前几天，OpenAI原创始成员Andrej Karpathy发了一条言论，说未来99%的“注意力”（attention）都将来自人工智能，科研成果干脆就应该为AI优化，没必要搞PDF格式的论文了。这也算从另外的角度呼应了两个月前《科学》（Science）杂志上的文章“Low-quality papers are surging by exploiting public data sets and AI”，谈到大量由AI生成的低质量论文加剧了科研的“信息污染”。AI不仅是涌入了知识生产和学术写作，更是来了一场根本性的注意力重构。人类和人类创造的智能，谁是知识的真正用户？
随着大模型逐渐被集成到软件中，软件模块的服务对象已开始变为具有学习能力的智能体：AutoGPT和AgentGPT自主制定任务计划、分步调用API、安装依赖、编写和执行代码；微软Copilot Studio让企业通过自然语言构建完整的工作流自动化系统。从智能体自动调用浏览器插件查找信息，到使用知识库进行推理、绘图、决策，智能时代的软件，是和从前一样的“工具”吗？尤瓦尔·赫拉利（Yuval Harari）曾说，“工具使人类强大，斧头、轮子、原子弹给了人类新的力量，但工具并不能决定自己的用途。因为人类懂得工具，工具不懂得人，因此，决定的权力掌握在人的手中。”现在恐怕不敢说智能软件完全不懂得人了吧。
在软件编程领域，这个现象更加突出。且不说零基础的人用几句话就能操纵APP“编”很多小程序，根据OpenRouter的统计数据，当前大语言模型在编程相关任务上的token消耗已占据总量的80%以上，AI编程已经是专业软件工程师的必备助手了，有人甚至调侃Linux之父Linus Torvalds的名言“Talk is cheap；Show me the code”演变为“Code is cheap；Show me the chat”。等一下，谁在和谁说话，是我们在和软件说话？
在本期专题中，来自中国科学院、国防科大、复旦大学、北京大学、清华大学与启元实验室的学者，从不同层级与视角出发，对智能时代的基础软件进行了系统性剖析。有的研究聚焦于大模型推理过程中的底层架构设计，有的思考如何借助AI本身改进编译与调度工具；有的关注人机物融合架构中的智能软件框架演化，有的则站在供应链安全治理的视角，勾勒出未来基础软件生态的信任边界。
90年前，20多岁的新月派诗人卞之琳写了一首轰动诗坛的四句短诗《断章》，“你站在桥上看风景，看风景的人在楼上看你”，时至今日，也许是“你坐在窗前看风景，看风景的AI在Windows里看你”。此时此刻，想起早年阅读海德格尔《存在与时间》时写下的笔记，“看起来我们是在应对着眼前的世界，事实上这个要应对的世界里就包含着我们自己”。
刘云浩
CCF会士，CCCF主编。清华大学教授、全球创新学院（GIX）院长。ACM/IEEE Fellow， ACM Transactions on Sensor Networks主编。主要研究方向为物联网、室内定位与网络诊断、分布式系统与云计算等。
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