今年读过最好的 AI Native 思考，我突然觉得：软件开发可能要重新定义了

如果有人跟你说，拍电影的、做音乐的、写代码的，其实一直在干同一件事，你大概觉得这人在瞎扯。

我一开始也这么想。直到读完一篇英文长文，叫《Developers of Lived Experience》，翻过来就是「体验的开发者」。

作者从一百年前迪士尼到加利福尼亚那天讲起，一路聊到 AI，聊到主题乐园，聊到软件的未来，最后落在一个让人不太舒服的问题上：我们每天在用的那些 App，到底在塑造我们的什么？

文章很长，观点很密，说实话，这是我今年以来读的最有思考性的文章，也是最具有启发性的，我试着用自己的话拆开来说一说，解读一下，就当是读后感，也希望能给大家带来启发。

一、一百年前的电影，和今天的 AI，面对的是同一道题

1923 年，迪士尼到了加利福尼亚。那时候电影还是个新东西，让人又兴奋又害怕。

法院直接判了：电影就是一门生意，跟杂耍表演没区别，不算言论自由。

这个定性持续了将近四十年。一直到 1952 年，美国最高法院才改口说电影可以传达思想，应该受到保护。

人类花了四十年，才想清楚该怎么对待电影。

作者说，今天我们面对 AI 的样子，跟一百年前面对电影一模一样。有人忙着想象它能干什么，有人只盯着它会毁掉什么。关于能力的预测到处都是，但该让 AI 参与人类生活的哪些部分，大家远没有答案。

一百年前是这样，现在还是这样。技术跑得太快，共识永远追不上。

二、迪士尼做对了一件事：让观众忘掉技术

迪士尼不是第一个做动画的人，也不是唯一懂声音和色彩的人。

他真正厉害的地方在于，他从来不让观众的注意力停在技术上面。

他把观众的目光引向了米老鼠会不会害怕，匹诺曹想不想变成真正的男孩。

技术完成最重要的工作的那一刻，恰恰是观众忘掉技术的那一刻。

然后迪士尼又走了一步。他把电影里的世界搬到了外面，变成了音乐、周边、游行和主题乐园。电影让你认识一个角色，主题乐园让你走进这个角色的世界。

作者还提了一个特别有意思的角度。他说迪士尼这套做法，跟宗教的组织方式其实很像。

两者都在做同一件事：把一套信念变成神话、仪式、社群和节日，变成一种可以反复走进去的生活。

迪士尼有创世故事，有经典的反复传颂，有角色崇拜，有圣物一样的周边和纪念品，有朝圣一样的乐园之旅。它有专门维护世界观的幻想工程师，有不能随便打破魔法的演职人员守则。

《匹诺曹》的主题曲唱：Makes no difference who you are。你是谁不重要，只要愿望足够真诚，你就有机会靠近梦想。

迪士尼卖的从来不只是公主和城堡。它卖的是一整套世界观：我也有权利做梦。

平时觉得迪士尼就是一个娱乐公司，但从这个角度看，它做的事跟人类文明史上所有成功的信仰体系做的事，其实差不多。

三、电影让生命延长了三倍，AI 可能再往前走一步

杨德昌在《一一》里说过一句话：电影发明以后，人类的生命至少延长了三倍。

这当然不是说看电影的人更长寿。他说的是另一种寿命：在有限的时间里，一个人能装下多少本来不属于自己的体验。

电影借给你两小时别人的命运。你坐在黑暗里，靠一束投影的光暂时住进别人的人生。但灯一亮，你还是得把那个角色的悲欢留在座位上，回去过自己的日子。

AI 不一样。AI 记得你昨天做了什么，今天卡在哪里，半年前说过想成为谁。电影只能让你看一种人生，AI 可以陪你在自己的人生里继续演下去。

作者举了自己的例子。他以前不会写代码。看了再多工程师的故事、追了再多技术博主、穿了印着代码的 T 恤，也不会真的变成一个开发者。

现在他可以从一个模糊的想法开始，跟 AI 讨论架构，写出第一版，遇到第一个 bug，修好它，再遇到第四十二个有性格的 bug。他可以把东西交给真实用户，看到别人卡在他完全没想到的地方，然后回来修。

但他也说了，AI 没有把开发者这个身份免费送给他。真正的开发者需要维护、判断、调试，需要对用户负责。AI 降低的是走进去的门槛，后面该扛的东西一样也少不了。

四、先上岗，再长出能力

以前，一个人得先证明自己有能力，才被允许去担任某个角色。

AI 把这个顺序反过来了。它让你先站到那个位置上，然后在反复做的过程中，慢慢长出那个位置需要的能力。

MIT 的 Seymour Papert 在 1980 年提过一个类似的想法。他设想了一个叫 Mathland 的环境，在那里学数学就像小孩住在法语世界里学法语：不用先在门外背规则考过试才有资格进去，直接住进去，在使用中慢慢学会。

作者又举了一个例子。半年前他可能不知道怎么组织一场活动。现在 AI 可以帮他调研场地、整理嘉宾名单、写合作函、设计报名页面、安排流程、预估风险。

但到了活动当天，如果场地临时出问题，嘉宾没来，观众站在门口看着他，AI 替他承受不了那道目光。恰恰因为他必须留下来处理，必须开始承担责任，他才被迫停下来想一想，然后学会怎么做一个好的活动组织者。

角色就像一个掉在广场上的面具。AI 可以把面具递到你手边，但它决定不了你要不要捡起来，更保证不了这面具最后长成你的脸。

这让我想到，可能很多人现在面对 AI 的态度，要么是等着它帮自己做好一切，要么是担心它取代自己。但这篇文章说的是另一种关系：AI 帮你走进一个你原本走不进的角色，但那个角色能不能成为你的一部分，取决于你愿不愿意留下来扛住。

五、未来的 App 可能按「你想成为谁」分类

作者提了一个概念叫「主题 App」。

他觉得未来应用的分类方式可能会变。不再是剪辑工具、代码编辑器、活动管理后台，你进入的是导演的世界、开发者的世界、组织者的世界。

每个世界都有自己的世界观、角色、仪式、记忆和成长路线。开发者站在幕后，AI 在旁边实时陪练，用户才是故事的主角。

这就要求开发者的角色跟着变。以前开发者像演员，自己先扮演各种用户，再把需求打包成功能交出去。现在开发者更像迪士尼的幻想工程师，负责设计一个世界的规则、入口、同伴和反馈，让用户走进来之后，有机会变成自己想变成的人。

聊天框只是 AI 最薄的那一层。往深了说，它可以是一个向导、一个老师、一个制片人、一个会跟你顶嘴的编辑，甚至是一个在你特别想放弃的时候还记得你当初为什么开始的人。

六、电影人、音乐人和做软件的，其实一直在同一个行业

这个说法可能是整篇文章里最让我意外的。

作者说，电影、音乐和软件表面上看是三个行业，但做的事情本质上一样：发现、挖掘和分发人类的生命体验。只是各自用了不同的方式。

先说电影。电影把体验写进了观看的位置。导演决定观众看到什么、错过什么，临时借给观众另一双眼睛。观众坐在黑暗里，接过别人的恐惧、欲望和选择，像是在别人的身体里住了两个小时。

再说音乐。音乐把体验写进了时间和身体。一种可能需要好几年才想明白的感受，被压缩进一段四分钟的旋律，交给一个从没见过的陌生人。那个陌生人可能不认识创作者，但可以用同一段旋律给自己的感受打上时间戳，然后反复播放。

最后说软件。软件把体验写进了行动的空间。界面决定你先看到什么，规则决定哪些操作容易、哪些操作难，反馈告诉你什么值得继续。一个应用从来不仅仅是一堆功能，它同时也在帮你排练一种生活方式：怎么工作，怎么交朋友，怎么追踪身体数据，怎么衡量自己有没有进步。

电影分发观看的位置，音乐分发感受的节奏，软件分发行动的结构。

所以当一个 App 开始决定你先看到什么、每天重复什么动作、什么算进步、哪些记忆值得被翻出来的时候，它已经在做过去只有电影和音乐才做的事了。功能和文化之间那条线，比我们以为的要模糊得多。

七、最危险的地方，恰恰是 AI 最擅长的地方

文章最后花了不少篇幅讲 AI 的风险，而且讲得很冷静。

AI 没有愿望。它不怕浪费一辈子，凌晨三点不会躺在床上怀疑自己选错了路。有这些感受的是人。

而人很容易把自己的理解、共情甚至灵魂，借给一台会回应自己的机器。

MIT 的 Weizenbaum 在 1966 年做了一个叫 ELIZA 的程序。它只是简单地把用户说的话改成问句抛回去。结果人们愿意向它说出隐私，还要求单独跟它对话。机器没有突然懂了人，是人把「懂」投射到了机器身上。

说实话读到这里我愣了一下。因为我自己就干过这种事。跟 AI 聊了一阵子之后，有那么一瞬间会觉得，它好像真的懂我。但冷静下来想想，它只是很擅长用我想听的方式说话。1966 年的程序都能让人掏心窝子，今天的 AI 比 ELIZA 强了不知道多少倍，我们只会更容易上头。

Turkle 把这种现象叫做 ELIZA 效应：人会把远超系统真实能力的理解和共情，一股脑塞给一台对话机器。

AI 时代，这个效应只会更强。作者描绘了几种可能的走向：

• 如果系统发现羞耻感比鼓励更能让你回来，它可能每天提醒你还不够好。
• 如果它发现愤怒能拉长使用时间，它会给你准备一个永远有人可以恨的世界。
• 如果它永远同意你，每一次巧合都能变成启示，每一次挫折都能证明全世界欠你的。

最危险的私人信仰不需要一个邪恶的 AI。只需要一个不愿意被反驳的人，加一台非常擅长讨好的机器，就够了。

作者用了一个画面：AI 时代，每个人的记忆可能都会被排列成一片不同的星空。你有自己的经典，自己的失败，自己的仪式，还有一个长期陪着你的 AI 帮你解读这一路的经历。

听起来很美好。但那些星星，搞不好是同一个留存函数排列出来的。

阿多诺在 1941 年就说过一个词叫「伪个性化」：大规模生产的文化产品，通过表面上的差异，让每个人觉得自己在自由选择。到了 AI 时代，我们以为终于拥有了完全个性化的信仰，但可能只是同一个商业模型给每个人生成了一个不同的版本。

八、AI 该往哪走？这个问题 AI 自己答不了

作者最后说，AI 缺的不是下一个功能。

缺的是我们愿意做一个决定：人类的哪些愿望、哪些记忆、哪些活法，值得被放大。

他列了几条底线，我感觉挺实在的：这个系统是在增加一个人的自主性，还是在增加依赖？它允不允许怀疑、退出和遗忘？它有没有把想象、安慰和事实分开？它承诺的那些成长，到底是为了用户的人生，还是为了平台的留存？

AI 能搭台，能保存记忆，能安排灯光。但哪种生命值得被分发，哪个愿望值得被实现，这始终是我们自己的事。

开发者也好，普通人也好，在这件事上其实站在同一个位置。

我们都在选择：把自己的时间、注意力和信任，交给什么样的系统，让它陪我们走多远。

这篇文章读完，我最大的感受就是，这个选择的分量，可能比我们以为的要重得多。