「 这些言辞，让人感觉AI仿佛马上就要化身魔王，张着血盆大口，一口一个吃掉35岁以下的程序员。而在正要下嘴之际，另一伙人站出来呐喊，不！这是假象，事情才不会这样发展。 」
如果说焦虑已经成为眼下这个时代的底色，AI的一路高歌猛进，无疑在人们心头又添了把火。
“AI来了，这些职业都要消失了...”
“大学选什么专业才不会被AI抢饭碗？”
“金融同仁注意了，AI时代咱们高危！”
在层出不穷的AI将取代人类工作的论调下，越来越多的人患上了AI焦虑症。有人甚至对程序员放话，你们是在自掘坟墓，早晚被你们创造出来的AI淘汰。
这样想的人不在少数。
▋ 程序员以后，是人工，还是智能？
今年3月，百度创始人李彦宏在一次访谈中说，“基本上，以后其实不会存在程序员这种职业了，因为只要会说话，人人都会具备程序员的能力。”
类似地，英伟达CEO黄仁勋也公开提出“编程无用论”，让大家去看看那些YouTube上使用提示工程的人。
Stability AI创始人兼CEO Emad Mostaque更是在播客节目预言：“五年内，人类程序员将彻底消失。”
这些言辞，让人感觉AI仿佛马上就要化身魔王，张着血盆大口，一口一个吃掉35岁以下的程序员。而在正要下嘴之际，另一伙人站出来呐喊，不！事情才不会这样发展。
“程序员‘热’十年内不会减弱。”360董事长周鸿祎发文这样说，“所谓人人都是程序员，但不同的人用电脑创造的产品完全不一样，AI时代更需要计算机专家和程序员，他们可能是各行各业最有发言权的。”
我在与多名身处一线的程序员交流中也发现，尽管未来的危机感若隐若现，但目前尚不强烈。他们普遍的看法是，目前体验的AI离解决复杂问题还差得远，更多地，他们将AI视作一个高效的助手。
▋ AI编程到底能做到什么程度？
目前的AI，确实能够帮助程序员更快地完成一些模板化和重复性的编程工作，比如GitHub Copilot，已经可以自动生成一定质量的代码，提供代码建议。这种技术的进步必然会减少手动编码的需求，从而影响那些从事简单编程任务的程序员的职业生涯。
举个例子，在AI编程工具普及前，那些重复性且不太有价值的任务基本上交给外包公司做。如果AI编程工具广泛应用，那么一些外包程序员的工作被自动化技术替代是很可能发生的事。
但即便没有AI，以行业“卷”的程度，从事基础编程的程序员被淘汰也屡见不鲜，这和淘汰程序员完全不是一回事。
熟悉软件开发的都知道，编码只是整个软件生命周期的一环，软件开发还包括需求分析、抽象建模、系统设计、数据设计、非功能性设计、测试、运维等环节。很多时候，编写代码作为解决问题的最终手段，并不困难，困难在于对问题的识别、理解、定义和抽象，这些都依赖人工反复推演，需要高度的创造性思维、复杂的逻辑推理能力，以及对现实社会的深入理解，而在这些方面，AI显然“还是个弟弟”。
事实上，哪怕是自动生成代码片段，AI编程工具能给出的也仅是一个基础示例，真正的成品还需要程序员不断地优化迭代。另外，AI编程还受到上下文长度限制，一个项目的代码库可达几百万行，但即便是号称支持百万token的Claude 3，内容一长，生成质量也会下降很多。
还有，AI备受争议的缺陷——幻觉。哪些能用，哪些是胡说八道，必须得有人类对AI生成的代码结果审核把关。在排查代码错误时，相比自己写的代码，试图理解并修复AI生成的代码中的问题，就令人头痛多了。
更进一步地，延伸到责任层面，只有人类才能担责，机器是无法对结果、对项目、对领导负责的。
第一，AI能否代替程序员完成建模？
第二，比起生成代码，更难的是维护和管理代码资产，AI能否持续维护代码？
即便以上两点AI都能做到，要完全替代程序员还是不太可能。因为要有人去判断AI生成的东西是否正确，告诉AI哪里有问题，甚至直接下手修改。另外，AI生成的过程中，恐怕需求文档和各种复杂的中间产物，也只有程序员能管理。
另一位互联网Java开发人员所见略同，“现在还没有哪个公司傻到用GPT代替程序员，不说写出来的代码维护是个问题，现在GPT只能解决明确的小问题，还不能直接生成一个完整的项目代码。或者准确地说，你有跟它描述代码需求的时间，自己就写出来了。”
以上种种，似乎都在说AI存在的局限性，但别误会，我们只是说AI无法淘汰人类程序员，但它的的确确是一个很好的生产力工具。
很多程序员通过AI替代传统的搜索引擎，在寻找解决方案时，直接用大白话问AI大模型，很快就能得到解答，省时省力，极大提升了效率。
某个从业多年的游戏程序员说，“需要用到某个算法的时候，不想自己再去推演一遍或者去查，直接问AI就能得到结果，可以节省很多时间。在知识性问题上，GPT-4有不错的上下文理解能力，可持续追问，而无需反复用搜索引擎检索。”
▋ 变则兴，不变则废
正如坊间流传的那句话：“AI替代的是不会使用AI的人”。未来，程序员这个工种不会被淘汰，只是工作方式变了。
国际清算银行（BIS）最新发布的年度经济报告中，在“AI对宏观经济的影响”主题里提到的一个科学实验表明：AI编程工具，对程序员的生产力提升在50%以上。
这个实验跟踪了1219名蚂蚁程序员编程情况，每位程序员跟踪周期为14周，实验通过观察他们在使用AI编程工具CodeFuse时，对生产力提升的情况得出的结论。
结果显示，AI所带来的生产力提升中仅有小部分来自于代码的直接生成，而更多是通过在与机器交互过程中激发了程序员的创造力。
可以预见，在AI时代，编写代码的体力劳动或许会逐渐弱化，取而代之的是对高层次抽象思维和设计创新的更高要求。企业可能会更加重视程序员的售前技术支持和产品意识，以及他们与AI的高效沟通技巧。
所以，与其AI焦虑，不如提升与AI的协作能力，让它成为脚下的筋斗云，而非背上的五指山。到时候，“码农”一词大概也不再适合称呼未来的程序员了，他们的角色将更侧重于决策和创新。在这个新的舞台上，程序员与AI将如同乐队中的指挥与乐手，共同演绎技术的交响曲。