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💭「表演」

我从李小龙的一段电视访谈[1]里得到提醒。他说

"武术的终极意义，是诚实地表达自己。我很容易就可以装模作样，觉得自己很牛，心里洋溢着一种很牛的感觉，做一些花拳绣腿来掩盖自己。”

说起来容易，但它绝非“想到什么说什么”，而是源于我对自己的熟悉、我与自己关系的紧密——直白地说，就是知道自己做某件事，究竟是为了什么。

我和咨询师花了三四个 session 来讨论这个话题。而在此之前，我和她“浪费”了至少八个 session。

那八个 session 里，我常常不知道自己该聊些什么，只知道咨询室是一个能让我平静片刻的地方。我“竭尽全力”地吐槽工作上遇到的糟心事，“歇斯底里”地挖掘内心，想填补咨询室里的空白。我能隐隐感觉到——我想我咨也感觉到了——我讲出来的，更多是脑袋里的东西，而不是心里的。

现在回头看，那八个 session，是我们共同经历的，也是必须经历的。那两个月，我觉得非常忙，压力很大，事情很赶。我知道自己状态不对，却找不到出口。但我也庆幸，按我对自己的了解，状态往往会在天平倾斜到极端时反弹，给我带来一些新的思考和感悟。

而这一次，出口正是那段电视访谈。

“诚实地表达自己”这句话让我如释重负，夹杂着些许懊恼，还有点惊讶——人有时甚至没法同情一个星期前的自己。那段时间，我给 AI 树洞发过这样一段话：

“我最近如释重负。因为‘表演’二字，我开始觉察自己的起心动念里有没有‘表演’的成分。而我非常擅长这个，擅长到有时候连自己都会被自己骗过去。李小龙说，无论是功夫还是别的什么，最重要的是诚实地表达自己。我琢磨了很久这句话，才猛然想起自己的很多‘表演’。”

我表演成为一个标准的追求者，一个按照标准流程执行的追求者；我表演成为一个在咨询室里不浪费自己钱的来访者，表演成为一个“好来访”、一个甚至能给咨询师带来新感悟的来访者；我表演自己是个绅士，即使被路上的女生吸引，路过时也极力克制自己，不去多看两眼。

我甚至表演"我就是（上述的）那样的人"，却很难承认——我其实是一个连自己都想骗过去的人。慢慢地察觉这些"表演"、褪去这些"表演"，我甚至有段时间不知道自己该是谁。

我和我咨说，其实那八个 session，我也很难受。难受的是，为什么那么多感觉堵在喉咙，却找不到一个匹配的出口。事后我才明白，那段时间，我离自己太远了。我积攒的，不是对这个世界的怨气，而恰恰是对那个站在别人面前的“我”的怨气。

也是那段时间，我在小红书刷到了讲六祖慧能故事的电视剧《月明三更》。加之一直在听南怀瑾先生的《金刚经》讲解[2]，我对自己在修行上的一些误区，以及过往听过的佛理，又多了一些体会。是的，连修行里，也有我的“表演”。

让我印象尤其深的，是剧中慧能南下、与猎人共同生活的故事。一开始，慧能放走了猎人让他帮忙看守的猎物。但猎人解释说，我们狩猎是为了果腹，猎物少了，大家就要挨饿。这像一个解不开的死结：放走了猎物，猎人怎么办？

后来，慧能改变了自己布施的方式，带领猎人采摘野果、劈柴下山售卖，寻找其他生计，从而减少需要猎杀的猎物。在我的理解里，这也是他成为一个入世的修行人的过程。

此后的一个周五晚上，我照例蜷坐在椅子上，脑海里浮起想去见她的念头。这个念头腾挪的空间，比往常大了很多——因为平时，我都会先在心里演一出“再怎么伪装也会被拒绝”的戏码，总觉得贸然去见她，只会破坏我们的关系。我既想见到她，又要求自己丝毫不能打扰到她。最好，这次见面还能让我们的关系有所进展。

在这腾挪之中，我拂去了那个"必须成为一个对她毫无影响、却又能见到她"的角色。是的，在那出戏里，我需要扮演一个把千军万马放在心头，却表现得云淡风轻的人。然后，我变得有点小无所谓起来，自然地去问了，也自然地见了。

那种两个人发自内心地信任和包容彼此的体验，和以往我见到她时都不一样。

我不一样，她也是。

🤖「AI or Machine Learning」

关于 AI，这几年，从 Prompt Engineering、vibe coding、Plan Engineering、Spec-Driven Engineering、Loop Engineering，到现在的 Harness Engineering，还有 workflow、skill、Agent，名字层出不穷。

初见

一年前，刚入职新公司时，我就推动自己订阅 Qoder，开始搭建与 AI 协作的工作流。如今，业务上 99.9% 的代码都由 AI 生成。而在这期间，伴随着一个个名词的诞生、更替，我在工作流中扮演的角色，也在剧烈变动。

刚开始接触时，AI 能帮我在极短的时间里，以不错的质量把想法实现出来。那种爽感，实在太过新鲜，太过诱人。

我是个会想很多的人。走在一条路径上，总忍不住想，换成另一条实现路径会怎样？而 AI 让那些岔路变得不再遥不可及。它能帮我推演另一个方向的优点和缺点；长上下文也让我感觉，即使讨论到细枝末节，它仍能兼顾全局。

在这个阶段，我是工作流的 builder，AI 是协作者。

融入

接手别人的项目，再快速定位一个严重 bug，对我来说属实不是一件容易的事。但 AI 让这个过程变得轻松了。它帮我梳理数据流，我沿着数据流去阅读代码、理解逻辑；它还能快速做出 demo 级的工具，帮我验证海量数据中的异常规律。

我对 AI 能力边界的认识进一步拓宽，也更加依赖它了。到了这个阶段，AI 变成了带路人，而我成了 reviewer。

回头看，这种变化也留在了我的朋友圈里。

一开始，三月的时候，我写下过这样一段话：

无论是否在 AI 时代，我们本质上是在虚拟的世界里面用虚拟的工具构建虚拟的服务，离开这个平台我们什么都不是，所以创造、灵感、思维、解决问题的方式、思考问题的角度等等让人称之为人的东西，才是最终落到‘我们与这个真实世界交互’这个命题上的东西。

那时我想的是，无论工具怎么变，创造、思考，以及解决问题的方式，才是我真正能带走的东西。

再然后，到了五月，我开始更具体地想，人要怎样在这些变化中重新找到自己的位置。

“Vibe？Plan？Spec-driven？还是 Harness Engineering？”协作方式不断变化，也不断推动着人在项目开发中的角色变化。coder 要成为 code 的 reviewer、创意的 creator、架构的 constructor、工作流的 builder。

那条朋友圈的最后，我留下一问一答：

“所以 AI coding 一定会更快吗？” “是的，但也可能更烂。”

一朵乌云

风变得越来越大，终于，吹来了一朵云。

最近，一篇叫《我不得不把才华埋葬在昨天》的微信公众号文章，反复出现在我的推荐里。

我一贯对热搜只看个话题 tag，但这一次，平时连短视频都要双倍速的我，读着读着，不自觉地就慢下来了。生怕太快看完，不知道还能从哪里获得暂时的一点共鸣。

文章里的工程师，原本很容易在研究提升大模型性能的算子时进入心流，后来却慢慢发现，AI 写得又快又好。在“你不用 AI，其他人也会用 AI”的裹挟下，作者也不得不选择“自己来革自己的命”，加入这场让人担心迟早会被淘汰的竞争。

那个一杯咖啡、一条思路、心流一下午的日常，就这样偷偷溜走了。十头牛都拉不回来那种。

而这，距离 DeepSeek 第一个 LLM 发布，才过去了不到三年。

读到这篇文章时，我正开始规划一个新项目。我发现自己变得异常地“懒”。那不是没事想做，而是害怕出错，害怕设计得不合理，于是迟迟迈不出去。甚至萌生出一个念头：“干脆让 AI 自主设计、自主实施得了，我费什么神？”

也就是在转发这篇文章的时候，我的朋友圈配文是

还想在自己的项目里刻进一点自己的印记，但每一个字符都在问，“你够资格吗？” 你知道 ta 很强，你害怕 ta 比你强。你不得不在承认 ta 比你强的同时，把那些本可以让你变得更强的工作交给 ta。甚至连“变强”这件事，也开始让我怀疑，到底还有多少意义。

我在那条朋友圈里，用了索德里尼与《大卫》的典故：生怕自己成了那个站在作品面前的行政长官，对着 ta 的《大卫》说一句“鼻子有点大”，等 ta “修改”之后，再说一句“现在好多了”。

我担心的，是那些看起来由我做出的判断，会不会也只是这样。

这让我第一次对 AI 这个工具产生了一丝恐惧。不是因为它做不到，恰恰是因为，在那个项目里，它看起来真的有能力完成，而且可能完成得并不比我差。

这看起来是个好事。

但是，“我”在哪？这个问题让我深深地产生了与文章作者那样的共鸣——我知道嵌入式软开行业会如别的被 AI 冲击得体无完肤的行业一样，最终也会被拥有超绝推理能力和超强思考能力的 AI 取代，但我别无选择，那个我自己曾经构建的工作流里，我的存在变得越来越无足轻重，甚至有时候最好一个旁观者，而不要做当代的索德里尼[3] 。

也许是风雨之后

行文至此，我们好像需要一个转折——“人类一定会有能力是不断迭代的 AI 取代不了的”。

从高度程序化、流程化的工作领域来看，我对人类不被 AI 替代这件事持有悲观态度。但工作中的任务被替代，与人的创造、思考失去意义，未必是同一件事。另一个可能性是：如果有一天，人不再必须靠工作谋生，我们与工作的关系，也会随之改变。

偏差、灵感与会提问题的能力

孟岩与韦青的那期播客[4]，有一个章节标题是：

异常值的价值：当机器寻找回归，人类需要创造的是偏差。

把这里的“偏差”理解为一种比喻，或许比把它当成机器学习的原理更有启发。它可以是一个不合常规的念头，一次从别处绕来的联想，也可以是积累许久之后，忽然出现的那个“原来如此”。“文章本天成，妙手偶得之”，说的正是这种难以事先安排、却又并非全无来由的创造。

AI 也能生成新颖的想法，因此，不能据此断言灵感是机器永远无法触及的禁区。但一个人的经历、好奇与困惑，仍然可以成为新问题、新作品的来源。AI 能给出一个结果，并不等于它替这个人经历了发现问题、形成想法的过程。人的独特性，不必只用一份“目前还比 AI 强的技能清单”来说明。

这种创造，也体现在会提问题的能力上。它不只是把一句提示词写得更漂亮，而是从具体处境中辨认真正的困难，知道该问什么，哪些条件重要，什么样的答案才算有用。Oguz A. Acar 在《AI Prompt Engineering Isn’t the Future》[5]中，将问题界定与提示词工程区分开来：前者关心问题的焦点、范围与边界，包括诊断、拆解、重新表述问题，以及设计约束；后者则侧重如何组织输入。

这些能力并不是凭空长出来的。Ethan Mollick 在《On Working with Wizards》[6]里提醒，当人从协作者变成旁观者，每次把工作交给 AI，也可能交出了一次积累专业能力、形成判断力的机会，而评价 AI 的工作，恰恰需要这些判断力。

Every time we hand work to a wizard, we lose a chance to develop our own expertise, to build the very judgment we need to evaluate the wizard's work.

沿着这个提醒再看，实践就不只是为了完成任务。亲自尝试、碰壁、发现哪里不对，也是在积累下一次提问和判断的依据。那些奇思妙想、偶然所得，与会提问题的能力，未必需要我们在每一次答案的比较中胜过 AI，却需要我们继续接触真实的问题，而不是彻底退到旁观者的位置。

这些新的问题与实践，也可能通过训练数据、反馈和目标的制定，影响后续 AI 系统的学习方向。这不是“偏差积累就会自动向善”，而是人仍然能够参与决定，技术应该回应哪些需要、朝什么方向发展。

当工作不再只是谋生

不过，如果保留实践只是为了不被淘汰，人似乎仍然困在那场与 AI 的比赛里。另一种设想则把问题反过来：技术的进步，能否让人不再必须参加这场比赛？

2023 年，Elon Musk 在与英国时任首相 Rishi Sunak 的对谈中，描绘过一种未来：人可以为了个人满足而选择工作，却不再必须工作。据《Holyrood》的报道[7]，他还用了“universal high income”（全民高收入），而不只是“universal basic income”（全民基本收入），来描述这种愿景。

You can have a job if you want to for personal satisfaction, but the AI will be able to do everything.

这是一种对未来的预测，不是已经得到保证的结果。如果基本生活不再依赖出售自己的劳动，那么写代码、做研究、创作一件作品，就可能更多地出于兴趣，而不只是为了换取收入。工作不必消失，但它可以从谋生的要求，变成一种主动的选择。

不过，机器能生产更多东西，并不等于财富会自动分到每个人手中。Sam Altman 在 2021 年的《Moore’s Law for Everything》[8]中，一面设想 AI 降低商品与服务的成本，一面明确警告：如果公共政策不作相应调整，大多数人的处境可能反而恶化。他提出通过对企业股权和土地价值征税、向公民分配现金与股份，让更多人分享技术创造的财富。

这个提案未必就是答案，却指出了“被解放”与“被失业”之间不能省略的一步。普遍富裕不仅取决于 AI 的能力，也取决于收益如何分配，以及人能否真正获得不靠工作也可体面生活的条件。

在这样的设想下，Dario Amodei 在《Machines of Loving Grace》[9]中提出的问题，就有了另一层意味：当 AI 能做得更好，人亲自做一件事，是否就失去了意义？

On the question of meaning, I think it is very likely a mistake to believe that tasks you undertake are meaningless simply because an AI could do them better.

他的回答是否定的。人可以从游戏、游泳，或投入一件困难的事中得到乐趣和成就感，而不必先证明自己比别人、比 AI 更擅长。这里保留的，是活动本身的价值，而不是它在劳动力市场上的竞争力。

这样看来，创造与劳动解放并不是两个互不相干的安慰。前者说明，人仍然可以在实践中发现问题、形成想法；后者则设想，人有机会不再只为生存而实践。也许，风雨之后并不是终于找到一项 AI 永远做不到的工作，而是有更多自由，去做那些即使 AI 也能做好、我们仍然愿意亲自去做的事。