Paradigma interaksi manusia-komputer sedang mengalami pergeseran struktural, dari perintah keyboard awal ke antarmuka grafis, dan sekarang interaksi imersif yang didominasi oleh suara, gambar real-time, dan ruang 3D, seluruh tautan sedang didefinisikan ulang. Setiap lompatan dalam kemampuan interaktif secara fundamental akan memengaruhi peran front-end sebagai "lapisan perekat": dari low-code dan no-code, ke sketch2code, image2code, dan sekarang model secara langsung menghasilkan logika interaksi. Tapi di mata saya, front-end tidak pernah menjadi tumpukan teknologi, tetapi lapisan terjemahan. Ini bertanggung jawab untuk menerjemahkan kemampuan layanan terminal menjadi pengalaman yang dapat dilihat, dapat dimengerti, dan dapat ditindaklanjuti, serta menerjemahkan perilaku pengguna, umpan balik, dan tuntutan nyata kembali ke sistem yang mendasarinya. Ini adalah tautan yang rumit, rumit, dan sangat kritis yang berjalan melalui interaksi manusia-komputer di era apa pun, dan tidak akan hilang karena pembuatan kode atau menjadi usang karena perubahan bentuk antarmuka. Hanya metode eksekusi yang akan berubah, tetapi esensi peran tidak akan berubah. Pengetatan dan pelepasan pasar front-end pada dasarnya tergantung pada kematangan paradigma dan diskrit permintaan pengguna. Dalam bentuk interaksi Chatbot yang sangat homogen, permintaan untuk front-end secara alami cenderung berlebihan. Ketika interaksi secara resmi bergerak menuju suara, multimodalitas, AR/VR, dan komputasi spasial, struktur interaksi baru dan mode persepsi akan berkembang biak dengan cepat, antarmuka dan operasi akan dibentuk ulang, dan batas front-end akan diperpanjang lagi. Apa yang benar-benar tidak akan dihilangkan bukanlah tumpukan teknologi tertentu, tetapi mempertahankan wawasan yang cukup tajam tentang "hubungan manusia-mesin berikutnya" untuk memahami bagaimana hal itu terhubung dengan masa depan interaksi. Pergeseran paradigma tidak menghilangkan orang, hanya mereka yang tidak lagi bermigrasi.

Kebahagiaan dalam bekerja berasal dari pilihan arah dan lingkungan. Mengetahui apa yang ingin Anda lakukan, mengapa Anda harus melakukannya, dan bagaimana melakukannya dengan benar, Anda tidak akan mengejar kinerja secara membabi buta. Menempatkan setiap tugas ke dalam "sistem kehidupan" Anda sendiri untuk direncanakan dan dinilai akan menghasilkan ROI jangka panjang dan lebih efektif, yang merupakan pemahaman tentang arah dan menjauhkan diri Anda dari ilusi "sibuk". Saat Anda bertemu dengan orang atau hal-hal yang membuat Anda tidak nyaman atau membatasi produktivitas Anda, jauhi mereka! Katakan Tidak! Jika seorang kolega membuat Anda tidak efisien, kurangi keterlibatan. Jika atasan Anda mencekik Anda, ganti departemen. Jika seluruh organisasi tidak mengizinkan Anda bermain, ubah ekosistemnya. Ini bukan tentang melarikan diri, tetapi tentang secara aktif mengoptimalkan lingkungan hidup Anda. Efisiensi tinggi tidak ditumpuk oleh kesabaran, tetapi oleh seleksi dan penyaringan, dan kedewasaan sebenarnya adalah memahami bahwa "lingkungan lebih penting daripada kerja keras".

Sistem cerdas dengan cepat menyerap pengetahuan dan kemampuan manusia. Apa yang dulunya dianggap sebagai keterampilan secara bertahap diinternalisasi menjadi fungsi dasar oleh algoritme. Dari penyempurnaan hingga RL, sekarang dapat memahami bahasa, menjalankan instruksi, menyelesaikan tugas kompleks, dan bahkan secara aktif mempelajari pola baru untuk membuat alat. Apakah Anda menemukannya? Ini telah menjadi agak mirip dengan manusia. Karena itu, batas-batas kecerdasan mulai menjadi jelas. AI lebih baik dalam menciptakan kembali dunia deterministik, tetapi tidak dapat mengajukan pertanyaan secara spontan. Itu dapat dioptimalkan dalam aturan, tetapi tidak memiliki insentif untuk melanggar aturan. Jadi nilai orang sedang didefinisikan ulang. Pekerjaan eksekutif secara bertahap akan bergeser ke mesin dan kecerdasan, dan eksplorasi akan menjadi pembagian kerja baru, di mana kekuatan manusia bukan lagi kemahiran, tetapi rasa arah dan dorongan kreatif. Ketika mempelajari mesin hukum dunia, manusia harus belajar bagaimana memperluas batas-batas dunia.