目前在软件开发的编码阶段，我们可以把需求与期望提交给AI，让AI生成代码。尤其在UI的实现上，AI写代码做得更快。我们需要做的是，在与AI对话时要准确地描述清楚需求与要求。然后在代码生成完之后，我们再点击运行，调试，修改，因为当前阶段AI还不能帮助我们定位问题的根因。
以上这样就节省了非常多的代码编写时间。以前一个工作日的时间，现在可以保守估计半个工作日即可完成。举个例子，我是做Android开发的，对于很多功能与UI的实现，我感到是换汤不换药，每年日复一日地重复写，我把自己的时间都困在上边了。那么以后，这类重复性工作可以交给AI，我要做的是去调试去修改。
还有面对一门新的编程语言，要达到熟悉它的程度也不需要花很多时间。以前我会去买一本书，或者看一个技术博客的专栏。而现在变成是，哪里语法不会，哪里框架不懂，我就去问AI，顺着AI的解释一路追问下去。比如前段时间我想用Vue把网页前端重写，那么Vue涉及的框架以及JS语法，都是在持续追问AI情况下掌握的。
以前查资料、查知识，基本用搜索引擎以及Wiki，而现在第一个想到用的是AI。对历史感兴趣，有时我就问AI，燕云十六州怎么丢失的，得到答案后再去追问石敬瑭为什么割让十六州。看小说《西游记》时，不了解“一元”、“十二会”、“十二支”什么意思，于是也去问AI。想进一步学习英语，就和AI对话，也会让AI列举出《呼啸山庄》中的英文单词有哪些。
可以说，我把AI当成《十万个为什么》来使用了。
目前会焦虑，对未来充满了不确定性。各方面信息都在告诉我，程序员如果职级升不上去就没有未来了。不知道该如何解决人生的难题。我把自己的实际情况、目前的困境等告诉给AI，AI会告诉我41岁后的职业该怎么规划，怎么朝着目标一步步前进，怎么实现目标。
最近在维护该网站。该网站的未来产品规划、技术进阶规划，AI也会一一告知。比如怎么提高网站安全性，怎么完善Java框架，怎么完善功能等。连该网站的手机端页面改版也是在AI的辅助下完成的。
以前学习一门新的技术、新的编程语言、新的框架，基本是看书、看博客、看专栏、利用搜索引擎。而现在，会在AI中创建一个专栏，例如命名为“Vue学习”或“Android系统进阶之路”，在专栏里连续追问AI，以实现更快速度地学习到新技能新知识。
之前我找了一篇《Attention Is All You Need》论文去阅读，借助翻译工具和辅助分析工具，总算啃完了。同时期也了解了一些AI技术里的注意力机制。我了解的AI是一个庞大的复杂的数学函数，数以亿计的参数，有输入与输出的映射。了解到模型在被训练时，要输入海量原始数据，通过概率计算与梯度下降不断地修改参数。
所以我觉得AI是一个冰冷的数学世界，这与危言耸听的“AI意识觉醒”相差甚远。而产品把这个数学世界包装成极度人性化的聊天对象，推广给用户来使用。
未来的AI如果想要获得质的突破，那需要在范式上实现革命性的改变，需要真正识别因果关系。我认为现在的AI并不真正具备识别因果关系能力，而是通过逻辑学对世界知识建立了映射关系。
对于自动驾驶，往往具有科幻般的期望，而现实是辅助驾驶。我觉得若要实现自动驾驶还有很长的路要走。人在开车时是需要安全感的，哪怕现在的AI自动驾驶能够处理99.9999%的路况问题，也可能在0.0001%的路况上出现事故。人们的安全感往往建立在对事物的可控感之上，人类会觉得我如果掌控了汽车，那么心理上会带来100%的安全。目前来看，人们不会对自动驾驶抱有十足安全感的，因为人们会担心那0.0001%的路况不在掌控下。有人会拿飞机举例子，说飞机也不是100%安全的。但是，飞机是可以掌控的，如果起飞前完成飞机检修工作，了解到天气情况，那么人们会信任飞机的。
总之，人们觉得能控制，心理就能带来安全感。而自动驾驶不能做到这一点。人类更信任“自己犯错”，而不是“系统犯错”。基于数学概率统计的AI，我是对当前自动驾驶保持谨慎乐观态度的。