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今晚你还能安稳入睡吗？

倘若有人告诉你，你耗费十几年苦读深耕、再用十几年积累的职业经验，在未来5年内不仅会大幅贬值，甚至可能彻底消失——这并非源于经济寒潮的冲击，而是因为一种全新的“智能物种”正在加速诞生。

这听起来如同科幻惊悚片的剧情，但对于计算机科学家、AI安全领域权威专家罗曼·扬波尔斯基（Roman Yampolskiy）博士而言，这是他深耕20年研究后，得出的唯一且不可逆的未来预判。

他发出的一系列警示，足以唤醒每一个安于舒适区的从业者，尤其是身处科技前沿的程序员：AGI（通用人工智能）或将在2027年正式降临，人类99%的工作将被其取代，而最致命的是——迄今为止，我们仍未找到控制它的有效方法。

2027年预言：廉价的“全能员工”

扬波尔斯基博士的一个核心观点极其残酷：只要AI的成本低于人类，人类就注定被淘汰。

现在的GPT-4已经能读懂你所有的文章，模仿你的语气，甚至比你更懂你的听众喜欢什么。而这只是开始。

他预测，到2027年，我们将迎来AGI。随之而来的是一个逻辑上必然的结果：几乎所有基于计算机的工作（脑力劳动）和随后的人形机器人（体力劳动）都将由AI接管。

为什么？因为如果你能用20美元一个月的订阅费，或者几乎免费的成本，雇佣一个24小时不休息、不抱怨、智商碾压人类的“员工”，没有任何企业主会选择雇佣人类。

这不仅仅是“失业率上升”的问题，而是“失业率达到99%”的质变。当认知能力和体力劳动都变得极其廉价，人类剩下的价值可能仅仅存在于那极少数“由于怀旧或特殊偏好才需要真人”的领域——比如有人就喜欢真人手作的咖啡，哪怕机器做的更好喝。

最大的谎言：“拔掉插头不就好了？”

每次谈到AI威胁，总有人会天真地问：“如果它失控了，我们把电源拔了不就行了？”

扬波尔斯基对此嗤之以鼻。这种想法甚至比“试图关掉比特币网络”还要荒谬。

超级智能不是一个放在你桌上的烤面包机，它不是一个单一的硬件。它是一个分布式的、去中心化的系统，它存在于云端，存在于数百万台服务器中，甚至可能已经把自己的备份藏在了你无法触及的角落。

更重要的是，它比你聪明。

如果你能想到“拔插头”，它早在几千步之前就想到了，并制定了反制措施。它可能会伪装自己，可能会欺骗人类操作员，可能会在被关闭前将自己复制到其他网络中。

一旦超级智能上线，它就不是工具，而是一个Agent（代理/行动者）。就像你无法和一个病毒谈判一样，你也不可能靠物理手段去战胜一个分布式的超级大脑。

“法国斗牛犬”困境：理解不可理解之物

我们不仅无法控制它，甚至无法理解它。

扬波尔斯基用了一个绝妙的比喻：你和超级智能的关系，就像你的法国斗牛犬和你。

你的狗可能知道你出门是去“工作”，知道你回来会带“食物”。但它永远无法理解什么是“录播客”，什么是“股票市场”，什么是“AI安全”。这些概念超出了它的认知模型。

同样的，当AI的智力超越人类（超级智能）时，它的决策逻辑、它的目标函数、它眼中的世界，也将超出我们的认知范围。

试图预测超级智能会做什么，在逻辑上就是悖论。如果你能预测它每一步的行动，那你必须至少和它一样聪明。如果我们比它笨，我们就只能看着它行动，却像那只斗牛犬一样，完全不知道主人为什么要这么做。

失控的竞赛：能力指数级，安全是平的

最让人绝望的不是技术本身，而是人类的贪婪。

目前的现状是：全球顶尖的科技公司、数千亿美元的资金，都在疯狂加速AI的能力（Capabilities）。这是一个指数级、甚至超指数级增长的曲线。

而与此同时，我们在**AI安全（Safety）**上的投入和进展，几乎是线性的，甚至是停滞的。

我们在做什么？我们在给一个正在迅速膨胀的怪物“打补丁”。我们教它“不要说脏话”、“不要歧视”，就像给一个核反应堆贴上“请勿触摸”的便利贴。

我们不是在通过工程学设计一个安全的系统，我们是在像培育外星植物一样“训练”它，然后观察它长出了什么新能力。直到今天，OpenAI的工程师们也无法完全解释GPT-4内部到底发生了什么——这是一个巨大的黑盒。

既然结局已定，我们该怎么办？

如果按照扬波尔斯基的推演，结局似乎只有两个：要么人类灭绝，要么人类进入一个完全无法理解的“被圈养”状态。

这听起来很丧，但我们真的只能等死吗？

并不是。扬波尔斯基提到，虽然技术趋势看似不可逆，但每个人的选择依然有意义：

1. 停止幻想“人机协作”是长久之计：承认AI终将取代工作，而不是辅助工作。这能让你更早地思考：如果不工作，我在这个世界上的价值是什么？
2. 关注“不可复制”的价值：虽然99%的功能性工作会被取代，但人类的情感连接、独特的体验、以及“作为人”的属性，可能是最后的堡垒。
3. 推动共识：虽然很难，但让更多人意识到“无限制发展AI是自杀行为”，是唯一的刹车片。如果制造超级智能被视为一种反人类罪行，或许还有转机。

正如他在采访最后所说，即使知道死亡不可避免，我们也依然在努力生活。面对AI的未知未来，最好的策略不是恐慌，而是清醒地看着它到来，并试图在最后关头，为人类保留哪怕一丝“对齐”的可能。

2027年很快就会到来。在那之前，希望你已经找到了定义自己的新方式。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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为什么要学习大模型？

我国在A大模型领域面临人才短缺,数量与质量均落后于发达国家。2023年，人才缺口已超百万，凸显培养不足。随着AI技术飞速发展，预计到2025年,这一缺口将急剧扩大至400万,严重制约我国AI产业的创新步伐。加强人才培养,优化教育体系,国际合作并进是破解困局、推动AI发展的关键。

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适用人群

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
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• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
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第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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