我认为，个体智力活动要靠他人智力社群才能持续，而人工智能（AI）正瓦解这些社群，使私人智力活动更少。几年前，当明白AI将解决软件工程时，我以为管理AI智能体写代码，业余仍做喜欢的智力事情。但后者并未实现，软件工程话语已变差：克劳德代码（Claude Code）一年多前发布，很快改变软件工程，或许生产率更高，却让代码库更乱，社交上则是一场灾难。

我认为，个人的智识活动只有在一个由他人组成的智识共同体中才能维系。AI 会消解这些共同体，而这反过来又使得私人智识活动变得更罕见。

软件的情况

几年前，当 AI 将要解决软件工程变得明朗时，我的想法是：

1. 在职业生活中，我很乐意向上层移动一步，成为 AI agents 的管理者。我具备读写能力，是个不错的 technical writer，能描述清楚我想要什么，然后让 AI agents 写代码。
2. 在业余时间，我可以继续做我关心的事，因为我享受的是这些事情本身。这是软件工程中“智识”的一面：阅读技术博客和论文，学习新的编程语言，设计新的编程语言，写技术文章，为我那些小型开源项目写代码。

但第二点并没有真正实现。实际情况如何？首先，软件工程的话语变差了。正如我此前所写：

Claude Code 发布才一年多。在这短短时间里，软件工程被彻底改变了。在物质层面，这也许是正面的：生产力更高了，尽管代价是代码库更混乱。在社会层面，这是一场灾难。

围绕软件工程的话语变得更蠢了。就像行业里的每个人都丢了 30 点 IQ。人们过去讨论编译器、类型系统、逻辑。现在他们讨论“prompts”、“harnesses”、“loops”。话语变得更窄、更浅、更重复。“agentic harnesses”这种词我听太多次了，再多听我就要疯了。

然后是人力资本形成的丧失：没什么可学的了。Prompting 不是一种技能，至少，它比软件工程浅薄得多。工作中工具性的那一面改善了，人们每单位努力能拿到更多产出，但关于积累人力资本的那一面崩溃了。也许这是理性的。到底为什么要学写代码？计算机可以替我们做。因此，要成为好程序员所必须练习的那种严谨、系统化的思维：全都没了。机器可以替我们理性。我们只要“vibe”就行。

其次，为软件工程的公共领域做贡献越来越没有意义。在 AI 之前，你可以发布开源代码，写博客分享想法或启发他人，写教程、论坛帖、教科书等说明性文本来教别人。AI 之后，这有什么意义？

• 你写一篇博客：谁会读？下一次训练会把内容吞进去，稍微提升 AI 的能力。也许这篇博客是针对某个冷门技术问题的变通方法，那么下次有人遇到这个问题，他们会去问 Claude，而 Claude 会解决它，却不会归功于你。也许你对如何组织大型代码库有某种洞见：谁在乎？人类已经不再做那些决定了。
• 你设计一门革命性的新编程语言：谁在乎？也许 Claude 在乎，如果那算数的话。但人类已经不再写、甚至不再读代码了。编程语言成了人类再也不必关心的实现细节。
• 你写了一个库，并发布到 GitHub 上：谁在乎？AI 也许会发现并使用它，但操作者不会知道你的存在，也不会知道你做过什么。

这不只是“你拿不到 GitHub star 或博客流量”；而是你不再能感觉到有一个可以贡献的共同人类事业。你有自己的私人代码花园，在 AI 的帮助下可以朝各个方向无限扩展，但你永远不必离开花园、去集市与人交易。在这种情况下，很难在乎什么或做成任何事。

但这真的重要吗？如果我们不再写关于冷门 JavaScript 特性的博客，不再设计新的编程语言，这要紧吗？也许写代码从来都是苦差事，现在我们可以转向更高的事物，比如数学——哦，等等。

智识生活

从观察软件工程发生的事，以及数学目前正在发生的事，我认为我们可以得出一些关于一般智识实践的普遍洞见。

我们往往把智识活动看作私人和孤独的：哲学家坐在扶手椅里，从头开始推导世界。但智识活动有两种无法孤立获得的输入：可供构建的共享作品体，以及动机。共享作品体是共同体的产物，除非你想重演整个科技树。动机可以拆成两个组成部分：

• 内在动机：我们为学习而学习，我们出于一种自己无法理解的冲动去创作艺术，等等。
• 外在动机：David Chapman 将 “nobility”（高贵）定义为：为服务他人而显现荣耀，并将自己的能力用于服务他人。我们希望自己的工作对他人有用，希望他人从我们的工作中受益，希望为共同的人类计划做出贡献。名声，以及同侪的尊重和善意，是我们衡量自己贡献的代理指标。

我们往往认为内在动机是最纯粹的：内生的、自我生成的，不受物质或社会回报驱动。但它是一种情绪，而像所有情绪一样，它是短暂易逝的。这也是理性的：否则我们会终生困在无产的执念里。所以我们需要某种东西来填补神圣灵感时刻之间的空白。外在动机就起到这个作用。

持续的、复杂的、长期的私人智识活动，需要一个外部的智识共同体来提供素材和动机，就像燃料和氧化剂。而这种私人活动反过来又维系着共同体：通过发表论文、教科书、代码等，你为共享作品体添砖加瓦，供他人在此基础上构建；通过引用某人的论文或向他们的仓库贡献代码，你给予他们认可和荣誉，确认他们正在做有用的工作，这又激励他们继续贡献。

没有共同体，你得到的不是各自做各事的孤立个体：你什么也得不到。智识活动的输入枯竭了：没人再为共享作品体添东西，也没有同侪能从你的智识活动中受益。没有这种外在动机，智识活动就会变少，因为如前所述，内在动机是转瞬即逝的。

AI 之后

在 AI 之后，智识贡献变得不必要或多余。以软件为例：AI 写了所有代码，那么写代码或写文章还有什么意义？这些东西的受众现在严重缩水。人类不再写代码了，所以他们也不会读关于如何写代码的博客、教程，或者去试用新库或新编程语言。以数学为例：AI 能证明定理、写论文、解释论文、辅导学生，而且在不久的将来，它们编写整本教科书可能比人类还好。那写论文或教科书有什么意义？那是多余的。

如果智识活动是不必要的——如果设计一门新编程语言或发表一篇论文没有任何后果，或者根本没有可以贡献的共同体——那么它就不会发生。没有意义。

现在把这一点应用到所有其他智识活动领域，你就能看到未来是什么样。也许会有个体构建新的库和编程语言，但不会有共享的软件工程文化；也许会有个别的数学学生和实践者，但不会有活的数学家共同体。

我曾和一些认为 AI 会对心智生活产生正面影响的人聊过，他们的想法是：现在有太多人出于工具性原因做智识活动，比如引用量、名望（clout）等等。按这种看法，智识共同体的崩溃是好事，因为它把受内在动机驱动的超人（übermenschen）从追逐名望的大众中筛了出来。

我认为这种看法与当代社会相吻合：我们分别把内在动机和外在动机视为高地位和低位。一个“发达”的人，理应拥有私人的、取之不尽的动机储备，且与外部奖励在因果上脱钩。

但这并不是对人类的现实看法。人类是社会性动物，只有在其他人类的社会中才能繁盛。我们在乎，也应该在乎，为世界做出贡献。而如果技术让我们的贡献变得多余，那还剩下什么？

多数评论对原文产生强烈共鸣，认为 AI 把原本围绕编译器、类型系统与同事请教形成的智力共同体冲散了，编程手艺和内在动机随之流失；分歧主轴在于这究竟是社区的彻底溶解，还是又一次抽象层级跃迁后问题与共同体向新领域的迁移。也有少数人认为 LLM 反而能做思想陪练，真正杀死连接的是社会原子化，AI 只是加速器。

认为 AI 正在瓦解编程手艺与智力共同体，带来孤独与动力流失

• 很多人原本靠同事请教、开源讨论、共同调试和长期维护个人项目来获得素材与动力，如今这些互动被 Claude、Codex 取代，人际纽带与阅读同行成果的意义消失；有人因此不再想学 Rust，因为可以直接让 Opus 或 Sol 代劳，需要靠“无 AI 日”逼自己动手，也有人转向音乐、写作等更依赖真人社群的创作。也有人提醒因果可能颠倒：不是 AI 溶解社区，而是有毒的“AI SLOP”舆论让人不愿分享作品，主动退出社区。评论强调工程是实践而非待解谜题，长期外包会让能力像词汇一样退化，必须持续亲手实践（较多人） > 以前新员工靠向同事请教来了解系统、建立连接，现在直接问 Claude、Codex 就能解决，虽然有效，却是人际连接的退步。（@sdevonoes）

认为这只是抽象层级跃迁，智力活动与问题会迁移到新领域

• 不少人把 LLM 比作从汇编到高级语言、或工业革命中机器取代工匠：写代码这一层被自动化，但业务转化、打磨、流水线优化、Software Factory 等“人类工作”仍在；受影响最大的主要是把编程当手艺的人，而业余爱好者如同棋手不会因程序会解题而弃棋，因为乐趣在过程。新社区也可能围绕 AI 使用本身形成（较多人） > LLM 只是把抽象栈又往上抬了一层，如同汇编到高级语言，待解决的问题依然无边无际。（@joshstrange）

认为工程实践仍需练习，语言与提示词驾驭并未失去意义，但技能在自淘汰

• 少数人强调软件工程是实践，长期不写代码会像词汇一样退化；提示词其实是深技能，但模型迭代快到没人能对某一代工具真正精通，技能不断自淘汰，无法形成师徒制。也有人反对“编程语言只是实现细节”，认为语言与编译器设计可转为约束 agent 搜索空间的工具，未来仍很重要（少数人） > 提示词其实是深技能，只是工具迭代快到没人能对某一代模型真正精通，技能不断自淘汰，反而让每个人都更孤独地漂流。（@NiloCK）

认为 AI 并未溶解社区，反而可做陪练，真正病因是社会原子化

• 少数人认为 AI 其实是搜索引擎的演化，能连接而非吞噬共同体，也能当思想陪练与互联词汇库，补足现实中难寻的社群；人际交往死亡的主因是社交媒体、公司化灰色空间、全球化流动、城市化与精力预算错配，AI 只是加速器而非根源。已有围绕 AI 使用形成的智力社区也被视为反例（少数人） > 对我而言，LLM 反而提供了现实世界难以给予的“共同体”语境，尽管它有极限。（@hypfer）

认为最终只有人类价值被消灭或 AI 被限制两种结局

• 极少数人持极端宿命论，认为趋势终点非此即彼：要么 AI 消灭人类价值，人类沦为宠物或被消灭；要么 AI 被永久限制在某一水平之下（少数人）

有价值的补充

• 枪与冷兵器类比：传统编程技艺像刀剑弓箭，AI 像枪，日常谋生不再需要冷兵器，旧技艺退化为运动或理解原理的学问，但并未完全无用（@1970-01-01）
• 工匠与工业化机器类比：多数人类写的 Python 应用本就像大路货，真正小众、高性能、高安全需求仍会像手工高端品一样由人完成，历史车轮无法阻挡（@lnenad）
• 棋类与字谜类比：Deep Blue 在棋类上击败人类后人们依旧下棋，能解字谜的程序也没消灭猜谜乐趣，因为快乐在使用大脑解题，而非结果（@BeetleB）
• 标题冷知识：文章标题呼应 John Donne 四百多年前“没有人是孤岛”的布道词，强调个体与共同体的相连（@varenc）
• 名人呼应：Terence Tao 几天前在 Mathstodon 上也写了类似观点，强调整体性研究与学术共同体建设（@armcat）
• 技术观察：贡献复杂且经过充分测试的程序仍有价值；未来也可把项目组织成便于 LLM 可靠定制和扩展的形态。目前 LLM 已能在两个周末内，用低价订阅写出符合 C23、可重定向、面向多种 8/16 位 MCU 的编译器、模拟器和时序精确的 SystemVerilog IP 核（@megous）