一位软件工程作者 Tom Bedor 在 6 月 11 日写到一个场景：他提出一个设计方案后，同事让 AI 生成了一份批评文档，转发给他，并补了一句：“我没读过，所以可能不完全准确。”

这句话的问题不在于用了 AI。

问题在于：发送者自己都没读，却要求别人投入注意力。作者给出的原则很短——如果你在请求人类注意力，就要展示人类努力。

我更在意的是，这条原则其实不是写给 AI 的，而是写给软件团队协作的。调试、文档、代码评审、设计讨论，本来就靠信任和责任流转。AI 生成速度一上来，最容易被隐藏的成本，就是阅读成本。

AI 让文本便宜了，但没有让阅读便宜

软件团队里，文字本来就不少。

PR 描述、review 意见、日志分析、设计文档、事故复盘、需求澄清，每一项都要人读。工程师不是缺内容，而是缺能直接帮助判断的内容。

AI 改变的是生成成本。过去写一段批评意见，多少要自己组织一下；现在让模型吐出一篇“看起来完整”的分析，几秒钟就够了。

但读它的人没有省下几秒钟。

更麻烦的是，AI 输出常常很像正式意见。它有标题，有条目，有语气，有结论。可它到底读懂了多少上下文、哪些判断可靠、哪些只是顺嘴补全，仍然要人来筛。

如果发送者不筛，筛选工作就被转嫁给接收者。

这在几个工程场景里尤其明显：

场景合理用 AI越界做法接收者多付出的成本
调试排查让 AI 汇总日志线索，再人工核对直接贴未验证结论重新判断方向是否跑偏
设计文档让 AI 列风险点，再挑出关键项转发整篇未读批评文档替发送者筛噪音和误伤
代码评审AI 先帮自己找低级问题把未经自审的代码交给 reviewerreviewer 处理本可提前清掉的问题
知识库更新AI 起草，人再删改确认直接发布模型段落后来的人要判断文档可信度

所以问题不在“AI 写了什么”。

问题在“谁读过、谁判断过、谁愿意为它负责”。

这不是反 AI，而是补上责任链

Tom Bedor 并没有说团队不该用 AI。他也承认，能接入内部代码库和文档的 AI 工具，确实可能给出有用内容。

这个限定很重要。

软件工程里的 AI 使用，已经不是“要不要”的问题。Copilot、ChatGPT、企业内部助手、接入知识库的代码工具，都在进入日常流程。它们可以写草稿、做摘要、列检查项，也可以帮人从一堆日志里找线索。

我不太买账的是另一种用法：把模型输出当成“我已经参与过”的替代品。

传统协作里有一个默认规则：你发出的材料，至少你自己读过。你提 PR，默认你对代码负责；你发设计文档，默认你知道里面的取舍；你给 review 意见，默认那是你的判断。

AI 不该把这条底线抹掉。

更可执行的做法不是禁止 AI，而是给 AI 内容加上最小责任标记：

  • 标明哪些内容由 AI 生成或辅助生成；
  • 附上人的摘要.这段内容想说明什么；
  • 附上人的取舍.哪些建议采纳，哪些不采纳；
  • 附上人的判断.哪里已经验证，哪里还不确定；
  • 涉及代码、配置、数据和安全事项时，先自审再提交。

这里也有现实约束。不同团队的 AI 工具能力差别很大。

一个只能访问公开信息的聊天机器人，和一个接入内部仓库、工单、文档的助手，产出质量不会一样。后者可能更准，也更像“团队内部意见”。

但越像正式意见，越要说明依据。

尤其在安全、合规、隐私和客户数据相关场景里，标注 AI 参与程度不只是礼貌问题。它关系到信息从哪里来、有没有泄露风险、有没有被错误内容污染决策。

谨言慎行，不是保守，是工程协作的基本卫生。

最该改的是 PR、文档和异步沟通模板

这条礼仪最先影响两类人。

一类是软件工程师。以后提 PR、发调试结论、贴设计反馈时，不能只写“AI 认为”。更好的写法是：“我用 AI 列了 5 个风险点，确认其中 2 个有效，另外 3 个因为不符合当前架构先不采纳。”

这句话多花不了多少时间，但它把责任拿回来了。

另一类是技术负责人。别急着把它做成复杂审批，也没必要把个人礼仪抬成行业强制规范。更轻的动作，是把它塞进已有流程。

可以从三个地方改：

位置可以加的一句话目的
PR 模板“是否使用 AI 生成或修改代码？已完成哪些人工检查？”避免 reviewer 替作者做自审
设计文档模板“AI 辅助内容请标注，并列出人工采纳/舍弃判断。”防止整篇机器批评变成讨论负担
Slack/飞书约定“转发 AI 长文前，请附 3 行人工摘要。”降低频道里的文本轰炸

接下来真正该看的是这些规则有没有进入工具流程，而不是某个团队口头上支不支持 AI。

比如，PR 模板会不会要求说明 AI 参与程度；文档系统会不会保留生成和人工编辑痕迹；聊天工具会不会鼓励用户在转发长段 AI 文本前先写摘要。

如果没有这些小摩擦，团队很容易走向一种新低效：每个人都更快地产生内容，每个人也都更慢地读完别人产生的内容。

开头那个场景之所以刺眼，就刺在“我没读过，但你读一下”。

这不是技术问题，是协作礼仪问题。AI 可以借力，但请求同事注意力之前，人要先到场。