今天聊一个可能让许多人感到不适的话题：AI正在悄然切断普通人从新手成长为专家的路径。
1/
先说一个大多数人没注意到的事实。
在过去三十年里，程序员的成长路径其实相当明确。刚毕业时写写CRUD、修修简单bug、做做单元测试；工作三五年后，开始负责模块设计、做性能优化；再过几年，就能参与架构设计、做技术决策。
这看似是一条线性上升的职业轨迹，但**本质是什么？**是用无数的时间去踩坑、犯错，从错误中累积直觉。
你写过上千个bug，就能一眼看出问题的影子；你调试过上百个诡异异常，就知道问题可能藏在哪；你重构过十个烂项目，就能分辨什么是真正的好设计。
专家不是学出来的，是错出来的。
2/
现在问题出现了——AI把这些初级任务全干了。
写CRUD？AI三秒钟搞定。
改简单bug？AI扫一眼就能定位。写单元测试？AI写得比你还规范。
你说这不是好事吗？效率确实提升了——但代价是：新手失去了练手的机会。
这就像你想学游泳，但有个机器人能替你游。你在岸上看它游得又快又好，自以为自己也会。可真被扔进水里，你才发现自己只会下沉。
3/
有人说，那我用AI来学习不行吗？让AI教我？
听起来合理，但忽略了一个关键差别：学习和使用不是一回事。
当你问AI问题，它立刻给出完美答案。你看懂了，以为掌握了。
可那种“掌握”是假象。
真正的掌握，是从坑里爬出来之后的理解。
是你花三天调一个bug，最后发现只是少了个分号；
是你自信地设计了一个“完美架构”，上线即崩后才明白什么叫过度设计。
这些痛苦和挫败，AI没法替你经历。
4/
直白点说：
专家和菜鸟的区别，不在于知道多少，而在于直觉深浅。
问专家一个方案是否靠谱，他也许说不出复杂的逻辑，但他“就是觉得不对劲”。
那种“不对劲”，来自十年无数次失败积累的本能警觉。
这种直觉，看书得不到，教程教不了，AI更造不出来。
它必须来自亲身试错、亲自负责、亲自承担。
AI能给你知识，却给不了你直觉。
5/
更糟的是，这不只是程序员的问题。
律师助理过去要读大量案例，现在AI读；
会计新人过去要做海量账目，现在AI算；
设计师助理过去要画草图，现在AI能自动生成。
几乎每个行业的入门级岗位，都在被AI吞噬。
有人说这些重复劳动本来就该被淘汰。
可问题是——正是这些重复劳动，构筑了新人成长的必经之路。
你把这条路堵死了，新人还怎么成长？
6/
有人可能会安慰自己：那专家不就更稀缺、更值钱了吗？
理论上没错。
但别忘了，现在的专家，是过去几十年一点点熬出来的。
等这批人退休了，新专家从哪来？
你不能跳过所有初级阶段，直接变成专家——这不符合人类学习规律。
所以，AI制造了一个悖论：
它让初级工作变得“没必要”，但初级工作恰恰是高级人才成长的必要条件。
7/
当然，我并不是在说AI是坏事。
我想说的是：如果你还想成长，就不能把AI当替你干活的工具，而要把它当加速学习的工具。
比如说：
- 让AI出题，而不是让它写代码；
- 自己先写完，再让AI review；
- 遇到bug先自己调，再对比AI的思路，看看差在哪。AI应该是你的陪练，而不是你的替身。
8/
但我也清楚，大多数人不会这样做。
人性使然——能省事就省事，能偷懒就偷懒。AI能干，自己当然不干。最终结果大概率是这样：
- 一小部分人，用AI加速成长，升级比以往更快；
- 大多数人，用AI替自己干活，看似效率高，实则停滞不前。
几年后，前者成了真正的专家；后者发现，除了会用AI，自己什么都不会。
9/
最后说一句可能刺耳的话。
过去，只要肯吃苦、肯花时间，就能慢慢往上爬。
那条路虽然辛苦，但确实存在。
而现在，这条路正在消失。不是变难了，是被AI“消化”掉了。
那些让你吃苦的任务，AI替你吃了；那些让你成长的挫折，AI替你避开了。
你想吃苦都没地方吃。
所以，如果你真的还想往上走，
就得主动给自己找苦吃。
这话听起来违背人性，但现实就是如此。
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