背景

這篇文章探討了在 AI 輔助開發盛行的時代，工程師逐漸失去「深度思考」能力的憂慮。作者指出，過去解決一個技術難題可能需要數天的沉思與反覆推敲，但現在透過 AI 產出的「七成正確」方案往往能快速過關，這種對效率的追求雖然縮短了開發週期，卻也讓開發者遠離了那種與複雜問題搏鬥、最終獲得突破的智力成就感。

社群觀點

Hacker News 的討論呈現出明顯的兩極化。一部分開發者深有同感，認為 AI 產出的方案雖然看似可行，卻隱藏了大量的技術債。他們指出，過去因為重構成本高昂，工程師被迫在動手前思考十步之後的可能性，而現在這種「走一步算一步」的開發模式，正讓系統變得日益臃腫且難以維護。此外，許多人懷念編碼過程中的「工匠精神」，認為親手敲擊鍵盤、處理邊緣案例的過程本身就是一種樂趣，而現在這種樂趣正被自動化的「AI 廢料」所取代。

然而，另一派觀點則認為 AI 並未減少思考，而是改變了思考的維度。支持者表示，AI 處理了枯燥的模板代碼和重複性測試，讓工程師能將精力集中在更高層次的架構設計、系統約束與風險評估上。他們認為，現在的思考更像是一種「管理式思考」，雖然頻繁的上下文切換讓人感到精疲力竭，但這是在更高維度上解決問題。有人甚至提到，因為 AI 降低了原型開發的門檻，他們反而有更多機會去嘗試複雜且具原創性的想法，挑戰過去因體力勞動過重而放棄的技術邊界。

有趣的是，討論中也揭示了職場環境對這種轉變的推波助瀾。有留言指出，這並非單純的個人選擇，許多公司正透過衡量 AI 使用率來進行績效評估甚至裁員，迫使工程師不得不追求表面的產出速度。這種「快還要更快」的文化，早在 AI 出現前就已透過敏捷開發、雲端架構和現成框架滲透進產業，AI 只是最後一根稻草。

此外，部分資深工程師分享了與 AI 協作的負擔：現在的工作重心從「寫程式」轉向了「審查程式」。審查 AI 或初級開發者產出的代碼往往比自己親手寫更累，因為必須在海量的輸出中辨識出細微的邏輯錯誤。這種轉變讓開發過程失去了一種「與素材親密接觸」的直覺，就像從捏陶的工匠變成了自動販賣機的維護員，雖然產量提升，卻失去了對作品完整性的掌控感。

延伸閱讀

• Aral Balkan 的 Mastodon 貼文：探討編碼過程如同捏陶，跳過創作過程會讓人失去對作品特性的深度理解。
• Johnson O'Connor 才能測試中心：留言中提到的研究機構，探討不同人格特質在分析推理與問題解決風格上的差異。
• Moltbook：留言中提到的一個用於消耗 AI Token 或展示 AI 實驗的專案參考。