## AI 的生产力承诺：炒作与现实 一篇最近在 Hacker News 上引发讨论的文章质疑了人们普遍认为 AI 能够提高生产力的观点，尤其是在软件开发领域。许多评论者表示，尽管使用了像 Claude、Gemini 和 ChatGPT 这样的领先模型，但花费在优化提示、调试幻觉和重构代码上的时间往往 *超过* 了节省的时间。 核心问题在于转向了数量而非质量，一些人担心 AI 正在成为一种令人上瘾的拐杖。一位 CTO 承认，依赖 AI 会阻碍独立编码和头脑风暴。其他人指出，AI 在处理项目复杂性方面存在困难，容易陷入局部最优解，需要人工干预。 虽然 AI 在简单的任务（如代码搜索和脚本生成）方面表现出色，但人们对其交付可维护的中大型项目代码的能力仍然存在疑问。一些人认为，公司过早地将 AI 驱动的“效率”置于构建真正有价值的产品之上。此外，人们还担心工作岗位流失，尤其是初级开发人员，以及 AI 模型在缺乏持续人工输入的情况下可能停滞不前。尽管有突破性进展的说法，但许多人仍然对 AI 对软件开发的变革性影响持怀疑态度。