还是动了点真情了啊
课程报告
题目：AI浪潮下不变的工程精神
软件学院
2025年12月
目录
一、The Age of AI: 浪潮、基石与我们的叩问. 5
1.2 GPT起源于一个朴素的想法，但背后是伟大的坚持. 5
二、Overview and Limitation: 仰望星空与脚踏荆棘. 8
三、The Future: Engineering Never Dies (工程永存) 10
3.2 Beyond Technology: 技术之外，方见工程的真谛. 10
零、Software Engineering
在一切开始之前，让我们先回到最后一课。
我们曾穿梭于寄存器与电路门之间，触碰二进制的脉搏，窥见操作系统与网络体系的庞然轮廓。正如教科书里层层剥开的“抽象洋葱”，我们得以略览每个层次的风光，思维的触角却已感受到知识之外那片深不可测的海洋——许多理解或许仍停留表面，但我相信，未来某个时刻，当问题降临，我们将能迅速定位到它所处的抽象层级。
于是，“软件工程”这门课为这段旅程画上了暂时的句点。然而就在课后，一种悲壮而宏大的感受悄然升起：从最简单的电路与逻辑，到如今支撑世界的复杂软件，一代代工程师竟将数学与计算理论化为现实。他们凭借智慧、勇气、设计方法与协作精神，前赴后继地对抗着现实世界的混沌，有着太多的妥协不甘和坚持。突然间，我好像顿悟了“工程”二字的意义。
我不由想起年少时组装机器人的专注，还有亲手拼起第一台电脑的兴奋。那些片断早已在我心中埋下工程的种子——它关乎构建的乐趣，也关乎让事物“运转起来”的执着。而此刻，站在课程终点回头望去，这一切如同一次悠长的共鸣。
走出教室，我想起春日阳光里蜜蜂正忙碌筑巢，远处工地上钢筋水泥在协作中生长为楼宇，全球数以亿计的设备沉默而有序地连接成网。这一切都在诉说同一件事：我们始终在建造，在连接，在迭代中向前。 而我们，即将成为这漫长建造历程中的一员。
一、The Age of AI: 浪潮、基石与我们的叩问
1.1 它来得如此突然，以至于我们都没有想到
2022年11月30日，OpenAI悄然上线ChatGPT-3.5。[1]这并非一次简单的产品发布，模型在大量数据的投喂下涌现出惊人的智慧[2]。它起初在科技爱好者中激起涟漪，迅速经由社交网络演变为席卷全球的海啸。世界仿佛在一夜之间意识到，一个长久以来只存在于科幻中的对话对象，已然降临。资本如潮水般涌入，科技巨头纷纷亮出各自的“大模型”兵器，一个“AI赋能一切”的百花齐放时代，在措手不及中轰然开启。
然而，在兴奋与喧嚣的泡沫之下，一种更深层的不安开始浮现：我们真的理解正在发生什么吗？我们所构建的，究竟是理解世界的“镜子”，还是生成语言的“迷宫”？研讨课上，我们不禁追问：当Stable Diffusion的生态位已在三年内被更易用的模型替代，逐渐淡出日常视野，LLM这场狂欢的终点又在哪里？它的生命周期，是否也会被压缩进一个令人目眩的短周期里？
于是，在奔向未来之前，我们打算先回头看看。
1.2 GPT起源于一个朴素的想法，但背后是伟大的坚持
一切的序幕，或许可以拉回到2017年那篇题为《Attention Is All You Need》的论文[4]。Transformer架构的提出，如同为混乱的语言世界找到了一个优雅的数学坐标系。但更让人动容的，是OpenAI长达近十年的坚守。在“大数据、大算力=粗糙统计”的普遍质疑声中，在“此路不通”的科研迷惘期，他们选择相信“扩展定律”（Scaling Law）指引的方向。[2]伟大的突破，往往始于一个朴素的想法，但最终成就于近乎固执的、对抗时间与不确定性的坚持。这本身就是最纯粹的工程精神的体现：在理论的微光中，用实践一寸一寸地凿开前路。
1.3 不止于文字：工程思维与持续进化
技术从未停滞于简单的问答。既然模型能够通过海量文本无监督地“学习”人类语言的逻辑与知识，那么，我们就能用工程化的思维，为它装配上与现实世界交互的“手脚”与“感官”。近年来出现的如Model Context Protocol（MCP）等框架，正试图将LLM与代码解释器、数据库、API乃至整个软件工具链深度连接。[4]AI正从一个纯粹的“文本宇宙”思考者，进化为一个可以调用工具、执行复杂任务的“智能体”。这不仅是技术的进化，更是工程思维的边界拓展——我们开始像设计分布式系统一样，设计人与AI协同的架构。
1.4 研讨课启示：机会、能力与未来的形状
研讨课上为我们带来了地面的硝烟与高处的瞭望：
1.4.1 AI现在能做什么？
它已是卓越的协作者：代码生成的副驾驶、信息梳理的分析师、创意灵感的激发者。被用于辅助学习、了解知识，甚至指导现实和编写代码。在LLM之外，音乐AI,医疗AI等AI发展方兴未艾。
1.4.2 AI未来会怎样？
共识是，专用化、小型化、场景化的模型将与企业流程深度耦合。正如视频所言，Token经济可能会决定未来，模型微调和算力资源的丰富将是未来的方向
1.4.3我们如何抓住机会？
答案指向了那些亘古不变的品质：提出精准问题的能力、鉴别结果真伪的判断力、以及将AI输出整合进复杂项目的工程能力**。
二、Overview and Limitation: 仰望星空与脚踏荆棘
2.1力大出奇迹”的启示与局限
当前AI的发展路径，被戏称为“力大出奇迹”。它不追求仿生学的精妙，而依赖于超大规模数据与算力的简单、粗暴但极其鲁棒的训练。[]这给我们上了一课：有时，最直接、最可扩展的方案，优于过度复杂的设计。适应新时代，要求我们首先接纳这种范式，学会用提示词（Prompt）与框架与之高效沟通。
2.2 未来的使用：赋能、隐忧与价值的重塑
研讨课描绘了这样的未来：Token（代币）可能成为驱动数字世界的基本“能量单位”，LLM结合MCP将像今天的操作系统一样普遍。然而，欣喜之余，隐忧也随之浮现：
2.2.1 对话的平权与意义的消解：
当与AI对话和与真人对话在流畅度上再无区别，人际沟通的稀缺性与神圣感是否会被稀释？下一代的价值观与世界观，是否会在一开始就被LLM所训练的数据分布悄然塑造？[]
2.2.2工具理性对人的异化：
在追求极致效率的过程中，我们是否会将本应由人进行的思考、判断甚至情感交流，都外包给AI，从而让人文精神与批判性思维悄然退化？
2.3 本质的叩问：它终究是“猜词模型”
无论其表现多么惊人，我们仍需清醒地认识到，当前LLM的本质，依然是一个基于概率的“超级猜词模型”。它的逻辑、知识与“价值观”，全部源于对人类已有语言记录的压缩与模仿。它没有对物理世界的直接体验，没有真正的意图和理解。我不禁追问：一切认知是否都必须经过“语言关系”这一层滤镜？这本身是否是一种巨大的荒诞？通往“世界模型”的道路，或许仍在语言之外。
2.4人月神话”在AI时代的回响
软件工程史上的经典《人月神话》早已告诫我们：向延误的项目盲目增加人手，只会让进度更慢。因为沟通成本呈指数级增长。今天，面对AI带来的巨大复杂性，我们似乎怀有同样的幻想：扔给AI更多数据、更多参数，它就能解决所有问题。然而，AI系统本身的调试、对齐、评估与维护，正在催生新的、前所未有的复杂性。“消除复杂度的幻想”再次破灭，工程的核心挑战，从管理人的协作，部分转向了管理人机协同的、更加庞大和不确定的系统。“没有银弹”的著名论调，经历过IDE,可视化编程，低代码，无代码以至现在的vibe coding,依旧生效。[5]
三、The Future: Engineering Never Dies (工程永存)
3.1 工程师精神：从远古到AI时代的永恒回响
从铸造第一把石斧，到搭建罗马水道，从设计蒸汽机，到编写第一行代码，再到今天训练庞大的神经网络——工程师精神的火种从未熄灭。它是对混乱世界施加理性与秩序的渴望，是将抽象理论转化为稳定可靠运行的执着，是在约束条件下寻找最优解的艺术。工具变化纷繁，但即使在AI时代，这种精神并未过时，反而被赋予了新的使命：从“编写逻辑”到“设计训练框架”、“对齐价值目标”和“保障系统可信”。变的工具，不变的是构建者那份让事物“运转起来”的初心。而这，也是“劳动创造了人类”这一箴言所折射出的，人之所以为人的，创造的本质。
3.2 Beyond Technology: 技术之外，方见工程的真谛
真正的工程，从来不止于技术。它始终扎根于三个更广阔的维度：
3.2.1 人文精神：
工程必须以服务人类、增进福祉为最终目的。我们需要用伦理、法律与哲学的思考，为狂奔的技术套上“缰绳”，确保其发展符合人性。
3.2.2 现实问题：
最伟大的工程，永远为了解决最紧迫的现实问题（气候变化、医疗健康、教育公平）。AI不应只是生成无聊图片的玩具，而应成为攻克这些重大挑战的“新锤子”。在许多计算机与现实的交叉处，需要既懂得编程，也懂得解决现实问题的交叉人才（音乐软件，工业软件……）
3.2.3 创造与维护：
我们热衷于谈论从0到1的颠覆性创造，但世界的运转更依赖于从1到100的、枯燥而至关重要的维护、迭代与优化。未来社会，维护AI系统的稳定、公平与安全，将是与创造它们同等光荣的工程使命。Cloudflare的两次宕机证明了运行维护这个系统工程的重要性与艰巨性。[6]
四、结语：成为桥梁
我们的使命，不再是仅仅成为某一层的专家。而是要成为**桥梁的建造者**——在理论的深邃与应用的尘土之间，在机器的能力与人类的需求之间，在技术狂奔的加速度与社会接受的缓冲层之间。这对我们的全局意识提出了更高的要求，正如亚马逊CTO Werner Vogels所倡导的Builders精神：在没人看见的地方把事情做对。换言之，真正的 Builders，并不只是因为掌握技术能力而值得尊敬，而是因为他们愿意对技术的结果负责，对用户负责，对他们服务的社区负责。技术只是能力，但责任心与价值观，才是 Builders 的底色。[7]
软件工程基础研讨的课程或许已经结束，但“工程”这门最古老、最光荣的技艺，正召唤我们以全新的姿态加入。用代码，用算法，更用责任、远见与人文关怀，去参与这场永无止境的建造。
因为我们，终将成为这漫长文明构建历程中，新篇章的书写者。
参考文献
[1]OpenAI.News [EB].OpenAI 新闻动态 | OpenAI,
[2] Jason Wei, Yi Tay, Rishi Bommasani,等. Emergent Abilities of Large Language Models [EB/OL]arXiv预印本库 [2206.07682] Emergent Abilities of Large Language Models
[3] VASWANI A, SHAZEER N, PARMAR N, 等. Attention is all you need[C]// Proceedings of the 31st International Conference on Neural Information Processing Systems. Long Beach, CA, USA: Curran Associates Inc., 2017: 6000-6010.
[4] Xinyi Hou，Yanjie Zhao，Shenao Wang，Haoyu Wang,等. Model Context Protocol (MCP)：Landscape，Security Threats，and Future Research Directions[EB/OL] ]arXiv预印本库. arXiv:2503.23278v3
[5] Brooks F P. Essence and Accidents of Software Engineering[J]. Computer, 1987, 20(4):10-19.
[6] Matthew Prince. Cloudflare outage on November 18, 2025[EB/OL]. Cloudflare outage on November 18, 2025
[7] 王一鹏,凌敏. “穿越者” Werner Vogels 的谢幕时刻[EB/OL]. “穿越者” Werner Vogels 的谢幕时刻_亚马逊云科技_王一鹏_InfoQ精选文章
