Loading... # 为什么 AI 无法取代技术文档工程师 # 一、新闻概述 ## 1. 标题 致那些因 AI 而解雇或不雇佣技术文档工程师的人 ## 2. 发布时间 2026 年 1 月 12 日 ## 3. 来源 passo.uno - Fabrizio Ferri Benedetti # 二、核心内容 ## 1. 事件摘要 ### A. 主要内容 技术文档专家 Fabrizio Ferri Benedetti 发布公开信，呼吁那些因 AI 而裁员或拒绝招聘技术文档工程师的企业重新考虑这一决策。 ### B. 核心亮点 - AI 生成的文档缺乏真正的智能和战略视野 - 法律责任无法由 AI 承担 - 技术文档工程师是 AI 工具的供应链，而非被替代对象 - 正确的做法是增强技术文档工程师，而非取代他们 ## 2. 关键信息 ### A. 背景现象 - 2025 年，许多公司因 AI 而取消技术文档岗位 - 企业尝试用 LLM 完全生成文档，无需人工监督 - 将文档工作转嫁给开发人员，视其为简单任务 ### B. 核心观点 - 文档是产品的真相，而非简单的制品 - AI 无法感知用户痛苦，缺乏同理心 - 技术文档工程师连接产品，使其可用 ### C. 解决方案 - 为技术文档工程师提供 AI 工具和培训 - 制定 AI 政策保护内容质量 - 让技术文档工程师与 AI 协作，而非被取代 ## 3. 背景介绍 ### A. 行业现状 2025 年是复杂的一年，即使是 OpenAI 创始人 Andrej Karpathy 也承认感到迷茫。企业盲目相信 AI 可以完全替代人类，将文字构成的新图腾视为具有智能和意识的存在。 ### B. 问题根源 企业管理者只关注文档的输出结果，忽视了文档生产过程。他们忘记或从未了解，文档是产品的真相，没有文档，软件将无法使用，因为软件永远未完成、永远不显而易见、永远不简单。 # 三、详细报道 ## 1. 主要内容 ### A. AI 生成文档的三大问题 第一，AI 生成的文档不具备真正的智能。它们不仅会以微妙的方式编造内容，更重要的是缺乏视野。即使输入数百万 token，AI 也无法： - 制定文档策略 - 决定不需要记录什么内容 - 为内容复用而构建结构 - 捕捉只有关心产品的人才能感受到的紧张感、注意事项、边缘情况和未完成感 第二，法律责任不会因为 AI 撰写而消失。当文档通过错误的指示造成损害时，总会有人被追究责任。不可能是模型。你不能： - 传唤 LLM 作证 - 解雇 LLM - 在法庭上指向它 当客户数据因你的 GenAI 运维手册指示错误的命令而消失时，承担责任的人将是企业或相关负责人。 第三，即使是 AI 也需要阅读高质量文档。所有 Claude Skills、Cursor 规则、使 RAG 工作的语义标记，本质上都是技术文档的新名称：上下文策展。企业解雇或不雇佣那些创建高质量上下文的人，然后惊讶于 AI 工具产生劣质内容。你无法增强不存在的东西。被解雇的文档工程师是企业现在押注的智能的供应链。 ### B. 技术文档工程师的核心价值 技术文档工程师付出巨大努力获取所需信息。他们为了让受众能够理解而写作。他们渴望清晰、有意义和有影响力的内容。他们在充满截止日期的一周中努力工作，追逐产品新闻，因为如果没有他们的报道，大多数产品无法繁荣，有些甚至不会存在。他们的文档不是副产品：它们将产品连接在一起。 LLM 无法做到这一切，因为它无法感受到用户的痛苦。它无法设身处地为用户着想。它缺乏那种伟大帮助内容背后所需的同理心。事实上，它没有任何同理心，因为它无法关心。你需要那些会关心的人，因为内容是一头复杂的野兽，只能由由血肉构成、能够产生情感的代理人驯服：人类。 ## 2. 技术细节 ### A. AI 与人类文档工程师的本质区别 ```mermaid graph TB subgraph AI["AI 生成文档"] A1[代码输入] --> A2[LLM 处理] A2 --> A3[类似文档的输出] A3 -.缺乏.-> A4[用户同理心] A3 -.缺乏.-> A5[战略视野] A3 -.缺乏.-> A6[法律问责] end subgraph Human["人类文档工程师"] B1[产品理解] --> B2[用户研究] B2 --> B3[专家访谈] B3 --> B4[同理心驱动的内容] B4 --> B5[结构化文档] B5 --> B6[法律责任承担] end ```  ### B. AI 工具的悖论 ```mermaid graph LR A[技术文档工程师] -->|创建高质量内容| B[文档库] B -->|提供上下文| C[AI 工具训练数据] C -->|生成内容| D[AI 输出] D -.质量取决于.-> B A2[解雇文档工程师] -.-> B2[内容质量下降] B2 -.-> C2[AI 训练质量下降] C2 -.-> D2[AI 生成劣质内容] ```  ## 3. 数据与事实 ### A. 行业认可 AWS CEO Matt Garman 承认，增强而非替代人类是更现实的路径。 ### B. 实践案例 - Tom Johnson：探索如何将 AI 作为技术文档工程师使用 - CT Smith：技术文档工程师正在通过 AI 构建工具 - Sarah Deaton：发现技术文档工程师如何更好地将 AI 应用于文档 # 四、影响分析 ## 1. 行业影响 ### A. 技术趋势 - 从"AI 替代人类"转向"AI 增强人类" - 技术文档工程师的角色演变为 AI 协调者和编辑者 - 文档质量将成为 AI 时代的关键竞争优势 ### B. 竞争格局 - 解雇文档工程师的企业将面临文档质量下降 - 保留并增强文档工程师的企业将获得更好的产品可用性 - AI 工具的效果差异将反映原始文档质量的差异 ## 2. 用户影响 ### A. 最终用户 - 劣质 AI 文档将导致产品使用困难 - 缺乏同理心的文档无法解决用户的实际问题 - 错误的文档指示可能造成数据丢失或其他损害 ### B. 企业用户 - 开发人员被迫承担文档工作，分散开发精力 - 客户支持成本增加，因为文档无法解答用户问题 - 法律风险上升，AI 生成的错误指示可能引发责任 ## 3. 技术趋势 ### A. 未来的技术文档 Fabrizio Ferri Benedetti 在《My day as an augmented technical writer in 2030》中描绘了理想状态： - 技术文档工程师与 AI 代理协调、编辑和发布文档 - 这已经在我们的眼前发生 - 生产力提升是真实的，但前提是理解增强优于替代 ### B. 战略建议 与技术文档工程师一起制定文档的 AI 战略，给他们时间和资源来实验 AI。技术文档工程师天生足智多谋：他们花了职业生涯用更少的资源做更多的事情，优化工作流程，为不可能的任务找到聪明的解决方案。给他们工具和一些跑道，他们会弄清楚如何让 AI 为文档工作，而不是代替他们。 # 五、各方反应 ## 1. 作者观点 技术文档工程师不是奢侈品。他们是那些将你构建的东西翻译成他人可以使用的东西的人。没有他们，你正在发布一个不能为自己说话的产品，或者说谎的产品。你的产品需要说话。AI 可以有效地、无限地生成噪音，但只有技术文档工程师才能创造信号。 ## 2. 业内评价 ### A. 支持观点 - 技术文档写作社区广泛支持这一观点 - AWS CEO 承认增强优于替代的现实 - 实践者已经证明 AI 与文档工程师协作的价值 ### B. 反思与呼吁 作者呼吁企业重新考虑： - 重新考虑没有开放的职位 - 重新考虑让走的文档工程师 - 重新考虑 AI 已经解决了核心上是深层人类问题的假设 这个问题不仅需要连接单词，还需要追逐主题专家、理解产品动作的微妙之处，以及许多其他事情。 # 六、相关链接 ## 1. 原文链接 - [To those who fired or didn't hire tech writers because of AI](https://passo.uno/letter-those-who-fired-tech-writers-ai/) - [Standalone version](https://passo.uno/reconsider/) ## 2. 相关阅读 - My day as an augmented technical writer in 2030 - Tom Johnson 的技术文档 AI 应用实践 - CT Smith 和 Sarah Deaton 的 AI 工具探索 ## 3. 技术文档资源 - AI 政策制定指南 - 技术文档 AI 工具集成最佳实践 *** ## 参考资料 1. [To those who fired or didn't hire tech writers because of AI - passo.uno](https://passo.uno/letter-those-who-fired-tech-writers-ai/) 最后修改：2026 年 01 月 15 日 © 允许规范转载 赞 如果觉得我的文章对你有用，请随意赞赏