在关于 AI 编程的讨论中，Charity Majors 最近发表的观点精准地捕捉了 AI 热衷者与 AI 怀疑者之间的动态关系。这两类人往往同属一个团队，都在努力构建优秀的软件，但他们的担忧和优先事项却截然不同。Simon Willison 在博客中引用了她的论述，并指出这是一个值得深入探讨的组织设计问题。
热衷者并非盲目乐观。Majors 强调，那些全力投入 AI 工作的团队已经开始展现出真实而非虚构的、不连续的能力跃升。这种跃升并不像是常规的技术周期——你可以耐心等待尘埃落定。相反，如果团队在竞争对手奋力前行时袖手旁观，他们可能在尘埃落定之前就已经倒闭。这是一种真实的、关乎存亡的威胁。因此，热衷者有一种紧迫感，他们是在与时间赛跑。
然而，怀疑者同样没有错。当代码的交付速度超过工程师能够阅读和理解的速度，尤其是在没有人拥有完整上下文的领域，你就是在从一个花费数年才建立起来的信任账户中不断提款。可靠性会下降，机构知识会蒸发。最终，你会得到无人理解的系统，产品逐渐变得混乱不堪，而待命轮值会让员工精疲力竭。这同样是一种真实的存亡威胁。怀疑者是在与熵赛跑，试图防止系统和文化走向无序。
Majors 建议将这个问题同时视为领导力挑战和工程挑战。关键问题在于：“热衷者和怀疑者之间没有天然的反馈循环。” 这意味着，这两个群体往往在各自的轨道上运行，缺乏有效的沟通和协作机制。热衷者可能沉迷于快速交付，而怀疑者可能固守于稳定性和可理解性，双方都觉得自己是正确的，却无法说服对方。
因此，设计反馈循环来帮助“弥合共享现实中的差距”就成为一个极具吸引力的组织设计问题。这需要领导者有意识地创建机制，让两个群体能够相互理解、相互学习。例如，可以建立联合评审会议，让热衷者展示 AI 带来的效率提升，同时让怀疑者指出潜在的风险和债务；或者设立实验性项目，在受控环境中测试 AI 生成的代码，并收集可靠性数据。关键在于，要让反馈循环自然嵌入到工作流程中，而不是强加于人。
总之，AI 热衷者和怀疑者之间的张力并非零和博弈。两者都有合理的担忧，也都指向了真实的威胁。解决之道不在于选择一方，而在于设计能够融合双方视角的反馈循环，从而在追求创新的同时维护系统的可靠性和团队的信任。这或许是 AI 时代软件工程组织面临的最重要挑战之一。