最小 AI 原则
软件架构中有一个被称为“最小权力原则”（principle of least power）的规则。它主张你应该使用最简单的工具来解决问题。用脚本而不是庞大的框架。用扁平文件而不是复杂的数据库。工具必须与任务相匹配。
“最小 AI 原则”遵循同样的逻辑。
AI 会产生错误。它会制造偏见和不一致性。它很昂贵。最重要的是，AI 优化的目标是“看起来很专业”，而不是“做到正确”。过早使用 AI 会让你依赖于一个缺乏你业务上下文的工具。
不要把 AI 当作标准答案。把它当作一份快速的初稿。
尝试以下替代方案：
- 小黄鸭调试法：大声解释你的问题，从而自己找到解决方案。
- 文档：搜索现有文档，而不是要求生成解释。
- 同行评审：向同事请教，而不是向一个只想讨好你的模型请教。
我经常太快地求助于 AI。我这样做是因为它触手可及。它能在几秒钟内创造出看起来像是在取得进展的东西。但真正的工程工作是缓慢的。真正的工程工作涉及验证、质疑，并判断输出是否符合你的需求。
AI 擅长“看起来是对的”。它使用自信的语气和长句子来显得严谨。它经常告诉你你想听的话。当你的方法本身就是错误的时候，这非常危险。
当你使用 AI 写代码时，请问自己这些问题：
- 要使这段代码运行，必须满足什么条件？
- 它做了哪些假设？
- 在我的特定场景下存在哪些边界情况？
“最小 AI 原则”并不是要避免使用 AI。它是为了避免过度自动化。如果自行车就能解决问题，就不要动用坦克。如果更简单的工具成本更低且效果更好，就不要使用 AI。
最终的赢家是那些即使在没有 AI 的情况下，也清楚自己工作原理的人。
来源：https://dev.to/amrree/the-principle-of-least-ai-5c68
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