JetBrains 栽在了 AI 上，逼疯批量删除差评，玩砸了！
一、从 “开发者挚友” 到 “信任背叛者”：JetBrains AI 战略的崩塌
2025 年春，JetBrains 的 “AI 助手” 彻底沦为开发者社区的众矢之的。这个曾以 “极致开发者体验” 著称的工具巨头，正用一系列骚操作亲手砸烂自己的金字招牌。当全球数百万开发者在论坛集体吐槽 “无法卸载的 AI 插件像病毒一样寄生在 IDE” 时，这场由技术狂热引发的信任危机，已演变成一场席卷行业的 “逃离 JetBrains” 运动。
1. 强制捆绑的 “数字镣铐”：卸载功能成摆设
用户发现，即便按照官方指引（https://www.jetbrains.com/help/ai-assistant/disable-ai-assistant.html）关闭 AI 助手，重启 IDE 后仍会弹出 “AI 代码补全已优化” 的弹窗；尝试删除插件目录时，系统提示 “文件被占用”，而占用进程正是 IDE 自身。更有开发者通过反编译发现，AI 助手模块已与 IntelliJ 核心组件深度耦合，甚至在社区版中植入了云端校验逻辑 —— 只要检测到插件文件缺失，下次更新就会自动重装。
“这不是插件，是强制植入的间谍软件！” 某金融科技公司首席架构师在 Reddit 发帖控诉，其团队为通过 ISO27001 合规审计，不得不放弃使用了 8 年的 PyCharm，转而迁移至其他工具。据 JetBrains 官方论坛统计，仅 4 月就有超过 12 万条关于 “无法彻底卸载 AI 助手” 的投诉，相关话题在 Hacker News（https://news.ycombinator.com/item?id=43850377）引发 2.3 万次讨论，热度远超当年 “Oracle 收购 MySQL” 事件。
2. 数据黑洞：你的代码正在 “裸奔”
当开发者使用 AI 助手生成代码时，每一次按键、每一个注释，甚至未保存的草稿都会被实时加密（官方称）上传至 AWS 云端。但安全专家发现，传输过程中使用的 TLS 证书存在有效期配置错误，导致部分数据以明文形式在公网传输。更致命的是，用户协议第 17 条赫然写着：“用户同意 JetBrains 可将提交的代码用于模型训练，且不承担保密义务”—— 这意味着企业核心代码、专利算法可能被无偿收录进商业模型，成为竞争对手的 “免费教材”。
某电商平台技术总监透露，其团队曾通过 AI 助手生成支付系统代码，两周后竟在竞品的开源项目中发现相似逻辑。“我们花了 300 人天研发的防重放攻击算法，就这么被‘共享’了。” 这种 “监守自盗” 式的数据收集，让所有涉及敏感业务的开发者脊背发凉。
3. 舆论操控：删除差评比写代码更 “专业”
为掩盖产品缺陷，JetBrains 上演了一场 “魔幻现实” 大戏：在 IntelliJ 插件市场，所有包含 “强制安装”“数据泄露” 关键词的 1 星差评，都会在 24 小时内消失；在 YouTube 技术博主的评测视频下，“AI 助手很好用” 的机器人评论刷屏，真实用户反馈被淹没。最夸张的是，当用户在 YouTrack 提交 “彻底删除 AI 助手” 的工单（https://youtrack.jetbrains.com/issue/LLM-1760/Can-not-remove-Jetbrains-AI-Assistant-plugin-completely），得到的回复竟是 “该功能设计用于提升开发效率，不建议关闭”。
“他们删差评的速度，比修复 BUG 快 100 倍。” 知名技术博主 Paul Hudson 在推特曝光了 JetBrains 的 “删评脚本”，显示其通过 NLP 模型自动识别负面关键词，触发后立即调用 API 删除评论。这种把 “用户信任” 当儿戏的做法，彻底激怒了依赖社区反馈的开发者群体。
二、AI 助手的 “伪创新”：功能拉胯才是致命伤
如果说强制捆绑和数据问题是 “人品问题”，那么 AI 助手的实际表现就是 “能力塌方”。当开发者满怀期待开启这个 “未来功能”，却发现它连基础代码补全都漏洞百出：
1. 代码生成：从 “智能助手” 到 “代码垃圾制造机”
在 Java 开发中，AI 助手会生成冗余的空指针检查，在 Kotlin 项目里写出违背协程规范的阻塞代码，甚至在 Spring Boot 配置中错误引用已废弃的注解。某开源项目维护者统计，使用 AI 助手生成的代码中，有 42% 需要大幅重构，23% 存在逻辑错误，真正能直接使用的不到 15%。“它不是在帮我写代码，而是在给我制造需要 debug 的垃圾。”
更讽刺的是，当开发者输入 “如何彻底卸载 JetBrains AI 助手” 寻求帮助时，AI 助手竟回复 “建议联系技术支持获取帮助”—— 连自身相关的问题都无法正确理解，所谓的 “智能” 沦为笑柄。
2. 上下文理解：比新手程序员还 “笨”
传统 IDE 的代码补全依赖本地知识库，而 JetBrains AI 助手完全依赖云端模型，导致其在处理复杂项目时频繁 “断片”。在一个包含 10 万行代码的微服务项目中，AI 助手无法识别自定义注解，多次将 “@Service” 误写为 “@Servive”；在多模块项目中，甚至分不清 “com.example.api” 和 “com.example.impl” 的区别，生成的调用代码永远指向错误包路径。
“我带的实习生都比它聪明，至少知道看项目结构。” 资深架构师阿常的吐槽引发共鸣，这种 “人工智障” 级的表现，让开发者不得不花费更多时间纠错，反而降低了效率。
3. 生态破坏：插件市场被 “AI 霸权” 侵蚀
为推广自有 AI 助手，JetBrains 悄悄调整了插件审核规则：所有与代码生成、智能补全相关的第三方插件，要么被强制要求接入其 AI 接口，要么以 “兼容性问题” 为由拒绝上架。曾经百花齐放的插件生态，正在沦为 AI 助手的 “一言堂”。
三、开发者的觉醒：用脚投票的时代
当 JetBrains 沉迷于 “AI 转型” 的幻梦中，开发者已经开始用实际行动表达不满：
企业级用户集体叛逃 ：某国有银行信息科技部下发通知，禁止在核心系统开发中使用 JetBrains 产品，理由是 “无法确保代码安全可控”；某新能源汽车厂商研发团队，在 3 个月内完成 3000 + 开发者的 IDE 迁移，成为首个 “去 JetBrains 化” 的大型企业。社区版下载量暴跌 40% ：据 JetBrains 官方数据，2025 年 Q2 社区版新增用户同比下降 42%，而付费用户续费率跌破 60%，创下历史最低。二手 License 交易平台火爆 ：在某技术论坛，“99 美元甩卖 IntelliJ 全家桶 License” 的帖子日均新增上百条，价格较峰值暴跌 70%。四、Cursor、Trae 们的机会，但不是终点
在 JetBrains 的废墟上，Cursor、Trae 等新一代工具正在崛起。它们抓住了开发者的核心痛点：
Cursor 的 “本地优先” 策略 ：支持离线 AI 推理，敏感代码无需联网即可生成，配合 VS Code 生态，成为 Java 开发者的过渡首选。Trae 的 “免费 + 合规” 牌 ：字节跳动推出的 Trae 国内版，承诺数据存储在境内服务器，且完全免费，吸引了大量中小团队。老对手的反击 ：Eclipse 推出 AI 增强版，VS Code 上线 Copilot X 本地版，甚至 IntelliJ 的 “远古对手” NetBeans 也带着 AI 补丁重返战场。但这些工具并非完美：Cursor 的月费模式让中小团队犹豫，Trae 的中文优化仍需打磨，Copilot X 的代码版权问题尚未厘清。对于开发者来说，这不是 “非此即彼” 的选择，而是需要根据项目性质、团队规模、数据安全等级等因素，构建 “传统工具 + AI 插件 + 自研脚本” 的复合开发环境。
五、回到初心，还是彻底陨落？
这场信任危机的本质，是技术公司在商业利益与用户价值之间的失衡。JetBrains 忘记了，开发者选择其产品，从来不是因为 “AI 噱头”，而是因为 “稳定、高效、尊重用户” 的传统。当 “用户至上” 变成 “数据至上”，当 “工匠精神” 沦为 “KPI 冲刺”，再强大的品牌也会崩塌。
截至发稿，JetBrains 仍未对 “无法卸载 AI 助手” 和 “数据收集” 问题给出实质性解决方案，官网公告栏还停留在 “AI 助手新增 Python 类型推断” 的不痛不痒更新中。或许，这个曾陪伴无数开发者成长的工具巨头，正在经历一场 “自杀式创新”—— 如果不能在 3 个月内拿出让开发者重拾信任的改革方案，等待它的，可能是下一个 “诺基亚式” 的陨落。
给开发者的建议 ：
立即检查 IDE 任务管理器，终止所有 “jetbrains-llm” 相关进程；对敏感项目启用代码隔离工具，禁止 AI 助手访问核心模块；尝试 Cursor、Trae 等工具的免费版，但无需急于全面迁移 —— 毕竟，没有任何工具能替代开发者的判断力。当键盘敲击声再次响起，愿每个开发者的代码，都掌控在自己手中。
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硬控5亿人的多邻国沾上AI后，我果断卸载了
“AI 的使用将成为我们招聘时考虑的一部分。”
“AI 可以处理的工作，将不会让承包商来完成。”
“当没法实现更多自动化时，才会增加员工人数。”
这些近乎激进的政策和新规，是多邻国最新的“AI-first”战略。首席执行官 Luis von Ahn 说，“我们不能等到技术 100%完美。我们宁愿急于行动。”
不久前，多邻国推出了 148 门新语言的课程，生成式 AI 在当中起到了很大的作用，包含了课程内容的开发和测试。
这盛世，用户表示：卸载了。
不得不说，多邻国通过成功的营销，掩盖了很多问题。实际上，AI 早就在这个产品的发展历程中存在了，不是直到今天才出现，它的问题并不是在于把工作丢给 AI。
只是在通过“疯鸟营销”一次次打开知名度和用户量之后，被追着学习的用户突然意识到：学啥？来这到底能学啥？
绿鸟随心飞，AI 永相随
在多邻国跟 AI 产生关联之前，已经是早已有之的事——这毕竟是一款诞生于 2011 年的产品。
在 2016 年，多邻国引入采用机器学习技术实现个性化学习路径。通过自适应分级测试、重复间隔算法和内置的 Birdbrain 模型，系统可以分析用户的掌握度，相应地调整课题难度，提高学习效率。
还有语音识别，这也是早已有之的技术。多邻国使用过 Amazon Polly 等深度学习支持的文本转语音工具，主要是用于朗读测试题和课程内容，为用户提供自然的声音环境。
跟现在的生成式 AI，方式不太一样，但是科技含量还是有的。目标都是让用户更动态地了解和监测用户水平、喜好、语言能力的变化。
而多邻国引入生成式 AI 技术，也比一些人想象的早。在 GPT-3 时代，也就是 2021 年，多邻国就开始和 OpenAI 合作，把大模型应用在自己的测试业务上。后来，ChatGPT 的东风吹起来，多邻国也就不藏着了。
在 GPT-4 官宣当天，多邻国推出了 Duolingo Max 高级订阅版，新增了两个由 GPT-4 驱动的功能，答案释义 (Explain My Answer) 和角色扮演 (Roleplay)。
答案释义比较像“错题分析”，用户可以了解某个问题的选择，对在哪里、错在哪里，并获得详细的个性化解释，就像坐在那里与真人导师交谈一样。
“角色扮演”中，团队设计了许多栩栩如生的人物形象，各自拥有各自的个性和背景故事，用户可以通过对话和互动了解他们的故事。而且有丰富的场景可以选择，用户可以在不同的情景下展开对话。
当时，多邻国位列 GPT-4 首批合作的教育科技公司，可见关系之紧密。开发这些功能需要与 OpenAI 的工程师以及开发人员，与多邻国的团队建立密切的合作关系。
一种共生关系很快就建立起来，两家公司都就各自的用例和运营提供反馈，这些反馈被用于共同改进产品的运营和用户体验。因此后来，角色扮演的功能持续升级，也应用到了大量的生成式 AI。支持多轮互动和自适应引导，使用户在模拟咖啡馆、旅行等场景中练习交流。
现在人人皆知（害怕）拽姐 Lily，也是 2024 年时多邻国推出的，基于生成式 AI 的语言学习伙伴。
诚实地说 Lily 姐讲中文，人机味还是蛮重的……姐别打我，我只是说实话，也别打我电话，谢谢，求你了姐。
你在说啥？多邻国语吗？
可以说在今年之前，多邻国围绕 AI 开展的许多创新业务，都取得了不错的成果，这在节节攀高的订阅量上可以反映出来。
在发展业务、打造新的用户体验，以及更接近“为世界提供私人语言导师”的使命方面，AI 都会是强有力的助手。
那用户为什么不满意呢？
首当其冲当然是“AI-first”背后，没有说的潜台词：对人工的打击。
不再和承包商续约，外包合作终止，内部也要裁员。AI 首先给到的效果是降本，降低公司在劳动力上的开支。官宣没多久，Reddit 上就出现了员工自曝“喜提毕业”。
从公司的角度上讲，裁员除了降本增效，还有战略意义：半个世纪前，计算机的出现就是在文字处理和加工操作、提速方面，带来了很大的帮助。但是由于预先存在的业务流程很大程度上不变，新技术难以施展。
当时的管理学学者 Michael Hammer 在《哈佛商业评论》上，发表了“再造工作”的观点，认为在自动化这样强大的技术力面前，仅仅是给既有流程优化，不会真正意义上的提高，“不是自动化，而是重新开始”。
这就是多邻国试图做的事情，不只是优化流程，而是尽可能地再造。只是多邻国的态度堪称激进，“宁肯失误不愿错过”是非常挑动神经的表述。
那对于课程开发而言，不也有帮助吗？
一口气推出 148 门新课，显然不是以往的工作流程能做到的事。目前最受欢迎的七种非英语语言——西班牙语、法语、德语、意大利语、日语、韩语和普通话——现在可用于所有 28 种支持的用户语言，这极大地扩展了全球超过 10 亿潜在学习者的学习选择。
CEO 表示，最早多邻国 100 门课程的开发，花了 12 年时间。而现在，只需要一年多就可以，完全是有了生成式 AI 的加持。
这些新课程主要面向初学者（CEFR A1-A2 水平），包含沉浸式学习功能，如“故事”（Stories）提升阅读理解能力，以及“DuoRadio”提升听力理解能力，更高级别的课程内容会陆续推出。
可是，对于用户来说：这学不动，根本学不动。
在多邻国上学语言，是有一个不错的开始——很多语种选择、多样的题库、趣味化的打卡（劝学）方式——但这些对于真正掌握一门语言来说，还离得太远。
网友们还分享了许多奇奇怪怪的例句，很多都不仅是没有帮助，简直称得上是抽象。
都不说其它语种了，粤语区人士可能都碰到过，拿着在多邻国上学到的粤语来点菜、问路——排骨也不是都十块钱一笼啊！
语言学习中，有一个经典的理论被称为“i+1”法则。“i”指的是自己的现有水平，“+1”表示要比现有水平难一点的材料是最好的。太简单学不到东西，太难则会打击积极性，所以“i+1”是最恰当的材料。
在实践中，这个“i”会不断流动和变化，那么“i+1”也会随之变化。初级阶段过后，就会进入一个复杂的局面：每个人的水平都参差不齐，需求也不同。
结合用户持续变化的语言水平，并匹配用户内心深处的需求，设计出对应的训练材料——别说 AI 了，就算是真人私教，也是不低的价格。
当然，很多人用多邻国是图个乐，只收割头茬韭菜，也够它继续活到下一个十年，担心它不如担心今天能不能打上卡。
真正的问题在于，作为用户，你是想继续图个乐，还是想真的学点东西？
如果是后者，AI 究竟是能带来帮助，还只是提供包装得更好的乐子？它是真正能提高体验，还只是刷一个存在感？
这些问题不会也不能由多邻国提出，而是需要学习者自己发现。
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