重要的是不要失去判断力

前两天看到一张图，讲AI最快带来的问题不是取代工程师，而是“猴子有枪”，身边能力不足的同事，能用其糟糕的叙述，以极高的效率和规模，疯狂产出连自己都不明白的代码。

其实我也在用 Cursor 在写一些小玩意小工具之类的，比如各种Chrome插件或小客户端。

说实话我不懂前端和客户断开发，也不会调试，但是有 Cursor，我只管提出我的要求，然后不断的 accept，然后不断的运行看是不是我想要的功能。

最后做出来的效果也还可以，反正是我自己用，能用就行，所以我自然不用去管怎么实现的，无所谓，反正 it works。

但是我却在反思，如果我要完成的是一个工作里生产级的任务呢？我还能这么随心所欲吗？

我敢不敢让 AI 就这样完成一个功能，我就把代码直接提交了。可能我想这么干，我的主管和周围的人也不允许。或者你是主管，你是不是放心你的下属这么干？

答案不言自明。

为什么？因为我没有判断，我没法判断在实际应用场景中，分支异常是否考虑充分了，分支异常的处理方式是否合理，用了什么算法和库，为什么要这么用，是否有安全隐患，有没有更好的实现方式，等等等等。

当然，还有一个最根本的，就是这个需求我理解充分了吗？

这些其实是工程师日常在做开发的时候，会不断思考、不断做出判断的过程。

我认为 AI 会被训练地在实现过程上远超人类，但是永远取代不了人的判断。

所以，如果工程师只是单纯的 AI 代码生成者，没有判断力，或者因此失去了判断力，这才是把人自身最大的价值给丢失掉了。

所以，再进一步，谁会有判断力，谁会有更好的判断力？

其实就是团队里那批技术能力好，经验丰富的那群人，比如技术专家、架构师等等。

为什么，无它，因为他们经历的多。

之前还有言论会说，产品经理会替代程序员，因为代码都可以用 AI 实现了，其实我觉得太绝对。纯功能是没有问题，但是大型软件系统不只是功能需求，至少一半甚至多半非功能性的性能、稳定性、可扩展性、可维护性以及安全性等要求。

如果产品经理没有专业技术上的判断力，没有业务领域知识的判断力，只有产品Sense，是没有意义的。

所以我们会发现AI时代，其实对人才的要求反而越来越高了，对人的知识的跨度要求越来越高（比如产品经理），对综合判断能力要求越来越高。

而这些能力提升的来源在哪里？我觉得是实践，在 AI 的辅助下抓住一切机会尝试更多的领域实践，让自己见识的更多，未来才不会抛下。

不要告诉我，你都没见过没经历过的东西，你通过AI就能变成专家，就都懂了，我觉得这就是扯淡了。