学没学过技术，在用 AI 这块，还是不能一概而论的。

就在昨天，我发了一篇排查 ssh 登录有问题的文章，然后有一些读者朋友留言，还有一些是微信咨询了一下我的技术细节，这让我有一些感悟。

人麻了，谁把我 ssh 干没了

现在大家都知道一个现象，AI 带来了技术平权。不管是谁，哪个行业，什么水平，只要你能把 Prompt 优化好，把需求做好，vibe coding 完了之后，AI 就能给你生成你想要的结果。效果丝不丝滑，是不是你想要的，完全依赖于你的提示词和 LLM 的模型能力。

但是昨天排查 ssh 莫名其妙的被 killed 掉，还是发现了一些不一样的东西。
AI 只能在一条路线里面死抠，也就是说他的上下文决定了他只能一条路走到黑，他不会跳出这个框架来从大局上看待这件事情。

两点之间直线距离最短，可能一个问题就是很简单的事儿，但是他给你绕来绕去也解决不明白。也就是说，你需要给他指路。

我看有朋友给我留言说要是他遇到这种情况可能就直接重装系统了，这是一个不懂技术的小白说的。

但是我恰好是略懂一些技术，但就是这一点技术，在这个排查问题的过程中恰好用到了。

也就是说，AI 是解题高手，但他不是选题专家。AI 会放大你的技术能力，但无法替代你做出决策。

不懂技术的朋友可能会用 AI 解决 99% 的问题，但有可能这个 99% ，从思路上来说就错了。所以最后的 1% 可能并不存在。

我最近不管是听到，还是看到很多文章，大家其实都挺焦虑的。焦虑被 AI 取代，失业，对未来的迷茫。

其实有些多虑了，很多岗位属性不会被替代，只是会转移。

而且真正用好 AI，让问题得以高效、根本地解决，依然离不开人的技术思维、排查经验和系统性判断。

而且想必大家耳边经常听到 这波“卧槽，这个大模型好牛逼”，“半天时间，从 0 -> 1 上线一个产品”，“一晚上 AI 给我把事儿做完了” 这种言论。

大部分人产品做完了就做完了，扔那不管了，没有迭代属性。

一方面是不知道怎么优化，一方面是不知道优化什么，这就需要迭代和优化思维了。

与其焦虑被 AI 取代，不如思考如何守住并放大这 1% 的不可替代性。技术平权，平的是工具的使用权，不平的是人的判断力、创造力和系统性思维。这 1%，不是技术的终点，而是我们作为“人”的起点。