人工智能作为当今科技世界的重要驱动力，正以前所未有的速度渗透到各个领域，尤其是在编程和软件开发行业。Recurse Center（简称RC）作为一个独特的程序员学习静修社区和招聘机构，面对AI的广泛应用与影响，如何形成自己的理解和立场，成为业内关注的焦点。RC的经验不仅代表了一种实践探索，也为广大编程学习者和职业程序员提供了值得借鉴的视角。Recurse Center成立于2011年，提供为期六到十二周的程序员静修项目。其核心理念是通过无固定课程、无教师指导的自我驱动学习环境，激发程序员的好奇心和创造力。静修过程强调个人自由探索，重视社群的价值，并通过招聘服务连接新兴初创企业和优秀人才。
在AI技术爆发的今天，RC没有回避人工智能带来的冲击，而是积极面对。RC将关注重点放在大型语言模型（LLM）对其社区成员个人学习和职业发展的影响，避免泛泛而谈社会政治、数据伦理和能源消耗等更广泛但复杂的议题。这样的聚焦使RC能够深入探讨与自身使命紧密相关的问题，从而形成更具针对性和操作性的策略。RC团队组建了一个由近3000名校友组成的非正式AI咨询小组。这些校友涵盖不同年龄、性别、种族、行业背景、经验水平，其对AI的态度覆盖从怀疑到高度接受，展现了话题的复杂性和多元性。团队的研究显示，同样是程序员，对LLM工具的认知和使用效果存在极大差异。
一些程序员认为当前模型帮助不大，甚至带来错误信息；另一些则形容已彻底改变工作流程，依赖AI辅助进行代码审查和功能开发。这种差异背后可以归结为多方面原因。首先是用户接触LLM的深度和时长，体验越新越深入，越能领会工具价值；其次是从事编程任务的性质和语言不同，AI更适合那些语法明确、样板代码多的领域，如Web开发、数据可视化等，而在系统编程或创新性机器学习研究中作用有限；最后是工作环境大小和项目复杂度，独立或小团队更易享受AI带来的工具效率提升，而大型代码库和复杂项目则难以完全依赖。在学习层面，RC的校友普遍认为，LLM既是强大的辅导者，也是潜在的陷阱。许多人反映，适当“关闭”AI辅助，主动探索和解决困难，对于技能的巩固和理解至关重要。有人将AI比作电动自行车，适合快速到达目的地，却不利于增强骑行者的体力和耐力。
同样，AI能加速代码产出和概念理解，但依赖过多将削弱编程能力的深度成长。RC也注意到，LLM在帮助学员跨语言和技术栈配对协作方面表现出色，降低了进入门槛，促进了技能交流。但与此同时，过多使用AI回答问题可能减少了人与人之间的互动机会，削弱社区的整体氛围和共享精神。在学习路径设计上，大多数校友尚未面对真正用LLM学习编程时的挑战和效果，因而对新手是否应使用AI持谨慎态度。有人担忧AI会造成过度依赖、抑制探索精神，但也有人肯定其在降低学习障碍、解答“愚蠢问题”方面的巨大帮助，特别是在缺乏本地技术支持或教学资源有限的环境中。通过对话和探讨，RC的一致结论是，虽然AI工具日益普及并展现巨大潜能，学习编程的核心仍是构建自己的心智模型和主动参与。
引用教育家约翰·霍尔特的观点，真正理解和掌握知识必须通过学习者自身的主动操作和思考完成。盲目依赖AI生成的代码或答案，只是停留在表面，无法获得深层理解和创造力的提升。RC提出了三条自我指导原则，以助力社区成员更好地融入AI时代。首先是保持挑战自我的边界，从“几乎能做到”的位置寻求成长，合理利用AI扩大能力范围，同时避免形成“看似能做到但不理解”的盲区。其次是锻炼意志力，即自我决策和自我驱动的能力，让AI成为辅助而非替代，保持对目标和价值的自主把控。最后是慷慨学习，强调共享过程中的尊重和包容，接纳不同观点，促进社区的持续活力和多元共生。
Recurse Center的探索和实践具有普适意义。面对人工智能带来的变革，程序员不仅要学习新技术，更要建立判断力和批判性思维，有意识地构建自己的知识体系和编程心智。AI应成为加速成长和创造的工具，而非逃避思考的捷径。同时，社区的重要性不能被忽视。人与人之间的互动、经验交流和情感支持，是技术提升之外不可或缺的因素。未来，Recurse Center将继续坚持其以自我引导和社区驱动为核心的教育理念，平衡技术革新与个体成长间的关系，帮助每一位程序员在AI浪潮中找到属于自己的坐标。
总结而言，人工智能并非单纯的救世主或威胁，而是一种需要智慧驾驭的工具。程序员应保持开放心态，敢于尝试，也勇于质疑，努力构建自己的技术底蕴和判断标准。在这样的过程中，AI不仅能助力产出，更能激发创新，推动个人和社区的共同成长。Recurse Center的经验告诉我们，只有拥抱好奇心与自主性，联结多样声音和观点，才是驾驭AI未来的关键之道。
