警惕「不学 AI 就淘汰」的职业焦虑

它无处不在，几乎吞噬了所有其他关于开发者话题的讨论：学会用 AI 开发，否则你就会被取代。作为一名开发者，面对这些论调，我无法不感到威胁。而且这种威胁感，远远超过了它应有的程度。

我的意思是，我和所有人一样喜欢折腾这个新鲜又酷炫的玩具。我整天都在使用代码助手，从 Cursor tab 到 RefactAI。第一次利用 Jira MCP，结合完整的代码库和 commit 历史，自动创建 ticket 时，我觉得自己聪明极了。而当一次所谓的「即时」重构害我花了一整天审查和重写代码，只为修复「那么一个小 bug」时，我就没觉得自己有多聪明了。我和其他开发者一样热爱自动化工作，但我也同样喜欢衡量自动化的实际成果。

所以，当一些大人物抛出诸如「使用 AI 开发的 4 个层级」之类乏味的文章——它和「2025 年凭空变出一家独角兽的 5 大 Agent」已经没差多少了——我总会觉得哪里不对劲。他们使用代码助手的频率比我低几十倍，却看到了某种「证据」，证明整个世界正在经历彻底变革，而我在日常使用中甚至连这种变革的开端都没有看到。

LLM 的推理崩溃现象呢？最终胜出的小模型呢？对照组呢？把数据拿给我看，我就相信你。失败案例又在哪里？我自己都经历过不止一次；如果你是大型科技公司的 CTO，想必你也有这方面的数据，对吧？话说回来，为什么在掌握数据之前就急着大肆预言？更自然的做法应该是先培训自己的团队，甚至可以稍微秘密地进行，接着超越所有竞争者，等胜局已定后再出来炫耀。不是吗？

这里面一定还有别的东西。

「别的东西」往往就是钱

第一个显而易见的原因，当然是让人们烧掉数十亿美元的 LLM token。这种叙事对那些并不真正每天使用它的 C-level 尤其有效。它会让他们觉得，自己正在失去一项巨大的竞争优势，于是他们会强迫团队把 LLM 用到所有事情上。

这还有一个不错的副作用：你可以免费获得大规模的社会实验。我的意思是，折腾各种命令、cursorRules 和 CLAUDE.md 文件当然很有趣，但最终产品多半会把其中大部分能力内置进去。然而，人们现在正在免费替它做这些事——不对，人们甚至是在付钱做这些事！他们一边燃烧 token，一边进行大规模实验，并沿途记录各种失败。对于 LLM provider 来说，这得多方便啊？

最后同样重要的一点是：炒作能够驱动资本。Meredith Whittaker 比任何人都说得更到位：

好吧，卖 token 的人过度吹捧自己的产品，我能理解其中的原因。但其他那些「有钱的大人物」为什么会如此急切地买单，甚至连 A/B testing 都不做，也不衡量收益？这里面的东西，恐怕不只是 FOMO，也不只是永远向某个 LLM provider 交租。每当我听到「你的大部分代码都将由 AI 编写」时，我总忍不住把它听成：「现在你的生产资料归我所有，所以你最好低调一点。」

那个古老的「去人性化」梦想

我们见过多少次这样的场景：PO、客户或设计师绝望地看着你，眼神仿佛在说：「可这不就是一个表单吗？为什么会这么难？你们这些懒惰的开发者为了逃避工作，真是什么借口都编得出来。」因为我们就是一群难以管理的怪人，不是吗？有时我甚至怀疑，自己交付软件只是为了证明我是个不受控制的自作聪明鬼。为什么我们总能掏出一个冷门的 HN 链接，让 CEO 的「宏大愿景」瞬间泄气？为什么我们当中总有人会跑个脚本，证明财务预测是错的？为什么我们不停地发明 squad、guild、chapter 和 epic？我们就不能老老实实坐在——不是站在——办公桌前，照老板说的做吗？

如果你管理着大量开发者，我也理解这种诱惑：「我对人类有一个宏大愿景——碰巧还能让我名利双收，不过这不是重点——AI 会把它变成一个打磨精良的产品。」再也没有「那……怎么办？」之类的问题，也再没有反对意见。人类带来的混乱也一并消失。如果人类不高兴，「大老板」现在可以直接关掉珍贵的 token 水龙头，把它交给其他人。这不是简单多了吗？让开发者更容易被替代、更容易互换，实在太诱人了，不是吗？说真的，我很难忽视这一切背后的权力关系。

这是一种我们过去反复见过的模式，从卢德分子到矿工，从丝绸工人到汽车工业和农业。每一次自动化浪潮，都会伴随着一场被推动的权力转移。无论涉及工资、工会还是外包，背后往往都有一场远远超出实际生产力收益的权力斗争。而权力存在于人们相信它存在的地方，对吧？（没错，在我的哲学参考资料里，《Game of Thrones》绝对排在最前面。）

小心你许下的愿望

为了继续讨论，我们姑且承认，AI 的确取代了相当一部分「工作」。现在让我提出一个刻意夸张的问题，以凸显其中的关键。假设有两个团队在设计同一款产品。一个团队完全由商学院毕业生组成，对技术和设计一窍不通，依靠 AI 自动完成工程与设计工作。另一个团队则由一群喜欢折腾的开发者和 UX 组成，他们会把 PPT、市场营销和 C-level 的工作自动化。老实说，你会把钱押在哪个团队身上？

有趣的是，截至目前，我能确定 AI 为我节省了大量时间的事情只有两类：写 ticket 和进行大范围搜索。Claude Code（或 Goose）配合 Jira MCP，非常擅长把杂乱的反馈整理成 ticket，并查看代码库，判断工作量是否合理。Perplexity 能替我省下一个下午的搜索时间，还能提供一些我自己永远找不到的优质链接。但大规模代码重构呢？其中有些确实「成功」了，但我依然不确定：与其审查它们并清除 dead code，我花掉的时间会不会比从头编写还多。

然后，如果最终我们只需要非常小的本地模型，再由那些主要由常规代码构成、却相当复杂的 Agent 来调用，会怎样？如果最终胜出的是 pseudo-code to code 模型、transformer 或 SyntaxGuidedSynthesis 呢？既然整个过程都是自主运行的，我们为什么还需要「Language」模型？还是说，它真的自主吗？如果为自己的代码库编写专用 Agent，最终变成一项必备技能呢？Kimi K2 或 Devstral 已经没有差得那么远了。仅仅为了 grep 和创建 todo 等工作，我们并不需要昂贵的 Claude——这还只是其中几件事而已。

到了这个阶段，我认为我们根本还不知道「面向开发者的 AI」究竟意味着什么。我们不知道它会占「多大比例」，也不知道它会是「哪种形式」。我完全不知道哪种方案会成功、哪种不会，也不知道影响会达到什么量级。但我确实看到，有一种叙事被推动得远比其他叙事更为猛烈：在这种叙事里，开发者失去权力，同时花费数十亿美元购买 token。

这可真方便。因为在其他许多叙事中，可能会出现由 5 名 hacker 组成的小团队，以极低的成本颠覆行业巨头，就像早期 Rails 时代的强化版。

那么，理性的做法是什么？

如果说威权主义源自资产阶级的恐惧，那么 Sam Altman 害怕 GPT-5，又竭尽所能说服你的老板，让他相信你将对其 token 上瘾，这件事又该如何理解？也许，比起我们的工作，他更担心自己的工作。对于这两种说法，我们都没有证据，但至少应该探索一下，对吧？

从这个角度来看，持怀疑态度的开发者群体绝对不可或缺。我们需要一些人在产品真正足够好、收益得到证实之前，始终不为所动。他们是我们进行衡量时的参照，是 control group。Early adopter 应该是少数异类，而不是市场主体。这本来就是我们打造优秀产品的方式，也解释了为什么我们不喜欢别人强迫我们使用它。迫不及待地推广一个尚未完成的产品，在我们看来最好也只是值得怀疑，而这种怀疑完全合理。

理性的做法其实很简单：保持好奇，进行测试，并衡量结果。你是个热衷折腾的爱好者？没问题，去构建一些 Agent，然后测试它们。你是务实的怀疑论者？同样完全没问题，在它真正能让你的工作大幅提速之前，不要使用它。我们同样需要了解这部分情况。我完全能够理解一家大型公司对使用和不使用 LLM 工具的团队进行 A/B test，并衡量其产出。但如果真正重要的是效率，我无法理解他们为什么要强行操纵结果。

不过，所有这些预言的确让我觉得，这里涉及的不只是效率。它们正在改变人们对于权力所在之处的认知。但请记住：如果某位「有远见的」CEO 解雇你，声称要用 AI 取代你，别忘了让 Claude 扫描完整的公司文件夹，然后要求它制作本季度的幻灯片、财务预测和 OKR。你可以把这些东西通过邮件发给他们，以此竖起中指；也可以留给自己，用它们创办一番属于自己的事业。选择权在你。只需要留意一件事：最终被 AI 取代的人，也许并不是你。

封面作品为 Joseph Kaplan 的《Waterfront》。

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