今天经历了一场面试，体验很是奇妙。不是因为问题难，而是因为那种老派职场生态的味道突然变得格外刺眼。技术问题只是表面，更深的东西是：AI 时代正在悄悄重塑技术判断力的归属，而很多团队还没意识到。
发生什么事了？
今天的面试官老前辈(从发亮的发量判断的)提了一个场景问题Q。 当我提出一个解法时，他并不是在与解法本身探讨，而是在捍卫一个年代久远的位阶体系： “我来定义正确，你来接受定义。”
之后复盘我将问题和我的解法喂给AI，AI给出了我肯定的回答，还跟他要了可验证代码直接运行。
回头想想，这场面试的争论焦点并不复杂。但提问方式带着诱导，判断标准模糊，一个问题回答后既不肯定也不否定，像是在维持一种传统。
这类行为在 AI 时代之前是常态。
因为技术知识是不对称的，面试官可以凭经验裁决，一句“你这样欠缺考虑”，求职者极难反驳。权力来自于“我说的算”，不是来自于“事实说的算”。
但现在时代裂开了一道缝。 ....... 技术判断权第一次，被从个人经验手里重新分配到可验证推理体系里。
.......
这意味着什么？
意味着“模糊否决”这种老职场武器开始失效。
意味着很多赖以维护生态位的“专家光环”，正在被事实透明化稀释。
意味着真正的技术价值不再靠谁声音大、谁坚持得久，而是靠谁能构建更可解释、可推导的方案。
这是整个事件最值得记录的地方——不是技术争论本身，而是它暴露的生态位差异。
当 AI 带来了知识的扁平化，很多团队依旧坚持过去的层级逻辑。
这种组织，判断力集中在职位而非事实上，内部自我纠偏能力弱，技术决策容易变形为权力决策。
这类生态很难在未来的竞争环境中长期保持优势。
站在今天的节点上，这并不是对我的否定，恰恰是对方暴露了生态成熟度的信号。
越是依赖模棱两可的否决、越是不愿接受可验证推理的人，越无法在 AI 时代的知识流动速度里站稳脚。
而真正的成长型团队，反而会欢迎被验证、被挑战、被推导，因为他们意识到技术判断权已经从个人转向“集体的智能基础设施”。
这场面试没有浪费我的时间，它帮我识别了一个不适合自己成长的生态区。
人在职场里，最重要的不是打赢争论，而是找到能一起构建未来的队伍。
这才是 AI 时代真正的稀缺资源。
明天继续走，保持清醒，不跟落后时代的影子纠缠。 ....... 无论如何，所谓之专家，还是小白，对于AI来说都是经验包，它只需要电，而人要吃饭，要养家，它加速了内卷，也悄悄地重构这个生态
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