AI热榜 人工智能编码将阻碍专业知识 长期技能形成过程中需要持续的摩擦。
“我们看到了这样一个未来：智能就像电或水一样，是一种公用事业，人们通过仪表从我们这里购买它，并将其用于他们想要的任何用途”——OpenAI 的 Sam Altman 在我之前的文章《代理编码是一个陷阱》中，我讨论了“熟练的协调者悖论”，其中管理人工智能代理进行编码所需的技能与持续使用所述人工智能代理可能会减少的技能相同。
专业知识在很大程度上是差异化因素；开发人员经验越丰富，他们的技能萎缩的可能性就越小，因为经过多年的经验，知识有机会变得僵化。
如果你现在环顾四周，你会发现绝大多数从这些模型中获益最多的人都是那些在该领域拥有数年甚至数十年经验的人（当然，这早于人工智能工具）。
任何行业资深人士都会告诉你同样的事情：这些知识的基础来自于工作。
在法学硕士期间进入该领域的开发人员无法享受长期任职的好处，但他们会被指导（有时是强制）使用编码助理来加速他们的工作，而编码助理需要具有丰富的专业知识才能有效和负责任地运用。
对于这一人群来说，这是一个尴尬的地方，因为它创造了一个场景，新手需要专家级的技能来利用工具并跟上行业的步伐。
目前，我们向整个行业的人们发出了非常复杂的信号。
我们强调，如果你不使用人工智能工具，你就会被使用它们的同行“抛在后面”。
自 2023 年以来，“人工智能不会取代你，而是使用人工智能的人会取代你”。
与此同时，也有人说，从这些模型中获得最佳结果的方法是应用高阶思维； “vibe编码”是一个死胡同；你需要“提升堆栈”并创建强大的规范，采用良好的设计模式进行架构师，并始终勤奋地审查输出，这样你就永远不会发布你不理解的东西。
然而，做到这一点的技能取决于那些经历过长期摩擦和挑战并最终获得“良好品味”的人。
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