摘要
如果把“取代”定义成：在企业里独立完成一个岗位在交付链条上的工作（拿到目标→做出方案→落地变更→承担结果→接受审计），那结论并不取决于“AI会不会写代码、会不会调系统”。相反，大部分工程技术环节正在快速变成 AI 擅长的那类问题：有上下文、有历史数据、有可运行的验证手段。
真正卡住替代的是另一层：决策权与责任主体。它不是情绪化的“人类更有灵魂”，而是组织治理结构里的硬约束：谁有权批准变更、谁对风险负责、谁能持有密钥和权限、出了事由谁在法律与合规体系下签字背书。这些环节不是“技术上做不到”，而是“系统设计上不允许把它交给非责任主体”。NIST 的 AI 风险管理框架本质上也在强调组织需要把治理、职责、监测与纠偏放进流程里。(NIST Publications)
1. 先把事实摆在桌面：在大量可评测任务上，AI 已经在压缩工程师能力差距
1.1 编程与实现：AI 的提升不是“好用”，而是可测量的效率差
GitHub Copilot 的随机对照实验里，开发者完成同一个实现任务的速度提升 55.8%。这是受控实验，不是访谈体感。(arXiv)
这类结果的意义不在于“所有任务都能快 55%”，而在于：当任务能被清晰描述、输出能被跑起来验证时，AI 对“平均工程能力”的边际贡献非常大。
1.2 “真实工作场景”的代理指标：SWE-bench 这类基准正在逼近常见修 bug 工作流
SWE-bench Verified 选的是 GitHub 上真实仓库的 issue/bug 修复任务，评测要求模型在仓库代码上修改并通过测试。它把“写得像不像”换成“能不能合并”。官方描述里提到，这些任务在人工估计中通常属于经验工程师 不到 1 小时可完成的范围（也就是大量日常工程工作覆盖的那一段）。(OpenAI)
在这个基准上，OpenAI 的文章给过 GPT-4o（配合脚手架）在 Verified 的 33.2%；Anthropic 的公开结果给过 Claude 3.5 Sonnet 在 Verified 的 49.0%。(OpenAI)
这不是“AGI 已到来”的证据，但足够说明：“本科/硕士能做的那批可重复工程任务”，AI 的平均水平在迅速逼近并且已经能吞掉相当比例。更关键的是，这些基准的改进速度很快，靠的不是“更懂分布式原理”，而是更好的工具调用、测试循环、检索与脚手架。
1.3 不止编程：AI 对中等复杂度知识工作同样能显著提速，并且更利于中低水平从业者
Noy & Zhang 在《Science》发表的随机实验里，ChatGPT 让参与者完成写作任务的平均时间下降 40%、质量上升 18%，同时缩小了能力差距（低能力者收益更大）。(Science)
Brynjolfsson 等人在真实企业客服场景的研究里也观察到类似结构：总体生产率提升约 14%，新手和低技能群体提升更大，老手收益更小甚至质量略降。(NBER)
把这两类证据放在一起，会得到一个不太讨喜但很稳定的推论：如果岗位的主要价值来自“把已知方法应用到具体问题上”，AI 会先吃掉这部分溢价。也就是说，除非工作内容靠近前沿研究或强依赖组织内的权责机制，否则“硕士/博士”本身并不是护城河。
2. 云原生、分布式、大数据真的“难到 AI 做不了”吗？
这几个领域的“难”，很多时候来自三类东西：
状态空间大、故障链条长、相关性弱
现场信息不完整（指标缺、链路断、版本不一致）
改动的代价高（一次发布可能影响数十个下游）
注意第 2、3 点：它们让人类工程师显得不可替代，但并不是因为人类更会推导一致性协议，而是因为组织把风险放在人的身上。
如果真的按你设定的极端条件——给到 AI 全量日志、指标、配置、拓扑、变更记录、依赖图，甚至能在隔离环境里复现——那分布式/云原生的很多问题对 AI 反而更“友好”。原因很朴素：它们高度文本化、强依赖历史经验、验证方式明确（回放流量、跑测试、对比指标）。这和 AI 擅长的输入输出形态匹配。
所以，“这些领域更难以被取代”的说法，经常把两件事混在了一起：
技术推理与定位能力（AI 正在补齐）
生产变更链条的决策权与风险承担（AI 不是责任主体）
3. 取代的真正门槛：不是推理能力，而是治理结构里的“可授权性”
3.1 企业不是为了把问题解出来而存在，而是为了在风险可控的前提下持续交付
在 IT 治理里，一个常用的定义是：治理要回答“谁有决策权、谁对决策结果负责”。这句话看似抽象，落在工程体系里就是审批、审计、权限分离、责任追溯。MIT CISR 的相关材料把 IT 治理直接表述为对决策权与责任的安排。(Google Books)
这层东西不是“沟通能力”，也不是“官僚主义”。它是组织控制风险的结构化方法。
3.2 安全与合规把“必须有人负责”写进了控制项
以 NIST SP 800-53 为例，控制项里明确要求职责分离（Separation of Duties），目的是降低滥用权限和单点失误的风险；还要求审计与可追溯。(NIST Publications)
把这类要求翻译成工程流程就是：
不能让“写代码的人”同时拥有“直接上生产的权限”
关键变更要有可追溯的批准记录
权限与密钥持有受控，能够回溯到责任人
只要企业的控制框架仍然以“责任人/角色”作为最小治理单元，AI 即使在技术上做得更好，也很难被放进那个角色里。
3.3 这也是为什么“给 AI 所有信息”仍然不等于“让 AI 完成岗位”
给到全量信息，AI 可以给出更好的诊断、更快的修复、更全面的回滚方案。问题在于：组织是否允许它执行。
允许执行意味着两件事同时成立：
给它和人一样的权限边界（含密钥、财务、合规豁免等）
把责任归到它身上（事故、损失、监管问责）
而目前的法律主体、雇佣关系、审计体系，都不承认 AI 是可以被追责的主体。NIST 的 AI RMF 和 GenAI Profile 把治理、监测、问责当作核心函数，逻辑也在这里：AI 需要被纳入风险管理闭环，而不是被当成一个“自动完成工作”的黑箱。(NIST Publications)
结论就变得清楚了：替代的瓶颈是组织把权力与责任绑定在人类角色上。这不是口头偏好，是制度工程。
4. 回到“学 AI/ML 是否更安全”：现实工作长什么样，AI 真的做不了吗？
先看一组很不浪漫的数据。Anaconda 的 2022 调查里，受访者平均把 37.75% 的时间花在数据准备与清洗上；模型选择、训练、部署加起来约 26.44%。
同一份报告在“上生产的路障”里也把 IT/InfoSec 标准、数据连通性等放在前面。
这基本符合多数企业里的体感：大量工作不是“发明新模型”，而是把数据链路、特征、训练、部署、监控串起来，再在约束下稳定运行。
这些事情 AI 能不能做？从能力角度看，越来越多都能：
数据清洗、特征构造、训练脚本、离线评测，AI 很快就会变成默认工具
模型调参、消融实验、报告撰写，也都是可被工具化的环节
MLOps 里的流水线编排、监控告警、回滚策略，本质上更像工程自动化
真正难的是：谁定义“这个模型上线是值得的”，谁定义“错误率上升到多少算不可接受”，谁决定“为了转化率牺牲多少公平性/解释性/成本是可以被接受的”。这些决策最终会进入 KPI、预算、合规条款，最后绑定到某个能签字的人。
所以，“学 AI/ML 更不容易被取代”这句话成立的前提是：做的不是刷榜或调参，而是站在决策链上游，把模型当成业务系统的一部分来管理风险和收益。那时取代你的不是另一个更会调参的人，而是流程把“决策权”往别处移走。
5. 最终结论：AI 取代不了的，是组织里对目标与风险的最终所有权
把上面的证据和约束收束起来，可以得到一个更硬的定义：
AI 难以取代的不是“高级工程师的技术”，而是“高级工程师在组织里被授予的决策权与责任”。
技术层面，AI 会持续变强，覆盖面会继续扩大。Copilot 的 RCT、SWE-bench 这种贴近真实仓库的评测、以及多行业的生产率研究，都在显示同一件事：AI 在把大量中等复杂度工作变成可自动化、可规模化的流程。(arXiv)
组织层面，权限分离、审计追责、合规治理把“谁能做决定”钉死在责任主体上。只要企业仍然以“人”作为可追责的最小单元，AI 就更像一个极强的执行与分析组件，而不是岗位本身。
这也是为什么争论“AI 能不能解决某个分布式疑难杂症”常常跑偏：它能解决的会越来越多，真正决定它是否“取代”一个岗位的，是企业愿不愿意把决策权与后果交给它。
AIGC声明：本文使用 ChatGPT 5.2 Thinking 创作（AI占比： 95%）