技术是不会跃迁的

新年开工已经有一周时间。在这一周里，各部门同事们不断在公司群里分享《DeepSeek指导手册》、《万物皆模型》、《104页DeepSeek从入门到精通》等各种资料。从ChatGPT问世至今，AI的热度持续攀升，四处弥漫的信号预示着一场革命的临近，大家仿佛置身于一场巨变的前夕。

我不禁在想：我能做什么？我该如何跟上这波变革？这些问题不断在脑海中盘旋。但我意识到，唯一能做的就是继续行动，去听别人怎么说，看别人怎么做。能感受到大家人都面临着同样的疑问——如何在这场浪潮中找到自己的位置。本文将从一名菜鸡码农的视角，分享我眼中 AI 带来的冲击与挑战。

1 AI 赋能的双刃剑：个人能力的进化与退化

我正在经历着所有码农可能都遭遇的现代困境：在 AI 的糖衣炮弹里，我的编程技能像泡在福尔马林里的标本——看似完整，实则正在失去生命力。

长期让 AI 工具住进我的 IDE 里，现在，我已经不能在没有AI的情况下解决问题了。我不再阅读文档、不再记录笔记，既然 AI 可以立即解释一切，我为什么还要费心呢？

编程变成了一场诡异的双人舞，我敲出几个关键字或者去对话窗口里诉说需求，AI 就殷勤地奉上整段代码，像极了过度溺爱的家教。面对报错信息时，我的第一反应不是皱眉阅读那串红色警告，而是像巴甫洛夫的狗听到铃声般，本能地按下Ctrl+C/V，我仿佛一个人肉粘贴板，仅仅是代码和 AI 的中介。以前每次报错和调试都认真的检索、记录。如今，AI 给了我解决版本，我却什么都没学会。

曾经让我兴奋的深夜debug变成了一场即时满足的速食狂欢。实时答案带来很多的多巴胺刺激，取代了真正理解的满足感。我已经忘记自己多久没有在 Stack Overflow 里考古了，现在被"AI三连"取代：复制报错、粘贴提问、回车执行。当Copilot自信地吐出解决方案时，我甚至懒得问它为什么这样改——就像吃预制菜的人不再关心火候，如果五分钟不能立即得到解决方案我就变得烦躁和沮丧。

AI 不会诞生10倍效率的程序员，只会让我对它依赖度增加10倍。应该怎么办？我不想采取任何激进的措施，放弃 AI 是不肯能的，也绝对不建议。但是建议不要放弃尝试去独立解决问题。我打算每周实行一天「无AI日」：从头开始写代码、完全阅读每个错误消息、读源代码而不是询问AI。

真正背后发凉的是一次“戒断反应”，当时在实验室设备上开发，没有网络和任何AI工具。我对着一个简单的空指针异常手无足措了三十分钟。光标在屏幕上焦虑地跳动，就像突然被切割了一半的大脑。让 AI 解决我自己能解决的问题，无疑是在用短期的生产力换取长期的能力退化。夸张一些：这是用明天的能力来换取今天的效率。

尝试每周一天的「无AI日」，结果可能会让你感到惊讶。

2 技术进步对职业稳定性的双重影响

2.1 岗位替代焦虑下的能力恐慌

在喧嚣的网络世界里，各种标题不断宣称：“AI来了，将颠覆 XX 行业！”、“XX 行业将要消失！”程序员，作为被传得最“危险”的群体之一，似乎随时都可能被抛进无人问津的角落。如果常听着这些论调，内心不免有些泛起波澜——这种焦虑与好奇，就像是站在悬崖边，既渴望一探究竟，又担心下一秒就会失足坠落。

记得2023年的某个午后，我和一位产品经理在新疆出差时，他突然问我：“你怎么看AI编程？会不会让你们大批失业？”那一瞬间，我的心跳加速，脑海中闪过无数疑问。我的回答或许没有太多波澜：AI确实能让工作效率提升得飞快，但它的作用非常有限。除了编程，AI在很多其他方面我都不看好，还大言不惭地讲了一通，总体上是持悲观态度。看他的表情，我俩看法应该是截然不同的，我们默契地没再继续讨论下去。

一年多过去了，时间给了我更多实际使用AI的机会。如今，如果还有人告诉我AI编程会让程序员这个行业消失，我反倒会好奇：你是不是从来没写过代码？是不是很久没参与过真正的软件工程了？那些鼓吹 AI 的论调，在一次次与Copilot、Cursor、ChatGPT的对话中变得苍白无力。他们大幅提升我的工作效率，但绝不会取代我。对于我能够独立解决的问题，AI 犹如神助；而对于我解决不了的问题，它往往只是胡说八道。每当它自信满满地给出答案时，看看有条例清晰的思维链，好像马上有解。然而，一次不行，再问，两次不行，再问，三次不行，我就开始口吐莲花了 —— 傻X！

AI编程，至少在目前阶段，它只是一个辅助工具。

2.2 未来职场的适应性生存

AI的快速发展，就像一场突如其来的暴风雨，既冲刷了旧有的边界，也带来了全新的可能。在编程领域随着AI工具的普及，我们的知识检索效率直线飙升，每天，我们都在和这些智能工具互动，使我们迅速定位问题、搜索解决方案，效率飙升。大大降低了行业壁垒，也让学习新技术变得不再那么费劲。

但在这种便捷之下，大家应该也隐隐感受到一种失重感——那是对自己深度思考能力逐渐松懈的警觉。技术的飞速进步并不会造就10倍效率的专家，反而可能让我们在不知不觉中丧失独立探索的勇气与耐心。那些停留在应用层面、只会简单使用工具的人，不会在未来职场中占有一席之地。

在AI时代，适应职场的关键就是持续进化。关键在于如何与AI共舞：既要学会借力，又不能过于依赖。这不仅仅是学会如何使用AI工具，更重要的是如何将自己的工作与AI相结合。我们得在使用AI的过程中，不断摸索、总结、改进，建立起一套适合自己的高效工作流和方法论。一个清晰高效的工作流能帮我们在短期内提升生产力，而一套系统化的方法论则能让我们在与AI不断互动的过程中，形成新的认知模式，使得在不断变化的职场中，我们能够快速调整应对。

3 没有奇迹的进化：AI突破背后的笨功夫

当人们热议AI是否即将迎来奇点时刻时，真实的研发现场却在演绎着完全不同的剧本——实验室的服务器日志里，某个卷积神经网络正在经历第147次参数调优，就像愚公移山般执着。二十年前Hinton团队训练第一个深度信念网络时，需要连续数周盯着缓慢下降的损失曲线。今天的开发者虽然享受着GPU集群的暴力计算，但本质上仍在重复相似的笨功夫：数据清洗、特征工程、超参微调。那些看似突然绽放的AI应用，实则是从上千次失败的commit记录里生长出来的。

AI 是否已具备自我优化设计的能力？是否即将迎来飞跃性的突破？ 许多人以为AI技术会在某一天突然爆发，带来颠覆性的变革。 然而，AI的进步实际上是一个漫长而稳步的演进过程。多年来，许多神经网络模型在实验室和学术界默默探索，进行着反复的试验和优化，尽管当时并未引起广泛关注。 随着近年来计算能力的大幅提升和大数据技术的支持，这些早期积累下来的技术逐渐显现出其潜在的应用价值，为实际问题的解决提供了新的可能性。

AI 在连续性的不断的慢慢的变革，可以用 AI 提出新的思路。即使 AI 可以自我优化设计，某一刻出现飞跃发展，对具体行业意义依旧并不大。因为各行业各方向各模块都需要基本但是特别具体的模型。绝不是一天就决定的，有变革，但是变革不是一天的，是坚持一直积累的。

尽管通用大模型在媒体和行业中备受瞩目，但它们目前仍处于不断探索和完善的阶段。每次看到媒体渲染"通用人工智能即将降临"，我就会想起《红海之下》那段著名的自嘲："我们就像在堆沙堡的孩子，每次潮水（算力）退去时，都得重新开始"。 大模型虽然拥有广泛的适用性和强大的能力，但在解决具体场景中的问题时，其技术成熟度离真正改变世界还有很长的路要走。

跟追逐通用大模型的幻影相比，实际工作中不如专注于打造"够用就好"的专用模型。就像螺丝刀不需要变成瑞士军刀，要聚焦一个细节的，不要考虑通用的 AI 模型，要用最有效的一个一个试出来，在某一个具体的问题。不要无端的寻求创新，聚焦一个方面做到最极致，做到细节层面。追求太多的智能也是不稳定的，AI的问题应该是简化，根据场景、根据需要来，能解决问题的模型，越小越好。

4 结语

技术变革从来都不是某个瞬间的魔法，而更像是涨潮——缓缓推进，却又势不可挡。我们每天都能感受到效率的提升，但与此同时，也可能在不知不觉中失去独立思考的能力。AI工具固然方便，但它绝不会让你一蹴而就，而更像是一个不断催促你前行的小助手：帮你加速，但绝不会替你打磨真正的核心能力。

在这场持续演进的技术浪潮中，没有哪个突破能让一切瞬间改变。真正的成长，来源于每一次经历挫折后的反思、每一次在刻意放下外部帮助时勇敢面对挑战的坚持。技术进步需要我们不断积累和打磨，那些看似微不足道的小步伐，终将汇聚成改变未来的力量。

所以，我们要学会与AI共舞：既享受它带来的便捷，也要时刻保持独立思考的清醒。让每一次与AI的互动都成为自我提升的契机，成为对未来的一笔点滴投资。只要我们坚持不断学习、稳扎稳打，就能在这波不断进化的技术浪潮中，找到属于自己的位置，开创“够用就好”中的无限可能。