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Steve Sun

【译文】我们现在是工厂工程师,不是产品工程师 【译文】循环工程的艺术 【译文】请不要搞个 【译文】自主长时运行编程 Agent 【译文】/goal + 损失函数:如何用一条指令在 30 小时内蒸馏一个产品 我怎么用 Hermes Agent 写代码 【译文】运行一个 AI-native 的工程团队 【译文】运行一个 AI-native 的工程团队 【译文】你可以直接这么说 如何设计一个智能体(AI Agent) 如何设计一个智能体(AI Agent) 【译文】为什么你的"AI-First"策略很可能是错的 【译文】为什么你的"AI-First"策略很可能是错的 记忆的层级,和 AI 智能体的记忆管理 AI Agent 工具对比:MCP 为什么只是个过渡产物 AI Agent 工具对比:MCP 为什么只是个过渡产物 外部化的J人 外部化的J人 Omarchy 一些中文环境下的设置 Omarchy 一些中文环境下的设置 AI Agent + 产品经理 = 产品测试工程师 AI Agent + 产品经理 = 产品测试工程师 遇到 Linux 系统 Kernel Panic 了该如何应对 遇到 Linux 系统 Kernel Panic 了该如何应对 如何与「老登」相处 Cursor等AI编程工具的背后原理 为什么不应该让AI生成单元测试
【译文】你可以直接这么说
Steve Sun · 2026-05-29 · via Steve Sun

原文You Can Just Say It

作者:Caleb Gross(@noperator


有一种评估人类及其创造性产物价值的奇怪论证范式,大致长这样:在 AI 时代,某些角色还是应该优先用人类,因为 AI 永远无法执行该角色所需的任务。或者,至少人类做得更好。又或者,人类和 AI 的输出看起来可能差不多,但人类的产物更优,有一些微妙的风格原因是 AI 无法复制的。再或者,至少 AI 无法一致地复制它。

看看球门柱底座上那些被反复移动留下的擦痕。等混凝土凝固吧,28 天。

这类思路归结为一句话:“人类如果有高质量产出,那就有价值。” 这个论证的危险之处在于,它完全取决于一个存在但正在缩窄的人类—AI 能力差距。这个差距过去确实存在(2023 年的 ChatGPT 时代)。现在或许依然存在。但将来是否还会存在——我不知道。

不妨换一种说法:

“人类是有价值的。” 你可以直接这么说。作为人类的一员,我建议你这么说。不需要任何资格限定。这是一个稳健的陈述,不取决于某个前沿模型在某个最新 benchmark 上的瞬时分数。

关于"质量"的题外话

作为相关但——重要的是不需要说的——题外话:你怎么衡量一件创造性产品的质量?它有效吗?它完成了它本该完成的事吗?这个问题隐含了质量的两个子成分:意图物质形式。在我看来,很多为人类创造性产物辩护的论证,过分关注形式而忽视了意图。

创作是将意图蒸馏成形式的过程。意图通常不可分割地嵌入产物的形式之中。人类会反复(有时是痛苦地)塑造和重塑自己的创作,直到它足够匹配脑海中的样子。生成式 AI 的奇特之处在于,它可以用最低限度的意图产出可观的形式。一个人带着模糊的心理模型来到任务面前——并不清楚自己想完成什么——AI 却照样能生成东西。“帮我写一封辞职信给老板。““嗯……看起来还行。”

也许"AI slop"本质上是在表达:难以辨识形式背后的意图。 按这个定义,人类同样很擅长制造 slop;生成式 AI 只是降低了创造无意图形式的准入门槛。也可以说,意图体现在 prompt 中。对于散文类的文本产物,一个打磨充分的 prompt 或许已经很接近意图的形式本身了。最近在讨论(不)使用 LLM 作为人际沟通中介时,我的朋友 Tom Hudson 告诉我:“如果你要用 LLM 给我写一封邮件,我宁愿你把 prompt 直接发给我——至少那样我还知道你到底想说什么。”

生成式 AI 的病理在于,它太容易让你在意图不明的情况下生成大量形式。而手工创作时,这个错误更难犯。


“神就照着自己的形象造人。” —— 创世记 1:27

“人的尊严不依赖于人的能力。” —— Magnifica Humanitas, §50

神学中也使用类似的术语。


本文由 AI 翻译,可能存在错误