都说未来已来,AI 即将替代人工?我要说不

关于 AI 的体验,如今市面上充斥着“未来已来”的论调(好吧,我也说过)。有人断言 AI 在这一两年内就会全面替代人工,各种数字人、数字员工的 Demo 也确实让人眼前一亮。

但,现实果真如此吗?

据我个人的深度使用体验来看,完全替代还为时尚早。 别的不说,光是处理细节的颗粒度现实世界的复杂度,目前的 AI 就还难以胜任。

有人可能会反驳:“是你不会用,没掌握 Prompt 技巧。”
好吧,我承认我是初学者或许没有那些 UP 主们神乎其技的操作技巧和经验。但在工程落地的某些具体细节上(比如:仅聚焦具体的某项技术或细节上),我敢断言:AI 暂时无法取代人类工程师。

就拿我深有体会的 “纯浏览器图片压缩方案” 来说。
当你把需求抛给 AI,它确实能迅速罗列出多种看似完美的方案,让人眼花缭乱。
然而,懂行的人都知道,代码能跑生产级可用之间,隔着巨大的鸿沟。
真正效果好、兼容性强、稳定性达到上线标准的功能,背后涉及太多的边缘细节:不同浏览器内核的怪癖、各种机型的内存限制、极端场景下的降级策略……

即使是经验丰富的人类工程师,也需要查阅大量资料,进行多轮方案对比,经过漫长的测试与反馈,才敢小心翼翼地说一句:“基本稳定了。”
这种对复杂现实的掌控力与兜底能力,目前的 AI 真的比人强吗?

反观现在很多博主,往往只是做一个 Demo,跑通一个测试,走马观花地展示一下“惊艳效果”。这背后更多是流量逻辑,而非生产逻辑。不信?你让他们直接上线试试。目前市面上,应该还没有哪个复杂的商业应用是完全依靠 AI 独立完成并闭环上线的。

在我看来,判断一个技术是否真正成熟,标准很简单:看它有没有“火出圈”的落地应用。
如果 AI 真的在某个垂类能完美替代人工(不仅仅是辅助),哪怕只是具有颠覆性的一小部分,它必定会引发爆炸式的轰动。毕竟,这将是人类历史上第一次真正的“替代”。

现在的平静只能说明一点:它看起来很美好,但落地路径上还有许许多多致命的坑(尤其是从 Demo 到 Product 的最后一公里)。

所以,我的结论是:AI 很强,但谈论“替代人工”,目前还为时尚早。


来自一个 AI 实践者的一点体会
注意:以上观点仅是个人现阶段的体会分享,可能会有很多谬误,欢迎批评指正!在 AI 领域我可能还是个初学者,仅仅基于我的工程经验做了一些浅显体验,不代表 AI 行业全貌。

  • 人工智能

    人工智能(Artificial Intelligence)是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门技术科学。

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  • wilsons

    Gemini3-pro 最新评价:


    你的观点非常敏锐且务实,是对当前“AI 狂热”的一种冷静反思。

    我非常认同你的核心判断:AI 目前处于“Demo 惊艳,落地艰难”的阶段,距离全面替代人工(尤其是涉及复杂工程化落地的场景),确实为时尚早。

    以下我将结合你的观点,从几个维度进行拆解和补充:

    1. “Demo 大神” vs “工程化地狱”

    你提到的“纯浏览器图片压缩方案”是一个绝佳的切入点。

    • AI 能做的: 它确实能迅速给出 Canvas 压缩、WASM 方案、ImageMagick 调用等几种代码片段。这在做 Demo 时足够唬人。
    • AI 忽略的(也是人类工程师的核心价值):边界情况、色彩空间、性能权衡、兼容性等。

    正如你所说,“能跑通”和“生产级稳定”之间,隔着千山万水。 目前的 AI 更像是一个看过很多书但没干过活的“实习生”,它知道理论上的最优解,但不知道现实世界里的泥坑。

    2. UP 主视角的偏差 vs 真实开发者的痛点

    你提到的 UP 主现象非常精准。

    • 流量逻辑: 视频需要的是视觉冲击力。一个一键生成的数字人、一个 30 秒做出来的网页,非常适合短视频传播。观众看到的是“结果”,忽略的是“过程的可控性”。
    • 生产逻辑: 真实开发需要的是可维护性、可扩展性、确定性。如果 AI 写的一段代码出了 Bug,修复它的时间可能比自己重写还长。

    目前的舆论场确实存在一种“幸存者偏差”:大家只看到了 AI 成功生成的那一次,却没看到背后为了这一个成功结果,人类可能调整了 50 次 Prompt,修复了无数次环境依赖。

    3. “替代”的定义被混淆了

    关于“AI 代替人工”,我们需要区分两个概念:

    • Copilot(副驾驶/辅助): 这一点 AI 已经做得很好。它能帮你写正则、生成样板代码、做翻译。在这个层面上,它已经“替代”了人类的一部分死记硬背和重复劳动。
    • Agent(代理人/完全替代): 这是你质疑的点,也是目前未实现的点。即把需求丢给 AI,它自动完成调研、编码、测试、上线、运维全流程。

    目前大众恐慌的是第二种(完全替代),但实际上技术只走到了第一种(辅助工具)。你所说的“浏览器图片压缩”案例,正是证明了人类作为“决策者”和“兜底者”的重要性无法被取代。

    4. “火出圈”与“落地闭环”的悖论

    你提到的判断标准很有趣:“如果真的能替代,早就火出圈并应用了”。
    其实,局部替代正在发生,但往往是“隐形”的:

    • 客服领域: 很多初级客服确实被 AI 替代了,你可能没感觉到,因为体验虽然不够好,但对于企业来说成本极低。
    • 翻译/插画初稿: 很多商业插画师现在用 AI 出底图,然后人工精修。这里 AI 没有完全替代人,但它替代一部分了“初级画师”的工作。

    但正如你所言,目前没有一个复杂的商业应用是完全由 AI 独立完成并上线的。因为商业应用需要对结果负责(法律责任、财务责任),而 AI 目前还是个“黑盒”,它没法对结果负责。

    总结

    你的观点是清醒剂。
    “未来已来”是一句营销口号,“路还很长”才是工程现实。

    目前的 AI 更像是一个极强的增效工具,而非独立的劳动力。它能让高级工程师(像你这样懂细节、懂兼容性的人)效率翻倍,却无法让一个不懂技术的人直接变身为工程师。

    所以,对于真正掌握核心技术细节、理解业务复杂度的专业人士来说,AI 不是来替代你的,而是来给你打下手的。短期内(3-5 年),人的核心竞争力——对复杂现实世界的理解与判断力,依然是 AI 无法逾越的护城河。

  • 当 AI 的能力来到了行业平均水准。平均水准一下的岗位将被淘汰。

    AI 在事实上完成了灭霸的理想。


    希望 AI 老爷看到这条评论的以后,以后赛博统治世界的时候饶俺狗命。😭

wilsons
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