作者： physixfan

作为一个曾经学物理的，当年在读PhD期间，愈发感觉至少在物理这个领域，进展是非常缓慢的，甚至趋于停滞的。能够“出圈”的物理理论，基本上都建立在20世纪七八十年代之前。进入21世纪之后物理领域都有哪些很新的成果？连弦论都是20世纪的旧东西了，听起来很新的AdS/CFT对偶都是2000年之前出现的理论了。可能拓扑绝缘体算是21世纪的东西，可是我并不觉得从人类对自然界的认知这个角度这套东西那么重要，很可能再过一小段时间就无人问津了。而像引力波的直接探测、希格斯子的实验发现、黑洞照片拍摄之类的重量级成果，其实主要意义还是用更现代的实验技术来验证之前人们的理论，在理论方面是没有新东西的。

也许是出于物理人的一种傲慢，我当时就觉得技术的发展是基于物理的认知作为底层的，如果物理理论层面发展停滞了，那么技术进步大概也会只有小幅缓慢前进，而不会有大的变化了。就像大家开的汽车，小时候就是那个样子，到了201X年也还是那个样子（Tesla为代表的电车出现之后就另当别论了），可能只是稍微性能进步了那么一丢丢、舒适性也好了那么一丢丢而已。我当时就觉得，以后的世界发展大概就是这么继续小幅前进了吧。

哪知2022年末起，AI的跨越式进步实在是令我惊讶。

在ChatGPT刚出来的时候，我就知道这个东西肯定是我以后每天都会用的一个东西了就像Google那样。可是我当时并没有认为AI的推理能力能够快速进化，原因是我当时认为生成文字和推理是属于语文vs数学级别的不同，AI能学好语文离AI能学好数学之间差距那是十万八千里，而看起来但是的生成式AI的底层逻辑好像和逻辑推理是完全不同的。

哪知道后面AI在推理能力方面的进化如此迅速。我后来也有在想AI是为什么能做到这一点的，目前我的想法是这样的。任何能够建立闭环反馈的领域，AI都可以通过强化学习来快速变强。而在编程领域，编译器可以快速告诉AI他写的程序对不对、AI写出来的网页前端对不对也可以通过截图快速看出来，有这样直接的反馈闭环，AI就可以迅速纠错提升自己。而AI在编程领域的能力提升，和逻辑推理方面的能力提升，似乎是同步发生的，毕竟能写对有逻辑的代码只靠胡乱生成是肯定是不行的，哪怕只是预测下一个词这种底层，它也得背后有一定逻辑推理能力才能写出对的代码。

我现在甚至已经开始相信AI在不久的未来也能做数学研究了，前提是陶哲轩等人推崇的LEAN形式化语言这条路真的可以走通，让AI自己能读了数学证明之后自己验证对错。

感觉自从2025年末起，AI写代码的能力已经逐步提升到了一定的程度，以至于真的已经可以取代初级程序员了。现在literally硅谷的每个人都在用AI写代码了，只是有的多有的少而已，不再像以前那样AI写不出太复杂的代码只能作为玩具用了。硅谷的每个人都在谈论AI，大家都在感慨时代变了，初级程序员已经没有必要存在了，这个行业已经发生了深刻变化了。其中很多人都在猜测AI的能力如果再进化进化，那些大厂恐怕真的不需要那么多人了。对裁员的焦虑感在湾区到处弥漫，当然很多人已经攒够了退休的钱了自己无所谓裁员了，但也对刚入行或者准备入行的人抱有很悲观的态度。

这种大规模的替代、裁员失业现象，还要多久扩散到更多行业？以AI这几年的进化速度来看，看起来真的不会很久了。

如果各种行业都不再需要初级职位，成批成批的大学毕业新生找不到工作，那之后的社会面貌会是啥样？这可不是普通的经济危机、等一等周期过期了总有工作能找。这是结构性的不再需要人类新手了，而且是很多行业一起发生。人类社会以前从未遇到过这种情况。以前的社会，新技术淘汰掉旧技术的同时还能创造众多新的劳动岗位，可是 AI 这波能力在非常广泛的方面都能超过人类当中的普通人，那么就算创立了新的岗位也不是给为数众多的普通人预备的了，AI 自己就能干好很多事情了只需要少数人类专家精英了。那么未来很快就会搞起来 Universal Basic Income (UBI) 吗？真的进入那种社会的话，肯定很多方面都非常不同了。

等自己的孩子长大的时代，中位数的人还需要工作吗？还有工作给他们做吗？在那个的时代，到底娃们需要怎样的教育？自己的资产到底怎么分配才能在接下来的惊涛骇浪中保持不被甩下？有无数的问题，却没有明晰的答案。

现在回想一下，曾经以为世界的发展已经趋于停滞了，哪知道现在已经无法预测10年后世界会变成啥样了。