AI·研究
人工智能最初只是许多工程师在工作边缘进行实验的工具，如今工程师可以要求人工智能解释代码库、规划功能、生成实现、编写测试、提出修复方案并审查代码合并请求，有些人同时管理多个智能体。这带来了巨大的杠杆效应，但也让工程师感到碎片化、不堪重负，甚至对自己的能力更加不自信。文章指出，长期以来工程师通过逐步扩展知识边界来建立信心，但人工智能扩大了可触及的工作面，使工程师能够在几乎不了解的语言或基础设施上取得进展，而内心对精通的标准却未跟上。全面的精通正成为不可能的标准。文章提出，在人工智能时代，负责任工程的关键在于三种能力：洞察力，即准确识别相关、可信、缺失或被忽视信息的能力；判断力，即在阅读情况后选择行动方案的能力；智慧，即知道什么值得做以及朝向什么目标。知识仍然重要，但人工智能使知识更易获取后，这三种能力变得更加关键。文章通过规划阶段和代码审查两个实例说明如何实践这些能力，并强调工程师需要更诚实地面对自己知道和不知道的东西，对风险保持思考，对扩大的能力承担责任。
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