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亞馬遜CTO:淘汰你的不是AI,而是不肯進化的自己
亞馬遜CTO:淘汰你的不是AI,而是不肯進化的自己亞馬遜CTO:淘汰你的不是AI,而是不肯進化的自己
反過來說，那些還在等 AI 變得完全聽話、每天靠碰運氣試提示詞的人，可能已經在被悄悄淘汰了。
Vogels 說：真正的進步，不是讓你少幹活，而是讓作為人更有價值。
第贰節｜什麼樣的人會被淘汰？看不懂全局的人
AI 時代真正的危險，不是你不會提示詞，而是你看不到系統的連鎖反應。
Werner Vogels 在台上講了壹個和編程毫無關系的故事。
故事從壹個國家公園開始。
20世紀初，美國黃石國家公園決定清除所有狼群。他們以為少了捕食者，麋鹿數量會變多，生態會更好。
結果正好相反：
麋鹿太多，把植被啃光了
樹木減少，土地裸露
河岸崩塌、水流改道
連鳥、海狸、魚類都開始減少
幾拾年後，他們把狼放回來。
狼改變了麋鹿的行為，植被開始恢復，河流重新穩定，整個生態系統重建平衡。
Vogels 講完這段，說了壹句：狼沒有碰河流。但它改變了整條河的路徑。
這背後，是壹個被忽視卻關鍵的概念：系統思維（System Thinking）。
這不是生態課，而是軟件工程的基本功。
Werner 引用了生態學家 Donella Meadows 的定義： 壹個系統，是壹組彼此連接的元素，它們通過相互作用，在時間中產生自己的行為模式。
聽起來抽象，但放到現實中，就是：
你改了壹個參數，流量峰值突然放大。
你調整了壹個接口，另壹個環節開始堵塞。
你拆分了壹個模塊，錯誤反而更難定位。
壹個小改動，可能讓整條河流改道。
Werner 強調：AI 系統，不是死的零件拼在壹起，而是活的，會互相影響。
你做的每壹個選擇，都可能引發連鎖反應。
他舉例說：你加了壹層智能處理，以為提高了效率，結果數據傳遞變慢，用戶體驗反而下降。
你調整了 AI 的回復方式，以為只影響顯示，結果改變了用戶習慣，連帶影響了後續所有互動。
沒有全局視角，你就不是在解決問題而是在正在制造問題。
所以，Werner 說系統思維是壹種生存能力。不僅要知道做了什麼，更要提前推演會發生什麼。真正能適應 AI 時代的人，必須學會：
看見連鎖反應有多長
判斷壹個改動是會放大還是會抑制
找到系統中真正的關鍵點，用最小的動作撬動最大的穩定
Vogels 說：改變布局，會改變行為；改變反饋，會改變結果。
第叁節｜AI 寫代碼很快，那誰來承擔責任？
如果說前兩節講的是你如何進化，那麼這壹節問的是：如果 AI 寫錯了，算誰的？
Werner 沒有給任何模糊空間。
他在台上說了壹句讓所有工程師都安靜的話：工作是你的，不是工具的。
他說得很慢，很用力。像是在提醒所有把 AI 當自動駕駛的開發者： AI 會犯錯，但責任永遠不能外包。
1、AI 幫你寫的代碼，你真的看懂了嗎？
Werner 舉了個非常現實的例子：你讓 AI 生成壹段代碼，它寫得飛快，看起來也很完美。
但你沒注意到：AI 悄悄改了錯誤處理的方式。
結果呢？
壹個小問題沒被及時發現，引發了連鎖反應，任務越堆越多，整個系統開始變慢、卡頓。
你以為只是讓 AI 幫你寫壹點，沒想到它動了整個系統的關鍵環節。
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這條新聞還沒有人評論喔，等著您的高見呢
Vogels 說：真正的進步，不是讓你少幹活，而是讓作為人更有價值。
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AI 時代真正的危險，不是你不會提示詞，而是你看不到系統的連鎖反應。
Werner Vogels 在台上講了壹個和編程毫無關系的故事。
故事從壹個國家公園開始。
20世紀初，美國黃石國家公園決定清除所有狼群。他們以為少了捕食者，麋鹿數量會變多，生態會更好。
結果正好相反：
麋鹿太多，把植被啃光了
樹木減少，土地裸露
河岸崩塌、水流改道
連鳥、海狸、魚類都開始減少
幾拾年後，他們把狼放回來。
狼改變了麋鹿的行為，植被開始恢復，河流重新穩定，整個生態系統重建平衡。
Vogels 講完這段，說了壹句：狼沒有碰河流。但它改變了整條河的路徑。
這背後，是壹個被忽視卻關鍵的概念：系統思維（System Thinking）。
這不是生態課，而是軟件工程的基本功。
Werner 引用了生態學家 Donella Meadows 的定義： 壹個系統，是壹組彼此連接的元素，它們通過相互作用，在時間中產生自己的行為模式。
聽起來抽象，但放到現實中，就是：
你改了壹個參數，流量峰值突然放大。
你調整了壹個接口，另壹個環節開始堵塞。
你拆分了壹個模塊，錯誤反而更難定位。
壹個小改動，可能讓整條河流改道。
Werner 強調：AI 系統，不是死的零件拼在壹起，而是活的，會互相影響。
你做的每壹個選擇，都可能引發連鎖反應。
他舉例說：你加了壹層智能處理，以為提高了效率，結果數據傳遞變慢，用戶體驗反而下降。
你調整了 AI 的回復方式，以為只影響顯示，結果改變了用戶習慣，連帶影響了後續所有互動。
沒有全局視角，你就不是在解決問題而是在正在制造問題。
所以，Werner 說系統思維是壹種生存能力。不僅要知道做了什麼，更要提前推演會發生什麼。真正能適應 AI 時代的人，必須學會：
看見連鎖反應有多長
判斷壹個改動是會放大還是會抑制
找到系統中真正的關鍵點，用最小的動作撬動最大的穩定
Vogels 說：改變布局，會改變行為；改變反饋，會改變結果。
第叁節｜AI 寫代碼很快，那誰來承擔責任？
如果說前兩節講的是你如何進化，那麼這壹節問的是：如果 AI 寫錯了，算誰的？
Werner 沒有給任何模糊空間。
他在台上說了壹句讓所有工程師都安靜的話：工作是你的，不是工具的。
他說得很慢，很用力。像是在提醒所有把 AI 當自動駕駛的開發者： AI 會犯錯，但責任永遠不能外包。
1、AI 幫你寫的代碼，你真的看懂了嗎？
Werner 舉了個非常現實的例子：你讓 AI 生成壹段代碼，它寫得飛快，看起來也很完美。
但你沒注意到：AI 悄悄改了錯誤處理的方式。
結果呢？
壹個小問題沒被及時發現，引發了連鎖反應，任務越堆越多，整個系統開始變慢、卡頓。
你以為只是讓 AI 幫你寫壹點，沒想到它動了整個系統的關鍵環節。
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