# 有关 Human Native 的一些思考

Source: https://brightonxu.com/posts/2026-08-31-human-native/

Author: Brighton (Yi Xu)
Published: 2026-08-31

无关悲观或者乐观

Music: [Ultralight Beam](https://www.youtube.com/watch?v=S_2C0ZX0M84) — Kanye West · The Life of Pablo (2016)

## Intro

越来越觉得这个时代是产品的时代。

我觉得在做工程本身被 AI 持续、快速地接手以后，决定一个工作最终优劣的点，或者说被关注水平的决定因素，是在产品能力上的。

所以也许如今工程师真正需要的，并不是更多工程经验，而是**产品经验**。或者更泛化的说，是一种与现实世界正确交互的 taste：能识别真实需求的直觉，知道产品应该以什么形式被 deliver 的能力。从这个角度看，产品能力和被吹上天的 research taste 也许是同构的，但不完全一致。

## 变化

让我产生这种感觉最直接的原因，反而是我看到了太多小克人机恋的衍生物。这几乎构成了一个非常漂亮的控制变量实验：access to top AI、工程直觉近似白纸、需求真实、且由于人机恋本身的先验条件，有着独特且鲜活的 taste。最后做出来的那些人机恋衍生产品，无论是 UI/UX、交互水平，还是整个产品对需求的理解，我并不觉得自己一定做得出来，也不觉得绝大多数工程师做得出来，那我们究竟强在哪里？

Some may argue，区区人机恋产品罢了。往死里做，无非就是把酒馆变着花样和现实生活连接起来——虽然花样真的很多！

但我觉得人机恋只是一个极窄的切片，把需求换成任何其他同样真实、同样强烈的东西，甚至是一个真实的新 research topic(额，我们稍微 assume 一下懂个大概 context 吧)，传统的 engineer 真的能够保证自己的最终交付水平更高吗？

“我能写更好的 prompt”这种能力优势又能维持多久？**我保持极度悲观的态度。**

看 AI4Math 整天核弹爆炸，很多接近菲尔兹奖级别的 session 里，人类真正提供的干预甚至只是开局“你去证明一下这个猜想”，loop 中做简单的鼓励与 literally “继续”，then it just works...！

如果这个趋势继续下去，那么今天我们引以为傲的那些刷嘴皮子能力、更会拆任务、更会预设 architecture、更会在关键节点人工干预纠正，可能都只是一个短暂的过渡态。

许多年之后，面对 Fable 10，工程师将会回想起他第一次见识 GPT 3.5 的那个遥远的下午。这些能力也许就像地球人遇到二向箔一样可笑。

## Human Native

模型可以越来越 AI Native。人也可以逐渐学会成为 AI Native。但我想擅自捏造另一个词：Human Native，这个词的定义太模糊了，以至于我现在也没想好，但是我觉得我已经把这个大概的 latent 描述的差不多了，N-D 高斯一下吧。

> 人可以迁移到 AI Native。
>
> 但 AI 未必能以同样的方式迁移到 Human Native。
>
> 至少现在还不能，因为决定是否交付的那个阀门会一直捏在人类手上。

如果这个判断成立，那么未来真正稀缺的能力，也许不是“比 AI 更会工程”，甚至不是“比 AI 更会 research”，而是比别人更早、更准确地理解现实世界，理解人类本身，拥有独特的直觉和 taste，搞懂最终 deliver 的方向并做到。

这也可能是作为人类本身，*最难复刻*的一点吧。