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每周都有专家向医生、工程师和商业分析人员发出警告：如果不掌握人工智能，他们将面临淘汰。但一位常年致力于将AI应用于产品开发的人对此观点并不认同，他认为大部分建议都值得怀疑。
在每一个产品中，实际上有两种类型的知识。第一种是领域知识，医生了解从“患者就诊”到“患者康复”整个过程中的每个细节，包括保险政策的界限、患者的缺席率以及护士的排班方式等。机械师能够洞悉客户情绪背后的原因，这往往不是维修本身，而是有关服务的其他问题。业务分析人员则能透视一张电子表格，发现流程中的痛点。而这一切，对于程序员来说只是通过猜测来理解。经历多年的观察发现，商业软件中最棘手的问题往往不在于编码本身，而是在于对设想的误解。有些人仅是揣测诊所的运作方式，而没有深入了解其真正机制。
第二种则是构建知识，即如何将一段文字说明转化为可运行的软件。以往，这个过程中需要耗费一支团队数月时间来完成，而现在，借助AI工具，个别开发者可以在几天内高效实现这一目标，工作质量也很高。并非因为他们具备非凡天赋，而是因为他们已经投入大量时间掌握这项技艺。
“学习AI”的建议，实际上是在促使专业人士与其珍贵的专业知识进行一笔不划算的交易：花费一年时间去提升自己至一个普通的提示词工程师的水平，最终去打造一个自己早已熟悉的产品的简易版本。这样的交易显然不划算。你所具备的稀缺资源是二十年来积累起来的、程序员无法轻易猜测的知识。而投资一年去学习他人的技能，只会让你失去深化自己天赋的机会。
真正稀缺的从来不是代码，而是深入的专业知识。代码的成本每个季度都在降低，但识别出真正需要构建的内容的能力却并未随之贬值。
当我们对专家给予的实际建议时，便是建议他们：与其学习构建，不如寻找能够熟练使用AI工具的人，与他们合作，共同提供他人无法获得的独特见解——你所在领域的真实运作情况。在最佳的合作中，1加1的效果远超过简单相加。例如，佩奇的链接思路与布林的数学才能结合，便创造了谷歌。
还有一个有趣的思考方向：如果你是一名开发者，曾经与不懂编程的领域专家携手共事，结果如何呢？这个问题特别值得深入探讨。
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