AI 是否正在让开发者变得愚蠢？-优快云博客

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近年来，大型语言模型（LLM）带来的生产力提升已是不争的事实。许多开发者借助 LLM 工具提高了编码效率，缩短了开发周期。然而，这种工作流真的对开发者自身有利吗？在享受 AI 带来的便利的同时，我们是否在不知不觉中变得更“迟钝”？

依赖 LLM，你正在失去什么？

LLM 辅助的开发方式，虽然提高了短期生产力，却可能在长期削弱开发者的基本技能。随着对 AI 工具的依赖加深，许多开发者开始丧失独立解决问题的能力，甚至在没有 AI 辅助的情况下难以完成日常开发工作。

我之所以进入软件工程领域，是因为我热爱构建事物、探索系统的运作方式。我享受通过键盘输入代码、反复调试、最终找出最佳解决方案的过程。然而，LLM 工具正在剥夺这种乐趣。许多开发者习惯于直接向 AI 询问解决方案，而不是自己思考和推导。长此以往，我们不再深入理解技术背后的原理，而是单纯依赖 AI 的建议行事。

你真的喜欢编程吗？

如果有人不喜欢自己编写代码，或许他们并不适合这个行业。可能他们只是为了薪资而选择了编程，这无可厚非。然而，那些真正优秀的工程师，往往是愿意在周末花费数小时去打造自己的工具或探索新技术的人。正是这种钻研精神推动了技术创新。如果不了解系统的底层运作逻辑，又如何优化其性能？如果仅依赖 AI 给出的代码，而不去理解背后的原理，开发者只能在黑暗中摸索。

“Copilot Lag” 现象：当 AI 让开发者失去自主性

在开发领域，有一个概念叫“Copilot Lag”（副驾迟滞）。它指的是开发者在每次编码决策后，会本能地停顿片刻，等待 AI 提示下一步该怎么做。这样的工作方式类似于新手程序员依赖资深工程师的指导，而不是自己独立思考。

这种现象是真实存在的。我曾在 VS Code 中长期使用 GitHub Copilot，回想那段时间，我惊讶地发现自己的基础知识正在逐渐流失。我开始忘记自己熟悉的编程语言语法，也忘记了基本的逻辑结构。长远来看，这无疑是对自身知识体系的一种削弱。单纯依赖 AI 提供代码，只能带来短期的开发效率提升，却会侵蚀我们长期积累的编程能力。

这让我想起了知名开发者 ThePrimeagen 的一段直播视频，他在视频中谈到了“Copilot Lag”现象。这对我来说是一次警醒。我意识到自己需要重新找回独立思考和解决问题的能力，于是果断停止使用 LLM 编码助手。

LLM 影响学习：是助力还是阻碍？

我对编译器技术一直很感兴趣，曾尝试学习 Thorsten Ball 的《Writing An Interpreter In Go》。但当时使用 Copilot 辅助学习，导致我根本没有真正掌握书中的内容。AI 直接生成了代码，让我误以为自己“写”出了一个解析器。然而，如果关闭 AI，我能独立完成吗？答案显然是否定的。更重要的是，我失去了学习内存管理、数据导向设计等核心概念的机会，因为 AI 只会给出看似可行的代码，而不会引导你去深入理解底层原理。