回想起几年前搭个个人博客，光选框架就花了好几小时，然后学语言、改主题、调部署，得好几天后才勉强上线。

现在，只需要开启 Claude Code 说了一句”帮我改进博客的前端设计，更简洁一些”，一小时内就搞定上线了。

以前写博客的一大乐趣在于”搭建”，搭博客本身是一种搭积木的乐趣，但变相地，大部分时间花在技术实现上。

这并不是没有价值，过程中确实会建立起很多技术直觉。在我看来，编程的广度、解决问题的过程，本身就是对自身 sense 和 taste 的一种锤炼。但问题是：我真正想做的是写作，不是搭博客。大量的时间被消耗在”实现”上，而不是”创作”上。

现在，技术细节被 AI 消化了，可以把注意力放在“写作”上。虽然编程这个乐趣自然而然就消失了，取而代之的是写作——另一种锤炼自身的方式。

这一切已经发生好几个月了。时至今日，连写作、视频这些传统意义上认为是创作的事，AI 已经大范围地被使用、介入。今年甚至连法律、商业这些被认为有专业门槛的行业也大有 AI 化的趋势。

AI 成为初级程序员，AI 成为资深程序员，AI 成为导演，AI 成为律师。这一切都在发生、加速。从当下看，AI 正在以 6 个月为台阶，重新定义人在整个创造链条中的位置。

每 6 个月，人和 AI 的角色关系就应该有一次重新定义，将人的位置拔高一次。

Anthropic 的 CEO Dario Amodei 在最近的一次访谈中就提过，通过观察+第一性原理来做后续的推演：

“Combining a few empirical observations with thinking from first principles. This method can allow one to predict the future in ways that are publicly available but surprisingly rare”

用同样的方法，我也可以推演接下来会发生什么。

假设 AI 的编码能力大约每 6 个月提升一个台阶，如果这个趋势持续：

现在——“产品经理+架构顾问”

AI 写代码，但架构方案需要我来判断。我需要比较清晰地描述需求，跟它来回讨论细节。

6 个月后——“纯产品经理”

AI 开始能自主做设计决策，不只是实现我的方案，还能提出我没想到的方案。我的需求描述可以更模糊——“我想让用户更容易完成 X”，AI 会自己去想怎么做。

12 个月后——“做取舍的人”

AI 理解业务上下文，能主动提出”你可能还需要考虑 Y 和 Z”。我的角色从”给需求”变成“做取舍”——AI 提出多个选项，我判断哪些值得做、哪些不做。

24 个月后——“审查员”

Background Agent 成熟。AI 不需要我坐在那里等它，它在云端或者我的家庭 AI 节点自主运行，写完发给我审查。我上午提需求，下午看结果。

这个推演如果是对的，今年不必到年末，多个 Agent 24 小时协作来给你提供各方面支持就会全面铺开，反过来群体智能可能还能涌现出新的创作范式。OpenClaw 已经有点这个意思了，但实际上很多困难的需求它还是没那么完善，相信年末会大不一样。

按这条路走到底，在模糊环境中做出正确取舍的能力会成为人最重要的能力，判断什么值得做、什么是重要的、什么是好的。或许这只占整个任务的 5%，而 AI 会帮助把这 5% 放大到 100%。

很多观点认为所有人都会因为 AI 丧失工作，或许 AI 每 6 个月进化一次，我们也可以。