在 AI 時代避免技能退化

編程中 AI 助手的興起引發了一个悖論：我們可能在提高生產力的同時，若不謹慎行事，將面臨技能退化的風險。技能退化指的是由於缺乏使用或練習，技能隨時間推移而下降或喪失。

如果 AI 不可用，你會完全束手無策嗎？

每位開發者都清楚將繁瑣任務交給機器的吸引力。既然 AI 能按需提供答案，何必記憶文檔或篩選教程？這種_認知卸載_—— 依賴外部工具處理腦力任務 —— 早有先例。想想 GPS 導航如何削弱我們的尋路本領：一位工程師坦承他的道路導航技能 “已經退化”，因為多年盲目跟隨谷歌地圖。同樣，AI 驅動的自動補全和代碼生成器可能誘使我們在常規編碼任務中 **“關掉大腦”。（向那位忘記如何導航的工程師 Dmitry Mazin 致敬，他的博文也提到了如何在不喪失技能的情況下使用 LLM）
將機械性工作外包並非本質上的壞事。實際上，我們許多人正經歷一場復興，得以嘗試那些原本可能不會著手進行的項目。正如資深開發者西蒙・威利森所言：“在這個被 AI 增強的奇異新現實中，最讓我興奮的是它讓我能夠對項目抱有更大野心。” 隨著 AI 處理樣板和快速原型設計，曾經需要_數天_的想法如今似乎在一個下午就能實現。速度和生產力的提升是真實的 —— 取決於你想構建什麼。危險在於如何劃清健康自動化與核心技能有害退化之間的界限 **。
批判性思維正在成為犧牲品嗎？

最新研究敲響警鐘：我們的批判性思維和問題解決能力可能在悄然退化。微軟與卡內基梅隆大學研究人員 2025 年的一項研究發現，人們越依賴 AI 工具，其批判性思維運用就越少，導致需要時更難調動這些技能。
本質上，對 AI 能力的高度自信會讓人在心理上產生依賴 ——“松開方向盤”—— 尤其是在簡單任務上。當任務感覺簡單時，人類天性會放鬆，但隨著時間的推移，這種 **“長期依賴” 可能導致 “獨立解決問題能力的退化”。研究甚至指出，在 AI 協助下，工作者針對同一問題提出的解決方案多樣性降低，因為 AI 傾向於根據其訓練數據提供同質化答案。用研究者的話說，這種一致性可被視為“批判性思維本身的退化”**。

批判性思維存在幾大障礙：

認知障礙（過度依賴 AI，尤其是處理常規任務時）
動機障礙（時間壓力、工作範圍限制）
能力障礙（難以驗證或改進 AI 的響應）

這在日常編碼中是什麼樣子？起初很微妙。一位工程師坦言在編程 12 年後，AI 的即時幫助讓他 “在自己的手藝上變得更糟”。他描述了一種逐漸的退化：首先，他停止閱讀文檔—— 既然 LLM 能即時解釋，何必費心？

然後調試技能減退—— 堆棧跟蹤和錯誤信息讓人望而生畏，所以他只是將它們複製粘貼到 AI 中尋求修復。“我變成了一個人肉剪貼板，” 他哀嘆道，盲目地將錯誤傳送給 AI，然後將解決方案傳回代碼。每個錯誤曾經都能教會他新東西；如今解決方案神奇地出現，他卻一無所獲。即時答案帶來的多巴胺快感取代了來之不易的理解所帶來的滿足感。
隨著時間的推移，這種循環不斷加深。他指出，深度理解能力是接下來喪失的—— 他不再花數小時真正理解一個問題，而是直接實施 AI 給出的任何建議。如果方案無效，他就調整提示詞再次詢問，陷入 “依賴性不斷增強的循環”。甚至開發過程中的情感回路也發生了變化：曾經解決棘手漏洞的喜悅，如今變成了若 AI 五分鐘內未能給出解決方案便感到沮喪。

簡而言之，通過將思考外包給 LLM，他正在用長期精通換取短期便利。“我們並沒有因為 AI 成為 10 倍效率的開發者 —— 而是變得 10 倍依賴 AI，” 他指出。“每次讓 AI 解決本可自行解決的問題，我們都在用長期理解力換取短期生產力”。

你的技能正在退化的微妙跡象

這並非僅是假設 —— 有跡象表明，過度依賴 AI 可能正在侵蝕你在軟件開發中的工藝水平：

調試絕望： 你是否跳過調試器，直接向 AI 求助每一個異常？如果現在閱讀堆棧跟蹤或逐步執行代碼讓你感到_艱難_，那就要警惕這項技能的退化。在 AI 出現之前，與 bug 搏鬥是學習的熔爐；如今卻很容易將這份努力外包出去。一位開發者坦言，他甚至不再完整閱讀錯誤信息 —— 直接丟給 AI 處理。結果就是：當 AI 無法使用或束手無策時，他對如何用傳統方法診斷問題一籌莫展。
盲目複製粘貼編程： 讓 AI 編寫樣板代碼是可以的，但你是否理解_為什麼_它給出的代碼有效？如果你發現自己粘貼的代碼無法獨立實現或解釋，那就需要小心了。尤其是年輕開發者們報告稱，借助 AI 他們能比以往更快地交付代碼，但當被問及_為什麼_選擇特定解決方案或如何處理邊緣情況時，他們卻哑口無言。那種通過反復嘗試不同方案而積累的基礎知識…… 就這樣缺失了。
架構與全局思維： 複雜系統設計無法通過單一提示解決。如果你已習慣用 AI 處理零散問題，可能會發現自己不願在沒有 AI 的情況下進行更高層次的架構規劃。AI 能推薦設計模式或方案，但無法理解你獨特系統的完整背景。過度依賴可能導致你缺乏在腦海中整合組件的練習。例如，你可能直接採納 AI 推薦的組件，卻未考慮它如何融入整體性能、安全性或可維護性 —— 這正是資深工程師通過長期實踐形成的直覺所擅長的。若長期缺乏這類系統級思考的鍛煉，相關能力便會退化。
記憶力與回憶能力下降： 基本的 API 調用或語言習慣是否開始從你的記憶中溜走？忘記不常用的細節是正常的，但如果因為 AI 自動補全總是代勞，導致日常語法或概念現在對你來說變得陌生，你可能正在經歷技能退化。你肯定不想變成那種依賴計算器、連手算都忘了的學生。

值得注意的是，隨著時間的推移，某些技能的喪失是自然的，有時也是可以接受的。
我們都已摒棄了過時的技能（你上一次手動用匯編語言管理內存，或是不用計算器做長除法是什麼時候？）。有人認為擔憂 “技能退化” 只是在抗拒進步 —— 畢竟，我們欣然讓老一輩的技能如手寫信件或閱讀地圖逐漸淡出，為新技能騰出空間。
關鍵在於區分_哪些_技能是安全的外包，_哪些_是必須保持敏銳的。失去手動內存管理的技巧是一回事；因為只跟隨 AI 的指引而在緊急情況下失去調試實時系統的能力，則是另一回事。

速度與知識的權衡：AI 提供快速答案（高速度，低學習），而傳統方法（Stack Overflow、文檔）速度較慢但能建立更深層次的理解

在追求即時解決方案的匆忙中，我們可能只觸及表面，而錯失了構建真正專業知識的背景。

過度依賴的長期風險

如果這一趨勢不加遏制地持續下去會怎樣？首先，你的職業生涯可能會遭遇一場 “批判性思維危機”。如果一直依賴 AI 替你思考，當工具失靈時，你可能會發現自己無力應對新問題或緊急狀況。
正如一位評論者直言不諱所說：“你越多使用 AI，就越少動用自己的大腦…… 所以當你遇到 AI 無法解決的問題時，你自己是否具備解決的能力？” 這是一個發人深省的問題。我們已經目睹了一些小規模危機：當 AI 編程助手宕機時，開發者因工作流程陷入停滯而驚慌失措。
過度依賴也可能成為一種自我實現的預言。微軟研究報告的作者警告稱，如果你擔心 AI 會取代你的工作，卻又 “無批判地使用它”，實際上可能會讓自己技能退化，變得無足輕重。在團隊環境中，這會產生連鎖反應。如今那些跳過 “困難方式” 的初級開發者，未來可能因缺乏深度而早早停滯，難以成長為高級工程師。
如果整整一代程序員 “從未體驗過真正獨立解決問題的滿足感”，也 “從未通過數小時與漏洞搏鬥獲得深刻理解”，我們最終可能培養出一批只會按按鈕、依賴 AI 指導才能工作的勞動力。他們將擅長向 AI 提出正確問題，但不會真正理解答案。而當 AI 出錯時（它經常以微妙的方式犯錯），這些開發者可能無法察覺 —— 這將成為代碼中潛伏漏洞和安全風險的溫床。
此外，還需考慮團隊動態和文化影響。如果每個人都埋頭與 AI 結對編程，師徒關係和潛移默化的學習可能會受到影響。如果初級工程師習慣於向 AI 而非同事請教，資深工程師傳授知識可能會變得更加困難。
如果這些初級員工沒有打下堅實的基礎，高級員工將花費更多時間修正 AI 生成的錯誤，而這些錯誤本應由訓練有素的人類發現。長遠來看，團隊的整體效能可能低於個體之和 —— 每個人都默默依賴 AI 輔助，缺乏強有力的集體批判性審查實踐。巴士因子（項目崩潰前需要多少人被巴士撞到）實際上可能還要考慮 “如果 AI 服務宕機，我們的開發是否會陷入停滯？”

這並不是說我們應該回到蠟燭下編程的時代。相反，這是在呼籲明智地使用這些強大工具，以免我們 “不僅外包了工作本身，還外包了對其的批判性參與”。目標是在享受 AI 帶來的好處的同時，不在此過程中削弱自身的技能儲備。

將 AI 作為協作者，而非拐杖

我們如何才能在享受 AI 編程助手帶來的生產力提升的同時，保持思維敏銳？關鍵在於有意識地參與。將 AI 視為協作者 —— 一個初級的結對編程夥伴或隨時可用的橡皮鴨，而非絕對正確的預言家或問題的傾倒場。以下是一些值得考慮的具體策略：

踐行 “AI 衛生”—— 始終驗證並理解。 不要僅僅因為 AI 的輸出看起來合理就接受其正確性。養成對 AI 建議進行紅隊測試的習慣：主動尋找其代碼中的錯誤或邊緣案例。如果它生成了一個函數，就用棘手的輸入進行測試。問問自己，“為什麼這個解決方案有效？它的局限性是什麼？” 通過要求 AI 逐行解釋代碼或提供替代方法，將其作為學習工具。通過質疑 AI 的輸出，你將被動接受的答案轉化為主動學習的課程。
基礎不靠 AI—— 有時，掙扎是好事。 刻意留出一周中的部分時間進行 “手動模式” 編碼。一位經驗豐富的開發者設立了 **“無 AI 日”**：每周有一天，他從零開始編寫代碼，完整閱讀錯誤信息，並使用實際文檔而非 AI。起初這令人沮喪（他承認 “感覺更慢、更笨”），但如同艱難的鍛煉，它重建了他的信心並加深了理解。你不必完全戒除 AI，但定期無 AI 編碼能防止基礎技能退化。將其視為程序員大腦的交叉訓練。
在向 AI 求助之前，始終先嘗試自己解決問題。 這是經典的 “開卷考試” 原則 —— 通過先自己掙扎一番，你會學到更多。在讓 AI 填補空白之前，先形成一個解決思路，哪怕是伪代码或猜測也好。如果遇到 bug 卡殼了，花 15-30 分鐘自行排查（使用打印調試、控制台日誌或單純通過代碼邏輯推理）。這能確保你鍛煉自己的問題解決能力。之後，再向 AI 咨詢就沒什麼可羞愧的了 —— 但此時你可以將它的答案與自己的思路對比，真正從差異中學習。
利用 AI 增強而非取代代碼審查。 當你收到 AI 生成的代碼片段時，應像對待人類同事編寫的代碼一樣進行審查。更理想的做法是，對 AI 貢獻的代碼也進行人工審查。這能確保團隊知識得以循環利用，並發現單獨開發者過度依賴 AI 時可能遗漏的問題。在文化層面，應倡導 “AI 可起草，但我們擁有它” 的態度 —— 即團隊有責任理解並維護代碼庫中的所有代碼，無論其最初由誰（或什麼）編寫。
積極參與主動學習：跟進並迭代。 如果 AI 解決方案有效，不要就此止步。花點時間巩固所學知識。例如，若你借助 AI 實現了複雜的正則表達式或算法，之後嘗試用簡單英語（對自己或隊友）解釋它。或者詢問 AI 為何該正則表達式需要那些特定標記。以對話方式利用 AI 深化理解，而非僅複製粘貼答案。一位開發者描述道，他先用 ChatGPT 生成代碼，隨後用一系列後續問題和 “為何不採用另一種方式？” 來追問 —— 如同擁有一位無限耐心的導師。這使 AI 轉變為導師角色，而非單純的代碼生成器。
保持學習日誌或記錄 “AI 輔助” 清單。 追蹤你經常向 AI 尋求幫助的事項 —— 這可能表明你想填補的知識空白。如果你發現自己多次讓 AI 幫忙居中 CSS 中的 div 或優化 SQL 查詢，那就記下來真正去學習那個主題。你甚至可以根據 AI 提供的解決方案為自己製作閃卡或練習（利用我們已知對記憶有益的檢索練習）。下次遇到類似問題時，挑戰自己不用 AI 解決，看看是否還記得方法。對於重複性任務，將 AI 作為後備方案，而非首選方案。
與 AI 結對編程。 不要將 AI 視為僅接收查詢的 API，而是嘗試采用結對編程的思維方式。例如，你編寫一個函數，讓 AI 提出改進建議或捕捉錯誤；或者反過來：讓 AI 起草代碼，你來優化。保持持續對話：“好的，這個函數能運行，但你能幫我重構以提升可讀性嗎？”—— 這樣你始終掌握主導權。你不是在被動接受答案，而是在實時指導和篩選 AI 的貢獻。一些開發者發現，使用 AI 的感覺就像帶一個擅長基礎工作但需要監督的初級開發人員 —— 你是閉環中的高級開發者，對最終結果負責。

通過整合這些習慣，你可以確保使用 AI 始終是一種淨收益：既獲得加速和便利，又不會慢慢失去獨立編碼的能力。事實上，許多這類實踐能將 AI 轉化為磨礪技能的工具。例如，利用 AI 解釋陌生代碼可以加深你的理解，而嘗試用複雜案例難倒 AI 則能增強你的測試思維。區別在於保持主動參與，而非被動依賴。

結論：保持敏銳

軟件行業正以 AI 為代碼生成的核心飛速前進，這一趨勢已無法逆轉。接納這些工具不僅不可避免，而且往往大有裨益。但在將 AI 融入工作流程的過程中，我們每個人都必須在 “願意讓機器接管什麼” 這一問題上 “謹慎權衡”。
如果你熱愛編程，那麼這不僅關乎更快地輸出功能 —— 還關乎保留最初讓你進入這個領域的解決問題的技藝與樂趣。
利用 AI 來增強你的能力，而非取代它們。讓它將你從枯燥工作中解放出來，從而專注於創意與複雜領域 —— 但別讓那些基礎技能因閒置而退化。保持對事物運作原理的好奇心。即使 AI 為你提供了捷徑，也要持續磨練調試直覺和系統思維。簡而言之，讓 AI 成為你的協作者，而非拐杖。
那些蓬勃發展的開發者，將是那些將人類直覺經驗與 AI 超能力相結合的人 —— 他們能在自動駕駛輔助下或獨立駕馭代碼庫。通過有意識地練習與自我挑戰，你確保當花哨工具失靈或真正新穎的問題出現時，仍能穩握方向盤，敏銳且隨時準備解決。別擔心 AI 取代你；該擔心的是未能培養讓自己不可替代的技能。正如現代版諺語所言：“AI 所予，工程師之心仍需明辨。” 保持思維活躍，你就能駕馭 AI 浪潮而不被吞沒。

額外建議： 下次當你忍不住想讓 AI 編寫整個功能而你袖手旁觀時，不妨把這視為一個提醒，挽起袖子親自動手寫一部分代碼。你可能會驚訝於自己還記得多少 —— 以及重新調動這些腦力時的美妙感覺。別讓 AI 輔助開發的未來使你陷入思維惰性。利用 AI 提升效率，但永遠不要停止主動磨練你的技藝。

未來的頂尖開發者將是那些不讓今天的 AI 使他們忘記如何思考的人。

我很高興地宣布，我正在與 O’Reilly 合作撰寫一本新的 AI 輔助工程書籍。如果你喜歡我在這裡的寫作，可能會有興趣了解一下。