专有技术困境与AI代码生成

AI擅长应用可编码的“事实知识”，但在需要经验、直觉和情境理解的“专有技术”领域却步履维艰。即使 AI 单次决策的正确率看似很高，但在涉及数百个步骤的复杂工程任务中，错误会迅速累积并导致系统性失败，这揭示了概率模型在处理严谨逻辑结构时的脆弱性。

此外，研究显示 AI 生成的代码面临严峻的安全与性能挑战。由于模型往往从公共代码库中学习并复制不安全的模式，导致生成产物中潜藏着大量安全漏洞；同时，当通用模型应用于特定专业领域时，因缺乏专门的上下文知识，其质量会出现显著衰减。这表明 AI 学习的是专业技能的“产物”，而非产生这些产物的“过程”或“内化理解”。