AI时代，编程这个职业，还能干多久？
最近这一两年，搞编程的朋友应该都感觉到了，日子过得有点不太对劲。不是项目少了，也不是钱难赚了，而是身边那个叫AI的东西，突然变得太能干了。
去年这个时候，大家还在笑话AI写的代码跑不通。到了今年，情况完全反过来了。很多技术圈的大佬开始改口，说AI现在写代码的水平，已经像个正经工程师了。埃隆·马斯克更狠，直接放话，说到今年年底，AI可能连代码都不写了，直接生成二进制程序，人写的那些Java、Python，以后可能都用不上了。
这话听着吓人，但仔细想想，搞编程这件事，确实到了该重新想想的时候了。
一、AI到底能干到什么程度
先说个实在的。有个叫Ramp的公司，内部做了个工具叫Inspect Bot。这东西能自动盯着系统报错，从一堆错误里挑出最该修的那些，然后给每个错误单独开一个AI会话，让AI自己生成修复代码，最后自动提交审核。工程师要做的，就是看一眼，点个通过。
以前修这种bug，快的话也得几个小时，慢的话一天就搭进去了。现在几分钟完事。工程师从"修bug的人"，变成了"审核修复方案的人"。
还有个例子是Anthropic内部的数据。他们用了自己的Claude Code工具之后，工程师合并代码请求的数量提升了67%，70%到90%的代码是在AI辅助下完成的。Vercel的首席技术官说得更直接，他说现在的AI配上有上下文的编程工具，表现得像个高级工程师，软件生产的成本正在往零靠近。
这话听起来夸张，但方向是对的。以前写代码是手艺活，一行一行敲。现在写代码是动嘴活，把需求说清楚，AI给你生成一大片。
二、初级程序员的麻烦来了
问题就在这里。
如果AI能把基础代码写得又快又好，那刚入行的新手怎么办？以前大家都是从写CRUD、改简单bug、照着教程敲代码开始的。这条路走了几十年，很稳。
但现在，这些基础活儿，AI全包了。那些需要踩坑才能积累的经验，新手没机会踩了。那些需要在错误里磨出来的调试能力，新手没机会磨了。
微软的两个高管最近写了篇文章，专门说这个事。他们发现，AI编程助手对高级工程师是助力，但对刚入行的新手反而是拖累。因为新手需要花大量时间去验证AI写的代码对不对，而他们恰恰没有这个验证能力。一个简单的并发问题，AI可能加个延迟就糊弄过去了，新手看不出来，直接上线，出事了都不知道怎么修的。
更麻烦的是，很多公司已经注意到了这个现象。哈佛大学有个研究，说用了AI的公司，初级岗位的招聘明显变少了，高级岗位反而没怎么动。逻辑很简单：既然AI能把初级活干了，那还要初级程序员干啥？
这就成了一个死循环。公司不招新手，新手就没地方练手。没地方练手，就永远成不了老手。
三、那还要不要学编程语言
要学。而且得认真学。
Anthropic最近做了个研究，挺有意思的。他们找了一批人，让他们用一个小众的Python库去完成编程任务。一半人只能自己搜资料，另一半人可以用AI帮忙。任务做完后，统一考试，看谁对这个库的理解更深。
结果出乎意料。用AI的那组人，在概念理解、代码阅读、调试能力这三项上，得分都明显更低。尤其是调试能力，差距最大。
为什么？因为没用AI的那组人，平均遇到了3个错误。为了解决这些错误，他们得去翻文档、看源码、搞明白这个库到底怎么工作的。用AI的那组人，平均只遇到1个错误。AI一键就给修了，他们也就没机会知道错在哪了。
但这也不是说用AI就一定学不到东西。研究人员发现，有三类人学得不错。
第一类，让AI生成代码，但不急着用，而是问AI这代码为什么这么写，当成老师在请教。
第二类，让AI生成代码的时候，主动要求附带解释，不光要结果，还要过程。
第三类，也是最聪明的，只问AI概念性的问题，比如"这个库的异步模型是怎么设计的"，然后自己动手写代码。
这三类人的共同点是，他们没有把脑子外包给AI，而是让AI当助手，自己始终在思考。
四、以后编程会变成什么样
以后写代码这件事，可能会变个样子。
现在大家分工很细，前端只管前端，后端只管后端，测试只管测试，运维只管运维。以后这些边界可能会越来越模糊。一个懂AI的开发者，可能一个人就能干以前一个团队的事。
但这不是说团队会消失，而是团队的结构会变。那些重复性高、规则明确的执行工作，AI会做得更好。剩下的人，要干的是决策的事：需求对不对，架构稳不稳，边界清不清晰，未来好不好改。
有人把这比喻成"包工头"和"施工队"。施工队干活，包工头把关。你给AI把方向定好，约束条件说清楚，验收标准定明白，剩下的让它去跑。跑出来的东西，你得能看懂、能判断、能兜底。
这对能力的要求其实更高了。以前只要会写代码就行，现在得懂业务、懂架构、懂怎么把模糊的需求翻译成AI能听懂的话。以前干三五年才能接触到的"工程视角"，现在新手一上来就得有。
五、哪些能力还能保值
那在AI时代，学点什么才能不被落下？
第一，基础知识还是得扎实。进程线程协程有什么区别，并发竞态怎么处理，内存泄漏怎么排查，TCP和HTTP谁管谁，这些东西AI不一定懂，但项目出问题的时候，得你懂。
第二，得会拆需求。用户说"我要一个能登录的系统"，你得拆成"用户名密码校验、会话保持、权限控制、异常处理、安全防护"这一堆东西，然后一条一条交代给AI。漏一条，AI就给你漏一条。
第三，得会审代码。AI写得快，但不负责后果。代码有没有性能隐患，抽象过度了没有，异常是不是被吞了，这些东西得你能看出来。
第四，得会攒经验。把平时踩过的坑、总结的规律，写成文档、定成规则，让AI下次照着做。有人把这叫"agent.md"，每次手动改完AI的代码，就记一笔，时间长了，AI就越来越靠谱。
六、写在最后
说回开头那个问题：编程这个职业，还能干多久？
单纯写代码这件事，确实没多少时间了。那些重复的、基础的、规则明确的编码工作，AI会越干越好，越干越便宜。
但写代码只是编程的一部分。更大的那一部分，是搞清楚要写什么、为什么写、写成什么样、出了问题怎么办。这些事情，AI暂时还干不了。
马斯克说AI以后可能直接生成二进制，这话可能是对的。但二进制生成出来之后，总得有人知道那堆01代表什么意思，总得有人为那堆01的后果负责。
那个人，还是程序员。
只不过这个"程序员"，跟十年前那个"程序员"，可能已经不是同一个物种了。
微软那两个高管给了个建议，说大公司应该继续招新手，但不是让他们上来就干活，而是让老手带着他们，一起跟AI配合。让他们在真实的项目里，一边犯错一边学，一边用AI一边长本事。
这个建议挺实在的。技术再变，人带人这件事，暂时还替代不了。
所以，别慌。该学的学，该练的练。把AI当工具，别当拐棍。脑子是自己的，代码是AI的，出了事，锅还是你的。
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