当 AI 让手艺变得廉价，他选择继续手搓自己的小工具

原文来源：Joel Auterson — 当 AI 让创造变得廉价，一位开发者的崩溃与自我和解。

这周 Joel Auterson 整个人是崩溃的。不是那种爆发式的，而是内爆：决心和动力像丢进洗衣机的纸巾一样，塌成一团糊。他后来好了一些，把想的过程写了下来，留给可能同样在经历这些的人——也包括未来的自己。

原因对创作者来说太熟悉了：还是生成式 AI。艺术家和手艺人做出来的东西在持续贬值——被嚼碎，再吐回到我们面前，像一只用订阅制喂养雏鸟的母鸟。

他对其他艺术领域的朋友还抱有一点希望——AI 生成的艺术就是垃圾，从定义上就是反艺术，看着尴尬，和它沾边都让人难为情。他希望这种情况能持续下去。但在编程这一块，也就是他主要待的地方，情况要棘手得多。

他认识的每个程序员过去两年基本都疯了，这是他能回忆起来最动荡的时期。到目前为止他们一直过得相对轻松，但现在越来越强烈地感觉到，这门手艺正在经历巨变，每个人都得决定怎么回应——而这件事在没有后见之明的情况下太难了。

他并不怪那些随大流的人：同辈压力是真实的，而且 LLM 现在写代码确实很强，否认这点等于和一条不断前移的终点线赛跑。

他声明自己不想说服任何人站队，但摆出了立场：就算完全不考虑环境和社会层面的问题，他就是不喜欢用代码助手写代码。不好玩，写出来的东西不像自己的，他也对它产生不了任何自豪感。过去几年，躲在自己的小项目里还算容易，但他越来越觉得，自己当职业又当爱好干了这么多年的手艺，很大一部分已经消失了。

他喜欢做些小玩意儿——小脚本、小工具。他做的交互式 git 分支切换器每天都在用，他为此很自豪，同事也夸过。现在任何人只要写个提示词，就能得到那个工具或它的任何变体。没人再稀罕他的小玩意儿了。 他承认这话说出来有点难为情，但他确实需要同行的那点肯定，才能感到满足。

游戏行业也在发生同样的事。这周压垮他的导火索，是 Zach Gage 的一条帖子：做游戏正在变得更像做音乐。他觉得这个洞察挺准，却又让他无比绝望——他花了好几年学做游戏，过程很苦，难道那些时间都白费了？

然后他和 Shad 聊了一次。Shad 是他很喜欢的人，一位非常有才华的设计师和工程师。Shad 现在的项目叫 Uncamera，一个 iOS 相机应用，直接用原始传感器数据配查找表（lookup table），而不是后期加滤镜，来拍出真正有胶片感的照片。这东西做得很漂亮，他觉得完善之后够得着 Apple Design Award。而且它完全没用生成式 AI 开发。

Shad 的理由和他几乎一样：制作过程里没有快乐和满足感。焦虑也类似。区别在于，Shad 带着这些焦虑继续更新 Uncamera，而他在自怜里泡着。

关键在于：他本来就在用最难的方式做事。他自己写游戏引擎，用的还是 C++，就因为想这么干。如果他真想尽快做出游戏、去"竞争"，早就用 Unity、Godot 或 Unreal 了，也不会折腾什么伪 3D 渲染器。他这么做，是因为享受这种方式，也因为在这个过程中学到很多。

和 Shad 聊完，他意识到摆在自己面前的其实只有三条路。要么开始用生成式 AI，让自己感觉"跟上了""有竞争力"，但那样他不会再享受这份工作；要么彻底停止创作——而任何创作者都知道，这从来不算一个真正的选项；要么，继续按自己喜欢的方式做东西，继续学，继续用最难的方式，不为任何具体理由，只因为他想做。

他们做游戏就是这个原因。做任何事，也都是这个原因。

崩溃背后，是一种被换掉的评价标准

这篇文章打动人的地方，在于它说的不是"AI 会不会取代程序员"，而是另一件更安静的事：你用来判断自己好不好的那把尺子，正在被别人换掉。

Auterson 没有为"手搓的 git 工具"辩护它比 AI 生成的更好用——他知道未必。他难受的是，他从这件小玩意儿里得到的东西（乐趣、成长、同行的认可）被悬空了。当"这东西谁都能让 AI 生成"成为前提，"做得好"本身就不再被看见。

这不是能力问题，是意义问题。而意义问题没法靠"你也能用 AI 啊"来回答。

三条路里，藏着两个容易被忽略的假设

他列的三条路——跟上去、停下来、照旧——其实隐含了两个假设，值得拿出来单独看看。

第一个假设是：这件事的核心是"竞争"。他反复提到"跟上了""有竞争力"，说明他一度把评价标准交给了外部。但注意他后面紧接着的话：他本来就在用最难的方式做事，如果目标是快，早就换引擎了。也就是说，"竞争"从来不是他做这件事的理由，是 AI 的普及把一场他没打算参加的比赛硬塞给了他。

第二个假设是：工具选择是一个技术决策。但在这件事上，它其实是一个身份决策——你想成为什么样的开发者，你想从工作里拿走什么。工具换了，路径也换了，最终带走的东西不一样。

看清这两点，第三条路就不再是"固执"或"逃避"，而是一个清醒的选择：因为目标不是赢，所以不必按赢的规则出牌。

如果你也在纠结

作者的结论不一定适合每个人——有人确实从 AI 辅助里得到了乐趣和效率，那也完全成立。但如果你读完有点被戳到，可以试着把问题换几个问法：

• 把"我该不该用 AI"换成"我想从这件事里得到什么"。 如果答案是效率和产出，用就用；如果答案里有"享受过程""学到东西""这是我想亲手做出来的东西"，那这些收益本来就不由速度决定。
• 区分工具和手艺。 用 AI 生成一个页面，和你能自己写出一个渲染器，是两种不同的能力。前者是可替代的产出，后者是可迁移的理解——后者不会因为你用了 AI 就自动获得。
• 接受"没人稀罕"这件事，然后重新决定为谁做。 外部认可会随供给增加而贬值，这件事没有解法。能做的是把评判权收回来一点：先做出你自己认可的东西。
• 不用把选择做成一劳永逸的立场。 可以在这个项目里手搓，在另一个活里用助手；可以今年这样，明年那样。它对人的意义本来就会变。

Auterson 最后没有给出什么宏大的道理，他只是决定继续用最难的方式做东西，不为了别的，就因为他想做。这句话听起来像是放弃抵抗，其实更像是把决定权拿回到了自己手里。