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 title = '我（不）想让 AI 帮我做'
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 如果你读过本博客其他有关 AI 的文章，你会发现我大部分时候都没什么好话说。我为什么不喜欢这门*不少人都相信即将翻天覆地地改变世界*的技术呢？我就从我最熟悉的领域说起吧。编程，也正是如今受 LLM 影响最大的技能之一，是我从小学五年级就开始做的事情。我喜欢编程，一开始是因为我喜欢创造的感觉，我还记得我写第一个易语言程序的时候（很不幸，这的确是我的启蒙编程语言），我把 UI 拼成自己喜欢的样子时有多高兴。后来，我意识到自己代码能力太弱，那时的我连分支和循环结构都不知道是什么。<!--more-->
 
-我仍然喜欢创造，但我很快迷上了另一项可以称作是智识锻炼的活动——写代码本身。我喜欢研究如何写出漂亮的代码，我喜欢思考编程语言和自然语言的关系，我总是在思考什么样的代码是好的代码。可如今，当我放下 Bob 大叔写的《代码整洁之道》时，我叹息。函数体里的代码应该位于同一抽象层上，函数应该简短，一个文件的长度不应该超过一个屏幕的大小…… 这些东西还有人在乎吗？
+我仍然喜欢创造，但我很快迷上了另一项可以称作是智识锻炼的活动——写代码本身。我喜欢用代码让机器做我想让它做的事，我喜欢思考编程语言和自然语言的关系，我总是在思考什么样的代码是好的代码。可如今，当我放下 Bob 大叔写的《代码整洁之道》时，我叹息。函数体里的代码应该位于同一抽象层上，函数应该简短，一个文件的长度不应该超过一个屏幕的大小…… 这些东西还有人在乎吗？
 
 我从今年开始学 Lisp，准确来说是 Clojure 和最近初探索的 Guile Scheme。在感受函数式编程的震撼之时，我也被另一种焦虑缠绕着：没人在乎你的代码漂不漂亮，没人在乎架构是否合理，没人在乎你用的什么编程语言，人们只想让程序运行起来，把事情办好，而且越快越好。当然，有人会像要求设计师必须用 PhotoShop（否则显得不专业）一样要求程序员必须用*丑陋的* Java 和 Spring Boot 做开发，但如果可以，他们真的想要完全把代码消除掉，甚至[把软件工程师也弄走](https://jrswab.com/blog/why-do-they-want-to-get-rid-of-software-engineers/)。讽刺的是，他们既无法理解写代码本身的乐趣，又觉得写程序就只是写代码，觉得软件工程里的工程二字没有实义。
 
 我逐渐把握了我对生成式人工智能的矛盾态度，其实一点也不矛盾：==和所有技术进步一样，我想让技术解放我，让我不必做我不想做的事情；但我不想让技术限制我，让我没法享受我想做的事情。==
 
-我逐渐意识到，编程智能体（Coding Agents）之所以发展迅猛，很大程度上是因为世界上到处都是**不喜欢写代码的程序员**和觉得创造软件就是写代码的普通人。
+我逐渐意识到，编程智能体（Coding Agents）之所以发展迅猛，很大程度上是因为世界上到处都是**不喜欢写代码的程序员**和觉得创造软件就是写代码的普通人。当然，它的用户不乏一些乐于接受新技术的工程师，但这些工程师多半也还是会自己写代码，只用智能体完成部分工作。
 
 ## 叛徒的自白
 
@@ -51,7 +49,7 @@ LLM 在很多层面都和短视频十分相似。首先，它们都有类似老�
 
 除了[成瘾性](https://jkap.io/token-anxiety-or-a-slot-machine-by-any-other-name/)，LLM 对大脑的影响还有很多。短视频的恶性影响在诞生十年后才得到广泛关注，而即便是这样它的热度也只增不减，谁知道 LLM 会对大众造成什么样的影响？
 
-我有实感的另一个 LLM 对认知的影响是，它加剧了确认偏误（confirmation bias）的发生。什么是确认偏误？某个醉汉在路灯下找东西，路过的警察问他是不是有东西丢在灯下了，他说不是，他在这找仅仅是因为这里有光。
+我有实感的另一个 LLM 对认知的影响是，它加剧了确认偏误（confirmation bias）的发生。什么是确认偏误？即以「证明自己的观点」而非「了解事实」为目的收集和选择性忽略信息，认知过程从证实变成了「确认自己是对的」，这往往会造成错误。
 
 就在最近，我经历了让我感到非常羞耻的事件。我在联邦宇宙上用英文和别人讨论 Git 新特性 `git history reword`，其中我们谈到了给 commit 签名的问题，对方好奇 `reword` 会不会影响签名。我记得我能够给 SSH Key 签名的 commit 执行 `reword`，但 GPG Key 签名的却不行。
 
@@ -115,19 +113,23 @@ Ursula K. Le Guin 在她的小说《[黑暗的左手](/library/2025/黑暗的左
 
 代码也是安全漏洞发生的地方，这是无法通过系统设计消除的。如果不关注代码，就不知道机器具体做了什么，在哪一步会出问题。LLM 产出有安全漏洞的代码并不罕见，而且有些漏洞并不出现在一段代码中，而是出现在组件之间。
 
-代码也是软件开发中最令人愉悦的过程。架构设计固然重要，但做高层决策十分消耗精力，而且没有实感。需求开发、系统设计等过程，都需要和很多人协商沟通，不断地讨论和修订文档，而写代码是程序员真正意义上独处的时刻。如果让这个独处时间，也变成和另一个实体的交互过程，至少对我来说，会比自己写代码更累。
+写代码也是开发中最令人愉悦的过程。架构设计固然重要，但做高层决策十分消耗精力，而且没有实感。需求开发、系统设计等过程，都需要和很多人协商沟通，不断地讨论和修订文档，而写代码是程序员真正意义上独处的时刻。如果让这个独处时间，也变成和另一个实体的交互过程，至少对我来说，会比自己写代码更累。
 
-让我感到最讨厌的，是某些人抱有的玄学心态。我某天做家务的时候在听一期讲 AI 的播客，他们没有一个人是相关领域的专家，其中有个男人讲的话非常讨厌，语气和内容都是，我听到这句话之后就立刻关掉了播客。他们本来在讨论和 ChatGPT 聊天时遇到的问题，结果这个男的没头没脑地冒出来一句：「你给 ChatGPT 充钱了吗？」对方回答没有，男的就换了个强调说：「哎！难——怪——啊——」。
+让我感到最讨厌的，是某些人抱有的玄学心态。
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+我某天做家务的时候在听一期讲 AI 的播客，他们没有一个人是相关领域的专家，其中有个男人讲的话非常讨厌，语气和内容都是，我听到这句话之后就立刻关掉了播客。他们本来在讨论和 ChatGPT 聊天时遇到的问题，结果这个男的没头没脑地冒出来一句：「你给 ChatGPT 充钱了吗？」对方回答没有，男的就换了个强调说：「哎！难——怪——啊——」。
 
 不少人把具体的工作变成了与聊天机器人交互的过程，这就诞生了不少毫无根据或者被夸大的玄学，比如提示词神话，比如「你给它开启专家模式」「你调整一下 LLM 的记忆」，比如订阅什么价位的方案，比如在没有数据支撑的情况下根据自身局限的经验判断模型之间的优劣并十分笃定，以及任何类似于「必须要这样和 AI 聊天才能获得好的结果！」的说辞。
 
 代码本身是确定的，是冰冷的，是无聊的，是可证伪的。如果我们在讨论代码层面的事情，那么我们非常容易相互理解，因为我们都清楚代码的执行路径、依赖关系、数据流等等，也就更容易讨论得到解决方案。倘若我们抛弃代码，去讨论模糊的自然语言，讨论怎么和智能体进行交互，那只会诞生出越来越多的玄学迷思，因为 LLM 本身就不是决定论（deterministic）[^5]的。完全抛弃代码，全面使用 LLM 编程，会把技术问题变成模糊且不可控的儿戏。
 
+如果你不太能理解，请类比：当人们讨论翻译的时候不再讨论新概念的译法，不再争论译文应该保留外国文化还是尽可能本土化，而是争论哪个模型做翻译更好、争论怎么写提示词能得到质量更高的翻译、鄙视那些不用付费模型做翻译的译者……
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 ## 非决定论的技术
 
 人们似乎都相信一个尚未被证实的假设上：AI 真的能代替人。
 
-几乎所有人都在夸大这项技术的影响，实际上，就和所有计算机程序一样，没有输入就没有输出。银行有非常健壮的自动化软件系统，但仍然需要柜员和人工服务。比一般的软件系统更危险的是，至少对于语言模型来说，AI 的数据不是*决定论*（deterministic）的。这个翻译可能不准确，我解释一下就好。
+几乎所有人都在夸大这项技术的影响，实际上，就和所有计算机程序一样，没有输入就没有输出。银行有非常健壮的自动化软件系统，但仍然需要柜员和人工服务。不过比一般的软件系统更危险的是，大语言模型不是*决定论*的。
 
 决定论原本是哲学词汇，认为一切都是注定会发生的，因为宇宙从一开始的状态是确定的，而物理规则也是确定的，那么从最初状态按照固定的规则运行下去的世界，任何一个时间点下的状态都是由最初状态和改变状态的规则决定的（这很像个迭代器）。谈到状态，就很容易联想到计算机系统了。状态就是计算机处理的数据，规则就是程序本身。对计算机来说，确定的输入得到确定的输出。
 
@@ -174,7 +176,7 @@ Ursula K. Le Guin 在她的小说《[黑暗的左手](/library/2025/黑暗的左
 
 根据 Axios 发布的一篇[文章](https://www.axios.com/2026/04/26/ai-cost-human-workers)，互联网科技公司在 AI 上花的钱已经超过了员工的薪水。
 
-运行大模型和如今主流的各种 AI 技术都不便宜。据从事学术研究的某位老师透露，我所在的学校能供学生使用的只有一块显卡，不足以支撑某个学生的研究方向，他不得不放弃，换个方向从头再来。如果在个人电脑上跑，只能以很低的效率运行参数较小的模型。那为什么这么多的科技公司提供免费的 AI 聊天机器人，以至于人们早就习惯使用 AI 了呢？我最不能理解的是那些使用大模型生成随机数以抽点同学的老师，你为什么要消耗这么多的计算资源，就为了得到 Excel 表格也能输出的结果？为什么人们觉得 AI 像是不要钱一样？
+运行大模型和如今主流的各种 AI 技术都不便宜。据从事学术研究的某位老师透露，我所在的学校能供学生使用的只有一块显卡，不足以支撑某个学生的研究方向，他不得不放弃，换个方向从头再来。如果在个人电脑上跑，只能以很低的效率运行参数较小的模型。那为什么这么多的科技公司提供免费的 AI 聊天机器人，以至于人们早就习惯使用 AI 了呢？我最不能理解的是那些使用大模型生成随机数以抽点学生的老师，你为什么要消耗这么多的计算资源，就为了得到 Excel 表格也能输出的结果？为什么人们觉得 AI 像是不要钱一样？
 
 因为大科技公司花钱的方式就跟钱不值钱一样。
 
@@ -190,9 +192,11 @@ Ursula K. Le Guin 在她的小说《[黑暗的左手](/library/2025/黑暗的左
 
 ## 出路在哪？
 
-*你问我？我只是个什么都不懂的小屁孩儿。*
+~~你问我？我只是个什么都不懂的小屁孩儿。~~
 
-让我来整理一下这篇已经变得有些奇形怪状的文章吧。大模型极有可能是《娱乐至死》中所言的那类「有倾向的技术」，其对话的形式与短视频媒体一样具有降智属性——和老虎机一样的操作逻辑，让人成瘾；对比短视频推荐算法创造的信息茧房，大模型的幻觉和模糊性可能加剧确认偏误；由于在某种程度上快速地消除了无知给人带来的不适，大模型成为高速的信息消费载体。
+让我来整理一下这篇已经变得有些奇形怪状的文章吧。
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+大模型极有可能是《娱乐至死》中所言的那类「有倾向的技术」，其对话的形式与短视频媒体一样具有降智属性——和老虎机一样的操作逻辑，让人成瘾；对比短视频推荐算法创造的信息茧房，大模型的幻觉、模糊性和信息筛选能力可能加剧确认偏误；由于在某种程度上快速地消除了无知给人带来的不适（消除的是不适，而非无知本身），大模型成为高速的信息消费载体。
 
 在工作生产层面，大模型抬高了工作的抽象层，让人们不再接触具体的、确定的、无聊的、可证伪的工作，而是让所有工作都变成模糊的自然语言处理，技术、技能、技巧失去意义，被模糊和不可控的玄学取代。
 
@@ -218,6 +222,8 @@ Ursula K. Le Guin 在她的小说《[黑暗的左手](/library/2025/黑暗的左
 
 而当我翻看它的源代码时，我感到非常陌生。无论怎么辩驳，它的确很像是个 Slopware。我感到陌生、担忧、心虚和失望，只能为我在一开始设计了灵活的抽象接口而庆幸。或许我该做些 Vibe Code 清理工作了。
 
+不过在这之后我该怎么办？我不知道，我只知道，我不想让任何技术、任何人，再夺走生活中为数不多的能让我感到快乐的事了。
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 [^1]: Ghostty 的分屏快捷键，分屏后打开新的终端窗口
 
 [^2]: 参见：[Swiping more, thinking less: Using TikTok hinders analytic thinking](https://cyberpsychology.eu/article/view/33099)