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去年 12 月初，有一本国外出版的技术书在小红书意外爆火。
Developing Apps with GPT-4 and ChatGPT 的书名充满技术味，还没有中译本，却因 GPT-4 和 ChatGPT 两大关键词而出圈，以至于有不懂编程的朋友问我她能看懂不。
这种盛况让我一度怀疑，此书引入国内有可能冲击我的 AI 大模型全栈工程师课程的销量。于是和中译本编辑英子在朋友圈发生了如下对话：
12 月底，英子请我给这本书写序，我欣然同意。因为我相信，国内大模型应用的繁荣，需要各种形态的优质学习内容。它们不是竞品，而是一起把生态做大做好的伙伴。
今天，中文版终于出版了！中译书名为《大模型应用开发极简入门：基于GPT-4和ChatGPT》，已全网上架。
下面是我写的推荐序。不过和书中印的序有很大变化，这是因为 AI 领域日新月异，两个月以来，行业和我的认知都发生了很多变化（核心进化是，我想明白了人和 AI 相处的模式，也就想清楚了学习分层）。所以，请看孙志岗的推荐序 2.0。
业内共识，以 ChatGPT 为代表的新一代基于大模型的 AI 不只代表了技术突破——Ta 是一个新的智慧物种，完全可以当人看（所以我拒绝用“它”指代AI）。
当新一代 AI 来到我们身边，就像来了个名校毕业、知识渊博的新同事。Ta 什么都懂，但对公司的业务一无所知，且口无遮拦，偶尔还会犯浑、闹笑话。我们必须知道如何和这样的 AI 相处，就像和新同事相处一样，才能发挥 Ta 的长处，避开 Ta 的短处。
学习与 AI 相处，这本书是个不错的开始。
朝夕与 AI 相处的人，可以分成四类。每个人都应该在其中找到自己的生态位。
1. AI 使用者：使用别人开发的 AI 工具
2. AI 产品设计者：设计给他人使用的 AI 工具，或着为自己量身定制
3. AI 产品开发者：编程实现 AI 工具
人人都首先应该是个 AI 的使用者。现在有各种教人怎么操作 AI 工具的，所谓 AI 提效的课程、书籍，常常被打上「割韭菜」的标签。割不割地咱不下定义，但长期看，只学习这些确实形成不了核心竞争力。它们像极了 90 年代的电脑操作课。而电脑和手机早已进化到不用学就会用，AI 工具们注定会比传统工具更易上手。
基础大模型相关的工作，无疑是生态链的顶端，但能参与进去的机会非常非常少。不仅 GPU、云计算、大模型这些要害产品早已被大厂垄断，甚至在大厂里，能做相关业务的也是少数人。比如基础大模型训练，全世界有 1000 个人做就够了。这是个消耗算力而不是人力的工作。
更多人的机会在 AI 产品的设计和开发上。在之前，这是两个工种，其中又有很多细分。但现在，因为 AI 的强大，使这两件工作有融合的趋势。甚至只需要一个超级个体，指挥着一堆 AI，就能完成相关工作。
在这种趋势下，我开设的《AI大模型全栈工程师》课程，涌入了很多不懂编程的朋友。他们无视标题里“工程师”三个字，无视报课须知里列出的“会编程”的明确要求，还是报名了。他们是因为对 AI 时代的憧憬，买了这门并不是 100% 匹配他们的课。
但从学习效果看，确实有些人的编程之魂，被 AI 辅助编程激发出来，能写出像模像样的小工具，满足自己的小需求。另一些人虽然还入不了编程之门，但也尽览门内风景，可以和技术人员流畅沟通协作，组个 2 人的超级团队不在话下。
所以，AI 技术不仅软件工程师们要学，不懂编程的人也同样值得学。这就是我向所有朋友推荐这本书的原因。
书虽然是面向软件工程师的，但足够基础。书中的代码都是 Python 写的，这是一种最接近自然语言的编程语言。不需要深究代码细节，把它当成某种英语方言去读就好。没准你读完这本书，对编程也能有些感悟，甚至可以自己写点小程序了。
当掌握了这些技术，我们就不仅能和 AI 相处好，更是能改造 AI，给这个新伙伴做好岗前培训，让 Ta 能更稳定地工作，产出质量更高。
其中涉及的技术，最终还是要通过编程实现。所以未来和 AI 共处的技能中，有一项就是“懂编程”！只不过未来的“懂编程”，不代表一定要会写代码，而是读得懂代码、能指导 AI 写代码就行。所以，这本书对每个人的帮助都可能挺大。
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