人工智能时代对工程人才技能要求的转变 - 在人工智能时代，工程领域的工作者除了学习传统工程课程，更应专注于研习哲学，以提升编程和问题解决能力 [1] - 编程是人工智能最擅长的领域之一，其编写的代码质量通常比人类更高，且能力在迅速提升 [1] - 人工智能生成的代码在语法和语义上可能正确，但在功能上未必符合预期，其输出对提示的表述方式极为敏感 [1] 提示工程的重要性与技巧 - 提示工程是一门新兴领域，使用者需学习如何精心编写简洁、富有表现力的提示，以有效引导人工智能达成预期 [2] - 存在多种提示技巧，例如少样本提示，即在提示前添加若干示例（如“前景改善：积极”或“需求放缓：消极”）来引导人工智能理解模式和语境 [2] - 大型语言模型的输出质量对提示的质量极为敏感，模糊的问题会增加得到不准确或编造答案（幻觉）的概率 [2] 哲学思维在人工智能应用中的核心作用 - 为了充分发挥人工智能的作用，必须掌握通过哲学训练培养的推理、逻辑和第一性原理思维 [2] - 未来的关键能力将演变为“通过提出恰当的问题，从人工智能那里获取最佳代码” [2] - 在获取人工智能输出后，任务尚未完成，必须运用哲学思维保持怀疑态度，以辨别真伪，因为人工智能擅长让错误的输出看似合理 [4] 人工智能改变知识获取与创作关系 - 生成式人工智能不仅消除了获取知识的障碍，还能以定制化的方式对知识进行解读，在用户现有知识水平与目标知识水平之间搭建平缓过渡 [4] - 大型语言模型会根据读者的知识和理解水平调整内容，读者的提示触发人工智能生成量身定制的新文本，使得读者既是消费者也是创作者 [3] - 人工智能模型可以根据用户的理解水平和学习风格，提供个性化、适应性强的指导，未来个性化辅导这一学习的黄金标准可能惠及每一个人 [3] 人机交互方式的演进与效率提升 - 软件开发过程已通过计算机语言将底层硬件的复杂性抽象化，使开发者能专注于算法质量 [5] - 当前阶段，可以直接用人类语言（如英语）与人工智能交流，无需进行中间层面的语言转换 [5] - 声明式（专注于结果）而非命令式（专注于步骤）的表述方式能更简洁有效地传达高层次概念和逻辑，例如有人仅用几条精心编写的提示就创建出了完整的游戏 [5] 未来工程师的核心能力构成 - 未来的优秀工程师需要具备围绕问题构建清晰思维模型、进行问题分解、拥有完美的第一性原理思维，并能与人工智能展开辩论的能力 [6] - 不能失去深入探究、修正人工智能遗漏之处以及对人工智能成果进行审核的能力 [6] - 将代码创建机制自动化，并专注于人类的批判性思维能力，才能创造更多、更快，对世界产生巨大影响，目标是让人工智能帮助人类更具人性 [6]