领跑和跟跑两个都是常用的单词，但是我刚刚查了查竟跑的策略，其它的角色还有控速者，冲刺者，跟风位，拖速者等等等等。跑步是一个团队和策略的组合，而不是一味的蛮跑。

说到竟跑，是因为前段时间的AI 焦虑让我反复思考如何与它相处。甚至于一度很保守的觉得应该有所保留，不要将自己的分析方法喂养进入。虽然很快就打消了念头，但是我对AI 的担忧和恐惧可见一斑。

这个周二的时候，课堂上也讨论到这一点。但是教授说的一句话让我觉得我应该好好反思一下我原来的观点是否太狭隘，不仅仅是心胸狭隘，更是见识上的不足。教授说到，当年互联网早期的时候，也有一个外包的潮流，当时很多人觉得美国的软件工业要空心化了，都要搬移到印度去了，和其它的产业一样。结果却并非如此，反而是硅谷的软件行业进行了升级，无论是编写，架构，软件基础设施，还是本土的软件需求的持续增长，都让这个行业经历了持续增长的 20 年。用他的话来说，现在的波折，只不过是下一个增长的蓄力罢了。教授不是技术出身，是搞法律的，但是专注于高科技行业。他没有给出一个走出低谷的路径，但是从历史和经历上觉得硅谷没有那么容易被打垮，即使是AI。

教授的话给了我安慰，但是没有具体的方向。我知道要知道答案，就需要继续往前走。我继续学习AI 的技术，虽然不够系统，但是也在逐渐的迭代自己的认知。我发现将自己的思路，经验和方法总结出来之后，交给AI，而后设计一套可以持续运行的机制是这些前沿的 AI 工程师们正在做的事情，技术尚未成熟，但是收益已经明晰，概念已经形成(Hartness AI)，接下来的仅仅是完善而已。走在前面的人早就超越了我的保守，正在前面奋力奔跑。而上周的自己，本质上如同井底之蛙，或者如同“鸢视腐鼠”里面的那只“腐鼠”。

学习还在继续，在剧烈激进和急速迭代的今天，AI 的学习已经很少是书本了，只能是某些对具体实践的解读，某些会议的记录，某些泄露出来的方法和内部文件，再加上自己的实践，总结，和再开发。我自己并非在第一梯队，所以落后一点可以理解，只要差距不是太大就好了。至少，我的心态摆正了很多，尤其是摆脱了自己的狭隘和阴暗的心理之后，至少我不再抑郁，而是在积极反思，寻找契机。

我仍旧没有找到未来的硅谷会如何，也不知道AI 会带来怎样的社会动荡。但是我模模糊糊的觉得大的方向上会有这么两个特征：

第一就是人类必须要进行思维上的升级。从软件工程上来讲，写程序本身属于“低层次”的创作，已经不可避免的被替代。所以程序员需要升级到诸如设计师，或者更高的思维层次相对应的职位。简单的法律文书和填表，简单的财务总结，无不是如此。相对应的，学校也需要升级教育体系以适应这些变化。正如一辆车一定跑得比人快，所以人力搬运一定会被替代，但是物流企业却并不会因为汽车的出现而消失，反而更加壮大一样。一个体力工人需要升级成为司机，司机需要变成路线规划，路线规划需要变成物流管理，而物流管理需要掌握产业链的结构，对接，如此等等。既是环环相扣，也是层层递进。而从我的专业来说，我大概也要从简单的安全工程师，变成安全管理，设计，管控，乃至于软件安全生态的构架者吧。我还在探索自己的路。但是思维升级这一层必不可少。

第二个就是行业间的模糊，或者说行业之间的边界的模糊，突破和融合。其中之一就是AI 降低了建造一个行业工具的门槛。这个世界正在逐步走入一个将软件构造作为基础能力的世界。它意味着AI 将成为这个世界构件的一部分。仍旧以汽车为例。起初它替代人工，而后开始成为工业工具，逐渐发展成每个人都能够拥有车，使用车 — 这里的车不是专指私家车，而是车的总称，包括建筑工程车，地下盾构机，甚至火车也是“车”的一种。在这种现代化构件的基础上，人与人的关系，国与国的关系，经济结构，运作规律，都发生了巨大的变化。而作为操控“车”的人，“司机”不再是一个职业，虽然仍旧可以是一个职业，但是开“车”更多的是作为一个基础技能和生活需要而存在。AI 带来的就是如此的变化。将来的社会必然有大量的专业AI 的人员，去构建更稳定，聪明，庞大，或者微小，包括各种特殊用途，比如路线规划，病体分析，新材料、、、的AI 工具。正如今天会有千变万化的汽车去服务人类社会一样。AI的模型很多，但是更多的则是使用AI 的人，这些人和造车，构件AI没有丝毫的关系，他们仅仅是使用者。他们可以是造房子的，搞税表的人，法律的，专利的，商业合同的，物流的，产品设计的、、、各个专业的人都可以通过使用车这个工具，或者AI 这个工具而 变得更加高效—-更重要的是，通过AI ，专才也可以成为普通的通才。一个专业人士可以轻易的跨过基础的门槛去达到另外一个专业的中等水平。这种高智能化的人，或者团队，可以轻易做到原来一个几个，几十个甚至几百个专业团队才能做到的事情。所以公司的小型化，智能化，和高效化会成新的趋势。未来的大公司不再“大”在人数上，而是服务内容的”全“。小公司不再“小”而是”专“。人数不是公司增长的必要条件，服务上的”深“和”广“的关系覆盖才是。我觉得未来会有千万个”小巨人“公司出现：人数不多，然而收益巨大。未来的风口，是给这些人准备的。简单的说，跨行业的人才成为刚需。

如今领跑的是AI 的人才，正如最先开始会开车的是机车设计院和某些有机会接触这个行业的人。所以领跑的人有极大的先发优势，去发现AI 之外的机会，比如说懂AI 同时懂经济，懂AI 同时懂建筑，懂AI 同时了解法律、、、不一而足。这其中一个原因是 AI 的系统工具尚不完善，需要AI 的专家去调试，建造和推广。这时候，跟跑的是其他行业的专家。这个先发优势取决于AI 的门槛能够降到足够低的一个程度需要的时间。我的感觉是 3 到 5 年是这个窗口期。之后会逐渐减少到各个行业的专家会成为领跑人，而AI 专家—或者用今天的提法AI 工程师会成为跟跑，助跑，或者各个辅助的角色，正如修车行的普及一般。当每个人都能开车，司机不再是一个特权阶级。当每个人都能用AI ，AI 工程师也就不再特殊，而是广泛存在，但是地位相对下降的一群。从这一点来说，AI 的普及，目前是在不断的干掉软件工程师，其实是在积蓄力量，让他在不远的将来成为一个更普遍的存在。

我终究还是一个乐天派。我未必是对的，但是我只会朝着这个我认可的方向努力。实践和时间都会证明我的远见。