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。