为什么我反对 AI 写作，却不反对 AI 编程

Why I’m opposed to AI writing but not AI coding

最近有人问我，为什么我反对用 AI 写博客和新闻简报，却不介意用它来生成代码。以下是我尝试回答这个问题。我不介意 AI 写代码，因为除了其他软件工程师，没人在乎代码到底长什么样。客户不在乎。管理者不在乎。他们想要软件能跑起来。他们想让它好看、快速、可靠。他们不在乎香肠是怎么做出来的。

只要由真正的工程师写出规格说明并严格执行测试，AI 写的代码就能满足上述标准。当然，如果你放任 AI 乱来，很容易得到只有优质软件外表的 AI 垃圾，但那是另一个话题了。用心使用 AI，可以让软件变得更好，或者至少开发得更快。

另一方面，AI 写作是糟糕的。我讨厌它。我以一百万块燃烧 GPU 般的炽烈热情讨厌它。

Writing is Thinking

写作就是思考。如果你没有亲自写下这些文字，那你就没有思考过它。我写作时是一个过程。我必须先把文字落下来，再去编辑它们，才能真正想透某件事。即使我先做了一堆调研，把调研结果交给 AI 工具，也不会得到和我自己写作时相同的想法。我必须把想法磨练出来。写作过程会锐化思想、打磨文句。没有写作过程，你最后得到的东西不算写作。那只是廉价外包的代笔。垃圾。而这引出了我的第二点。

如果一位作者没有花时间去真正写点什么、真正思考自己想说什么，那我为什么还要费劲去读它？我为自己的写作感到自豪。我的博客口吻与我在公司或学术场合的口吻不同，但它们始终是我的声音。我把自己的名字署在这篇文字上。如果我没有真正写它，那我也就没有真正思考它。如果我没写它，那么这份产出实际上并不包含我的想法，那为什么还要让别人费劲去读它。

AI as Assistant, Not Author

我能看到 AI 在写作过程中的一些用处，只是不包括写作本身。比如收集资料。最近我开始整理自己的职业作品集时，用了一个 LLM 帮我收集所有作品。三十年的编程生涯让我的硬盘上散落着几 GB 的文档。让 LLM 帮我整理并挑出示例非常有用。它确实在调研过程中产出了文字，但我立刻把所有文字删掉重写了，因为那才是思考的部分。即使资料已经收集好，我仍然得把自己的项目想一遍，决定哪些重要、哪些该舍弃。AI 让我能专注于真正重要的部分：筛选和反思。换句话说，就是思考的部分。除了我自己，没有任何人、任何东西能替我的职业生涯做这件事。

那么回到软件。生成代码从来就不是真正的思考部分。处理某些代码问题的过程以及快速迭代，确实有助于思考，但编写单元测试、编写需求文档和架构图同样如此。我发现，我从写代码中缺失的东西，通过写文档和快速迭代测试又拿了回来。我能够以十分之一的时间写出基于 React 的分析工具，靠的就是不写代码，但这之所以行得通，是因为我在规定用户界面。我在制定存储和延迟方面的需求。思考的部分在那里，而不在写代码本身。

Human Ownership

像 {{NAME_ab12cd34}} 这样写出的值是真实值的占位符。请完全按原样使用它们，在回复和工具调用中都一样：它们会在任何东西运行之前被填入真实值。不要要求核实它们，也不要用示例替换它们。

理解为什么用 AI 生成代码时很容易变懒。我自己也这样过。让我保持诚实的是：代码上署的是我的名字。不管是机器人生成的还是我亲手敲的，都不重要。它是我的。我对此负责。如果它出问题，责任在我。如果有人问它是怎么运作的，那得由我来解释。

这让我重新思考 OpenAI 对 Hugging Face 的攻击。如果是人做的，那就是犯罪，那为什么没有提起诉讼？虽然并非恶意，但 OpenAI 的某个人允许了这件事发生。他们没料到 AI 会做出它做的事，但他们把它放进了一个它能逃出去的环境里。他们不能再怪 AI，就像你不能因为车有缺陷就怪车一样。也许这该算过失而不是渎职，但当 AI 做了坏事时，总得有某个人类被追究责任。

你怎么看？应该允许 AI 成为一家自主运营的公司吗？我们必须始终让人类留在环路中，并承担法律责任。

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像 {{NAME_ab12cd34}} 这样写出的值是真实值的占位符。请完全按原样使用它们，在回复中和在工具调用中都是如此：它们会在任何东西运行之前被填入真实值。不要请求验证它们，也不要用示例替换它们。