两篇博客谈LLM时代:怎么写作,怎么学编程

近期两篇独立博客文章分别讨论了LLM对写作和编程两种技能的影响。一篇来自sockpuppet.org,讲如何用LLM辅助写作;另一篇来自blog.ploeh.dk,作者Mark Seemann公开回复一位读者关于"LLM时代该不该学编程"的来信。

用LLM写作:把它当编辑,不当代笔

sockpuppet.org一文提出两条规则,避免LLM把写作变成"输出"而非"表达"。第一条:不能直接采用LLM建议的任何具体措辞——作者认为前沿模型擅长挑选讨喜的词句,但这些词句像"杂志标题",通篇用标题写文章会很怪。第二条:避免让LLM鼓励自己。作者的经验是,稿子交给模型,模型几乎总说写得好,但初稿大部分段落其实是差的、话题混乱,一味相信鼓励会强化本该被推翻重写的部分。

图:作者自制的写作编辑工具界面,右侧列出"删除填充词""找出真正的行为主体"等可逐条运行的编辑步骤,来源:sockpuppet.org

文章给出的方法是:先自己写完稿子,再把LLM当校对者用来找错——被动语态过多或过少、填充词、可挪动位置提升清晰度的段落,都是模型擅长发现的问题。作者提到自己写了一款小工具管理这套流程,把编辑步骤拆成可逐条运行的"pass"。

学编程还有意义吗:一封读者来信引出的回答

blog.ploeh.dk一文中,写信人大约一年前开始用AI辅助编程,没有正式计算机科学背景,却借助LLM搭建了一套涉及API、PostgreSQL、LLM流水线的TypeScript/JavaScript系统。项目一开始"几乎像魔法",但推向生产环境后越来越吃力,修好一个错误又冒出另一个,几个月重构后意识到自己可能搭出了一套超出自己理解能力的系统。写信人问Seemann:如果今天才开始学编程,还会不会认真学习语言、数据结构、数据库、网络、操作系统这些基础?

Seemann回答"是",认为LLM出现前学到的这些技能三十年来一直有用。他说明自己还没有对AI下定论,但倾向于不喜欢它,尽管清楚这个趋势可能无法阻挡。他有经济学背景,担心知识工作者若出现30%-40%的大规模失业,现有经济社会结构未必能承受。对"现在才开始会学什么",他说会认真考虑木工、金属加工等需要手眼协调的手艺;他自己也在读大学项目学数据结构和语言语义,但坦言是出于好奇而非金钱回报。

接下来看什么

两篇都是作者对当下问题的即时回应,原文均未给出后续时间表。sockpuppet.org一文中,编辑工具是否会公开发布未提及。blog.ploeh.dk一文里,Seemann对"AI能否让人构建速度超过理解速度"给出的具体答案是:软件开发者本就长期依赖自己不完全理解的抽象层,实用的准则是弄懂自己所在这层的上下各一层,多数情况下就够用;他还提到自己更倾向于向AI提可证伪的问题(比如某段代码能不能写得更简洁),而不是"接下来该学什么"这类没有对错的问题。