AI的发展高度依赖其训练所用的语料。互联网的蓬勃发展为AI提供了海量且高质量的训练素材。然而，随着AI的普及，大量由AI生成的低质量内容开始反噬互联网，造成严重的信息污染。内容的数量在激增，但整体质量却在下降。寻找纯净、高质量的语料库，正变得前所未有的困难。

二、传统编程技术的末路？

随着AI技术的突破，“vibe coding”已进入实用阶段。或许在不久的将来，新入行的编程人员只需要掌握这种交互方式即可，而传统的编程语言则会像如今的汇编语言一样，退居幕后，只需少数专业人士掌握。

对于新兴的编程语言和框架而言，由于AI对其不够熟悉、难以熟练运用，可能陷入无人问津的恶性循环，最终难以发展。除非新的编程技术从一开始就围绕“如何让AI高效使用”来设计，否则很难获得成长空间。近年来，Go、Rust、TypeScript、Swift等语言蓬勃发展，本以为是高级语言新一轮演进的开始，没想到却遇到了AI这个分水岭。或许，它们就是最后一代能被广泛使用的高级语言了。

AI阅读代码的速度远超人类，但它也有自身的极限。大多数软件在代码彻底失控之前，可能就已经寿终正寝了。对于一些简单的应用，纯“vibe coding”或许不是问题；但对于复杂的软件系统，如果任由AI不断堆砌代码，最终形成的“屎山”就连AI自己也会无能为力。

如果“vibe coding”成为主流编程方式，低质量代码对语料库的污染，将远比其他领域的知识污染更为严重。

三、生产力革命与社会结构重塑

回顾历次技术革命，其本质都是对人类劳动的替代。工业革命用机器取代了体力劳动，机械技术的发展使得普通手工业者无论如何努力，其生产效率和质量都无法与机器抗衡，因此市场只留下了少数满足个性化需求的“匠人”。这些被释放的人力，最终流入了脑力行业和第三产业。

今天的AI革命则更进一步，开始取代人的智力劳动。类似地，AI的发展也将使大多数智力平平者难以企及AI的能力，智力劳动领域同样只需保留少数顶尖的“匠人”。然而，这一次被释放的大量脑力工作者，似乎还没有找到合适的承接领域。

经济活动最终要服务于人的消费。如果生产力的提升导致大量人口失业，就必须建立新的分配规则，否则将引发生产过剩的经济危机，进而导致大萧条。生产力决定生产关系，当AI将生产力推升到一个新高度时，旧有的生产关系必然面临调整。

如果不能妥善应对AI带来的这一系列挑战，现有的社会秩序很可能面临崩溃的风险。