我们不再互相请教了。一份关于AI与工程文化的宣言。

# AI 不是你的同侪 来源：https://www.notyourpeer.com/ 一份关于 AI 时代工程实践的宣言 白板前工程师的插画 ## 工程是由那些愿意花时间的人建立起来的 入职第一周，资深工程师在一个他们有空的下午，和我们坐在一起，逐个文件地讲解代码库。 凌晨两点 Stack Overflow 上的答案，被陌生人编辑了十一次，直到解释终于站得住脚。 架构师预订了一块白板和一小时的时间，在我们写一行代码之前，就系统结构展开辩论。 Staff 工程师认真审阅了我们的设计文档，逐行逐句，提出实实在在的问题，哪怕那不是他们的项目。 **工程从来就不是一项独自完成的手艺。**它从来也不是真正的等级制度。它是一个由同行组成的社区：有我们团队里的人，也有我们永远不会遇见的人，所有人都属于同一块织物。那些我们信任其判断的人。那些我们有所亏欠的人。 我们接受了前人慷慨给予的一切。最终，我们也成为了他们。成为别人入职第一周时的那位资深工程师，挡住那一小时，坐在白板前。我们写下了凌晨两点下一个人会找到的答案。 我们站在巨人的肩膀上，所以我们成为了巨人。 白板前工程师的插画 ## 然后，某种“更好”的东西来了 模型比坐在三张桌子外的同事更快。它不会反驳。我们不会因为问昨天已经问过的问题而感到愚蠢。它在凌晨两点也随时可用。 我们的同事并没有变得更差、更刻薄或更吝啬。没有人毁了任何东西。 我们只是不再互相询问了。 那位资深工程师仍然坐在三张桌子外。我们只是不再去找他们了。那位架构师仍然愿意预订那一小时。我们只是不再去问。向模型提问比打断同事更快。确实如此。**我们当时这么做并没有错。** 我们一次一个提示地进行了这个权衡，而集体的结果是我们谁也没有选择过的。 两位开发者一起工作的插画 一位开发者独自工作的插画 ## AI 不是你的同侪 AI 模型缺乏我们所说的“同侪”应有的东西：激情、灵感、抱负、以及创造的能力。它们没有自己的观点。它们不会因为我们错了而提出异议。它们能干、耐心、不知疲倦，但所有这些都不是让一个同侪值得拥有的原因。 对 AI 生成的拉取请求进行的“同行评审”实际上根本不是同行评审。我们不是在评审一个同行。**我们是在审计一台机器。**这两者的感受完全不同。 而同行评审中有一半，一旦作者变成智能体，就完全消失了。同行评审存在的原因有两个，而非一个：在错误进入生产环境之前发现它们，以及学习。学习让*作者*和评审者都随着时间变得更好。这是一个循环，让初级工程师成长，让资深工程师保持诚实，让团队通过多年积累建立共同的理解和判断力。 当作者是 AI 时，那后半部分就消失了。智能体不会从我们的反馈中成长。它不会把我们对这次拉取请求的意见带到下一次。它明天和今天一样好，也一样差。我们可以给它不同的配置，写更好的指令，这是有价值的工作。但这不是同行评审。这是一项完全不同的工作。 当作者是智能体时，同行评审价值的一半都不再适用。 这就是你讨厌它的原因。 这就是为什么这部分工作不再像以前一样的感觉。那种分歧。那个让我们学到东西的问题。那个同事反驳后我们俩都变得更聪明的时刻。它没有被替代。它只是消失了，而在这期间我们只顾着变得更快。 剩下的只是审计。我们坐在一台机器产生的差异（diff）前，寻找机器犯的错误，而另一边没有人与之交谈。 这离我们学习如何做这份工作的方式相去甚远。离坐在三张桌子外的同事。离那些挡住那一小时的资深工程师。离那些在凌晨两点回答我们问题的陌生人。离那些愿意花时间的人们。 白板前工程师的插画 ## 事情本不必如此 它感觉不对劲的原因是结构性的，一旦我们给它命名，出路也就随之自现。当我们使用智能体编写代码时，它产生的拉取请求融合了两样东西。第一：我们关于构建什么而做出的智能、深思熟虑的决定——我们要求的部分，我们有意见的部分，我们会为之辩护的部分。第二：智能体关于如何执行而做出的机械、常规的猜测——那些显而易见以至于我们懒得去指定的部分，那些没人选择的部分。 当我们试图审阅一个拉取请求时，我们同时在审阅这两者。在差异（diff）内部，我们无法区分哪一行是哪一种。而且我们本就不该区分。这正是使用 AI 编写代码的全部意义所在。 AI 让我们比以往更快地编写代码，原因是我们不再需要关心每一行。我们定义重要的东西，让智能体填补空白。这个权衡是正确的权衡。我们不想把它收回。我们只想审阅我们在意的那部分，而且仅仅是那部分。 做一名工程师的难处从来不是编写代码。它一直是理解问题，足以规划如何解决它。代码只是解决方案的表达方式。智能体拿走了表达。理解仍然属于我们——而真正的同行评审从来都是关于理解的。 很多人在研究这个问题。他们中的大多数试图让审计更快。我们认为他们找错了目标。值得评审的产物是我们在智能体写任何代码之前所写的计划。 所以从现在起，我们将把同行评审转移到我们给智能体的计划上，而不是它产生的代码。我们将把代码的评审委托给一个真正的同行——另一个 AI 智能体——来检查它是否有 bug，并确保它忠实地实现了计划。我们将收回作为团队做出决策的所有权，并且在这个过程中我们会更快地前进。 我们已经开始像以前那样，一起评审计划了。我们热爱这种方式。 我们这门手艺的未来正在此刻被决定。 ## 让我们一起决定它