这篇论文可以 [部分说明] 为什么 ai 协作和 vibe coding 在不同人群中的评价和使用结果差异那么大了

[lookStupiToForce]

他们做了个靠谱的方法（两阶段贝叶斯 IRT ），把“你一个人解题”和“你+AI 一起做事”之间的真实差距给量化了，然后得出结论

人与人之间使用 AI 增效程度的最显著差距，在于一个人的“心智理论”能力，也即“推断他人心智状态（意图、信念、知识）/读懂对方意图与信息状态”的能力

Keypoint:

• 再次证明（或者有力证明？）一个“显而易见”的结论，人的“独立解题能力”和“与 AI 协作能力”是两套完全不同的能力。高水平解题能力的人可能用不好 ai 或者效果提升不大，低水平解题能力的人却可能如虎添翼
• “心智理论”（也即你能不能读懂对方意图、上下文、潜台词）是决定协作效果的关键。它不提升你单挑的能力，但显著提升你和 AI 的组队效果
• 题越难，协作提升越大。难题是“人机互补”的最佳舞台
• 但是普遍来看，高能力的人和 AI 搭档时依然更强；但低能力的人从协作里拿到的“绝对提升”更大，可以部分拉平差距

论文搜索《 Quantifying Human-AI Synergy 》

评论：所以如果有些人仍然觉得这年头的 AI 能力不行、不值得“协作”的话，不妨评估一下自己的“心智理论能力”，或者干脆看看工作中其他同事对自己的合作能力是如何评价的

[Ketteiron]

赞同这个观点，所有程序员在 agent 之前都是埋头写自己代码，同事间的协作也没有像 AI 那样亲密无间，现在突然从一人写代码变成两人写代码，这种变化有的人能轻松接受，有的人宁死不屈。

[zizon]

题材一变就是 PUA.

[4ever911]

换个角度看，vibe coding 就是从程序员角色变化为产品经理角色，ai 可以类似一个 3 ～ 5 人的团队，利用的好可能 5 ～ 10 人的团队。 这个时候需要产品经理对技术栈， 框架，方向，架构很熟悉，也能定位问题的底层逻辑。 这样才能充分利用好 ai ，否则一个完全不懂的人，稍微项目大一点，就无能为力了。