大家好，我是AI學習的老章

“大模型時代讓人蠻絕望的，歷史的車輪瘋狂加速，讓人暈車。DeepSeek極小精英團隊就能干出全世界互聯網科技企業都搞不定的事兒，有頭有臉的大廠都直接接入了。有沒有發現它開源的那些玩意撓破腦袋都看不懂了？只能說盡快脫離技術，找點與人打交道的事兒干吧。目之所及，未來最后一個被淘汰的職業很可能是脫口秀演員了。搞笑就完事兒了”這可不是我一個人的emo，隨著AI，尤其是在代碼生成領域，一次又一次地刷新我們的認知，關于程序員未來會怎樣，各種聲音就沒停過。今天，咱們就來好好聊聊這場由AI掀起的變革，看看那些大佬們看似“危言聳聽”的預測，聽聽一線開發者的真實心聲，一起想想程序員在AI時代到底該往哪個方向走。

AI 要包攬所有代碼？巨頭們的“大膽”預言

要說對未來科技的暢想，一些行業領軍人物的預測那真是語不驚人死不休，尤其是在AI取代程序員這件事上。

科技領導者

預測

時間表

Dario Amodei (Anthropic)

AI將編寫90%的代碼，然后幾乎所有代碼。最終取代所有人類工作。

3-6個月，1年

Kevin Weil (OpenAI)

AI代碼自動化將達到99%。AI將超越人類程序員。

今年內

李彥宏 (百度)

程序員職業將消失；每個人都可以用自然語言編程。

未來

Arvind Krishna (IBM)

AI將處理20-30%的編碼任務，并輔助人類程序員。

未明確

Anthropic 的CEO Dario Amodei 前陣子就公開表示，他覺得未來三到六個月內，AI就能搞定90%的代碼，一年之內，甚至可能實現代碼的全面自動化 。Amodei 還覺得，雖然現在還得人類告訴AI代碼要實現什么功能，有哪些限制，但用不了多久，這些活兒AI也能自己來了 。他還預測，這股AI浪潮會席卷所有行業 。這位Amodei可不是什么路人甲，他之前在OpenAI可是核心研究人員，像GPT-2和GPT-3的誕生他都參與了 。他創辦Anthropic的初衷是更關注AI的安全性，結果現在他對AI寫代碼的能力這么有信心，這無疑讓大家更焦慮了。他這番論調，主要是基于他對“規模法則”的觀察，簡單來說，就是覺得只要給AI足夠的算力和數據去訓練，哪怕算法沒那么復雜，它在各種認知任務上的表現也能突飛猛進 。

巧的是，OpenAI的首席產品官 Kevin Weil 也表達了類似的觀點，而且時間表更激進。他預測，今年（2025年）年底前，AI代碼自動化就能達到99%，根本不用等到傳說中的2027年 。Weil 還透露，大家期待已久的GPT-5也快要發布了 。更讓人驚訝的是，他甚至說AI在編程競賽中已經超越了很多人類頂尖程序員，而且可能比之前預測的2027年更早地全面超越人類水平 。Weil 強調，AI的意義不僅在于自動化代碼，更在于讓軟件開發不再是少數專業人士的專屬，而是人人都能參與的事情 。這話一出，感覺未來軟件的創造方式都要徹底顛覆了。

還有我們熟悉的百度創始人李彥宏，他也曾在公開場合放話，說以后不會有“程序員”這種職業了，因為只要會說話，人人都能編程，“未來的編程語言只會剩下兩種，一種叫做英文，一種叫做中文”。李彥宏的這個觀點，直接把自然語言擺在了未來編程的核心位置，認為這會大大降低編程門檻，讓專業程序員顯得沒那么重要了。
這些來自科技巨頭的預測，就像一塊塊巨石砸進程序員的心湖，激起了陣陣恐慌。他們描繪的未來，似乎AI真的要完全取代人類來編寫代碼，這和文章開頭那位朋友的“絕望”感簡直是同出一轍。

程序員的日常：不只是寫代碼，還有“扯皮”

然而，對于這些聽起來像是板上釘釘的“未來”，很多在一線奮斗的程序員卻有不同的看法。知乎上就有位叫 pansz 的用戶，直接懟了李彥宏的言論。他一針見血地指出，程序員的工作，寫代碼的時間占比少得可憐，大部分時間都花在查看各種日志、數據庫，定位問題，找到修改代碼的地方，閱讀代碼理解邏輯，規劃新功能，跟產品經理、項目經理、甲方爸爸各種“友好協商”需求，解釋需求的可行性和可能帶來的后果，以及開會、寫文檔等等雜七雜八的事情上。pansz 認為，就算AI能把寫代碼的時間壓縮到零，也根本沒法減少程序員的工作量。因為真正的挑戰在于理解需求、設計架構、調試和維護現有系統，這些可不是AI一時半會兒能搞定的。他甚至帶著點“凡爾賽”的語氣說，作為程序員，他倒是希望大家都相信程序員要失業了，這樣就能少點人來卷這個行業。

Thane Ruthenis 在 LessWrong 上發了一篇很有意思的文章，題目是《LLMs 實際上提高了多少現實世界中的程序員生產力？》他在這篇文章里就質疑了那些動不動就說LLM（大型語言模型）能讓程序員生產力提升5倍甚至10倍的說法。他覺得這種說法很可能夸大了，而且這種提升也不是普遍存在的。Ruthenis 觀察到，雖然LLM編碼輔助工具出來都兩年了，但整個軟件行業的產出并沒有出現相應的巨大增長。他認為，對于稍微復雜一點的任務，LLM工具反而會添亂，需要程序員花大力氣去調整工作流程才能用好它們，但大多數程序員要么不知道怎么調整，要么懶得去折騰。他還提出，雖然LLM確實能生成一些代碼，但程序員還得花大量時間去修復和理解這些代碼，可能最后節省的時間都搭進去了。他甚至有點“陰謀論”地猜測，LLM可能會導致出現很多沒人用的“花架子”項目，或者讓原本有用的軟件變得臃腫不堪。當然，Ruthenis也承認LLM在寫一些小腳本、幫助新手入門和做一些簡單的代碼重構時可能有點用，但他估計整體的生產力提升可能也就10%-30%，除非真正的AGI（通用人工智能）出現。

這篇文章下面點贊最高的評論來自 Richard Horvath ，他也分享了自己的經驗，說LLM只有在非常特定的情況下才能讓他的效率提高10倍，比如寫一些小的、獨立的腳本或者學習不熟悉的編程技術。但即使這樣，LLM生成的代碼往往也需要大量的修改才能真正用到實際項目中。Horvath 懷疑那些聲稱效率提高10倍的人，要么是技術水平比較初級，要么是正好需要寫很多小腳本，或者只是因為最近用LLM快速解決了一個問題就產生了“錨定效應”。

這些來自一線的程序員的觀點很明確：軟件開發不僅僅是寫代碼，還包括大量的溝通、設計、調試和維護工作。他們認為，即使AI在代碼生成方面進步很大，也很難完全取代程序員在這些復雜環節中的作用。

LLM 到底能提效多少？更冷靜的審視

結合 Ruthenis 和 Horvath 的看法，我們可以看到，LLM在提高程序員效率方面確實有潛力，但這種潛力不是萬能的，也沒有一些報告里說的那么夸張。在處理一些特定的、相對簡單的任務時，比如生成操作文件的腳本或者Excel VBA代碼，LLM確實能幫上大忙。對于那些剛接觸某個技術棧的開發者來說，LLM也能通過提供代碼示例來加速學習。另外，對于一些簡單的代碼重構，LLM也能提供一定的幫助。

但是，一旦涉及到復雜的項目，LLM的局限性就暴露出來了。這些工具很難理解項目的整體架構、現有的代碼以及更深層次的業務邏輯。它們生成的代碼可能需要大量的修改才能融入現有系統，而且往往缺乏對代碼可維護性、單元測試和模塊化等重要方面的考慮 正如 Ruthenis 所說，那些“拿來就能用”的解決方案，對于復雜的項目來說根本不夠，需要大幅調整工作流程才能利用LLM，而很多程序員可能沒有這個能力或者不愿意花這個心思。

所以，雖然LLM在某些方面能提高編碼效率，但它對程序員整體生產力的提升可能遠沒有想象中那么大。Ruthenis 估計，對于有經驗的開發者來說，更現實的生產力提升可能在10%-30%左右。這主要是因為程序員的大部分時間都花在了寫代碼之外的其他重要任務上。

程序員的未來之路：角色轉變，價值依舊

面對AI帶來的變革，程序員的角色肯定會發生變化，但這并不意味著這個職業會消失。就像 Amodei 說的，即使AI能寫出所有代碼，還是需要人類來告訴它“這個程序是干什么的？整個應用的功能是什么？設計怎么搞？怎么和現有的代碼一起工作？還有用常識判斷設計是否安全” 。這意味著，程序員的工作重心會從單純地寫代碼，轉向更高層次的設計、規劃和需求定義。

未來，程序員可能更像是一位軟件架構師和項目經理，負責定義軟件的目標和功能，設計系統的整體結構，并指導AI完成具體的編碼工作。他們需要具備更強的抽象思維能力、溝通能力和解決復雜問題的能力。他們還需要能夠理解和評估AI生成的代碼，確保代碼的質量和安全性。正如 Weil 所說，AI的價值在于讓更多人能夠參與到軟件開發中來，這意味著程序員將更多地扮演“管理者”的角色，管理那些執行基礎編碼工作的AI“員工” 。

此外，隨著AI技術的普及，可能會出現一些新的職業和專業領域，比如AI代碼審查員、AI系統集成工程師以及專注于人機協作的軟件開發專家。程序員需要擁抱變化，不斷學習新的技能，比如如何有效地與AI溝通（prompt engineering），以及如何利用AI工具來提高自己的工作效率。

傳統角色 (AI 時代前)

演變后的角色 (AI 時代)

主要負責編寫代碼

定義軟件的需求和目標

實現明確定義的功能

設計系統的架構和功能

調試和測試代碼

將AI生成的代碼集成到系統中

遵循詳細的規范

審查和完善AI的輸出

較少與客戶直接溝通

與利益相關者和AI協同工作

結語：擁抱變化，在AI時代找到程序員的價值

回到文章開頭的焦慮，AI的快速發展確實給很多人帶來了不確定感。科技巨頭們看似激進的預測，也似乎在預示著一個由AI主導的軟件開發未來。然而，來自一線程序員的反饋和更深入的分析表明，軟件開發的本質遠比僅僅編寫代碼要復雜得多。AI在代碼生成方面取得了顯著的進展，但它目前還難以取代人類在需求理解、系統設計、問題解決和團隊協作等方面的作用。

可以預見的是，AI將在未來的軟件開發中扮演越來越重要的角色，它將成為程序員強大的助手，提高開發效率，降低開發門檻。但這并不意味著程序員會失業。相反，程序員的角色將發生深刻的轉變，他們將從代碼的直接編寫者轉變為軟件開發的組織者、設計者和管理者。

面對AI的浪潮，程序員不應該感到絕望，而是應該積極擁抱變化，學習新的技能，提升自己的核心競爭力，專注于那些AI難以替代的創造性、戰略性和人際交往能力。在AI時代，程序員的價值將體現在他們如何有效地利用AI來構建更強大、更智能的軟件系統，以及他們如何將人類的智慧和創造力融入到冰冷的機器代碼之中。未來，人與AI的協同合作，或許才是軟件開發的新常態。

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