看那年今日，真的是编年史。我很感谢AI填充了我想触达的那些遥远的边界，它真的让我得以做成很多很多的事。朋友说我是她身边少有的、在AI时代这么乐观的人。

去年的9月10日，我足以使用AI假装自己是个心理学博主，做心理学视频。剪视频烦死后，基于剪映的api，开发了个自动化操作剪映的视频剪辑工作流。那会市面上也有AI剪辑类的工具。彼时能想到吗？1年过去，答案并不在AI剪辑工具里，而在codex这样的超强通用agent里。

前年的9月10日，我在歌颂cursor的出现，让我终于不用再“gpt和代码编辑器切来切去 上下文手动补来补去”。我是从gpt3.5的时代开始和AI一起编程的人，那会只有在聊天框里 我只能描述非常小的功能点、得到的代码顶多几段话，还一堆bug。gpt4以后，生成能力提升，但随之而来的是我描述功能的上下文常常有成百上千字，每每梳理和叙述的时候，脑子都得狂暴发动和整理，对精力巨大消耗。那会，所有AI写的代码也都在我的脑子里，因为我几乎得一句一句读、一句一句review。在codex刚出来的时候，我对没有代码IDE的设计将信将疑。彼时能想到吗？2年过去，今日它能够自己一次性写上千行代码，而我基本不review（不是好习惯，但反正我并不是直接的开发交付，嘻嘻）。

4年前，22年的9月10日，朋友发给我一则营销号的短文，说“一位网友用反向关键词让AI创作图像，结果反复出现同一个恐怖人脸”。我说“别装神弄鬼了，神经网络说到底就是超高维的数学加上随机值，还是人比较神经”。那会大众对于图片能被生成还感到不可思议。彼时能想到吗？4年过去，AI短剧已经能骗过人分辨真实的眼睛，AI漫剧都已经起高楼又塌一轮了。

7年前，19年的9月10日，我在读研做项目。彼时diffusion类模型还没问世，我还在研究对抗生成类模型。AI刚刚能生成人脸的照片。那会我们对于未来有个粗糙的判断：不要再做识别了，去做生成吧。那会搞知识图谱，还有个粗糙的判断：语言模型解决不了“常识”、“逻辑”的问题，生活的认知太广阔了。彼时能想到吗？7年过去，大语言模型涌现出了比一般人的认知更广阔的空间、复杂性、推理能力。

很神奇的时代。要站得更远、更远一点。