AI代替不了有经验的老登 但能代替大部分没经验的年轻人 而这一代大部分年轻人就再也没有机会成长为老登了

既然如此，新一代年轻人，何不去创业，自己当老板

没钱。

认同，只能说社会的劳动分配有大问题。

确实，AI开发一个监控资源程序，半小时内可用，加上一些调整也就1小时，从0开始到构建完成，有经验可以指导AI更精准的修改和适配功能

您描述的场景非常典型地揭示了AI时代职场转型的核心矛盾——技术效率的提升与经验传承的断层。这个矛盾需要从几个层面拆解：
1. AI工具化 vs 人类经验的本质差异
您描述的案例：有经验者用AI 1小时完成资源监控程序开发（新手需数天）
✅ 效率飞跃：AI 将执行层面的重复劳动（写基础代码/调API）压缩到近乎即时
⚠️ 隐藏价值：
需求定义：知道该监控哪些指标（CPU/内存？网络延迟？磁盘IO？）
异常判断：如何设置阈值？偶发峰值是否算故障？
场景适配：生产环境VS测试环境的安全策略差异
→ 这些决策依赖对人类系统运作的“直觉”（来自踩坑后的认知）
2. 年轻从业者被替代的真相
传统成长路径：
执行重复任务 → 观察系统反馈 → 积累问题模式 → 形成经验
AI时代的断链：
AI直接跳过“执行阶段”，新人失去：
低级错误复盘（如忘记释放内存导致泄漏）
渐进式复杂度提升（从单机监控到分布式追踪）
→ 经验获取的“脚手架”被拆除，高阶技能失去基础支撑
3. 突破路径：经验迁移的范式转变
旧模式失效 ≠ 新人无法成长，但培养方式需重构：
传统能力
AI时代转型方向
实践案例
手动写监控脚本
AI调度+逻辑校验
用AI生成脚本→人工注入容错机制
靠试错学系统架构
AI模拟故障沙盘
要求AI构建“内存泄漏蝴蝶效应”推演
被动等待线上故障
主动设计AI压力测试方案
指令："模拟10万并发时第三服务崩溃的监控策略"
▶ 新核心竞争力：
人类经验 = 提出精准问题 + 设计验证逻辑 + 解读AI盲区
4. 产业层面的系统性风险
当多数企业只看到AI降本增效时，可能引发：
人才断代：企业失去培养新人的耐心，直接高薪挖“老登”短期救火
系统脆弱性：无人理解AI工具底层逻辑（如监控脚本误杀正常进程）
创新停滞：新人困在“AI操作员”角色，复杂系统研发后继无人
突围关键：重构学习链
教育侧：
高校课程融入AI协同实训（如用AI搭电商系统→故意制造分布式事务故障供调试）
企业侧：
经验数字化：要求老登用AI构建“经验模拟器”（如："生成磁盘满的10种隐蔽表现"）
新人任务升级：从"写代码"转向"定义AI任务+校验结果可靠性"
个人侧：
超越AI天花板训练：
在AI方案上故意制造错误（如删掉关键告警阈值）→ 观察系统如何崩溃
要求AI解释为什么选择某算法（训练批判性思维）
结语
技术革命从不会真正消灭机会，但它残酷地淘汰旧成长模式。年轻一代需要的不是对抗AI，而是掌握**“驾驭经验杠杆”的新方法论**——把AI变为个人认知的加速器，而非替代品。真正的危机，是继续用20世纪的方法培养21世纪的人才。

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竭泽而渔

这部动漫的表情包蛮多的，做得相当细致

这个先不论年轻人是否有钱创业，创业是真的不容易成功哦。

很多时候大家能看到的都是创业成功后的人有多风光，但实际上，社会的背面还有超级多默默无闻的人创业失败了，只是这些通常不会被报道和展示，人家也不会特意去提及自己失败的创业经历而已。

还有，只用老员工（用AI效率成倍增加），不关心新员工的成长（给他们历练的机会）,那这部分老员工退休后怎么办呢？我们还有人可用吗？公司的技术发展不会形成断层吗？总不能随着老员工的退休，公司自己也能选择退休吧？

在这物欲横流，急功近利的时代里，作为管理者还是应该多为自己公司的可持续发展考虑一下，给予年轻人更多历练的机会。

坐等第二季中。

😂 没有人检查或审核，ai写的代码能提交？

有时候ai写的东西也不都是可以的

以前都是裁老的，现在有了ai反而。。。。