制定一致的人工智能政策

制定一致的人工智能政策 2026-05-14 领导力人工智能 我大学毕业后的第一份工作是在一家拥有数百名律师助理的律师事务所。他们正在运行一个内部工作流程系统来管理止赎和破产案件。当房地产泡沫破裂时，我很幸运地进入了一个繁荣的行业。在高峰期，我们每年每个人都会做超过 10 万次。这项工作被分解为细碎的任务。律师助理要完成一系列任务，大部分任务都是相同的。这是一条法庭文件的装配线；泰勒主义带来了法律工作。在我开始之前，一位新高管被任命。她的工作之一是简化流程。她的计划很简单：她将用秒表站在员工身后，记录他们完成任务所需的时间。 KPI 将根据这些测量结果来设置。一切进展顺利，正如您所期望的那样。当高管拿着秒表站在他们身后时，人们执行任务的方式与平常不同。她很快就意识到这是多么毫无价值。所有这些都是软件工程中最新的垃圾 KPI、tokenmaxxing 以及我为团队编写的 AI 策略的延续。 Tokenmaxxing 是什么鬼？ Tokenmaxxing 是管理层最新兴起的时尚，在 2026 年我们的主年，他们仍然不明白每个指标都会被操纵。 20 多年前，那位拿着秒表的高管还不明白，而今天显然有一些领导者还没有收到这份备忘录。这个想法是，该公司将通过创建一个使用最多代币的排行榜来鼓励采用人工智能工具。就像任何其他幼稚的指标一样，工程师们立即对其进行了游戏。只需创建一个浪费代币的循环并冲向排行榜顶部。或者浪费足以表明你正在“使用”人工智能，但不足以解释你的使用情况。这显然就是所谓的领导力。为您的团队创建易于操纵的指标，这些指标很快就会与实际帮助人们脱节。因为归根结底，这就是我们来这里的目的，对吗？你来这里是为了帮助别人，对吗？这就是我来这里的目的。我来这里是为了帮助我们的客户实现他们的目标。我来这里不是为了使用一定数量的代币。 Tokenmaxxing 是一种伪装成领导力的虚荣指标。为何制定人工智能政策？我管理的团队对人工智能非常怀疑，这是有充分理由的。我不需要在这里列举道德问题。关于这一点已经有足够多的思考了。我也不需要列举生产力问题。根据风向和木星在黄道带中的位置，您的里程将取决于这些工具对您的有用程度。您可以找到从 0.1 倍到 10 倍生产力的可靠示例，具体取决于您的持有方式。但我确信的是，当前一代的法学硕士正在给我近二十年的职业生涯中软件工程领域带来最大的变革。作为团队的经理，我的工作之一就是在这方面拥有一定的立场。因此，在与团队进行多次讨论后，我很快整理了一份描述我们的人工智能理念的指南。自从把这些放在一起后，我惊讶地发现，与我交谈过的许多开发人员在工作中没有这样的文档。我们的任务很简单，就是对人工智能尽可能地努力，并希望一切都能奏效。 TL;DR 没有 AI 强制要求 您必须了解 AI 生成的代码的作用 如果您的 AI 工具消失，您必须能够完成您的工作 关心您的队友和我们的客户 让我们更详细地讨论这些。何时使用人工智能工具 没有强制要求使用人工智能工具。我们不会根据您使用这些工具的程度来对您进行审核。话虽这么说，这些工具是我们行业几十年来最大的变革。即使您不是每天都使用它们，了解它们的演变方式也会对您大有裨益。这个领域发展得如此之快，以至于您六个月前的经历可能不再相关。这种大规模技能流动的副作用是，你六个月前没有获得的任何专业知识今天可能都无关紧要。我们鼓励高级+工程师以最适合他们的方式使用这些工具。这可以作为您日常工作流程的一个组成部分，或者只是一个用于非生产代码概念验证的临时工具。人工智能助推器存在固有的矛盾。如果你现在不搭上人工智能的列车，你就会被抛在后面。人工智能发展得如此之快，以至于你今天所知道的一切将在六个月内变得一文不值。此刻我必须成为人工智能最大化主义者，并且我今天所知道的一切将在六个月内变得毫无价值，这是不可能的。为什么我不能等到六个月后使用更好的模型和技术？那时，我不必放弃那些仅用于解决当前工具不成熟问题的技术。 （我正在看着你，拉尔夫·卢普斯。）我们雇用聪明的人，并且相信他们能够胜任这项工作。我不在乎他们使用什么操作系统。我不在乎他们使用什么编辑器。我不在乎他们使用什么 LSP。我不在乎