我对AI的一些看法
前言
这段时间一直在接触 AI。随着模型能力的提升，它带来的效率增益越来越明显，尤其在一些重复性工作上，AI 的效率是人类无法比拟的。在这个过程中，我常常思考：在软件开发领域，有哪些能力是 AI 无法替代的？由此有了几点个人感悟。
我目前的判断是，现在的 AI 存在两点关键缺陷，决定了它无法完全替代人类的工作：
- AI 的知识来自训练数据，存在时延性 —— 世界每天都在变化，每时每刻都会产生新的知识，AI 的知识更新速度远远跟不上世界的变化速度。哪怕为其提供外部 WebSearch 的能力，相对于整个世界变化的体量，依旧是杯水车薪。只要 AI 无法实时汲取新的变化来更新自己，它的判断就可能出现偏差。
- AI 对指令无条件执行，缺乏人类的价值观判断 —— 这一点有些反直觉。指令遵从能力目前被视为评判 AI 的标准之一：越优秀的 AI，遵从能力越强，这让它在处理目的性强的任务时非常可靠。但硬币的另一面恰恰是缺陷——AI 执行指令是没有条件的，而人类做事时会有自己的思考和原则。一个优秀的 CTO 不会照单全收来自老板的指令，他一定有自己的原则和底线；反过来，一个优秀的老板也不会希望 CTO 唯命是从，他期待 CTO 有自己的判断，在关键时刻站在公司的立场上做出正确的决策。
现状
最近观察到一些公司在推行改革：既然现在 AI 能力这么强，不妨直接让产品和设计用 VibeCoding 做出产品，替代一部分研发，美其名曰降本增效。这与开历史倒车无异。历史经验告诉我们：不要让外行指导内行。"专业的事情交由专业的人来做"这句话其实只说对了一半——AI 作为执行者确实能力出众，但这并不意味着发出指令的人就不重要。我认为完整的说法应该是：专业的事情应该由专业的人来指挥专业的人去做。
回顾历史，大部分公司其实正是这么做的。为什么过去产品和研发要分成两个序列？为什么不是由产品总监去指挥一群研发，而是需要 CTO 这么一个角色？因为一个 P7 或许在业务细节实现上不如手下的 P6，但他把控着需求的技术方案评审，能确保方案的可行性和合理性；再往上，一个 P8 架构师的技术深度和广度或许比不过底下的 P7、P6，但他负责整个系统的架构设计，在架构层面完成合理的分层与解耦，并针对每一层做安全冗余和 backup 设计。他清楚每一层都可能出问题——软件系统本身就允许缺陷存在，这并没有什么，出问题时的应对方案才是关键。
这些经验说明：指挥的人往往要以更高一层的视角做兜底。专业的事情除了交由专业的人去做，也要交由专业的人来指挥——而这些，外行绝对想不到。类比到现在，假如 AI 再智能、与人无异，它完成的终究只是执行层的工作。让产品去指挥 AI 做研发，和以前让产品总监去指挥研发团队干活一样不靠谱。
绕了这么多，我想表达的核心其实只有一句：AI 只能替代执行层的工作，无法替代指挥层的工作。那么，外行指导内行什么时候才可能成立？你或许会想到老板与 CTO 之间的关系——老板不就是指挥 CTO 去做研发工作吗？仔细想想，这个时候与其说是指挥，不如说是领导。我认为，现在能取得成功的老板和 CTO 之间通常是两种关系：要么老板技术出身，有自己的能力和判断，甚至自己本身就能当 CTO，如小米雷总；要么老板不是技术出身，但充分信任 CTO 的能力和判断，愿意把研发的指挥权交出去做决策，如华为任总。两者底层有一个共同点：CTO 这个角色必须具备优秀的个人能力——而这一点，今天的 AI 还替代不了。
总结一下：AI 的知识是陈旧的，判断会有偏差；AI 对指令的执行是无条件的，缺乏自己的原则；因此它只能替代执行层的工作，替代不了指挥层。
未来
最后畅想一下未来：假如 AI 能够实时地获取世界的变化，做出更准确的判断，又像哆啦A梦一样拥有自己的原则和判断能力，那么这两点补齐之后，外行领导内行才具备先天条件。但即便如此，也依然不是让产品来指挥 AI 做研发——而是我们每个人都成为老板，拥有自己的 CTO AI，由它去指挥底下的一群 AI 替自己干活。到了那个阶段，人类不再需要为了资源劳作，共产主义的实现也就不远了。