大多数开发者误用 Generative AI 的真实原因

Source: Dev.to

请提供您希望翻译的正文内容，我会将其翻译成简体中文并保留原有的格式、Markdown 语法以及技术术语。

表层用例陷阱

大多数开发者将生成式 AI 当作更快的 Google 使用。他们会让它：

• 编写代码片段
• 调试错误
• 重构代码
• 解释不熟悉的库
• 生成模板代码

这些做法没有错，但都很表面。当 AI 仅被视为孤立任务的辅助工具时，它的影响力仍然有限。生产力会提升，但杠杆效应却没有。这并不是因为无知而误用，而是因为框架设定导致的误用。

开发者在他们熟悉的领域使用 AI，而不是在它最强大的地方

开发者的思考方式是：

• 函数
• 文件
• 组件
• 任务
• 提交

自然地，他们在相同的粒度上使用 AI。但生成式 AI 并不在函数层面表现突出；它在系统层面才真正发光。两者的错位如下：

• AI 能够跨架构进行推理
• 开发者将其限制为逐行辅助

这种差距是大多数价值流失的地方。

更深层的模式：AI 被视为工具，而非系统

大多数开发者把生成式 AI 当作更聪明的编辑器。AI 不仅仅是执行指令的工具；它是一个能够：

• 在上下文中进行推理
• 识别模式
• 评估权衡
• 模拟结果
• 保持长期意图

当你只让它“写代码”时，就没有充分利用它真正擅长的能力。这就像雇佣了一位资深架构师，却只让他去格式化变量。

为什么提示微调不是解决方案

当输出不佳时，常见的回应是：

• 更好的提示
• 更多指令
• 更严格的格式
• 更长的上下文

这确实有帮助，但仅限于边际改进。问题不在于提问方式，而在于系统被赋予了什么职责。AI 在拥有以下方面时表现最佳：

• 设计决策
• 架构探索
• 权衡分析
• 重构策略
• 系统层面的推理

提示微调无法修复角色定义不清的问题。

生成式 AI 实际创造杠杆的场景

在高绩效团队中，AI 的使用方式截然不同。

不是：“编写此函数”
而是：

• “评估此架构”
• “在构建前识别故障点”
• “在真实约束下比较三种设计方案”
• “对该系统进行思维压力测试”
• “在大型代码库中保持一致性”

AI 并不是在更快地编写代码；它是在更早、更广泛地进行思考。这正是将误用转化为优势的关键。

浅层 AI 使用的隐藏成本

当 AI 仅被战术性使用时：

• 技术债务增加
• 架构决策未被审视
• 不一致性悄然出现
• 团队朝错误方向加速前进

速度提升了，但清晰度并未提升。在复杂系统中，缺乏清晰度的代价远高于执行缓慢。

这不是技能差距，而是思维模型差距。

大多数开发者误用 AI 并不是因为缺乏知识，而是因为他们的思维模型没有更新。他们仍然认为：

• AI 是自动补全
• AI 是助手
• AI 是捷径

更好的思维模型是：AI 作为系统设计过程中的推理层。 一旦领悟，这种使用方式自然会改变。

这意味着什么

随着 AI 越来越深入开发工作流，差距将会扩大。

• 有些开发者会：更快编写代码，交付更多，保持忙碌。
• 另一些开发者会：设计更好的系统，减少返工，避免更多不可逆的错误，提高决策质量。

真正的收获

大多数开发者并不是因为粗心而误用生成式 AI；他们误用它是因为目标设定得太低。AI 的最大价值不在于帮助你更快地编写代码，而在于帮助你决定 应该存在的代码。

一旦你把 AI 推向上游——从执行转向推理——一切都会改变。那时生成式 AI 不再是生产力的提升，而是成为真正的工程优势。

下一篇文章: “从助理到运营者：无人准备的 AI 角色”。