InfoWorld 資深撰稿人 Matt Asay 近日發佈了一篇名為“Software development has a ‘996’ problem”的文章，深入探討了 AI 盛行下軟件開發領域存在的一種誤區，即認為產出等於結果。這種觀點認為，只要投入更多的時間或更多的代碼行數，就一定能解決問題 —— 肖似 996 核心理念。
《The Pragmatic Engineer 》雜誌的創始人 Gergely Orosz 最近就對這一迷思進行了駁斥。他對“996”工作文化提出尖鋭的批評稱：“我很難舉出一個真正值得關注的‘996’公司，它們的產品要麼是抄襲，要麼是炒冷飯，都是對其他地方已經推出的更優秀產品的簡單複製。”
但一些創始人試圖將其包裝成“硬核”、“全力以赴”或“苦讀文化”，本質上卻是一樣的：用大量時間壓榨員工，然後期待最終能產出驚世之作。有些人認為，只要能讓大語言模型（LLM）每週工作相當於上千小時，以超人的速度生成代碼，就能神奇地獲得更優秀的軟件。
Matt 指出，這種不人道的工作時間和節奏只會適得其反。蠻力鮮少帶來差異化，而且（或許）永遠無法帶來創新。“我們不會。我們只會得到更多我們已經擁有的東西：衍生代碼、臃腫的代碼，以及越來越難以管理的代碼。”
在互聯網被低價值、高數量的內容所淹沒的同時，同樣的情況也正在軟件行業發生。研究表明，“code churn”（即兩週內被修改或丟棄的代碼行）正在激增。複製粘貼的代碼越來越多，而重構的代碼則顯著減少。
換句話説，人工智能（AI）確實能幫助我們更快地編寫代碼（速度提升高達 55% ），但它並沒有幫助我們構建更好的代碼。我們生成的代碼更多了，對代碼的理解卻更少了，而且需要更頻繁地修復。AI 真正的風險不在於它能編寫代碼，而在於它促使我們編寫過多代碼。臃腫的代碼庫更難保障安全性，更難進行邏輯推演，也更難讓人類真正掌握。代碼越精簡越好。
Matt 稱，這就是將“996 陷阱”在機器時代的變體。“996思維”認為創新的制約因素是工作時長。“AI-native”思維則認為制約因素是輸入的字符數。兩者都是錯誤的。真正的制約因素始終是思維的清晰度，過去如此，未來亦然。
正如 Honeycomb 的創始人兼首席技術官 Charity Majors 所説，資深軟件工程師“更看重的是你理解、維護、解釋和管理大量生產環境中運行的軟件的能力，以及將業務需求轉化為技術實現的能力。”
你發佈的每一行代碼都是一種隱患。每一行代碼都必須經過安全檢查、調試、維護，最終還要進行重構。當我們使用 AI 來蠻力推進軟件的“構建”階段時，這種隱患被無限放大。我們製造了大量的複雜性，這些複雜性或許能解決眼前的 Jira 問題，但卻會損害平台的未來穩定性。
創新需要“閒暇時間”，才能在不受會議不斷干擾的情況下進行思考。如果能抽出一點時間安靜下來，你可能會意識到你原本打算開發的功能其實是不必要的。如果開發人員每天都在審查 AI 生成的海量拉取請求，就喪失了這種閒暇時間。從此也不再是架構師，而是在為一台永不眠的機器人打掃衞生的清潔工。
當然，Matt 並非暗示 AI 對軟件開發有害。恰恰相反，他引用了哈佛大學教授（也是開源領域的長期領軍人物）Karim Lakhani 所説的話，“AI 不會取代人類”，但我們將越來越看到“擁有 AI 的人類將取代沒有 AI 的人類”。AI 是一種有效的工具，但前提是將其作為工具而非棍棒使用 —— 切勿藉此複製 996 工作文化的虛假承諾。
為了避免這一趨勢，Matt 認為應停止將 AI 視為“開發人員的替代品”，而應該將其視為一種工具，用來彌補 996 文化所摧毀的那樣東西：時間。
當 AI 能承擔重複性工作時，這不應成為在迭代週期內塞入更多功能的藉口。相反，這恰恰是放慢腳步、聚焦技術棧中“human”環節的契機，例如：
- Framing the problem。 “我們究竟想做什麼？”聽起來很簡單，但這卻是大多數軟件項目失敗的原因。選擇正確的問題需要高度的情境感知與共情能力。LLM 能提供五種構建小工具的方法，卻無法判斷該工具是否違背了客户的工作流程。
- Editing ruthlessly。如果 AI 讓編寫代碼幾乎無需成本，那麼最有價值的技能就變成了刪除代碼。人類必須掌握“拒絕”的主動權。我們應該獎勵開發者的不是提交代碼的速度，而是他們設計的簡潔性。我們應該讚揚那些“negative code”的提交：它們消除複雜性而非增添複雜性。
- Owning the blast radius。一旦系統出現故障，事故報告上署的是你的名字，而不是 LLM 的名字。如果你從未親自編寫過代碼，那麼深入理解系統並在故障期間進行調試的能力就會退化。我們需要確保“AI輔助”不會變成“脱離人類”。必須確保初級開發人員不會盲目接受 LLM 提供的任何指令。我們需要確保提供充分的培訓，使所有技能水平的工程師都能有效地使用 AI。
Orosz 對 996 的批評在於，它造就了精疲力竭的人與平庸無奇的產品。如果我們不謹慎，我們對 AI 的應用也會產生同樣的結果：疲憊不堪的人類維護着機器生成的大量容易被遺忘且脆弱的代碼。
我們不需要更多的代碼，我們需要更優質的代碼。而優質代碼源於人類的頭腦 —— 需要寧靜無擾的空間才能孕育創新。讓 AI 來處理繁瑣的工作，從而釋放人類進行創新。
