引言
我算是看着AI火起来的程序员之一吧。从第一代GPT出现时觉得它像个“骗局”，到现在几乎离不开AI——从日常搜索到工作中生成、优化代码，AI确实帮了我很多，也为我们节省了大量时间。但今天我想说：如果你是程序员，真的要少用一点AI！
自身感悟
我做程序员快五年了，从当初的懵懂新人成长为现在略有经验的“老鸟”。这一路，我对AI工具的使用感受颇深。想当初，我是最早一批拥抱AI工具并对其爱不释手的人之一，可以说一度深陷其中。然而现在，我感觉自己的代码能力提升速度比以前慢了很多，尤其是在调试（debug）方面。为什么这么说呢？我来举个亲身经历的例子：
之前我在公司部署Flink架构时遇到了一个问题，其实只是一个简单的参数错误。大家猜猜我当时是怎么做的？我相信很多人现在都会这么做——把错误信息和代码片段一股脑复制到AI工具里，然后刷着手机等答案。结果这次AI并没有解决我的问题，一直返回错误的代码建议。没办法，我只好自己查看源码，才发现是传入的参数不对。后来我反思，为什么会这样？原来最新版的Flink代码不在AI的训练数据库里，而且这个问题在网上也没人问过。要是在以前，调用开源库函数我肯定会先看源码的，现在却因为AI太方便，直接复制粘贴等答案。唉，现在写代码、解决问题几乎变成了“输入问题→等待答案→直接使用”的模式，中间缺少了太多思考。我感觉自己的能力提升被AI“限制”住了，所以真心呼吁大家：以后少用点AI！
再举个例子：我让运营同事写一篇公众号文案，结果他把需求告诉AI后，直接把AI生成的内容一字不差地交给了我——那风格明显带着浓浓的AI痕迹。当时我真是又气又无奈，差点想“一巴掌”拍过去。这也让我意识到，过度依赖AI不仅会影响我们自身技能的提升，还可能让我们的工作成果失去灵魂和原创性。
过度依赖AI的负面影响
也许有人会说，用AI能提高效率，有什么不好？但根据我的体会和一些研究，过度依赖AI对程序员的成长和工作其实有不少负面影响：
- 基础能力退化：经常使用AI生成代码、查找答案，会让我们逐渐忽视阅读官方文档、手动调试这些基本功。就像有位开发者反思的那样，过度依赖AI会导致阅读文档、调试代码、深度思考等多项基础能力衰退。遇到问题第一反应是问AI而不是自己钻研，长此以往，独立解决问题的能力就会下降。
- 思维惰性与创新力下降：AI提供的答案往往直接且现成，这会让我们习惯“拿来主义”，懒得深入思考。有研究指出，一些大学生过度依赖AI工具可能导致思维“惰化”。对程序员来说也是如此——如果什么都让AI代劳，自己不动脑筋，创新思维和独立判断能力也会变弱。微软的一项研究甚至表明，过度使用生成式AI可能削弱人的批判性思维能力。
- 技术债与代码质量隐患：AI生成的代码虽然快，但未必可靠。如果不加审核直接使用，可能引入潜在的bug或不符合团队规范的代码，增加后期维护的负担。有文章指出，过度依赖AI可能带来技术债务和代码质量问题。此外，AI可能无法完全理解复杂的业务逻辑或上下文，生成的代码有时会“驴唇不对马嘴”，反而需要程序员花更多时间去修正。
- 职业竞争力风险：如果程序员把大部分工作都交给AI，自身技能得不到锻炼和提升，长远来看竞争力可能下降。当AI工具越来越普及，企业对程序员的要求也会提高——只会让AI写代码的人，可能逐渐被更善于利用AI且自身能力过硬的人取代。正如有句话所说：“问题不是AI是否会取代程序员，而是程序员是否在‘取代自己’。”
总的来说，AI是一把双刃剑。它能极大地提高我们的工作效率，但如果过度依赖，就会让我们变成“工具的奴隶”，失去独立思考和成长的机会。因此，我们需要理性看待AI的作用，学会适度使用。
如何合理使用AI
少用AI并不是完全不用AI。我们的目标是“善用AI”，而不是“被AI所用” 。在日常工作和学习中，我们可以采取一些策略，让AI成为我们的助手而不是拐杖：
- 明确使用场景，有所为有所不为：AI适合处理重复性高、有明确模式的任务，比如生成样板代码、编写单元测试、优化简单逻辑等。对于这些任务，我们可以放心地让AI帮忙，把自己从繁琐的劳动中解放出来。但对于核心算法设计、复杂业务逻辑实现、架构设计等需要深度思考的任务，建议尽量自己动手。这些是体现程序员价值的关键，也是AI目前难以胜任的。把AI用在刀刃上，才能真正提高效率而不荒废技能。
- 先思考再求助，培养自主解决问题的习惯：遇到问题时，不要第一时间扔给AI，不妨先自己思考、尝试解决。比如调试bug时，先仔细阅读错误信息，自己动手调试或查阅文档，实在卡壳了再去问AI。这样一方面锻炼了自己的调试能力，另一方面也能更有针对性地向AI提问。有开发者建议设置**“无AI日”**，每周选一天完全依靠自己编程，不借助任何AI工具。在这一天里，强制自己读源码、写注释、一步步调试。这种“刻意练习”能帮助我们保持核心技能不退化。
- 理解AI的输出，而不是直接“复制粘贴” ：使用AI生成代码或方案后，一定要花时间去理解它的逻辑。不要只是觉得“能用就行”就直接复制到项目里。知其然还要知其所以然，这样才能把AI的成果转化为自己的知识。例如，AI帮你生成了一段代码，你应该逐行阅读，弄清楚它为什么这么写，有没有潜在的问题。如果有不明白的地方，不妨再问问AI（或者查资料），直到彻底理解。只有经过自己消化吸收的知识，才真正属于你。正如有句话所说：“我们正在创造一代能问AI正确问题但不能理解答案的开发者”——我们要避免成为这样的开发者。
- 用AI辅助学习，而不是代替学习：对于程序员来说，持续学习新技术、新框架是家常便饭。AI可以成为很好的学习助手，但不能代替我们学习。比如在学习一个新框架时，我们可以让AI给我们解释基本概念、生成示例代码，但之后一定要自己动手实践，写一些demo，加深理解。又比如阅读英文文档或论文时，可以先用AI翻译或总结要点，但自己还是要通读一遍原文，不能完全依赖AI的转述。总之，把AI当作**“辅导老师”**，而不是“答案之书”。通过AI提供的线索和解释，我们可以更高效地学习，但最终掌握知识还是要靠自己思考和实践。
- 保持对代码的掌控力，定期审查和重构：即使使用AI生成了大量代码，我们也需要像对待自己写的代码一样，对其进行审查和优化。AI生成的代码可能不够简洁，或者不符合团队编码规范，这时候程序员应该手动重构，提高代码质量。另外，对于AI提供的解决方案，也要多问几个“为什么”和“有没有更好的方法”，培养自己的批判性思维。只有这样，才能确保我们在借助AI的同时，不失去对技术的深度理解和把控。
结语
AI的出现无疑给程序员的工作带来了革命性的变化。它可以是我们的得力助手，帮助我们提高效率、探索未知；但如果使用不当，它也可能成为削弱我们能力的“温柔陷阱”。作为程序员，我们应该清醒地认识到：技术的主体永远是人。工具再强大，也只是工具。我们不能让自己变成只会调用AI的“人肉接口”，而要始终保持学习和思考的能力。
最后，请允许我再次呼吁：**程序员朋友们，少用一点AI吧！**这里的“少用”，不是拒绝进步，而是提醒大家不要过度依赖。让我们把AI用在合适的地方，同时留出时间和空间来提升自己。只有这样，我们才能在AI时代既享受技术带来的便利，又不断成长为更优秀的开发者。毕竟，真正的核心竞争力，永远藏在我们的大脑和双手里，而不是在某个AI工具中。
