AI编程工具只是放大器，不是均衡器

快速阅读：OpenAI 内部数据显示，Codex 使用排行榜上的都是本就顶尖的研究者和工程师。AI 编程工具没有改写技能层级，反而让强者更强。真正的瓶颈从来不是写代码，而是知道该写什么。

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查看 Codex 内部使用排行榜，会发现一个有趣现象：榜单前列清一色是业内已经成名的顶尖研究者和工程师。

这不是什么新的焦虑贩卖，只是一个值得玩味的观察——AI 编程工具并没有推翻原有的技能等级体系。

有人说得精准：工具放大现有技能，不创造技能。那些学习能力最强的人，学会使用让你更快的工具也最快。天赋会复利，工具只是抬高了天花板。

真正的分水岭在哪？不在于谁能访问这些工具。

顶级研究者早就掌握了锐利的问题拆解能力，他们知道要构建什么，怎么拆解，如何验证。写代码从来不是瓶颈，定义问题才是。给一个不知道答案的人同样的工具杠杆，结果会截然不同。

判断力、品味、工作强度——这些东西始终比工具本身更稀缺。

所以那个“永久底层”的讨论，从来不关乎金钱，关乎的是认知差距在新工具的加持下进一步拉大。技能鸿沟没有缩小，反而在加速扩张。

当然，也有人提出质疑：这些顶尖用户没有使用预算限制，也不受审查。这个变量确实值得考虑。

但更根本的问题是：当我们把 AI 当作均衡器来期待时，可能从一开始就误判了它的本质。它是效率倍增器，不是技能补偿器。

简评：

放大器还是均衡器？这道题AI没法帮你选。

有人盼着AI来填平沟壑，结果它来了，沟壑还是沟壑，只是两边的人都站得更高了。

这很残酷，但也很公平。因为工具从来不问你是谁，只问你拿它干什么。你问它“帮我写个代码”，它给你代码；你问它“帮我想清楚这个问题”，它帮你想——前提是，你得先知道问题是什么。

真正的稀缺品，从来不是工具，是“知道该干什么”的能力。这东西，你不能下载，不能订阅，只能自己长出来。

所以别怪AI加剧不平等。它只是一面镜子：你有多少料，它就放大多少倍。镜子不撒谎，撒谎的是我们对捷径的幻想。

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