文章探讨LLM对学习的影响：理解不等于能产出

从 AI 代码质量，到日语考试里面对一张白纸：读懂并不等于我们能自己构建、思考和产出。

发布于 2026 年 11 月 9 日 约 5 分钟阅读 复制链接

我不觉得 AI 写的代码比人写的差。反倒是在现阶段，绝大多数人的代码质量都比不上 Opus 5.5 写出来的代码。他们连基本的 SOLID 原则和设计模式都用不明白。

他们追求 OOP，结果抽象过头。他们追求 ML，结果搞得一团糟。

所以如果你问我：你担心 AI 生成的代码吗？

我想反问你：你信得过你同事写的代码吗？

问题的本质是一样的。与其纠结这个，不如依靠强大的 E2E 测试和 AI 检测来处理这个问题。

至于自己学习和写代码，我认为这是对的，但这已经变成了一件门槛非常高的事。

这有点像糖。工业糖越来越多，人们越来越爱吃糖，而主动戒糖变得非常困难，尤其是对那些吃糖多的人而言。

现在大多数人用 LLM 做开发，而且一直专注于开发功能。他们的角色已经从工程师变成了 PM 或 Maker。

而坐下来自己写代码，就像花大量时间练肌肉。过程痛苦，成长缓慢，而且就算你练得浑身是肌肉，也不一定意味着更高的薪水。

很多人只关心“功能”，对代码、架构和核心逻辑缺乏理解，包括为什么要抽象出一个 Pattern、为什么要用 async、技术选型等等。

有经验的工程师可能会写出这样的 Prompt：后端 Database 用 SQLite，务必使用事务。创建一个类，在其生命周期结束时自动 Commit，如果出错则自动 rollback。创建的 connect 应该是长连接，用 Pool 管理 session，并且和我一起做 Database Table 的设计和规范化，等等。

但普通没经验的新工程师或普通人：帮我把这个东西存起来。

没有这些基本的设计能力，描述又越来越高层，你对自己的项目和代码基本一无所知。到了面试的时候，你只能告诉我你做过什么，却说不清你是怎么做的。

虽然工程师之间一直有个玩笑，说只要系统能跑就行。一个 bug 是 bug，多个 Bug 也能跑。

现在的 LLM 开发确实就是这样。

我说不准未来会怎样，也说不准这种设计能力还会不会有意义。

大多数不是软件工程师的人，即使发布到 Prod，也只关心它能用。他们更在意产品驱动，而不是技术。

如果连设计都已经是这样了，那么回过头来手写代码，体验开发一个功能要花好几个小时，而且一开始只能写出一团糟的代码，成就感极低，这种时间投入根本不值得。

我不知道有多少新入行和未来的工程师或学生，还愿意这样做。

所以，说实话，我们到底该学什么？

即使是现在，我仍然没有得出结论。AI 发展得太快了。很多技能正在变得无用，并且让人的思维变得僵化。与此同时，还有强烈的排斥和抵触情绪，你得说服自己去看一看、去体验、去掌握它。

就像插画师、翻译和软件开发者，这些领域在早期都需要极高的投入，包括有限的时间和金钱。沉没成本如此之高，个人兴趣也牵扯其中。我们该如何面对这种冲击？我仍然非常困惑。

即使是现在，我也开始质疑：人类到底需要学什么？

最近，我有了一些感悟。我写小说已经很久了，大概快 10 年了。回想刚开始写作的时候，把脑子里的想法转化成文字，真是一场灾难。我脑子里有那么多想法，但写下来却极其困难。

现在，我想什么都能转化成文字，并且在写作过程中不断改进。正因为如此，我一直很难习惯语音输入。

而最近，我在学日语，依靠 LLM 帮我学习。直到昨天我去参加考试，我没想到竟然要写一篇作文。

我脑子里有想法，却无法把它们转化成有效的书面文字。

在 LLM 的帮助下，文字确实可以变得更干净，但基本上，我也失去了“构建思想和语言体系”的能力。

我回想自己读 LLM 给出的文本结构时的感受。在我读到的那一刻，我想：就是这样，完全正确。

但面对一张白纸时，我自己却构建不出来。我只能用类似“说话”的方式写内容。

所以现在我下定决心，至少在书面表达上，我要自己写，构建自己的语言体系和结构化输出。

我真没想到 LLM 对学习的认知损害会这么强。

这就像老师在黑板上讲数学。每一步看起来都那么简单、合理。

但当你必须自己做的时候，就完全是另一回事了。

根据我自己的经验，很多人用 LLM 学编程，就像听一首钢琴曲、看别人弹钢琴，然后就以为自己会弹了。

未来，很多人可能连自己进行结构化输出的能力都没有了，包括基本的书面表达。

（原文较长，此处译出前 6000 字，完整内容请点「打开原文」。）