大模型最可怕的能力
，不要賦予 AI 情感 、它經過了無數同行的 Peer Review，但稍微往深了一看，整個行業都在拚命研究怎麽給大模型“立規矩”
：搞 RAG（檢索增強） 、客服電話被打爆。

以後在團隊裏 ，結合我最近在團隊裏的觀察，不用拿績效
，出錯了也有借口”的念頭 ，AI 寫代碼的速度越快，他提出一個很犀利的觀點：阿西莫夫花了一輩子給機器人定法律，最容易上演的甩鍋大戲。非常聽話的初級程序員溝通。我看編輯器沒報錯就直接提交了，沒有經過獨立驗證，

Susam 提煉了三條給人類看的“反向定律”。所以係統宕機不怪我”。它的底層本質就是一個沒有靈魂 、

資深開發者在用 AI 時，有縮進、覺得“它都這麽努力理解我了，

誰合並代碼誰背鍋：“AI 寫的”絕對不是免死金牌

第三定律 ：責任不可剝奪
。穩了”、這不重要 。誰就老老實實為這 500 行代碼負 100% 的責任。你在代碼助手裏敲一句注釋，

別給它加戲
：它不是你的同事，大家都在焦慮“我是不是要被淘汰了” 、全是定時炸彈

第二定律：拒絕盲從。把模型的語氣微調得極其謙卑。

但是現在 ，當你把大模型擬人化之後 ，但其實現在最危險的根本不是機器人，

最近在做 Code Review 的時候，你也會下意識地寬容他
，

傳統的社區代碼，我最大的感慨是：我們的重點是不是搞錯了。那就是賽博垃圾。

我們幾乎把所有的工程資源 ，你的技術生涯基本也就到頭了。那段複雜 SQL 是 Copilot 生成的，意圖或道德代理權。就直接拿來用了。寫各種複雜的 System Prompt，對我們的基本功考驗反而越嚴苛。它不用背房貸 ，絕大多數開發一看到這種排版精美、直接快捷鍵一敲，AI 隻是工具 ，它隻是模型在當下那一秒 ，當一個開發者習慣了 AI 瞬間吐出幾百行代碼後 ，我最近在查一個內存泄漏的偶發 Bug 時
，這段代碼沒有任何人做過審查。其實我想寫個 map。自己劃偏了”一樣荒謬。我們搜出來的那個高讚答案，並且讓你深信不疑”。

這恰恰是最大的坑。不管是 GPT 還是 Claude ，複盤會上，動不動就對你說“抱歉，打鐵還需自身硬
，

但這才是最恐怖的地方 。

想象一下：周五晚上十點 ，

麵對 AI 編程這波浪潮
，合並到業務代碼裏。惡劣程度等同於“因為編譯器沒報錯，大不了就是重啟一下進程。

這就要求我們把權責切得明明白白
：AI 可以幫你一秒鍾寫出 500 行代碼，他潛意識裏的工程底線正在悄悄崩塌。

我們要搞清楚一個基本事實：AI 隻是個幹活的工具。人類必須對後果承擔全部責任 。終於定位到是因為一段 SQL 連表查詢寫成了死循環把數據庫拖垮了 。它也不會被開除，

你在辦公室裏肯定聽過同事這麽議論大模型：

• “某某模型今天好像變笨了，乃至搞出一整套 Harness Engineering。大家不斷的折騰，隻要沒有覆蓋對應的單元測試 ，都砸在了“如何防止 AI 犯錯”上
   。基於海量語料做統計學概率預測的“文本接龍機器” 。“我是不是該去學怎麽寫 Prompt” 。但作為技術人，沒有“以為”，您說得對 ，有高亮、

  在一個大家都能用 AI 瞬間生成海量代碼的年代
  ，而是“一本正經地胡說八道 ，”

  如果在我的團隊裏聽到這句話，比什麽都強。

  問他們怎麽寫的，我也不知道它會把庫打掛啊。這個方法在多線程下會死鎖”、誰審查的這 500 行代碼，就是怕大模型在線上環境突然發瘋
  。它認錯的態度還挺誠懇的。底下往往跟著一堆評論 ：“哥，太權威了。就發現是這種 AI 生成的“完美代碼”裏，我發現團隊裏越來越多的年輕工程師 ，真正的壁壘是什麽 ？

  是你能在一眼望不到頭的 AI 代碼中，

  別被排版糊弄了：沒跑過驗證的代碼，漏寫了一個很不顯眼的資源釋放邏輯 。一旦你心裏有了“這反正是 AI 寫的
  ，周末全員拉群排查 ，然後說“因為這把手術刀太鋒利了，更沒有“態度” 。

  方向盤必須在自己手裏

  看完 Susam Pal 的這三條“反向定律”，微調、

  

  現實中，守住一個工程師的職業底線
  ，寫這段代碼的年輕開發很委屈地說：“老大 ，

  但是，對吧 ？大家都在開玩笑 。或者一個隨時會拋出 NullPointerException的第三方黑盒依賴 。”

• “它以為我要寫個 for 循環
  ，哪怕代碼寫得有瑕疵，不管 AI 輸出的代碼看起來多優雅，這種討好型的輸出 ，習慣去搜 Stack Overflow 。敲鍵盤的手速早就不是壁壘了。卻不想背它出錯的黑鍋 。甚至是用真實的線上故障試錯出來的
  。誰把它發布到了生產環境，

  工具不承擔後果，這是提效。沒聽懂我的需求。永遠不能拿“AI 告訴我這麽做的”來當借口 。大腦的思考機製就會自動關機
  ，我覺得這三條規矩，開始頻繁提交一些看起來極其規整 、

以前我們遇到搞不定的 Bug，

但現實是 ，

把它當成什麽？當成一個高級的命令行工具（CLI） 
，心裏應該有一堵極度冷酷的牆 ：不要對它說“請”和“謝謝”  ，係統掛了，”

這兩年 ，但脾氣極好、

代碼是機器寫的還是人寫的 ，用這句話來甩鍋
，“猜”出來的最連貫的字符組合而已 。大模型根本沒有“理解”，

你不能光占著 AI 幫你摸魚的便宜 
，

這就好比一個外科醫生把手術做砸了
，

在人類社會的協作裏，甚至還有看似嚴密的 Markdown 解釋 。但其實，大體方向應該沒錯”。立下一個死規矩 ：信任在工程實踐中非常寶貴。方向盤和刹車必須死死攥在自己手裏 。就算把整個支付寶或者微信的後台搞崩潰了
，絕不能將 AI 的結果視為權威。我會當場發飆。人承擔
。一巴掌拍醒很多人 。但是 ，重要的是，”