你好，我是郑工长。
最近，我注意到在AI工程师群体中，一种“新型疲劳”正在悄然蔓延。它不同于传统软件开发中那种代码写不完的“身体疲劳”，而更多的是一种源于**“失控感”**的“心累”。
这种疲劳的独特之处在于：
- 你永远无法确定模型下一次会输出什么，它的行为往往是“概率性”的。
- 你无法像传统代码一样，通过精确的单元测试和集成测试，百分之百地确定问题的根源。反馈是“延迟的”和“不透明的”。
- 你大部分的时间，都在和“概率”与“玄学”作斗争，很难找到一个确定的“解”。
这就是AI工程的本质：它不再是一门纯粹的“软件工程”，而是一门“软件工程”与“实验科学”的混合学科。
问题出在哪里？
出在我们正在用一套管理“确定性”的传统软件开发流程和思维模式，去驱动一个“不确定”的AI研发。
- 用“敏捷开发”（Scrum）的速度指标，去衡量一个需要大量实验和探索的模型调优过程，这就像用“百米冲刺”的秒表，去衡量一次“长途徒步”的价值。结果必然是水土不服，团队焦虑，个人疲惫。
- 过分追求“结果导向”，忽视“过程价值”，导致工程师们不敢尝试、不敢失败，因为“失败的实验”在传统管理体系下，往往被视为“无用功”。
一个工程定律：
在一个高不确定性的领域，管理的目标不应该是“消除不确定性”，而是“适应不确定性”，并从中寻找新的规律。
因此，我们的工作方式和管理理念，需要一次彻底的“思想升级”：
- 管理理念： 承认AI研发的“实验性”。将“失败的实验”和“成功”一样，视为宝贵的资产，因为它同样帮你排除了一个错误选项，为你提供了新的洞察。
- 工程师心态： 接受“不确定性”是常态。从追求“完美”，转向追求“快速迭代和验证”。每一次实验，都是一次学习。
- 价值衡量： 放弃对“速度”的执念，回归对“洞察”的追求。在AI的世界里，走得对，比走得快更重要。
AI工程师的挑战和机遇并存。我们需要新的流程、新的心态、新的价值衡量体系，来应对这个充满“魔法”与“迷雾”的新时代。这不仅是对技术的考验，更是对我们认知和管理能力的挑战。