AI都会写代码了，软件工程师如何才能避免被商品化？( 二 ) 神译局是36氪旗下编译团队

这里还有一些针对特定场景的实用健康指南：https://psyche.co/guides 。2.控制你的偏见
我们都有偏见，偏见是人类与生俱来的一部分。但我们可以通过意识到它们的存在来减少偏见的影响。一个很好的例子是开会，通过给会议实施严格的结构，可以防止团队成员的趋同思维或者专横跋扈。花几分钟时间，让每个人单独或者以小团队的形式写下他们对某个主题的想法，然后让每支团队按顺序阐述自己的观点。
在解释我们存在的一些偏见方面，汉斯·罗斯林（HansRosling）、欧拉·罗斯林（OlaRosling）、安娜·罗斯林·罗朗德（AnnaRoslingR?nnlund）合著的《事实-用数据化思考，避免情绪决策》（Factfulness）就做得非常出色，书里面还提供了降低偏见影响的方法。
他们还制作了这张很方便的海报，可以提醒你如何应对常见的偏见。不过没有看过这本书的话那张海报也没有多大意义，所以我强烈建议看看这本书。

文章图片

文章图片

关于减少偏见，我最近看到的一个机会是解决招聘当中的“文化契合”问题。用“文化契合”来衡量应聘对象是否合适其实是很糟糕的，因为文化契合说到底就是“我是不是喜欢这个人？”或者“这个人像我吗？”如果在招聘过程中，如应聘对象在“文化契合度”方面的得分是满分的话，你应该考虑把这项指标更改为“公司价值观契合度” 。这样一来，候选人要看齐的就是组织而不是招聘团队。3.学点众所周知的心智模型
心智模型是关于事物运作方式编码化的思维过程。心智模型往往以封闭系统为基础，而这种系统会有很多假设。
如果我们能够对问题和假设进行分类，然后将它们与特定的心智模型相关联的话，那就可以降低风险，或者就能够找到通往解决方案的道路。心智模型与第一性原理密切相关，你要从“什么是我们绝对可以确定的？”这个问题开始思考。然后在此基础上逐步推演。
学习和应用心智模型会改变你的思维方式。
心智模型的一个很好的例子是科学方法。运用科学方法的时候，你先要做假设，然后设计实验来检验这个假设。得到的结果会加入到你的知识体系里面，这会为你提供给下一个假设。如果结果证明你的假设是错误的，那仍然是一次有用的学习，结果可以用于下一次实验。
现如今，我们已经习惯于在每个行业里面运用科学方法，以至于不宜成文的形式存在都是难以想象的了。
这些模型以及成百上千，太多了，以至于没法全部都了解。最好是去学习一些能引起你共鸣的心智模型。在互联网上已经编纂了一些很好的心智模型清单。我有需要的时候一般去这里找心智模型清单。
https://fs.blog/great-talks/psychology-human-misjudgment/
https://jamesclear.com/mental-models
https://medium.com/@yegg/mental-models-i-find-repeatedly-useful-936f1cc405d#.7qy19jrf5
https://www.julian.com/blog/mental-model-examples4.思考就是工作！
软件工程的角色需要创造性、沉思以及协作。这个角色的“编码”部分是实现。你还是得生成可执行某些操作的代码，这一点没什么可以争议的。但这部分工作并不像你想象的那么重要。
在过去，工程师的工作往往由组织根据特定输出来衡量，比方说完成的工单量或发布的功能数。这些属于编码实现的输出。把注意力放在开发者，尤其是特定开发者的的输出，这种做法是错误的，大多数优秀的组织现在已经意识到了这一点。