如何避免在 AI 时代技能退化
如何使用 AI 编程助手，同时不让自己来之不易的工程技能逐渐荒废？
随着 AI 助手在编程领域的崛起，我们面临着一个矛盾：一方面，生产力大幅提升；另一方面，如果不加以注意，我们的技能会因闲置或疏于练习而不断退化。这种“技能退化”指的是，由于缺乏使用或练习，技能水平随时间下降的现象。
如果没有 AI，你会不会束手无策？
每个开发者都知道把繁琐的工作交给机器处理的诱惑。为什么要死记硬背文档或者到处找教程呢，AI 一秒钟就能给你所需的答案？这种“认知卸载”（cognitive offloading）——依赖外部工具来完成原本由大脑承担的任务——在历史上比比皆是。就像 GPS 导航侵蚀了我们的方向感一样：有一位工程师坦言，自己对道路的辨识能力“已经退化”，因为这些年一直盲目跟着谷歌地图走。同样，AI 驱动的自动补全和代码生成功能也会让我们在常规编码任务上产生**“关掉大脑”的**冲动。
当然，卸载机械式工作本身并非坏事。事实上，许多人正经历着一次“复兴”，得以在过去不敢尝试的项目上大展身手。资深开发者 Simon Willison 曾打趣道：“在这个奇怪又新奇的 AI 增强现实时代，我最兴奋的莫过于能让我对自己的项目更加野心勃勃。” 借助 AI 处理模板化的代码以及快速原型设计，一些过去需要花_数天_才能完成的点子，现在也许只要一个下午就能付诸实践。速度和效率确实得到了提升——当然，这取决于你要构建的东西。但危险在于如何划分界线，让自动化处于健康的范围，而不至于让核心技能因退化而受损。
批判性思维会不会成为牺牲品？
有研究表明，我们的批判性思维和解决问题的能力可能正在悄悄衰退。微软和卡耐基梅隆在 2025 年发布的一项研究显示，使用 AI 工具越多，人们进行批判性思考的时间就越少，当真正需要时反而难以重新唤起这些能力。
具体来说，人们对 AI 的能力越是自信，就越容易“放手不管”，尤其在那些看似简单的任务上。这是人性：感觉简单就容易掉以轻心。但从长远来看，这种**“长期依赖”会导致“独立解决问题的能力下降”。研究还发现，使用 AI 的群体在处理同一个问题时，产出的方案种类更少**，因为 AI 通常会基于它的训练数据给出某些模式化的答案。研究人员将此类结果称作某种 “批判性思维的退化”。
妨碍批判性思维的主要障碍包括：
认知意识障碍（对 AI 过度依赖，尤其是在常规任务上）
动机障碍（时间压力、工作范围限制）
能力障碍（难以验证或改进 AI 的输出）
在日常编码中，这些问题的表现很微妙。某位工程师坦白，在编程 12 年后，AI 的即时帮助反而让他感觉 “自己在本职技能上倒退了”。他描述了这样一个恶性循环：首先，他不再阅读文档——反正只要让 LLM（大型语言模型）解释就行了。
接着，调试能力也开始下滑——因为阅读堆栈追踪或错误信息感觉很麻烦，他直接把错误信息复制到 AI，让它给个解决方案。他自嘲已经变成“人形剪贴板”：错误来了就扔给 AI，AI 回答了就贴回代码里。以前，每个错误都能学到点儿新东西；现在解决方案就像凭空出现，但却失去了学习的过程。瞬间得到答案带来的快感替代了曾经苦思冥想后豁然开朗的满足感。
时间一长，这个模式更加固化。他提到，对问题的深入理解也在渐渐丧失——不再花好几个小时去理解问题的本质，而是照单全收 AI 给的方案。不行就再微调 prompt 再来一遍，陷入了**“依赖愈发加深的循环”**。就连开发过程中的情绪回路也变了：过去是攻克 Bug 的成就感，现在变成了 AI 解决不了五分钟就烦躁。
简而言之，当他把思考的环节外包给 LLM，就在为短期的轻松而牺牲长期的精通。正如他所说：“我们不是在通过 AI 成为 10× 开发者，而是变得对 AI 依赖程度 10 倍高。”并且“每次把本能能解决的问题交给 AI，就等于用长期理解去换短期效率。”
技能退化的蛛丝马迹
这绝不是危言耸听。有一些明显的迹象表明，AI 的使用可能在侵蚀你原本的开发功力：
调试恐惧：你是否在遇到异常时跳过调试，直接问 AI？如果现在你再看堆栈追踪或亲手一步步调试，都觉得_很费力_，那就要留意这种技能的退化。在 AI 之前，纠结一个 Bug 虽然痛苦，却往往能学到很多；如今很容易把这部分努力交给 AI。有位开发者承认自己甚至不看完整的错误信息，直接发给 AI，导致当 AI 不可用或者找不出答案时，他就不知所措，不知道该怎么用传统方法排查问题。
无脑“复制-粘贴”式编码：让 AI 写样板代码没什么问题，但你是否理解它给你的代码_为什么_可以运行？如果你发现自己直接粘贴一堆代码，却说不清它背后的逻辑原理，要当心。有不少年轻开发者表示，通过 AI，他们交付代码的速度比以往任何时候都快，但当被问及为什么要选这个方案或者该方案如何处理极端情况时，他们却无言以对。因为他们缺乏亲自尝试各种可能性所获得的基础认识——这些体验就这样流失了。
架构和大局观：复杂系统的设计并非一句 prompt 就能解决。如果你已经习惯了用 AI 解决一个个小片段，可能会发现自己在系统架构层面更缺乏主动思考。AI 会建议一些设计模式或方案，但它不可能完全理解你系统的全部上下文。如果过度依赖 AI，你可能没有足够的机会练习整合各个组件形成整体的过程。比如，你可能接受了 AI 推荐的某个组件，但却忽略了它在性能、安全或可维护性方面和系统整体的契合度——而这些正是经验丰富的工程师通过实践培养的“直觉”。如果不常锻炼这种宏观思维，它就会退化。
记忆与回忆能力的衰退：你是否发现自己忘记了一些基础的 API 调用或者语言用法？偶尔忘记一些很少用的细节很正常，但如果连经常使用的语法或概念都对不上号，只因为 AI 一直帮你自动补全，这就说明你的技能正在褪色。就像过度依赖计算器的学生，渐渐失去了心算的能力。
需要指出的是，技能随时间流逝在一定程度上是正常且可接受的。我们都曾放弃过某些已过时的技能（比如手动在汇编里管理内存，或者不用计算器做长除）。有人会说，“技能退化”完全是对进步的抗拒——毕竟，我们乐于让老派技能（手写信、看地图）淡出视线，为的是学到更贴近时代的新技能。
关键在于区分_哪些_技能可以放心交给工具替代，_哪些_则是我们必须保持敏锐的。比如，忘记如何手动管理内存也许问题不大，但如果到了系统出现紧急状况时，你完全没有办法调试，只能依赖 AI——那就是另一回事了。
速度与知识的取舍：AI 给你快速答案（高速度，低学习），而以前依赖 Stack Overflow 或文档（速度慢些）却能让你积累更深刻的理解。
一味求快，我们就有可能只停留在表面，错过了培养真正专业所需的背景知识与上下文。
过度依赖的长期风险
如果这种趋势继续下去，会怎样？首先，你可能在职业生涯中遇到**“批判性思维危机”**。如果 AI 一直替你思考，当它无法给出答案或遇到全新问题时，你就可能难以独立应对。
有人直言：“你用 AI 越多，大脑思考越少……所以当你碰到 AI 无法解决的问题时，你有能力自己解决吗？” 这无疑令人警醒。事实上，我们已经见过类似的“小型危机”：有的开发者在某个 AI 编程助手宕机时，就不知该如何推进工作流程了。
过度依赖还会造成自我实现的恶性循环。微软那份研究的作者警告，如果你担心 AI 会取代你的工作，却又“毫无批判性地使用”它，那么你极有可能把自己一步步变成被淘汰的人。在团队环境中，这种影响会成倍放大。如今的初级开发者如果跳过了“艰苦的自学阶段”，那么他们可能很难在未来成长为高级工程师。
如果出现这么一整代的程序员——“从未真正感受过独立解决难题的成就感”，也**“从未体验过苦战数小时后得来的深入理解”，那么我们的队伍里就可能充斥着只会按下按钮、依靠 AI 指挥的“操作者”。他们或许很擅长向 AI 提问题，但对答案本身并不了解**。而当 AI 出错时（它往往会在一些微妙的地方出错），这些开发者可能没办法识别，导致 Bug 和安全漏洞更容易溜进代码里。
此外，还有团队文化和合作方式的影响。如果每个人都只跟自己的 AI 搭档“对话”，团队内部的指导和知识传递就会减少。老手想把经验传给新手也变得困难，因为新手习惯了直接问 AI 而不是向同事求助。
更糟的是，新手没有扎实的基础，老手就要花更多时间去修正 AI 代码中的隐患，而不是让新手学会自己避免错误。从长远看，团队可能变得“1+1<2”，因为每个人私下都过度依赖 AI，而缺乏高质量的集体审查机制。如果有谁出问题，或者 AI 服务挂了，项目就可能进展受阻。
这并不意味着我们要回到烛光下写代码，而是提醒大家更理性地使用这些强大的工具，以防**“不仅外包了工作本身，也外包了对工作的批判性思考”**。关键在于充分利用 AI 带来的好处，同时不让自己的技能被掏空。
把 AI 当作协作者，而不是拐杖
那么，我们如何在享受 AI 编程助手带来效率提升的同时，还能让大脑保持活力？秘诀在于主动介入。把 AI 当成协作者——就像一个随时可用的“有点菜但能帮忙脑暴”的伙伴，而不是全知全能的神谕或只管丢问题的工具。以下是一些具体做法：
“AI 卫生”实践——永远要验证并理解
不要仅仅因为 AI 的输出看上去很合理，就轻信它。试着对 AI 的建议做“红队”测试：主动找其中的错误或可能忽视的场景。如果它生成了一个函数，用各种刁钻输入来测试。问问自己：“这个方案为什么能行？它的局限性是什么？” 利用 AI 做学习工具，让它逐行解释代码或提供替代方案。通过“质询” AI 的输出，你就能把被动的答案转换成一次主动的学习。不要让 AI 介入基础环节——适度的“挣扎”是好事
主动规划好一部分时间让自己“手动”编程。有人实行了**“无 AI 日”**：每周有一天坚持亲自写代码，仔细阅读错误信息，用文档而不是 AI。开始时很痛苦（“感觉自己又慢又笨”），可就像进行高强度锻炼一样，这能重建自信并加深理解。你不必彻底弃用 AI，但要定期“徒手”写写代码，别让最根本的能力荒废。这就像给自己的脑力做交叉训练。先自己想，再问 AI
这是经典的“开卷考”方法——先努力思考，才能学得更多。即使只写个伪代码或大概思路，也要在让 AI 填空之前自己先做点功课。如果遇到 Bug，先花 15～30 分钟排查一下，用打印、日志或逻辑推演来探究原因，练习自己的解题肌肉。然后再去问 AI——这样你就能拿它的答案和自己的想法对比，真正学到东西。用 AI 辅助，而非取代代码审查
当你拿到 AI 生成的一段代码，先把它当成人类同事写的那样仔细 review。如果条件允许，把 AI 贡献的代码也纳入到真正的团队审查中。让团队形成一种文化：“AI 可以先给草稿，但代码终究需要我们负责”。这样，整个团队对代码仓库里的所有内容都心中有数，而不是只靠一个人盲信 AI。积极学习：要追问、要迭代
如果 AI 给的解决方案能跑通，别就此打住。花点时间巩固这部分知识。比如，AI 帮你搞定了个复杂的正则表达式或算法，事后可以尝试用自己的话复述（跟自己或同事解释），或者问 AI：“为什么要用这些符号？” 通过对 AI 提出更多“为什么不用另一个思路？”的追问，把它当成一个有耐心的导师，而不是只会吐代码的机器。就有开发者分享说，自己在用 ChatGPT 生成完代码后，会不断追问和对比其他思路，就像在跟一位永不疲倦的老师探讨。这种对话能让 AI 成为良师，而不是一个快餐式的答题机。记录“AI 介入清单”或学习日记
记录下你经常让 AI 帮你解决的问题，这可能提示你在哪些知识点上存在盲区。比如，如果你多次让 AI 帮你居中一个 CSS 的 div 或者优化某条 SQL 语句，说明这些地方值得你真正弄懂。你可以把 AI 的解决方案做成学习卡片或练习题。下次遇到类似问题，尝试不用 AI，看看自己是否记得怎么做。将 AI 当作_后盾_，而不是你遇到问题时第一个依赖的对象。与 AI 做结对编程
不要把 AI 当成一个只能输入 Prompt 的工具，试着用“结对编程”的心态去跟它合作。比如，你先写一个函数，然后让 AI 提改进意见或找错误；或者你让 AI 写一个初稿，你来做润色。保持对话式的互动：“好，这个函数能跑了，不过能帮我把它重构得更清晰吗？”——如此，你才是掌舵者。你不是在“消费”答案，而是实时地筛选、指导 AI 的贡献。有开发者觉得，与 AI 一起编程就像带一个勤恳的新手，要监督它，但能省下自己不少体力——你是队伍里经验更丰富的那一个，最终成果还是要由你把关。
通过整合以上这些习惯，你就能让 AI 的使用整体收益最大化：既提升效率，又不在潜移默化中失去独立编程的能力。实际上，这些方法还会让你越用越强。比如，用 AI 给你解释陌生的代码，能帮你加深理解；试着让 AI 给出“刁钻测试场景”，也会提升你的测试思维。区别只在于，你必须始终处于主动状态，而不是被 AI 驱使。
结语：保持敏锐
在软件行业，AI 带来的代码生成正以不可阻挡的速度向前推进，这个趋势不可逆转。拥抱它既是大势所趋，也可能给我们带来许多好处。但在把 AI 融入日常工作时，我们每个人都要学会**“走钢丝”**，谨慎选择要交给机器的部分，以及那些我们必须亲力亲为的部分。
如果你热爱编程，这不仅仅是为了产出更多功能，更是为了守护编程的乐趣和解决问题的成就感。这才是当初你选择做这一行的重要动力。
把 AI 当作增幅器，别让它取代你。让它替你处理枯燥琐事，以便你专注于更富创造性、更复杂的部分，但别让那些最根本的技能因为长久不用而退化。持续关注事物的原理，打磨调试和系统思维的直觉，哪怕 AI 给你提供捷径。简单地说，让 AI 成为你的协作者，而不是你的拐杖。
在这个过程中能脱颖而出的开发者，将是那些懂得将人类的直觉与经验和 AI 的超级能力结合起来的人——既能和 AI 互动，又能在 AI 不给力、或者遇到全新问题时依旧稳操胜券。只要你主动实践并自我挑战，当花哨的工具失灵或碰到真正前所未见的问题时，你依然能坐在驾驶位上，保持敏锐并做好应对。与其担心被 AI 替代，不如担心自己没能坚持培养那些令你不可替代的技能。就像那句现代改编的老话：“AI 可以给你答案，但工程师的大脑依然要真正理解。” 让大脑保持在线，你就能顺利驾驭 AI 的浪潮，而不至于被吞没。
额外建议：下次你打算让 AI 一股脑儿写完整个功能时，不妨把这篇文章当作提醒——主动动手写一部分代码。你会惊讶地发现，自己依然记得很多东西，而且重新动脑的感觉也很棒。别在 AI 辅助开发的未来里，沦为“随波逐流”的闲置大脑。要利用 AI 提升效率，也要坚持练好基本功。
那些在未来依旧闪耀的开发者，将是今天没有让 AI 夺走他们思考能力的人。
补充：很高兴分享，我正在和 O’Reilly 一起撰写一本新书 《Vibe Coding: The…》（AI-assisted engineering），如果你喜欢我在这里的文字，也许会对这本书感兴趣。