AI 完成任务。人类做交易。
Source: Dev.to
人们常问：“我的工作会因为 AI 而消失吗？”
这个问题本身就错了。AI 并不是取代工作，而是取代 任务。
当我谈到 “deals”（协议）时，我指的不是销售交易，而是带有后果的承诺：人们做出的、承担责任的决定。这个区别比大多数讨论所意识到的更为重要。
工作 vs. 活动组合
大多数 “AI 将取代 X” 的论点把工作当作不可分割的整体。实际上，工作是由不同活动组成的组合。要理解未来，我们必须把这个组合拆解开来：
| 类别 | 示例 |
|---|---|
| 执行与重复 | 编写代码、模板代码、迁移 |
| 模式匹配 | 从堆栈跟踪或日志文件中识别 bug |
| 责任与所有权 | 决定何时部署以及在出现故障时承担后果 |
AI 正在以指数级速度渗透 执行 和 模式匹配，但它 没有 渗透到 所有权。
夜间事件
想象一下凌晨 2:00，关键的生产服务宕机。一个 AI 代理（Phase 4: Agentization）可以：
- 在日志中检测到异常。
- 将根本原因追溯到具体的提交。
- 生成修复并运行测试。
- 提出 Pull Request。
但是 AI 会把这个 PR 合并到 main 吗？
如果合并了，而修复不小心清空了生产数据库，谁该承担责任？
AI 可以 提出。只有人类可以 提交。点击 “Merge” 的那个人才是在做 deal——同意结果可接受、承担风险，并提供将 “任务” 变为 “承诺” 的人类签名。
人类做 Deal
当我说 “Humans Do Deals” 时，我指的是维系企业生存的高风险协议：
- 风险接受 – 决定在一次发布中 “已完成” 好过 “完美”。
- 歧义解决 – 将混乱的利益相关者需求与技术现实对齐。
- 问责制 – 当事情出错时，成为唯一可以 “扭脖子” 的人。
易于自动化（任务） vs. 永不自动化（Deal）
| 易于自动化（任务） | 永不自动化（Deal） |
|---|---|
| 编写单元测试 | 决定可接受的风险水平 |
| 重构遗留代码 | 选择技术栈的战略方向 |
| 识别安全漏洞 | 决定在已知的小 bug 存在的情况下发布产品 |
| 生成文档 | 确保团队在使命上保持一致 |
AI 角色的扩展
AI 将继续扩展其能力、自治性和环境访问范围。它会从 “帮助你打字” 走向 “执行工作流”。
然而，它 不会 进入道德、法律或战略责任领域。AI 是 引擎，你是 驾驶员。引擎负责让汽车移动（任务），但驾驶员负责汽车去向——以及撞到什么时的后果（deal）。这条界限不是技术性的，而是社会和法律层面的，且不会改变。
适应新格局
我们并没有失去工作，只是失去了重复性劳动。如果你认为 AI 会取代职业，你会恐慌；如果你意识到 AI 取代的是任务，你就可以适应。
未来十年最有价值的工程师不会是打字最快的，也不会是记住最多 API 的人。他们会是能够 审计 AI 生成的工作，并仍有勇气 在其上签下自己名字 的人。
在第 2 部分，我将拆解实际的转变：如何从 “程序员” 变成 “验证者”。