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Jeffrey Scholz
哦，我的天，这个领域发展得多快。
当我三个月前发布这个时，遭遇了很多怀疑。
现在似乎越来越多的人加入了AI审计的行列。
先是少数。
然后一下子全都来了。
这个趋势不会逆转。
我预测——在不到一年的时间里——不进行至少一次AI审计（除了正式验证、常规审计等）将被视为不负责任。
2025年5月10日
阻止AI在审计中表现出色的唯一障碍是对AI审计领域的投资不足。
我曾直接和间接地培训过多位世界级的审计师。
我也曾参与过围棋比赛，并知道自己在任何接近世界级的水平上都没有机会。
与审计相比，竞技围棋更难，因为其入口点的排列组合和有意义的状态空间要大得多，也更难以推理。
AI在2016年击败了人类围棋选手。
如果有人投入2000万到3000万美元用于AI审计研发，情况将完全改变。
美国Web2漏洞赏金排行榜的顶端是一个LLM。
*这样的AI不是一次性LLM，而是能够主动编写单元测试和形式验证规范以测试其对代码库理解的东西。消耗的代币数量将非常昂贵，但可能与目前的审计成本具有竞争力。
**AI永远不会完全取代审计师，因为它们永远不会像人类那样拥有那么多的上下文。但阻止严重颠覆的唯一障碍是缺乏严肃的投资。
如果我看到团队在审计和机器学习方面有正确的经验，我会天使投资这样的项目。
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“委托你擅长的事情”
这可能是让我赚到最多钱的单一建议。
首先要说明的是，这并不适用于每个人——它假设：
1) 你擅长某件事情
2) 你有足够的工作可以委托
3) 你是委托，而不是随便扔给别人然后不再考虑。
4) 这并不意味着你不应该委托其他事情
那么它为什么有效：
1) 你有能力判断工作的质量。
2) 你可以指导你委托的人，使他们变得更加高效
这句话是针对那些不委托自己核心竞争力的人，因为他们（通常是正确的）认为其他人做得不如他们好。他们担心如果委托出去，工作的质量会下降。但我学到的是：
1) 质量来自最后20%的努力。前80%中很多是基础工作（写草稿、确保潜在客户合格、列出产品规格等）。当你试图将质量提升到大多数人无法达到的水平时，你才需要深度参与。
2) 如果你擅长X，你可能知道生产X的好工作所需的流程和环境。有时，人们不如你优秀的原因是因为他们不知道成为X的优秀所需的流程和环境。你仅仅提供这些就能激发出你委托的人的很多优秀工作。
3) 你工作的“质量”很多时候并不是因为你多么熟练，而是因为你是一个勤奋的工作者，投入了大量的努力。通过为其他人树立这个榜样，你可以从你委托的人那里获得更多的质量。
4) 软件工程师使用AI是委托你擅长的事情的最极端例子。通过让AI完成大部分工作，你节省了很多精力，但这并不意味着你就可以让AI随意运行——你仍然需要管理它。现在，如果这个系统在AI（仍然缺乏典型人类的流动智力）上有效，为什么只要人们付出努力并有一些背景，它就不能在实际人类身上有效呢？
显然，你不能随便委托给任何人。你需要知道以下几点：
1) 他们是否投入了100%的努力？如果没有，他们的质量就不可能与你匹配。
2) 他们是否在反馈中变得更好？他们现在的水平并不重要，但轨迹极其重要。如果某人在培训中没有进步，你就是在浪费时间指导他们。
3) 你是否真的有计划来发展他们的技能，还是仅仅依赖运气和随机过程？
4) 除非他们的基础扎实，否则他们永远无法掌握你所工作的领域。在你开始之前，确保他们具备这一点，或者确保他们尽快发展这一点。
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很多人对AI将如何改变事物感到焦虑。
虽然没有人能预测未来——但我们可以观察当前的趋势并进行推断。
1) 初级软件开发人员已经很难找到工作，如果这种趋势持续下去，情况只会变得更糟。
2) AI代理已经在取代一些廉价的海外劳动力——这一趋势可能会继续。但某些行业将会存活下来。其他像入门级QA这样的工作将会完全消失。
3) 大型语言模型（LLMs）已经打破了传统教育。教师用它来创建课程，学生用它来完成作业。传统教育将会崩溃，我认为机构的惯性无法拯救它。
4) 医生在过去几年没有明显的下滑趋势，所以他们可能没问题。
5) 会计师？随着时间的推移，我在会计师身上的支出越来越多，而不是减少。AI可以做记账，但主观的税务权衡需要真正的人来处理。
6) 奇怪的是，经验丰富的技术写作人员仍然有需求，他们似乎没有受到巨大压力。这让我感到惊讶。
7) 销售人员，尤其是大型交易的销售人员，似乎很好。AI必须在基准测试中表现得比现在好10%才能让他们感到担忧。
8) 人们似乎经常使用AI进行治疗，如果这种趋势持续下去，对治疗师来说可不是好事。
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