换句话说，从思维与生产结构来看，AI大模型原理依然是归纳，而不是逻辑推理 。
因此，单从原理来看，大模型与程序员“写代码”在生产逻辑上也是完全不同的 。这也解释了，为什么AI当下可以写出非常“标准”甚至“简约美观”的代码，但其代码本身的运转却经常出现错乱等问题 。
关于这一点 ， 国外相关AI研究人员也有所共识 。
例如，致力于在财务、医疗、数据处理等领域应用人工智能解决方案的公司业ABBY在此前接受采访时承认 ， 即使用最先进的系统，也可能出现人工智能错乱或输出不准确的情况，因此 ， 人工验证目前依然必不可少、至关重要 。
网络上有程序员分享过用大模型来生产代码的体验，结果显示，写一个简单函数模块时，AI或许可以胜任，但当需要多个函数模块时，AI所生成的代码就容易出现各种BUG，无法使用 。
而就算勉强可以运行，也过不了公司内部的代码评审 。这就是因为，尽管AI可以通过海量的搜索归纳来试图在形式上满足写代码的需求，但因为无法理解多个模块之间的逻辑关系，因此 ， 不可避免会出现逻辑性的错误 。
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将加速人才新旧淘汰
可以说，截至目前 ， 人工智能作为编码助手，依然是程序员的辅助工具 ， 是对人类程序员的效率放大工具，而不是互相替代的关系 。
给“AI”一个正式员工的工号与称呼 ， 也无法短期内改变其并非一个真正的员工的现实，更遑论要取代“码农” 。公众所设想的AI全面自动化的情景，很可能短期内无法到来 。
尤其是，有创造性与原创性，需要综合调动创意与逻辑能力来完成工作的岗位，很难被AI取代 。
但不可否认的是，AI大模型作为一种效率工具 ， 仍然将在可见的一段时间内加速人才市场的新旧淘汰 。例如，一部分率先应用AI的高级人才的效率提高，同时也加速了另一部分人才的落伍和被淘汰 。
与此同时，大量容易被替代的基础性机械性岗位，例如文案整理、日程助理、内容审核等岗位，也很容易率先被替代 。
如何进一步在教育体系、人才培养、发展中全面重视与提升人才的创造性，才是AI对人类生产关系提出的新课题 。需要迫切面对这一课题的，就不仅是“码农”们了，而是我们所有人 。
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