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这篇讨论围绕“AI and the ironies of automation – Part 2”展开，作者重提Bainbridge（1983）关于自动化会侵蚀操作技能并把困难转移的观点。评论把这套观察放到现代的LLM与agentic AI上，讨论点包括编程助理的非确定性、专家技能的退化与保留、企业推动AI的动机与治理盲点，以及生成模型对文化创作和训练数据生态的影响。参与者引用了现实故障案例（如Excel→PowerBI报表错漏、PDF抽取静默失败、agent误删目录）、航空业训练对照（如“Children of the Magenta”与SAE分级类比）和若干可行的缓解策略（定期手工训练、双阶段工具设计、加强可观测性）。
多条评论把Bainbridge (1983) 关于“自动化讽刺”的观察直接套用于现代LLM/agent：自动化把手工技能剥离出来，导致后续操作人员无法恢复底层工序。评论具体指出两类问题：一是专家因不再亲自执行而遗忘细节，二是当代理出错时需要快速介入但缺乏实作经验，从而把复杂性转移而非消除。有人以代际差异、个人经历和教育场景为例，说明技能退化是逐步显现且不易自觉的过程。结论是：自动化将困难隐蔽化，形成对少数“维持技能”的专家更高的依赖，从而产生新的脆弱性。
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评论把生成模型对文化内容的影响比作生态或公共资源的破坏：模型既吸取大量当代文化语料，又以低成本产出内容，造成创作者收入与劳动被替代。讨论列出两种后果：付费用户可能偏好真实艺术家（从而抑制全面“Artpocalypse”），但商业领域（广告、素材库、一次性数字需求）会优先采用生成物，令许多入行路径枯竭。评论还提到训练数据的“自我污染”问题——当模型生成物成为训练语料来源时，模型可能逐步偏离真实当代文化。总体担忧是短期降本会破坏长期文化生态与职业通道，迫使创作者转向难以被生成物替代的形式或以“为生成物收尾”的工作维持生计。
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许多评论指出現在的编程类AI并非“可证明”或可完全自动化的系统：LLM本质上是非确定性的，会产生hallucination和静默失败，因此程序员仍需大量时间设计prompt、校验输出并修补生成代码的缺陷。对比高阶语言的类比在社区内被反驳——C/Python等有明确定义和可精确推理的规范，而LLM输出缺乏可证明的行为边界。评论中引用了实际故障案例和经验（例如生成“近似PyTorch”的代码、误删home目录、抽取表格时丢行），以说明“把问题交给更快的AI再由人核对”并不能自动带来安全或效率的净收益。结论是：当前AI对编程的帮助更多是把工作转为“如何驱动与监控代理”的新型工作，而不是完全消除人工劳动。
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评论普遍引用航空业作为对照：现代航电和autopilot能承担大量日常飞行，但飞行员仍被强制定期手动训练（如月度着陆练习），且监管和安全激励使得这种高成本训练可被接受。有人强调航空业能做到的原因是高安全要求与制度化投入，而大多数软件或业务组织没有类似的监管动机，因此难以复制航空式的训练与治理模式。也有评论引用军事战斗机的驾驶舱设计和“Children of the Magenta”讨论，说明自动化可把“驾驶”简化以让人类关注战术，但handoff失败仍有重大风险（如Air France 447类事件的教训）。因此行业背景决定了维持或放弃人工备份与长期训练的可行性。
讨论中列举了若干现实例子来说明治理缺陷：把Excel报表自动化为PowerBI后错误长期未被发现、PDF抽取/问答经常静默丢行或截断检索范围、以及流传的agent误删home目录事件揭示出人机handoff与权限设计的危险。多位评论指出这些错误常常不会被非技术用户察觉，且现有工具对agent决策的可观察性、审计与回滚支持严重不足。有人警告企业在推行效率工具时容易忽视这些治理成本，导致“以更快的速度自动化糟糕流程”。因此加强监控、测试、权限与可解释性被视为当务之急。
多条评论批评公司推动AI更多是为了发出“追求效率”的信号，而不是认真优化流程或承担长期训练成本。讨论指出多数组织接受“差不多可用”的自动化方案以节省短期成本，反而留下脆弱的技术债与管理盲点；员工对变革的抵触与管理层短期化决策会抑制像航空那样制度化的训练投入。因此自动化项目常常变成表演性的效率展示，而非系统性地提升组织效能。评论呼吁在评估AI项目时把治理与培训成本计入决策框架。
评论中也提出若干操作性对策：强制性保留人工操作时间（有建议把10–20%时间用于手工练习或教育），以及把LLM工具设计为双阶段的“教学/原型”工具——先生成可审查的命令或用已有小工具拼接流程，再由人确认执行。另一个普遍建议是投入可观测性、编排与审计工具，以便在agent出错时快速追踪与回滚。最后有人建议行业可借鉴航空的训练与监管制度，但同时指出这需要监管激励与长期成本承担，非所有组织都能复制。
Bainbridge 的“Ironies of Automation”（1983）: 一篇约四页的论文，提出自动化有讽刺性——机器承担任务后，操作人员反而需要监督复杂系统，且后代操作人员会失去原始手工技能，从而把难题转移到监控与修复上。
agentic AI / agents: 指能够规划并执行多步骤任务的自治软件实体（agents），通常会组合工具、生成命令并需要人类在出错或权限点进行干预与审查。
LLM (Large Language Model): 大型语言模型，基于统计学习生成文本或代码，典型特性包括非确定性、可能hallucination与行为难以形式化证明，这些属性导致监控与可预测性难题。
SAE 自动化分级 (SAE levels of automation): 来自汽车行业的0–5级自动化分级，用于描述系统在不同情境下对人类监督的需求與接管责任，评论用它来类比编程辅助工具的能力与handoff风险。