程序员最大的风险不是被AI替代

Addy Osmani：AI用得越多，你对正在处理的问题就越容易失去记忆，也越难保留真正的理解。

Addy Osmani：所谓“认知投降”，就是不再追问，把AI给出的答案直接当成自己的答案。

Addy Osmani：我们仍然要理解系统如何工作。真出了问题，人得有能力修，而不是只能祈祷Agent自己解决。

Addy Osmani在访谈里连续给出了这三个判断。

AI编程的风险不只发生在招聘市场，也发生在开发者自己的脑子里：代码交付得越来越快，人却可能越来越说不清系统为什么这样运行。

Addy曾在Google工作14年多，负责过Chrome开发者体验，参与DevTools、Lighthouse和Core Web Vitals等项目。最近，他在The Pragmatic Engineer的访谈里谈了自己使用编程Agent的方式，也谈到软件工程师最容易在效率暴涨时失去什么。

代码交付了，人却没有建立起对系统的理解。Addy把前一种状态叫作“认知债务”，把彻底放弃验证和独立判断叫作“认知投降”。

他不是在劝开发者少用AI。Addy使用Claude Code或Codex时，一项任务背后可能已经启动20到30个子Agent。

他讨论的是更具体的问题：当人已经看不完所有执行轨迹，团队该怎样留下关键决策、限制改动范围，并确保系统出事后还有人接得住？

以下为访谈内容，我们进行了翻译与整理。

Addy Osmani谈AI使用与认知债务

AI的答案，正在变成你的答案

认知债务不会在某次提交里突然爆炸。它更像是一点点丢掉上下文。

第一次，Agent帮你补了一个函数；第二次，它顺手改了调用链；第三次，它根据测试失败继续修复。每一步看上去都合理，测试也一直是绿的。几周后再遇到同一模块的线上故障，你知道代码改过，却说不清当时为什么这么改。

Addy认为，模型使用得越多，开发者的记忆和对问题的理解就越可能被侵蚀。真正危险的节点，是开发者开始把模型的结论直接当作自己的结论。

Addy Osmani解释“认知投降”

支付系统出现重复扣款，Agent可以找到相关函数，补上幂等判断，再把测试跑绿。开发者仍然要回答历史订单是否需要补偿、重试会不会放大流量、数据库约束是否兼容旧版本，以及回滚以后账目能不能对齐。

这些问题藏在代码之外。模型能给出方案，责任却不会跟着答案一起转移。

20个Agent同时开工，人已经看不完过程

“认真检查每一步”听起来正确，放进多Agent工作流里却很难执行。

Addy提到，一项任务背后可能已经启动了“20 or 30 sub-agents”，也就是20到30个子Agent。让开发者逐个点开所有轨迹、工具调用和中间推理，时间很快就会超过亲自完成任务。

一个任务可能在后台启动20到30个子Agent

他现在更关注任务末尾留下了什么。

Agent完成工作后，需要交代做过哪些关键决定、为什么选择这条路径、遇到过什么阻力、哪些地方仍然不确定。没有这份记录，Addy会继续追问决策过程。

这里还有一个麻烦：模型可能在事后补出一套听起来很完整的理由。于是，决策摘要可以帮助人快速定位风险，却不能代替测试、日志和代码审查。