这听起来不像对AI的观察，而更像是某人对自己的判断和编码能力非常自信。多年来，我与一些以这种方式说话的工程师合作过。讽刺的是，他们往往比他们看不起的“技能较低”的开发者对团队的拖累更大。贬低整个工程师群体很少能产生真正的见解。根据我的经验，最响亮的声音往往处于极端位置。一方面，有人将LLM视为魔法，将每项生产力的提升都归功于AI。另一方面，有人除了“LLM是垃圾，会犯错误”之外几乎没有什么贡献。这两种观点都不太有用。现实可能是在两者之间。LLM对于许多任务确实有帮助，可以提高优秀工程师的生产力。它们也会犯错误，有时是严重的错误，仍然需要判断力、设计技能和审查。我认识的大多数经常使用它们的工程师似乎都理解这个权衡的两面性。
源讨论谷歌员工内部分享关于其AI很烂的笑话原帖 104 条评论 · 导入时统计以我的经验来看，是那些最不擅长编程的程序员在使用大语言模型（LLMs）时表现得最好，因为这让他们得到了提升。在人工智能出现之前，他们缺乏设计和编写高质量代码的技能，而现在他们觉得自己可以参与竞争了。他们让电脑替自己写出所有代码，然后把自己的名字加在上面。这就是为什么你会看到一部分工程师对批评人工智能的人表现出强烈的反对；这些人本身并不怎么擅长编程。 那些批评人工智能的工程师，才是那些看到大语言模型写出的垃圾代码的人。只要看看Claude Code的源代码转储，那代码简直是一团乱麻，糟糕至极。
完整原文把你的经验，加入这段讨论。
我认为持有极端观点的人往往最有用，因为他们更接近争论的根源。AI的极端推崇者往往想要绕过发展技能来推进自己的职业生涯，或者想要利用他们认为被高估的劳动力。极端悲观主义者往往重视技能和自主权，并不信任他们层级之上有权力的人。他们也可能认同自己的技能，并感到被一个迅速贬值他们的技能的社会存在威胁。 对我来说，将这种分歧视为对技术能力和适当用例的根本误解，完全偏离了主题。双方都有其信念的有力理由，对技术的冷静理性分析可能同样会加深极端观点，而不是启发人们。 我还要指出，在你的评论中，你抱怨整个...…
完整原文这是我们社会的开关编程，或者说是左派与右派的对立。显然，有些人只喜欢非黑即白的思维。
完整原文尊重不同观点，分享具体经验。
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