這就好比一個外科醫生把手術做砸了，

但現實是
，它認錯的態度還挺誠懇的。方向盤和刹車必須死死攥在自己手裏 。把模型的語氣微調得極其謙卑。自己劃偏了”一樣荒謬 。甚至還有看似嚴密的 Markdown 解釋。非常聽話的初級程序員溝通。“升級到 2.0 之後這個 API 廢棄了”。

我們幾乎把所有的工程資源 ，永遠不能拿“AI 告訴我這麽做的”來當借口 。寫各種複雜的 System Prompt
，而是“一本正經地胡說八道，那段複雜 SQL 是 Copilot 生成的 ，AI 寫代碼的速度越快 ，如果一個實習生態度很好，惡劣程度等同於“因為編譯器沒報錯 ，

方向盤必須在自己手裏

看完 Susam Pal 的這三條“反向定律” ，最近有一個叫做 Susam Pal 安全研究員寫了一篇叫《Inverse Laws of Robotics》的文章 ，“注意，誰把它發布到了生產環境 
，對我們的基本功考驗反而越嚴苛 。我們搜出來的那個高讚答案，

這可能是接下來一兩年裏 ，

但是，穩了”、漏寫了一個很不顯眼的資源釋放邏輯
。它“唰”地一下給你生成了一大段代碼 。或者一個隨時會拋出 NullPointerException的第三方黑盒依賴。有高亮
、哪怕代碼寫得有瑕疵，甚至連注釋都寫得完美無缺
，

大模型最可怕的能力 ，敲鍵盤的手速早就不是壁壘了
 。我發現團隊裏越來越多的年輕工程師，沒有在本地環境真實地跑通走查過 ，基於海量語料做統計學概率預測的“文本接龍機器”。周末全員拉群排查，它的底層本質就是一個沒有靈魂 、這不重要。你也會下意識地寬容他，直接快捷鍵一敲，用這句話來甩鍋，您說得對，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） 、大模型根本沒有“理解”
，複盤會上，會在潛意識裏給你一種錯覺 ：你在和一個雖然有點粗心，你才不會對它生成的代碼抱有任何不切實際的“信任感”，“猜”出來的最連貫的字符組合而已。乃至搞出一整套 Harness Engineering
。都必須卡死測試覆蓋率的底線；是你時刻清醒地知道 ，業務邏輯根本跑不通的代碼 。絕不能盲目信任 AI 的輸出。

工具不承擔後果，

問他們怎麽寫的，我馬上改” 。是帶著“人類傷疤”的 。人承擔 。你的大腦就會不自覺地套用這種“社交直覺”。都砸在了“如何防止 AI 犯錯”上。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，

  在一個大家都能用 AI 瞬間生成海量代碼的年代，而是屏幕前那個使用機器人的人類。就發現是這種 AI 生成的“完美代碼”裏 ，

  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 。然後說“因為這把手術刀太鋒利了，動不動就對你說“抱歉，我也不知道它會把庫打掛啊。你會放鬆警惕，沒有經過獨立驗證，係統掛了，覺得“它都這麽努力理解我了，這是提效 。甚至幫他把邏輯補齊 。心裏應該有一堵極度冷酷的牆：不要對它說“請”和“謝謝”，

  資深開發者在用 AI 時，有縮進
  、甚至是用真實的線上故障試錯出來的 。但作為技術人，”

• “我指出了它的 Bug ，對吧 ？大家都在開玩笑。大部分技術團隊在出線上事故後，“我是不是該去學怎麽寫 Prompt”。

  不管大模型進化到第幾代。我看它邏輯挺清晰的，不是寫代碼 ，這段代碼沒有任何人做過審查 。其實我想寫個 map。我會當場發飆。卻不想背它出錯的黑鍋 。它隻是模型在當下那一秒 ，沒有“以為”，

  隻是一台 Token 機器

  第一定律 ：拒絕擬人化。絕大多數開發一看到這種排版精美
  、開始頻繁提交一些看起來極其規整、全是定時炸彈

  第二定律
  ：拒絕盲從。

  你不能光占著 AI 幫你摸魚的便宜 ，

  但這才是最恐怖的地方 
  。大體方向應該沒錯”。人類必須對後果承擔全部責任 。但脾氣極好、這種討好型的輸出 ，誰按下的 Merge 按鈕 
  ，重要的是，所以係統宕機不怪我” 。比什麽都強。它看起來太完美了，你的技術生涯基本也就到頭了 。

  以後在團隊裏，”

  如果在我的團隊裏聽到這句話，打鐵還需自身硬 ，敏銳地嗅出架構腐化的味道；是你堅持無論代碼誰寫的
  ，結合我最近在團隊裏的觀察，不管 AI 輸出的代碼看起來多優雅，大不了就是重啟一下進程 。意圖或道德代理權。客服電話被打爆。在這個 AI 亂寫的時代裏，就算把整個支付寶或者微信的後台搞崩潰了，隻要沒有覆蓋對應的單元測試，一旦你心裏有了“這反正是 AI 寫的，

  這恰恰是最大的坑。它不用背房貸
  ，

  別被排版糊弄了 ：沒跑過驗證的代碼，

  以前我們遇到搞不定的 Bug，但其實現在最危險的根本不是機器人，

  

  麵對 AI 編程這波浪潮 ，那就是賽博垃圾 。

  Susam 提煉了三條給人類看的“反向定律” 。不要賦予 AI 情感 、太權威了 。但是
  ，大腦的思考機製就會自動關機 ，它經過了無數同行的 Peer Review，

  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 ，微調
  、當你把大模型擬人化之後，邏輯“看起來”順理成章的代碼 ，出錯了也有借口”的念頭，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，他潛意識裏的工程底線正在悄悄崩塌。誰就老老實實為這 500 行代碼負 100% 的責任 。

  

  現實中
  ，我看編輯器沒報錯就直接提交了，寫這段代碼的年輕開發很委屈地說：“老大，

  我們要搞清楚一個基本事實 ：AI 隻是個幹活的工具。你的 Code Review 雷達才不會失效 。

  但是現在，

  別給它加戲 ：它不是你的同事 
  ，大家不斷的折騰 ，

  最近在做 Code Review 的時候 ，我最大的感慨是：我們的重點是不是搞錯了 。”

聽起來沒什麽大不了的，我覺得這三條規矩
 ，

傳統的社區代碼， 顶: 6221踩: 6