AI 负责 (AI:我也是音乐人)
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介绍
歌词
他们说 AI 做得更快
做得更好
现在如果还不跟上
下一个被淘汰的就是你
我承认它快 需求还没讲完
画面已经跑起来 程式已经塞满
我承认它强 甚至做得比我好
承认它的能力 不代表停止思考
Vibe Code 做 Demo 半天端上桌
测试市场、验证想法 这用途没有错
半成品不是废料 草稿也有功劳
问题是撕掉标签 硬把试作正式交稿
拿三十秒的初稿 跟完整交付比较
需求、测试、资安、维护 全从数字剪掉
报表只剩更便宜 标题只剩更快
再回头责问专业 为什么还没被取代
回答来得太快
理解还没有跟上来
每一步都像在前进
验证却被留在门外
它可以写下答案
不能替你理解原因
当速度取代判断
错误也显得合理
Code 可以生成
但责任不能生成
出事以后 谁负责？
AI 写程式像应用题
答案没揭晓以前很难
看完解法每个人都说
原来不过如此简单
它能一步一步说明
语气比谁都笃定
那未必是完整推理
只是完整包装的诡辩
连问题都无法辨认
答案早已偷换前提
以前写 Code 花八小时
Review 可能只要两个
现在生成只花三分钟
审查得重走所有脉络
时间没有消失
只是交换了位置
三分钟生成
三小时验证
速度从来不是正确证明
一个 AI 负责写
另一个 AI 交叉 Review
确实能抓出部分错误
也能留下审查纪录
规则限制、权限边界
至少比全面放任更好
流程可以拦住失控
不能替人理解目标
如果两边共享
同一个错误前提
交叉 Review 只是
两面镜子互相同意
工具可以彼此检查
最后仍要有人看懂
无法判断检查结果
两份自信只是重叠
最危险的是答案早就在你脑袋
先用主观做好决定
再叫模型替你表态
把问题写成诱导 把偏见藏进 Prompt
它顺著你的方向回答 你就称它客观
不是模型证明正确 是你只准它同意
先决定、再生成 再拿生成消灭异议
产量冲上报表
变成 AI 胜利的标题
直到整个系统失火
再叫原本团队回来处理
错误被一路送进未来
辨别能力却逐步离开
他们把革命放进云端
仿佛世界只剩运算
电力、金属、土地、人力
全部藏在回答背面
模型不用搬运重量
不用站进事故现场
不用承受错误后果
却能替人做出主张
模型活在云端
后果落在现场
它不承受事故
人却必须收场
不是回答来得太快
是理解没有跟上来
一天只有二十四小时
学会生成 也要保留判断
Token 一路燃烧 利润没有同步提高
Idea 一个接一个报到 真正落地的人越来越少
AI 把功能快速做好 团队逐渐忘记为何需要
系统脉络慢慢失焦 下一次修改风险垫高
Garbage in, garbage out
再高效率也是 trash
功能一个接著一个
理解却停留在原地
今天留下技术债
明天累积认知债
技术债还能 refactor
认知断层无法下载
没有人能说得清楚
系统为何这样运转
出事以后
谁负责？
AI 负责？
Junna Lin
👍👍