处理这个问题的核心策略是:不直接否定领导的决策,而是通过“接纳、赋能、证明”的方式,将AI从“玩具”变为“工具”,并在这个过程中重新彰显资深技术人才不可替代的价值。向领导阐明一个核心观点:AI是能力的放大器,但无法替代专家的判断。一个不懂技术的人无法有效验证和驾驭AI的输出。将AI定位为“杠杆”而非“替代”。
人类一思考,上帝就发笑,由此可见,上帝鼓励人类思考。
思考的前提是有问题,所以,探索就是一个不停提问求解的过程,核心是锻炼提出问题的能力,这点我觉得特别重要。
快速交付的目的是为了省出更多时间思考哦。
这个问题听起来有点绕,不过仔细想想,架构设计中,确实有很多“不解决的问题”,甚至故意“制造出来的问题”,反而会让系统更稳定。比如 “最终一致性原则”,为了提升系统写入能力,放弃强一致性的约束,采取最终一致性原则。这样的涉及可以减少引入分布式锁、事务协调等机制,大幅提升系统的吞吐量,还能避免死锁风险,提升系统稳定性。
当然,所有这些“不解决的问题”,都是在一定业务背景和容错预案下才成立和带来收益,脱离了当前的业务背景可能会带来不可预知的风险。