Genesis Mission，第 3 部分：程序员能做什么？

我真的相信，AI 已经彻底重塑了整个程序员生态。

在过去二十年里，大多数程序员、软件工程师，都在一个由前端逻辑主导的范式里工作——

一个几乎所有高薪岗位都围绕着榨取用户注意力的世界。

互联网经济不是建立在真理、知识，或工程深度之上。

它是建立在点击、转化、和多巴胺触发器之上。

我们构建的是流量漏斗，而不是科学地基。

我们优化的是广告位置，而不是算法清晰度。

我们用 A/B 测试，把文明一路测试成了一个浅层结构。

程序员的工作变成了：

• 让界面更上瘾
• 让信息流更无穷无尽
• 让指标持续增长——哪怕会让人类变坏

在这个系统里，

计算的深层逻辑、系统工程的核心工艺，被完全边缘化。

编程变成了一个追热点的仓鼠轮——

永远在构建下一个 feature、下一个 API、下一个留存 hook。

目的不是解决真正的问题，而是从人类生活中榨取更多时间。

我们走偏了。

这不是工程。

这是为广告商服务的数字炼金术

我们没有构建知识机器。

我们构建的是拥有极佳 UX 的赌场。

这让我想起多年前的一个朋友。

他刚从医学院毕业。当时整形外科特别赚钱，但很多手术并非为了健康，只是为了让女性更漂亮；那已经不算医学了。

有一天，他对一个学弟说：

“不要去那条路。那不是医生，那是吸血商人。”

当时我觉得他说得太夸张。

现在我明白：他是对的。

同样的变化发生在我们身上。

我们原本想成为系统的构建者……

却一步步变成了流量点击的商人。

但现在，拐点来了。

随着 AI 正在快速取代初级程序员——写界面、写 CRUD、写登陆页——

旧的语法劳动力经济正在蒸发。

真正剩下来的问题是：

当 AI 写代码比绝大多数人类更强时，程序员究竟意味着什么？

答案不是在原来的跑步机上加速奔跑。

答案是：

停止当 feature 工厂，开始当结构设计师（Structure Designer）。

AI 会写代码。

但 AI还不能定义文明级协议。

它可以模拟逻辑，

但还缺乏判断：

什么值得结构化？

什么重要？

什么能扩展？

什么应该存在？

这正是我们现在的角色。

我们被邀请——甚至被迫——回到编程的根部：

不是前端脚手架，而是认知工程（epistemic engineering）

不是注意力游戏，而是认知基础设施

不是广告漏斗，而是世界模型

Genesis Mission 给我的巨大震撼

Genesis Mission 让我突然意识到，这可能是一个信号——

也许我们可以，甚至我们就应该成为其中的一部分。

当代真正的问题是什么？

这个任务需要什么样的计算机科学家？

我们能做什么？

为了回答这些问题，我回到了最初的原始文件

目前可能也是唯一权威的来源。

下面是对白宫与 DOE 文本的结构化分析，

以及我自己的体系（Primitive IR → Structure Card → Scheduler）如何天然映射并解决这些问题

1. 科学数据是碎片化的、不兼容的、不可计算的

美国的科学数据分散在不同机构、不同学科、不同任务线中，

高度碎片化，难以整合。

这种碎片化又被“不兼容的数据格式”进一步放大，使得数据无法复用、无法互操作。

更重要的是，大量科学知识依然锁定在“不可计算形态”里——

无法被现代 AI 系统访问、理解或执行。

我的系统如何解决：

• Primitive IR
• 将自然语言、原始数据、日志 → 转换成统一可计算原语
• → 解决不可计算形式
• 七原语（实体、事件、行为、资源、义务、政策、账本）
• → 解决跨学科语义不兼容
• 结构卡（可函数化逻辑单元）
• → 解决科学流程不可组合
• 调度器 / Orchestrator
• → 解决跨领域流程无法串接

白宫定义的问题是碎片化、不兼容、不可计算。

我的答案是：

语义统一 → 结构统一 → 执行统一。

在我最初设计 Primitive IR 时，我的目标其实完全是民用领域：

个人管理、投资分析、企业运行、库存系统……

因此最初的 primitive 是为现实生活设计的：

实体、事件、行为、资源、义务、政策、账本

但 DOE 科学数据显然不适用同一套原语体系

所以我问了 ChatGPT 一个基础且决定性的提问：

“DOE 的科学数据，最统一、最不可再分的语义原子是什么？”

经过几个小时的推演，我得到了如下结构。

科学数据标准化最核心的问题是：

DOE 科学数据的 Primitive IR 究竟是什么？

换句话说：

什么是科学宇宙的最小语义粒子？

答案不是“数字”“网格”“X-ray 图像”。

那些只是表层产物。

真正的原语是物理世界天然携带的结构原语（Structure Primitives）

DOE 的科学 Primitive IR = 七个物理结构原语

它们不是人造抽象，

而是自然界中客观存在的数学结构。

（Field, Operator, PDE, Symmetry, Boundary, Energy Functional, Measurement Operator, 这个部分我没有完全翻译，英文部分其实已经很完整了。）

2. 科学流程必须结构化、可编排、可执行

白宫明确提出：

“AI-ready scientific workflows”
“transform how scientific research is conducted”

这意味着要把科学流程升级为 AI 可执行管线。

也就是：

• IR（表示）
• Structure（组织）
• Scheduler（执行）

在我的体系里：

Language → Structure → Scheduler

3. 必须建立跨领域统一的数据结构层

白宫提出：

“secure, unified platform”

并在上下文强调：

• 共享原语
• 共享结构
• 共享标准

我的对应体系：

• Primitive IR（七原语）
• 结构卡 Schema（六字段）
• Structure DNA（结构协议）

这正是我两年来构建的。

4. 科学流程必须可组合

白宫文件中写到：

AI modeling & analysis frameworks, including AI agents… automate workflows

这正是我所说的：

“由 orchestrator 调用封装、可迁移、可组合的模块化逻辑。”

而这完全就是结构卡的定义。

5. 科学需要一个可计算的结构语言层

现代科学需要新的框架，让数据与知识变成machine-interpretable

要实现这一点，我们需要将科学概念、科学过程转化为

可计算、可结构化的形式

这就是 “common representational structures” 的使命。

这正对应：

• Primitive IR（世界输入结构化）
• Structure Cards（认知与执行结构化）
• Scheduler（结构与时间的闭环）

6. Science OS = 调度器层

创建一个：

“coordinated orchestration layer for scientific models, data, and workflows.”

在我的系统里，这一层就是：

调度器（Scheduler）＝结构宇宙的生命层

负责：

• 元数据路由
• 工具调用
• 流程治理
• 反馈回路
• 多智能体调度
• 错误处理
• 执行时逻辑

这也是所有现代 ADK 和 agent 框架正在趋近的目标。

7. 科学必须从论文 → 可执行结构

静态文本无法执行。

结构化执行体可以调度、测量、验证。

这正是：

IR → Structure Card → Scheduler

换个科学语境：

science → data → workflow

两者结构同构。

结语

Genesis Mission 想解决的所有问题，

正是我过去两年构建的体系：

Primitive IR → Structure Card → Scheduler

白宫称这叫：

“AI-ready scientific workflows”

我称之为：

“结构语言文明。”

而我确实相信：

程序员不仅可以参与，而且应当参与这场科学文明的重建。