警惕「过早收敛」：当 AI 写代码越来越像对的，它反而更危险了

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“越像对的东西，越容易错得悄无声息。”—— 深度拆解 LLM 编程中的认知陷阱与工程隐患

一名 51 岁男子因胸痛就诊，血压升高、心律不齐、临床症状明确，急诊医生、主治医师、心脏病专家都认为是“急性冠脉综合征”或“高血压危象”。

但其中一位住院医仍感到“不对劲”，坚持做了 CT，才发现真正的病因是可能致命的 Stanford A 型主动脉夹层。

这就是医学上常见的 “过早收敛”（Premature Closure）：当第一个合理解释出现时，思维便停滞了——哪怕它只是看起来对。

在软件开发中，随着 AI 编码助手（如 ChatGPT、Copilot 等）越来越“聪明”，这个认知陷阱也悄然出现。

🤖 第一眼看起来对的代码，最容易藏着坑

想象一个场景：你正在排查数据库性能问题，AI 立即建议：

CREATE INDEX CONCURRENTLY idx_orders_customer_id
ON orders (customer_id);

代码整洁、命名规范、兼容生产环境，甚至附带迁移脚本。看起来靠谱极了。

但真实问题可能是后端接口存在 N+1 查询模式，而不是索引缺失。这个“完美解法”，反而掩盖了架构上的根因。

⚠️ 当“快”成为目标，“浅”就成了代价

AI 工具带来了显著的 ROI：自动修复 flaky 测试、找出异常 PR、定位性能瓶颈……看似成本极低。但当速度变成团队唯一 KPI 时，思维探索的空间就会被压缩。

很多 PR 和技术方案看起来“对味”，但追问两句就暴露出作者根本没做深入分析。

最讽刺的是：AI 越进步，人越容易掉以轻心。
当建议 85% 正确、格式优雅时，我们的大脑就默认它是 100% 可用的。

🧩 哪些任务容易“过早收敛”？风险类型分级图谱

✅ AI适合处理的：重复、模式化任务

比如：

class AddIndexToOrders < ActiveRecord::Migration[7.0]
  def change
    add_index :orders, :customer_id, algorithm: :concurrently
  end
end

或：

app.get("/api/users/:id", async (req, res) => {
  try {
    const user = await User.findById(req.params.id);
    if (!user) {
      return res.status(404).json({ error: "User not found" });
    }
    res.json(user);
  } catch (error) {
    res.status(500).json({ error: "Server error" });
  }
});

这些任务问题空间明确，模式固定，AI 处理效率高，风险低。

⚠️ 高风险任务：结构设计、性能优化、复杂业务逻辑

示例 1：

def send_notifications(user_ids)
  user_ids.each do |user_id|
    user = User.find(user_id)
    NotificationService.deliver(user.email, build_message(user))
  end
end

潜在问题：N+1 查询，外部服务无容错保护，无重试、无并发限制。

示例 2：

def update_user_stats(user_id, new_stats)
  user = User.find(user_id)
  user.update!(stats: new_stats)
  Rails.cache.delete("user_stats_#{user_id}")
end

隐患：缓存更新存在竞争条件，可能引发数据不一致。

示例 3：

class DataProcessor
  def initialize
    @results = []
  end

  def process_batch(records)
    records.each do |record|
      @results << expensive_calculation(record)
    end
  end
end

风险点：持久化的实例变量在长生命周期 worker 中会持续增长，造成内存泄漏。

✅ 结论：AI 写得“像对的”，并不等于没有坑，反而更容易让人放松警惕。

🔍 拒绝一眼满意，训练AI时代下的“工程批判思维”

如何建立健康的 AI 编程协作机制？以下策略值得尝试：

1️⃣ 把 AI 代码当同事写的 PR 看待

不要默认接受
按照正常 Review 流程走：边界检查？性能瓶颈？异常恢复？
通过提问来反推其“思路”：如果换个需求会不会出错？

2️⃣ 多要方案，别只接受“第一眼答案”

问 AI：“有其他3种实现方式吗？”、“这种方法的缺点是什么？”
自己先提出解法，让 AI 做参照对比
把它当成“讨论对象”，而不是“答案生成器”

3️⃣ 明智地评估“快”和“懂”之间的权衡

做 CRUD 系统时用 AI 提效无妨
面对架构设计、服务拆分、分布式并发、缓存一致性等复杂问题，不能省探索这一步

4️⃣ 使用前自己先走一遍“旧方法”

先理解问题、画出架构、推导边界
然后才调用 AI 实现代码或做补充
这一步虽然慢，却能保留“对系统深入理解”的能力

🧠 练就“AI时代的关键技能”：代码审美力 + 风险识别力

一位工程师能否与 AI 高效协作，关键在于：

是否具备强烈的“代码风险嗅觉”
是否能快速识别看似漂亮但潜藏缺陷的实现方式
是否在不断训练自己“从问题出发”的思维习惯，而不是“从答案出发”

✅ 结语：别让「快看起来对」掩盖了「深度探索」的价值

生成式 AI 工具的强大不容置疑。但正因为它越来越“像对的”，越要保持工程警觉。

每一个“看起来不错”的代码块，都可能是一次学习机会的消失、一次隐性 bug 的种子、一次架构未来不可维护的根源。

快，并不值得赞美。在需要慢的时候敢于慢下来，才是真正成熟的工程判断力。

📌 如果你在使用 Copilot、ChatGPT、CodeWhisperer 等工具时也曾体会过“似是而非”、“看不出问题但不安心”的体验，不妨将本文分享给团队同事，共建「AI 编程协作健康指南」。

转自：https://mp.weixin.qq.com/s/v3HwtWxvqhgZzcBdenK3Dg

posted @ 2025-06-23 18:17 StriverD 阅读(16) 评论(0) 收藏举报

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