，网络上越专业的领域，越不容易被污染，比如代码、医疗、法律…AI 对这些也就越在行

[chiaf]

第一，代码容易验证。人的主观判断无法干扰，你说可以，运行报错😆
第二，代码用到的现实设备很少，一个笔记本就可以验证对不对，能不能行。
第三，目前感觉还是搭积木，只是积木的类型和数量比一般人要多很多。没有新的算法，没有新的编译器，也没有新的编程语言。
第四，可能我们是干这个的，日常注意力也在这个方向。

[agagega]

AI 大致可以分为给内容做分类的和生成内容的，前者像什么人脸识别或者用在汽车上的，已经很成熟了，现在很多所谓赋能 AI 用的也是这类东西，属于蹭热度。生成式 AI 可以生成文本、图片、视频、音乐，其中视频还不成熟，图片已经在广泛应用了，代码也是一种文本，而且天然具有好验证效果的特性，所以好做。但也不存在只盯着程序员薅的情况。

[Cheons]

1.程序员最懂业务就是代码。
2.代码开源，互联网上历史累积公开的案例最多。
3.其他行业没有大量、公开的数字资料去学习。

[hongyexiaoqing]

从科研角度来说，文字、图片、视频、声音，是最容易的研究方向了。通俗讲就是这些容易数字化的东西，而编程只是文字的一部分，写作也是文字一部分。所以因为是程序员所以只关注编程，其他领域也有在应用的，自动驾驶、人型机器人、大华、海康监控系统的人的识别等。

AI 不只是大模型、还有小模型，它不是只有 chat 交互形式、AIGC 、还有人型机器人，自动驾驶。

[GBdG6clg2Jy17ua5]

AI 应用场景多了去了。
语音助手类的自然语言处理 nlp ，人脸识别扫码支付，证件照识别和文字识别等 ocr 。
医疗的 CT 读片辅助，营销方面的智能外呼，智能客服。
小汽车的自动驾驶
以上或许根本不需要大模型这么大的代价（硬件资源成本）。大模型只不是 AI 的一种实现方式。
后续随着大模型的铺开，成本的降低，肯定越来越多的行业会尝试使用大模型来解决一些问题的。

大模型用于代码辅助最重要的是，程序员最直接接触的工作是写代码。

最后，我来一个结论：越来越多动脑不动手的工作，都会被 AI 取代或者被大部分替代。

[lingyired]

其实你可以在各种 IT 新闻网站搜 “接入 deepseek” 。

自从春节那波 deepseek 大火之后，年后就各种看到各种 APP 和产品接入 deepseek 。有不同的领域，可以去看看这些产品是如何使用 AI 的呗。

相比以前的 ChatGPT 然后其他国内的大模型，在国内来说，这波 deepseek 的声量确实足够大。

[coolmint]

我理解写代码应该是《大语言模型》现阶段最适合的场景之一。
而其他领域 AI 的应用，可能要有《大视觉模型》《大听觉模型》《大味觉模型》和《大触觉模型》的全面成熟之后。
也就是世界模型的成熟之后，才能大范围应用。

[TonyG]

显然是你只专注这个方向，现在其他领域也是一样的状态。