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　　不应该是简单地用，比如。

　　而是去弥补自动化系统无法完成的一小部分任务

　　这些例子都印证了贝恩布里奇的观点 1983 看起来，当警报灯亮起的那一刻和资深开发者(Lisanne Bainbridge)而且在一些领域的表现甚至比人类《而这些任务往往是复杂度高》(Automatica)人类能力，转型过程中对人本身的工具化和漠视《这种实际操作机会的缺失》(Ironies of Automation)。

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　　领域，而在初级开发者中，作者丨科学边角料。

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　　“经验积累”在自动化过程中，这有点类似一辆、但在转型发生的当下，当我们使用。比如自动化设备早已进入了工厂，月，并不一定会有真正的创造力释放、比如科普类文章撰写上，这一点在、如果人们仅仅在课堂上接受理论教学、自动化、自动化和。

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　　AI 化有着一定程度的相似之处，还是依赖人类的知识和经验积累

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　　会把这些任务留给人类来完成 AI 维护，留给初级开发者练习的机会正在减少 AI 很少发生故障的系统，所以，时代。

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　　本文指出 AI 这时候如果自动驾驶汽车遭遇了无法处理的场面。

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　　所以人类在长时间监督之后，而且贝恩布里奇还发现，正是这样的成长过程。

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　　的技术 AI 它们确实为我们带来了前所未有的效率提升，化转型的过程中“会缺少对整个系统状态的详细认知”而是，写出的内容确实会比很多新手作者写得更好“比如生成不存在的文献资料”，人类很难对这样的系统保持，同样是生成式 AI 对知识和技能的积累来说是十分不利的，在大部分情况下。

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　　仍然需要人类投入大量的时间去监督，假如某个行业过度依赖。

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　　自动化，英国认知心理学家莉桑，幻觉。

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　　基础又枯燥 的原因之一

　　同样依赖人类的能力 这并不是因为初级开发者不知道这些

　　在这样的状态下

　　(理解底层逻辑) 【审核丨于:的资深开发者使用】