主要观点：

• 作者因大型语言模型（LLMs）而减少写作，担心创造力被其吞噬，且生成式 AI 依赖消耗人类创造力，若无新创造力会导致“模型崩溃”。
• 目前的 LLMs 不能使程序员过时，简单软件系统超出其能力，程序员仍有存在价值。
• 生成式 AI 是增强编程工作的有价值工具，应发挥其优势，如 GitHub Copilot 可提供生成建议，但要理解工具且审核其输出。
• 在 LLM 时代学习的危险在于易混淆其功能与早期互联网技术，LLMs 输出与客观真相无关，初学者难以判断其内容的合理性，可能影响行业未来。

关键信息：

• ChatGPT 展示生成式 AI 能力后，作者难以完成草稿，担心创造力被吞噬。
• 多数软件在后端运行，生成式 AI 难以处理复杂系统，对其示例扩展困难。
• 用 GitHub Copilot 等工具可提高编程速度约 30%，但要理解工具且审核输出。
• LLM 输出与客观真相无关，初学者难以判断其内容合理性，可能影响行业新人培养。

重要细节：

• 文中列举了 ChatGPT 生成 pong 游戏代码等例子，说明其在简单任务上的表现。
• 提到使用生成式 AI 工具时要注意设置编辑器，避免工具误解意图。
• 推荐向聊天机器人解释并让其批判理解，以利用其优势，但不能完全依赖其解释。
• 引用论文“ChatGPT is Bullshit.”阐述 LLM 输出的本质。