科技公司Monarch的工程负责人近日向公众披露了其团队在集成生成式人工智能工具时的核心哲学，该哲学旨在指导软件工程师在快速演进的技术环境中保持生产力与安全性的平衡。此内部备忘录在HackerNews上引发了广泛讨论，反映了业界对AI发展速度的普遍焦虑。
Monarch的策略是“理解并探索前沿，但采取减缓的步调进行采纳”，即不盲目追求最新的、未经充分验证的AI工具。文章指出，总是处于技术最前沿会导致开发流程因工具频繁迭代而产生动荡，并可能暴露于新工具带来的安全漏洞中。
为了确保这一点，Monarch组织将投入资源进行集体探索，并授权员工在受控环境中（如原型开发或黑客马拉松）进行实验，要求所有学习到的经验教训及时共享。这一“慢半拍”的策略确保了技术采用建立在更成熟、经过实战检验的基础之上。
该哲学强调工程师对产出成果的完全责任，无论是否使用AI辅助生成。负责人强调，AI本身不具备问责制、工艺自豪感或错误后的羞耻感，因此人类工程师必须对代码或文档的质量进行最终审核，以避免将负担转嫁给同事或用户。
此外，团队被要求保持深度思考的主导权，将AI视为处理重复性、耗时性劳动的工具，而将判断力、严谨性和深度分析保留给自己。过度依赖AI生成内容可能导致思考深度不足，即使效率提高，也可能牺牲了创造性和洞察力。
Monarch认为，AI的引入可能会增加时间冗余，但如果过度依赖，反而可能抑制了产生“灵感”所需的深度思考和对代码的上下文连接。因此，工程师必须警惕“看起来不错但实则糟糕”的AI输出，并为那些初始看似不佳但实则有价值的“好主意”留出思考空间。
最后，在使用AI时，Monarch主张设计精巧的验证和反馈循环，鼓励AI工具自我验证其工作成果，以实现更高的自动化效率。在概念原型、内部工具和零到一（0-1）的新建项目等安全领域，团队应更积极地采纳AI，以加速早期迭代过程。
