Will AI Replace Programmers? Last one out, turn off the code editor.

AI会替换程序员?最后一个，关闭代码编辑器。

“最后一个，关闭代码编辑器。“这句玩笑话在开发者论坛上流传，反映了人们对人工智能编码助手崛起的焦虑。随着人工智能模型编写代码的能力越来越强，许多程序员都在问，人类开发人员是否会遭遇与电梯操作员或接线员相同的命运——这些工作被自动化淘汰了。2024 年，大胆的头条新闻宣称人工智能很快就会编写我们所有的代码，让人类开发人员无事可做。但在炒作和耸人听闻的背后，现实要微妙得多。

是的，人工智能现在可以比任何人类更快地生成代码，但是 该代码有多好？人工智能可以自行处理整个软件开发生命周期吗？ 大多数专家表示 “没那么快。” 微软首席执行官萨蒂亚·纳德拉等软件工程领袖强调， “人工智能不会取代程序员，但它将成为程序员武器库中必不可少的工具。人工智能的目的是让人类做更多的事情，而不是更少的事情。” （人工智能会取代程序员吗？炒作背后的真相 | 作者：The PyCoach | Artificial Corner | 2025 年 3 月 | Medium）同样，谷歌人工智能主管 Jeff Dean 指出，虽然人工智能可以处理常规的编码任务， “它仍然缺乏创造力和解决问题的能力” ——人类开发者所具备的品质。即使是 OpenAI 的首席执行官 Sam Altman 也承认，今天的人工智能 “非常擅长任务” 但 “工作繁忙时表现糟糕” 无需人工监督。简而言之，人工智能擅长协助完成部分工作，但无法从头到尾完全接管程序员的工作。

本白皮书以诚实、平衡的视角审视了这个问题 “人工智能会取代程序员吗？” 我们研究了人工智能如何影响当今的软件开发角色以及未来将发生哪些变化。通过现实世界的例子和最近的工具（从 GitHub Copilot 到 ChatGPT），我们探索了开发人员如何随着人工智能的发展进行调整、适应和保持相关性。我们将看到，未来是人工智能和人类开发人员之间的合作，而不是简单的“是”或“否”的答案。目标是突出 实用见解 关于开发人员可以做些什么才能在人工智能时代蓬勃发展——从采用新工具到学习新技能，并预测未来几年编码职业将如何发展。

当今软件开发中的人工智能

人工智能已迅速融入现代软件开发工作流程。基于人工智能的工具已不再是科幻小说，而是 编写和审查代码、自动化繁琐的任务并提高开发人员的工作效率。如今，开发人员使用人工智能来生成代码片段、自动完成功能、检测错误，甚至编写测试用例（软件工程师有前途吗？人工智能的影响 [2024]）（软件工程师有前途吗？人工智能的影响 [2024]换句话说，人工智能正在接管繁重的工作和样板，让程序员可以专注于软件创建的更复杂方面。让我们来看看目前正在改变编程的一些突出的人工智能功能和工具：

  • 代码生成和自动完成： 现代人工智能编码助手可以根据自然语言提示或部分代码上下文生成代码。例如， GitHub Copilot （基于 OpenAI 的 Codex 模型构建）与编辑器集成，可在您输入时建议下一行或下一段代码。它利用大量开源代码训练集来提供上下文感知建议，通常仅凭注释或函数名称就能完成整个函数。同样， ChatGPT 当你用简单的英语描述你需要什么时，（GPT-4）可以为给定的任务生成代码。这些工具可以在几秒钟内起草样板代码，从简单的辅助功能到常规的 CRUD 操作。

  • 错误检测和测试： 人工智能还有助于发现错误并提高代码质量。人工智能驱动的静态分析工具和代码检查器可以通过学习过去的错误模式来标记潜在的错误或安全漏洞。一些人工智能工具通过分析代码路径自动生成单元测试或建议测试用例。这意味着开发人员可以立即获得他们可能错过的极端情况的反馈。通过尽早发现错误并提出修复建议，人工智能就像一个不知疲倦的 QA 助手，与开发人员一起工作。

  • 代码优化和重构： AI 的另一个用途是建议改进现有代码。给定一个代码片段，AI 可以通过识别代码中的模式来推荐更高效的算法或更简洁的实现。例如，它可能会建议更符合惯用的库用法或标记可以重构的冗余代码。这有助于减少技术债务并提高性能。基于 AI 的重构工具可以转换代码以遵循最佳实践或将代码更新为新的 API 版本，从而节省开发人员手动清理的时间。

  • DevOps 和自动化： 除了编写代码之外，AI 还有助于构建和部署流程。智能 CI/CD 工具使用机器学习来预测哪些测试可能会失败或优先处理某些构建作业，从而使持续集成管道更快、更高效。AI 可以分析生产日志和性能指标以查明问题或建议优化基础设施。实际上，AI 不仅在编码方面提供帮助，而且在从规划到维护的整个软件开发生命周期中也发挥着作用。

  • 自然语言界面和文档： 我们还看到人工智能能够与开发工具实现更自然的交互。开发人员实际上可以 问 一个 AI 来执行任务（“生成执行 X 的函数”或“解释此代码”）并获得结果。AI 聊天机器人（如 ChatGPT 或专门的开发助手）可以回答编程问题、帮助编写文档，甚至编写项目文档或根据代码更改提交消息。这弥合了人类意图和代码之间的差距，使那些能够描述自己想要什么的人更容易进行开发。

采用 AI 工具的开发人员： 2023 年的一项调查显示，绝大多数（92%）的开发人员都曾以某种方式使用过 AI 编码工具——无论是在工作中、在个人项目中，还是两者兼而有之。只有 8% 的人表示在编码过程中没有使用任何 AI 辅助。该图表显示，三分之二的开发人员同时使用 AI 工具 内外 工作中的人工智能，四分之一的人只在工作中使用，一小部分人只在工作之外使用。结论很明显：人工智能辅助编码已迅速成为开发人员中的主流（调查揭示人工智能对开发者体验的影响 - GitHub 博客）。

人工智能工具的开发激增，导致 提高效率，减少繁重工作 编码。由于人工智能有助于生成样板代码并处理重复性任务，产品创建速度正在加快（软件工程师有前途吗？人工智能的影响 [2024]）（人工智能是否会在 2025 年取代开发人员：未来展望）Copilot 等工具甚至可以建议整个算法或解决方案， “对于人类开发人员来说，可能不是立即显而易见的。” 这要归功于从大量代码数据集中学习。现实世界中的例子比比皆是：工程师可以要求 ChatGPT 实现排序功能或查找代码中的错误，AI 将在几秒钟内生成解决方案草案。像 亚马逊 和 微软 已经将人工智能配对程序员（亚马逊的 CodeWhisperer 和微软的 Copilot）部署到他们的开发团队中，报告称任务完成速度更快，花在样板上的无聊时间更少。事实上， 70% 的开发人员 2023 年 Stack Overflow 调查中的受访者表示，他们已经在开发过程中使用或计划使用 AI 工具（70% 的开发人员使用 AI 编码工具，3% 的人高度信任其准确性 - ShiftMag最受欢迎的助手是 ChatGPT（约 83% 的受访者使用）和 GitHub Copilot（约 56%），这表明通用对话式 AI 和集成 IDE 的助手都是关键角色。开发人员主要使用这些工具来提高生产力（约 33% 的受访者提到）和加快学习速度（25%），而约 25% 的人使用它们通过自动化重复性工作来提高效率。

值得注意的是，人工智能在编程中的作用并不是全新的——它的元素已经存在多年（比如 IDE 或自动测试框架中的代码自动完成功能）。但过去两年是一个转折点。强大的大型语言模型（如 OpenAI 的 GPT 系列和 DeepMind 的 AlphaCode）的出现极大地扩展了可能性。例如，DeepMind 的 阿尔法代码 系统因在 竞争性编程竞赛级别，实现约 排名前54% 编码挑战——本质上与普通人类选手的技能相匹配（DeepMind 的 AlphaCode 与普通程序员的实力相当）这是人工智能系统首次执行 竞争性地 在编程竞赛中。然而，即使 AlphaCode 实力雄厚，也远远无法击败最优秀的人类程序员。在这些比赛中，AlphaCode 可以在允许的尝试次数内解决大约 30% 的问题，而顶级人类程序员一次尝试就能解决 90% 以上的问题。这一差距凸显出，虽然人工智能在一定程度上可以处理定义明确的算法任务，但 需要深度推理和独创性的最困难问题仍然是人类的堡垒。

总而言之，人工智能已经牢牢扎根于开发人员的日常工具包中。从协助编写代码到优化部署，它触及开发过程的每个部分。如今，这种关系在很大程度上是共生的：人工智能充当 副驾驶 （恰如其名）可以帮助开发人员更快地编写代码，减少挫折感，而不是可以单独飞行的独立自动驾驶仪。在下一节中，我们将深入探讨这种人工智能工具的整合如何改变 开发商的作用 以及他们的工作性质，无论好坏。

人工智能如何改变开发人员的角色和生产力

随着人工智能处理更多日常工作，软件开发人员的角色确实开始发生变化。开发人员不必花费数小时编写样板代码或调试普通错误，而是可以将这些任务交给他们的人工智能助手。这是 转移开发人员的注意力 向更高层次的问题解决、架构和软件工程的创造性方面发展。本质上，人工智能是 增强 开发人员，使他们能够提高工作效率，并可能更具创新性。但这是否意味着编程工作岗位减少，或者只是工作类型不同？让我们探讨一下对生产力和角色的影响：

提高生产力： 根据大多数报道和早期研究，AI 编码工具正在显著提高开发人员的工作效率。GitHub 的研究发现，使用 Copilot 的开发人员能够比没有使用 AI 帮助的开发人员更快地完成任务。在一次实验中， 在 Copilot 的帮助下，开发人员解决编码任务的速度平均提高了 55% – 不使用此功能，则需要 1 小时 11 分钟，而不是 2 小时 41 分钟（研究：量化 GitHub Copilot 对开发人员生产力和幸福感的影响 - GitHub 博客）。速度的提升非常惊人。这不仅仅是速度；开发人员报告称，AI 辅助有助于减少挫败感和“流程中断”。在调查中， 88% 的开发人员 使用 Copilot 的人表示，它提高了他们的工作效率，并使他们能够专注于更令人满意的工作（有多少百分比的开发人员表示 github copilot 使得...）。这些工具可以帮助程序员处理繁琐的部分，从而保持“专注”，从而节省脑力以解决更棘手的问题。因此，许多开发人员觉得编码变得更有趣了——更少的繁琐工作和更多的创造力。

改变日常工作： 随着生产力的提高，程序员的日常工作流程也在发生变化。许多“繁忙的工作”——编写样板、重复常见模式、搜索语法——都可以交给人工智能来做。例如，开发人员不必手动编写带有 getter 和 setter 的数据类，只需提示人工智能生成它即可。开发人员不必仔细查阅文档来找到正确的 API 调用，只需用自然语言询问人工智能即可。这意味着 开发人员花在死记硬背编码上的时间相对较少，而花在需要人类判断的任务上的时间更多。随着人工智能接管编写 80% 的简单代码，开发人员的工作转向监督人工智能输出（审查代码建议，测试它们）并解决人工智能无法解决的 20% 棘手问题。实际上，开发人员可能会从分类人工智能生成的拉取请求或审查一批人工智能建议的修复开始一天的工作，而不是从头开始编写所有这些更改。

协作和团队动力： 有趣的是，人工智能也在影响团队动态。随着日常任务的自动化，团队可以用更少的初级开发人员来完成更多的工作。一些公司报告说，他们的高级工程师可以更加自给自足——他们可以在人工智能的帮助下快速制作功能原型，而不需要初级开发人员来做初稿。然而，这带来了一个新的挑战：指导和知识共享。初级工程师可能需要学习如何有效地完成任务，而不是通过做简单的任务来学习。 管理 AI 输出。团队协作可能会转向诸如集体完善 AI 提示或审查 AI 生成的代码以查找缺陷等活动。积极的一面是，当团队中的每个人都拥有 AI 助手时，它可以创造公平的竞争环境，并有更多时间进行设计讨论、创意集思广益以及解决目前没有 AI 能够开箱即用的复杂用户需求。事实上，超过五分之四的开发人员认为 AI 编码工具将 增强团队协作 或者至少让他们有更多时间在设计和解决问题上进行协作，根据 GitHub 2023 年的调查结果（调查揭示人工智能对开发者体验的影响 - GitHub 博客）。

对工作角色的影响： 一个主要问题是，人工智能是否会减少对程序员的需求（因为现在每个程序员的生产力都更高了），或者它是否只会改变所需的技能。其他自动化的历史先例（如 DevOps 工具或高级编程语言的兴起）表明，开发人员的工作并没有被完全消除，而是被 升高。事实上，行业分析师预测 软件工程师的岗位将持续增长，但这些角色的性质将发生转变。Gartner 最近的一份报告预测，到 2027 年， 50% 的软件工程组织将采用人工智能增强的“软件工程智能”平台来提高生产力，而 2024 年这一比例仅为 5%（软件工程师有前途吗？人工智能的影响 [2024]这表明企业将广泛整合人工智能，但也意味着开发人员将 和 这些智能平台。同样，咨询公司麦肯锡预测 虽然人工智能可以实现许多任务的自动化，但大约 80% 的编程工作仍然需要人类参与，并且仍然“以人为本”换句话说，大多数开发职位我们仍然需要人员，但职位描述可能会发生变化。

一个可能的转变是出现如下角色 “AI软件工程师” 或者 “及时工程师” – 专门构建或编排 AI 组件的开发人员。我们已经看到对具有 AI/ML 专业知识的开发人员的需求猛增。根据 Indeed 的分析，需求量最大的三个 AI 相关工作是 数据科学家、软件工程师和机器学习工程师以及对这些角色的需求 过去三年增长了一倍多 （软件工程师有前途吗？人工智能的影响 [2024])。人们越来越期望传统软件工程师了解机器学习基础知识或将 AI 服务集成到应用程序中。这不仅不会让开发人员冗余， “人工智能可以提升这个职业的水平，使开发人员能够专注于更高级别的任务和创新。” （人工智能是否会在 2025 年取代开发人员：未来展望）许多常规的编程任务可能会由人工智能处理，但开发人员将更多地专注于系统设计、集成模块、确保质量和解决新问题。一家人工智能公司的高级工程师很好地总结道： 人工智能不会取代我们的开发人员；它 放大 他们。 一个拥有强大人工智能工具的开发人员可以完成多人的工作，但现在该开发人员正在承担更复杂、更有影响力的工作。

真实示例： 考虑一个软件公司为所有开发人员集成 GitHub Copilot 的场景。直接效果是显著减少了编写单元测试和样板代码所花费的时间。一名初级开发人员发现，使用 Copilot，她可以快速生成新功能代码的 80%，然后花时间自定义剩余的 20% 并编写集成测试。她在代码输出方面的生产力几乎翻了一番，但更有趣的是，她的贡献性质发生了变化——她变得更像一个 代码审查员和测试设计师 人工智能编写的代码。该团队还注意到，代码审查开始流行起来 人工智能错误 而不是人为的拼写错误。例如，Copilot 偶尔会建议一种不安全的加密实现；人类开发人员必须发现并纠正这些错误。这种例子表明，虽然产出增加了， 人类的监督和专业知识变得更加重要 在工作流程中。

总而言之，人工智能无疑正在改变开发人员的工作方式：让他们更快，让他们能够解决更艰巨的问题，但也要求他们 提升技能 （无论是在利用人工智能方面，还是在更高层次的思维方面）。这不是一个“人工智能抢走工作”的故事，而是一个“人工智能改变工作”的故事。学会有效使用这些工具的开发人员可以成倍地发挥他们的影响力——我们经常听到的陈词滥调是， “人工智能不会取代开发人员，但使用人工智能的开发人员可能会取代不使用人工智能的开发人员。” 接下来的部分将探讨为什么人类开发人员仍然必不可少（AI 不能 如何在 AI 领域取得更好的成绩）以及开发人员如何调整自己的技能以与 AI 共同发展。

人工智能的局限性（为什么人类仍然至关重要）

尽管人工智能的能力令人印象深刻，但当今的人工智能显然 限制 这使得人工智能不会取代人类程序员。了解这些限制是了解为什么程序员在开发过程中仍然非常需要的关键。人工智能是一种强大的工具，但它并不是可以取代人类开发人员的创造力、批判性思维和情境理解的灵丹妙药。以下是人工智能在编程方面的一些基本缺点以及人类开发人员的相应优势：

  • 缺乏真正的理解和创造力： 目前的人工智能模型并不能真正 理解 人工智能能够像人类一样编写代码或解决问题；它们识别模式并根据训练数据重新生成可能的输出。这意味着人工智能在需要原创、创造性解决方案或深入理解新问题领域的任务时会遇到困难。人工智能可能能够生成代码来满足它以前见过的规范，但如果要求它为前所未有的问题设计一种新算法或解释一个模糊的要求，它很可能会失败。正如一位观察家所说，今天的人工智能 “缺乏人类开发人员所具备的创造力和批判性思维能力。” （人工智能是否会在 2025 年取代开发人员：未来展望) 人类擅长跳出思维定式——结合领域知识、直觉和创造力来设计软件架构或解决复杂问题。相比之下，人工智能则受限于它所学到的模式；如果问题与这些模式不匹配，人工智能可能会生成不正确或无意义的代码（通常是自信满满！）。 创新 在软件领域，推出新功能、新用户体验或新颖的技术方法仍然是一项由人类驱动的活动。

  • 背景和全局理解： 构建软件不仅仅是编写代码。它涉及理解 为什么 代码背后是业务需求、用户需求以及软件运行的环境。人工智能的上下文窗口非常狭窄（通常仅限于一次给出的输入）。它无法真正理解系统的总体目的，也无法理解一个模块如何与另一个模块交互，除了代码中明确说明的内容。因此，人工智能可能会生成在技术上适用于小任务但不适合更大的系统架构或违反某些隐含要求的代码。需要人类开发人员来确保软件符合业务目标和用户期望。 复杂系统设计 理解一个部分的变化会如何影响其他部分，如何平衡权衡（如性能与可读性），以及如何规划代码库的长期发展——这些都是人工智能目前无法做到的。在拥有数千个组件的大型项目中，人工智能“只见树木不见森林”。正如一项分析指出的那样， “人工智能很难理解大型软件项目的全部背景和复杂性。” 包括业务需求和用户体验考虑（人工智能是否会在 2025 年取代开发人员：未来展望）人类保持着大局观。

  • 常识和歧义解决： 实际项目中的需求通常比较模糊或不断变化。人类开发人员可以寻求澄清、做出合理假设或拒绝不切实际的要求。人工智能不具备常识推理能力，也不具备提出澄清问题的能力（除非在提示中明确循环，即使这样，它也不能保证正确）。这就是为什么人工智能生成的代码有时在技术上是正确的，但在功能上却不合格——它缺乏 判断 如果指令不清楚，人工智能无法知道用户的真实意图。相比之下，人类程序员可以解释高级请求（“让这个 UI 更直观”或“应用程序应该优雅地处理不规则的输入”）并找出代码中需要做什么。人工智能需要非常详细、明确的规范才能真正取代开发人员，甚至有效地编写这样的规范也和编写代码一样困难。正如福布斯科技委员会的一篇文章恰如其分地指出的那样， 人工智能要想真正取代开发人员，就需要理解不清楚的指令，并像人类一样适应 – 具有当前人工智能所不具备的推理水平（Sergii Kuzin 的帖子 - LinkedIn）。

  • 可靠性和“幻觉”： 当今的生成式人工智能模型有一个众所周知的缺陷：它们可能产生不正确或完全虚构的输出，这种现象通常被称为 幻觉在编码中，这可能意味着人工智能编写的代码看起来合理，但在逻辑上是错误或不安全的。开发人员不能盲目相信人工智能的建议。在实践中，每一段人工智能编写的代码 需要人工仔细审查和测试Stack Overflow 的调查数据反映了这一点——在使用人工智能工具的人中，只有 3% 的人高度信任准确性 人工智能的产出，实际上一小部分是主动的 怀疑 它 （70% 的开发人员使用 AI 编码工具，3% 的人高度信任其准确性 - ShiftMag)。绝大多数开发人员将 AI 建议视为有用的提示，而不是福音。这种低信任度是有道理的，因为 AI 可能会犯下任何有能力的人都不会犯的奇怪错误（例如，一次错误、使用弃用的功能或产生低效的解决方案），因为它并没有真正推理问题。正如一个论坛评论讽刺地指出的那样， “它们（人工智能）经常产生幻觉，并做出人类永远不会做出的奇怪设计选择” （程序员会因为人工智能而被淘汰吗？ - 职业建议）。人工监督对于发现这些错误至关重要。人工智能可能会快速帮你完成 90% 的功能，但如果剩余的 10% 有细微错误，仍然需要人类开发人员进行诊断和修复。当生产中出现问题时，必须由人类工程师进行调试——人工智能还不能为其错误负责。

  • 维护和发展代码库： 软件项目会持续发展多年。它们需要一致的风格、对未来维护者的清晰度以及随着需求变化而更新。如今的人工智能无法记住过去的决策（除了有限的提示），因此除非得到指导，否则它可能无法在大型项目中保持代码的一致性。人类开发人员确保代码的可维护性——编写清晰的文档、选择可读的解决方案而不是聪明但晦涩难懂的解决方案，并在架构发展时根据需要重构代码。人工智能可以协助完成这些任务（例如建议重构），但决定 什么 重构或 哪个 系统哪些部分需要重新设计是人类的判断。此外，在集成组件时，了解新功能对现有模块的影响（确保向后兼容性等）是人类需要处理的事情。人工智能生成的代码必须由人类进行集成和协调。作为一项实验，一些开发人员尝试让 ChatGPT 构建整个小型应用程序；结果通常最初是有效的，但变得很难维护或扩展，因为人工智能并没有始终如一地应用深思熟虑的架构——它做出了人类架构师会避免的局部决策。

  • 道德和安全考虑： 随着人工智能编写的代码越来越多，它也引发了偏见、安全和道德问题。人工智能可能会无意中引入安全漏洞（例如，没有正确清理输入，或使用不安全的加密方法），而经验丰富的人类开发人员会发现这些漏洞。此外，人工智能没有天生的道德感或对公平的关注——例如，它可能会在有偏见的数据上进行训练，并提出无意歧视的算法（在人工智能驱动的功能中，如贷款审批代码或招聘算法）。人类开发人员需要审核人工智能输出的这些问题，确保遵守法规，并在软件中融入道德考量。 社会方面 软件——理解用户的信任、隐私问题，并做出符合人类价值观的设计选择—— “不容忽视。这些以人为本的发展方面超出了人工智能的能力范围，至少在可预见的未来是如此。” （人工智能是否会在 2025 年取代开发人员：未来展望）开发者必须充当AI贡献的良心和质量关。

鉴于这些限制，目前的共识是 人工智能是一种工具，而不是替代品正如萨蒂亚·纳德拉所说， 授权 开发人员，而不是替换他们（人工智能会取代程序员吗？炒作背后的真相 | 作者：The PyCoach | Artificial Corner | 2025 年 3 月 | Medium）。人工智能可以被视为初级助手：它速度快、不知疲倦，可以完成许多任务，但它需要高级开发人员的指导和专业知识才能制作出精致的最终产品。即使是最先进的人工智能编码系统也被部署为 助理 在实际使用中（Copilot、CodeWhisperer 等），而不是作为自主编码员。公司不会解雇他们的编程团队，让人工智能肆意妄为；相反，他们将人工智能嵌入到开发人员的工作流程中来帮助他们。

OpenAI 的 Sam Altman 曾说过，即使人工智能代理不断改进， “这些人工智能代理不会完全取代人类” 在软件开发中（Sam Altman 表示，人工智能代理将很快执行软件工程师所做的任务：5 点内容详解 - 印度今日）它们将发挥以下作用 “虚拟同事” 能够处理人类工程师明确定义的任务，尤其是那些只有几年经验的低级软件工程师才能完成的任务。换句话说，人工智能最终可能会在某些领域完成初级开发人员的工作，但初级开发人员不会失业——他们会逐渐成为监督人工智能和处理人工智能无法完成的高级任务的角色。展望未来，一些研究人员预测，到 2040 年，人工智能可以编写自己的大部分代码（软件工程师有前途吗？人工智能的影响 [2024])，人们普遍认为 仍然需要人类程序员来监督、指导并提供机器所缺乏的创造力和批判性思维。

还值得注意的是 软件开发不仅仅是编码。它涉及与利益相关者的沟通、理解用户故事、团队协作和迭代设计——所有这些领域都需要人类技能。人工智能无法与客户坐在一起开会，讨论他们真正想要什么，也无法协商优先事项或用产品愿景激励团队。 人为因素 仍处于中心地位。

总而言之，人工智能存在重大弱点：缺乏真正的创造力、对环境的理解有限、容易犯错、不负责任、不了解软件决策的更广泛含义。这些缺陷正是人类开发人员的闪光点。与其将人工智能视为威胁，不如将其视为 为人类开发者提供强大的放大器 处理好日常事务，这样人类才能专注于深刻的事情。下一节将讨论开发人员如何利用这种放大效应 调整他们的技能和角色 在人工智能增强开发世界中保持相关性和价值。

适应并繁荣人工智能时代

对于程序员和开发人员来说，人工智能在编程领域的兴起不一定是可怕的威胁——它可以是一个机会。关键是 适应和发展 随着技术的发展，那些学会利用人工智能的人可能会发现自己 更多的 生产力和需求，而那些忽视它的人可能会发现自己已经落后了。在本节中，我们将重点介绍开发人员在 AI 工具成为日常开发的一部分时保持相关性和蓬勃发展的实用步骤和策略。要采取的心态是不断学习和与 AI 合作，而不是竞争。以下是开发人员可以如何调整以及他们应该考虑哪些新技能和角色：

1. 将人工智能作为一种工具（学习有效地使用人工智能编码助手）： 首先，开发人员应该熟悉可用的 AI 工具。将 Copilot、ChatGPT 或其他编码 AI 视为新的结对编程伙伴。这意味着 学习如何写好的提示或评论 获得有用的代码建议，并知道如何快速验证或调试 AI 生成的代码。就像开发人员必须学习他们的 IDE 或版本控制一样，学习 AI 助手的怪癖正在成为技能组合的一部分。例如，开发人员可以通过拿出他们编写的一段代码并要求 AI 改进它，然后分析更改来进行练习。或者，在开始一项任务时，在评论中概述它并查看 AI 提供的内容，然后从那里进行改进。随着时间的推移，您将对 AI 擅长什么以及如何与它共同创造产生直觉。可以将其视为 “人工智能辅助开发” ——这是一项可以添加到您的工具箱中的新技能。事实上，开发人员现在将“及时工程”称为一项技能——知道如何向 AI 提出正确的问题。掌握它的人可以从相同的工具中获得更好的结果。请记住， “使用人工智能的开发人员可能会取代不使用人工智能的开发人员” – 因此，拥抱技术并使其成为你的盟友。

2. 注重高级技能（解决问题、系统设计、架构）： 由于人工智能可以处理更多低级编码，开发人员应该 提升抽象阶梯。这意味着要更加重视对系统设计和架构的理解。培养分解复杂问题、设计可扩展系统和做出架构决策的技能——在这些领域，人类洞察力至关重要。专注于解决方案的为什么和如何，而不仅仅是什么。例如，与其把所有时间都花在完善排序函数上（当人工智能可以为你编写排序函数时），不如花时间了解哪种排序方法最适合你的应用程序环境，以及它如何适应系统的数据流。 设计思维 考虑到用户需求、数据流和组件交互，人工智能将受到高度重视。人工智能可以生成代码，但开发人员决定软件的整体结构并确保所有部分协调工作。通过磨练你的大局观，你可以让自己成为引导人工智能（和团队其他成员）构建正确事物不可或缺的人。正如一份面向未来的报告所指出的那样，开发人员应该 “专注于人类洞察力不可替代的领域，例如解决问题、设计思维和理解用户需求。” （人工智能是否会在 2025 年取代开发人员：未来展望）

3.增强你的人工智能和机器学习知识： 与人工智能一起工作有助于 了解人工智能开发人员不一定都需要成为机器学习研究人员，但掌握这些模型的工作原理将大有裨益。学习机器学习和深度学习的基础知识——这不仅可以开辟新的职业道路（因为与人工智能相关的工作正在蓬勃发展（软件工程师有前途吗？人工智能的影响 [2024]))，但它也会帮助你更有效地使用人工智能工具。例如，如果你知道大型语言模型的局限性及其训练方式，你就可以预测它何时会失败，并相应地设计提示或测试。此外，许多软件产品现在都加入了人工智能功能（例如，带有推荐引擎或聊天机器人的应用程序）。具有一些机器学习知识的软件开发人员可以为这些功能做出贡献，或者至少与数据科学家进行智能协作。需要考虑学习的关键领域包括： 数据科学基础、如何预处理数据、训练与推理以及 AI 的道德问题。熟悉 AI 框架（TensorFlow、PyTorch）和云 AI 服务；即使您不是从头开始构建模型，了解如何将 AI API 集成到应用程序中也是一项宝贵的技能。简而言之， 掌握“人工智能知识”正变得与掌握网络或数据库技术一样重要。 能够跨越传统软件工程和人工智能领域的开发人员将处于领导未来项目的最佳位置。

4.培养更强的软技能和领域知识： 随着人工智能接管机械任务，人类独有的技能变得更加重要。 沟通、团队合作和领域专业知识 是需要加倍努力的领域。软件开发通常涉及了解问题领域（无论是金融、医疗保健、教育还是其他领域），并将其转化为解决方案。人工智能没有这种背景或与利益相关者联络的能力，但你有。在你所从事的领域变得更加知识渊博，可以让你成为确保软件真正满足实际需求的可靠人选。同样，关注你的协作技能：指导、领导和协调。团队仍然需要高级开发人员来审查代码（包括人工智能编写的代码）、指导初级开发人员的最佳实践，以及协调复杂的项目。人工智能不会消除项目中对人机交互的需求。事实上，随着人工智能生成代码，高级开发人员的指导可能会转向教导初级开发人员 如何与人工智能合作并验证其输出，而不是如何编写 for 循环。能够指导其他人使用这种新模式是一项宝贵的技能。此外，练习 批判性思维 – 质疑和测试人工智能的输出，并鼓励其他人也这样做。培养健康的怀疑和验证心态将防止对人工智能的盲目依赖并减少错误。从本质上讲，提高人工智能所缺乏的技能：理解人和背景、批判性分析和跨学科思维。

5.终身学习和适应性： 人工智能的变化速度非常快。今天感觉最前沿的东西可能几年后就过时了。开发人员必须接受 终身学习 比以往任何时候都多。这可能意味着要定期试用新的 AI 编码助手、参加 AI/ML 在线课程或认证、阅读研究博客以了解最新动态，或参与以 AI 为中心的开发者社区。适应性是关键——准备好在出现新工具和新工作流程时转向它们。例如，如果出现了一种可以从草图中自动化 UI 设计的新 AI 工具，前端开发人员应该准备好学习和融入它，将他们的注意力转移到改进生成的 UI 或改进自动化遗漏的用户体验细节上。那些将学习视为职业生涯持续一部分的人（许多开发人员已经这样做了）会发现融入 AI 开发更容易。一种策略是每周花一小部分时间学习和实验——把它当作对自己未来的投资。公司也开始为开发人员提供有效使用 AI 工具的培训；利用这样的机会会让你领先一步。蓬勃发展的开发人员将是那些将 AI 视为不断发展的合作伙伴并不断改进与该合作伙伴合作方式的人。

6.探索新兴角色和职业道路： 随着人工智能融入到发展中，新的职业机会也随之出现。例如， 及时工程师 或者 人工智能集成专家 专注于创建正确的提示、工作流程和基础设施以在产品中使用 AI 的角色。另一个例子是 人工智能伦理工程师 或者 人工智能审计师 – 专注于审查 AI 输出的偏见、合规性和正确性的角色。如果你对这些领域感兴趣，那么掌握正确的知识可以打开这些新道路。即使在经典角色中，你也可能会发现“AI 辅助前端开发人员”与“AI 辅助后端开发人员”等细分市场，每个职位都使用专门的工具。关注组织如何围绕 AI 构建团队。一些公司有“AI 协会”或卓越中心来指导项目中 AI 的采用——积极参与此类团体可以让你走在前列。此外，考虑为 AI 工具本身的开发做出贡献：例如，致力于改进开发人员工具的开源项目（可能增强 AI 解释代码的能力等）。这不仅可以加深你对技术的理解，还可以让你置身于引领变革的社区中。最重要的是要积极主动地 职业敏捷性。如果您当前工作的某些部分已实现自动化，请做好转变为设计、监督或增强这些自动化部分的职位的准备。

7.保持和展示人类品质： 在人工智能可以为一般问题生成一般代码的世界里，人类开发人员应该努力编写 例外 和 富有同情心 人工智能无法提供的解决方案。这可能意味着专注于用户体验的技巧、针对不寻常场景的性能优化，或者只是编写干净且有据可查的代码（人工智能不擅长编写有意义的文档或可理解的代码注释——你可以在这方面增加价值！）。一定要将人类的洞察力融入到工作中：例如，如果人工智能生成了一段代码，你可以添加注释，以其他人以后可以理解的方式解释其基本原理，或者调整它以使其更具可读性。通过这样做，你增加了一层专业性和质量，而纯机器生成的工作则缺乏这种质量。随着时间的推移，在现实世界中建立“正常工作”的高质量软件的声誉将使你与众不同。客户和雇主会重视能够 将人工智能效率与人类工艺相结合。

我们还需要考虑教育路径如何适应。进入该领域的新开发人员在学习过程中不应回避人工智能工具。相反，学习 和 人工智能（例如，使用人工智能帮助完成家庭作业或项目，然后分析结果）可以加速他们的理解。然而，同样重要的是 深入学习基础知识 算法、数据结构和核心编程概念，这样你就有了坚实的基础，可以判断人工智能何时会出错。由于人工智能处理简单的编码练习，课程可能会更加重视需要设计和集成的项目。如果你是新手，请专注于建立一个作品集，展示你解决复杂问题的能力，并将人工智能作为众多工具之一。

封装适配策略： 当飞行员，而不是乘客。 使用人工智能工具，但不要过度依赖它们或自满。继续磨练开发中独特的人类方面。受人尊敬的软件工程先驱 Grady Booch 说得好： “人工智能将从根本上改变程序员的职业。它不会消灭程序员，但需要他们开发新技能并以新的方式工作。” （软件工程师有前途吗？人工智能的影响 [2024]通过积极开发这些新技能和工作方式，开发人员可以确保他们继续掌控自己的职业生涯。

总结本节内容，以下是一份快速参考清单，可供希望在人工智能时代为自己的职业生涯提供未来保障的开发人员使用：

适应策略 该怎么办
学习人工智能工具 使用 Copilot、ChatGPT 等进行练习。学习提示制作和结果验证。
专注于解决问题 提高系统设计和架构技能。解决“为什么”和“如何”的问题，而不仅仅是“是什么”。
提升人工智能/机器学习技能 学习机器学习和数据科学的基础知识。了解人工智能模型的工作原理以及如何集成它们。
加强软技能 增强沟通、团队合作和领域专业知识。成为技术与现实需求之间的桥梁。
终身学习 保持好奇心并不断学习新技术。加入社区、参加课程并尝试新的 AI 开发工具。
探索新角色 密切关注新兴角色（AI审计员、提示工程师等），如果您对这些角色感兴趣，请做好转型的准备。
保持品质与道德 始终检查 AI 输出的质量。添加人性化元素 — 文档、道德考量、以用户为中心的调整。

通过遵循这些策略，开发人员可以将人工智能革命转化为自己的优势。那些适应的人会发现人工智能 增强 他们的能力并使他们能够生产出比以前更好的软件，而不是让它们过时。

未来展望：人工智能与开发者的合作

在人工智能驱动的世界中，编程的未来会怎样？根据目前的趋势，我们可以预期未来 人工智能和人类开发人员更加紧密地携手合作程序员的角色可能会继续转向监督和创造职位，而人工智能将在人类指导下处理更多“繁重工作”。在本结论部分中，我们预测了一些未来情景，并保证开发人员的前景可以保持乐观——只要我们继续适应。

在不久的将来（未来 5-10 年），人工智能很可能像计算机一样在开发过程中无处不在。就像今天没有开发人员在没有编辑器或没有 Google/StackOverflow 的情况下编写代码一样，很快没有开发人员会在没有某种形式的人工智能辅助的情况下在后台编写代码。 集成开发环境 (IDE) 已经发展到在其核心中包含人工智能功能（例如，可以向您解释代码或建议整个项目代码更改的代码编辑器）。我们可能会达到这样的境地：开发人员的主要工作是 以人工智能能够理解的方式制定问题和约束，然后策划和完善人工智能提供的解决方案。这类似于一种更高级的编程形式，有时被称为“即时编程”或“AI编排”。

然而，需要做的事情的本质——为人们解决问题——保持不变。未来的人工智能可能能够根据描述生成整个应用程序（“为我开发一个用于预约医生的移动应用程序”），但澄清该描述、确保其正确以及微调结果以取悦用户的工作将涉及开发人员（以及设计师、产品经理等）。事实上，如果基本的应用程序生成变得容易， 人类在软件方面的创造力和创新将变得更加重要 以区分产品。我们可能会看到软件的蓬勃发展，许多常规应用程序由人工智能生成，而人类开发人员则专注于突破界限的尖端、复杂或富有创意的项目。

还有可能 编程入门门槛将会降低 – 这意味着更多非传统软件工程师（例如业务分析师、科学家或营销人员）可以使用 AI 工具创建软件（AI 推动的“无代码/低代码”运动的延续）。这并没有消除对专业开发人员的需求；相反，它改变了它。在这种情况下，开发人员可能会承担更多的咨询或指导角色，确保这些公民开发的应用程序安全、高效且可维护。专业程序员可能会专注于构建 AI 辅助“非程序员”使用的平台和 API。

从工作角度来看，某些编程角色可能会减少，而其他角色可能会增加。例如，一些 入门级编码职位 如果公司依靠人工智能完成简单的任务，那么初级开发人员的数量可能会减少。可以想象，未来一家小型初创公司可能需要一半的初级开发人员，因为他们的高级开发人员配备了人工智能，可以完成很多基本工作。但与此同时，全新的工作岗位（正如我们在适应部分讨论的那样）将会出现。此外，随着软件渗透到经济的更多领域（人工智能生成满足小众需求的软件），对软件相关工作岗位的总体需求可能会继续上升。历史表明 自动化往往导致 更多的 长期来看，尽管它们是不同的工作——例如，某些制造任务的自动化导致设计、维护和改进自动化系统的工作岗位增加。在人工智能和编程的背景下，虽然初级开发人员过去所做的一些任务已经自动化，但我们想要创建的软件的总体范围扩大了（因为现在创建软件更便宜/更快），这可能导致 更多的 项目，因此需要更多的人力监督、项目管理、架构等。世界经济论坛关于未来就业的一份报告指出，软件开发和人工智能等职位是其中之一 增加 由于数字化转型，需求并未减少。

我们还应该考虑 2040 年预测 之前提到过：橡树岭国家实验室的研究人员预测，到 2040 年， “机器……将自己编写大部分代码” （软件工程师有前途吗？人工智能的影响 [2024]）。如果事实证明这是正确的，那么人类程序员还能做什么呢？很可能，重点将放在非常高级的指导上（告诉机器什么 我们 人类将扮演的角色类似于 产品设计师、需求工程师、 和 人工智能训练员/验证员代码可能基本上是自动编写的，但必须有人来决定 应该写什么代码以及为什么，然后验证最终结果是否正确并与目标一致。这类似于自动驾驶汽车有朝一日可能会自行行驶，但你仍然会告诉汽车要去哪里，并在复杂情况下进行干预——此外，人类还设计道路、交通法规以及周围的所有基础设施。

因此，大多数专家预计未来 合作而非替代一家科技咨询公司表示， “未来的发展不是在人类和人工智能之间做出选择，而是发挥两者优势的合作。” （人工智能是否会在 2025 年取代开发人员：未来展望）人工智能无疑将改变软件开发，但它更多的是开发人员角色的进化，而不是灭绝。开发人员 “拥抱变化，调整技能，关注工作中独特的人性化方面” 会发现人工智能 增强 他们的能力，而不是降低他们的价值。

我们可以将其与另一个领域进行比较：考虑一下工程和建筑领域计算机辅助设计 (CAD) 的兴起。这些工具是否取代了工程师和建筑师？没有——它们提高了他们的工作效率，并允许他们创建更复杂的设计。但人类的创造力和决策能力仍然至关重要。同样，人工智能可以看作是计算机辅助编码——它将帮助处理复杂性和繁重的工作，但开发人员仍然是设计师和决策者。

从长远来看，如果我们想象真正先进的人工智能（比如某种形式的通用人工智能） 可以 理论上来说，人工智能可以做人类所能做的大部分事情），但社会和经济的转变将远不止编程。我们还没有到达那个地步，而且我们对如何将人工智能融入我们的工作有很大的控制权。明智的做法是继续以以下方式整合人工智能： 增强人类潜能。这意味着投资于让人类参与其中的工具和实践（以及政策）。我们已经看到公司建立 人工智能治理 - 关于如何在开发中使用人工智能以确保合乎道德和有效的结果的指南（调查揭示人工智能对开发者体验的影响 - GitHub 博客）这一趋势可能会持续增长，确保人类监督正式成为人工智能开发流程的一部分。

总而言之，“人工智能会取代程序员吗？”这个问题可以回答： 不会——但它将极大地改变程序员的工作。 编程的日常部分有望基本实现自动化。而创造性、挑战性和以人为本的部分将继续存在，而且会变得更加突出。未来，程序员可能会与越来越聪明的人工智能助手并肩工作，就像团队成员一样。想象一下，有一个可以全天候编写代码的人工智能同事——这可以大大提高生产力，但它仍然需要有人告诉它要做什么任务并检查它的工作。

这 最好的结果 那些将人工智能视为合作伙伴的人将实现这一目标。正如一位首席执行官所说， “人工智能不会取代程序员，但使用人工智能的程序员会取代不使用人工智能的程序员。” 从实际角度来看，这意味着开发人员有责任与技术一起发展。编程这个职业并没有消亡——而是 适应。在可预见的未来，将会有大量软件需要开发和问题需要解决，甚至可能比现在还要多。通过保持教育水平、保持灵活性并专注于人类最擅长的事情，开发人员可以获得成功和充实的职业生涯 与人工智能合作。

最后，值得庆贺的是，我们正进入一个开发者拥有超能力的时代。下一代程序员将利用人工智能在几个小时内完成过去需要几天才能完成的工作，并解决以前无法解决的问题。未来的情绪可能不是恐惧，而是 乐观和好奇只要我们睁大眼睛对待人工智能——意识到它的局限性并牢记我们的责任——我们就能塑造一个未来，让人工智能和程序员共同构建令人惊叹的软件系统，远远超出任何一方单独所能做到的事情。 人类创造力与机器效率的结合 是一个强有力的组合。归根结底，这并不是关于 替代品，而是关于协同作用。人工智能和程序员的故事仍在书写中——它将由 两个都 人类与机器一起。

资料来源：

  1. 大脑中心， “软件工程师还有未来吗？人工智能的影响 [2024]” （软件工程师有前途吗？人工智能的影响 [2024]）。

  2. Brainhub，Satya Nadella 和 Jeff Dean 的专家评论：人工智能是一种工具，而不是替代品（软件工程师有前途吗？人工智能的影响 [2024]）（软件工程师有前途吗？人工智能的影响 [2024]）。

  3. 中等（PyCoach）， “人工智能会取代程序员吗？炒作背后的真相”，注意到现实与炒作的微妙区别（人工智能会取代程序员吗？炒作背后的真相 | 作者：The PyCoach | Artificial Corner | 2025 年 3 月 | Medium) 以及 Sam Altman 关于人工智能擅长完成任务但不能完成全部工作的名言。

  4. 设计大师， “人工智能会取代开发人员吗？（2025 年）”强调人工智能将 增强 提升开发人员，而不是让他们冗余（人工智能是否会在 2025 年取代开发人员：未来展望) 并列出人工智能落后的领域（创造力、背景、道德）。

  5. 2023 年 Stack Overflow 开发者调查，70% 的开发者使用 AI 工具，对准确性信任度较低（3% 高度信任）（70% 的开发人员使用 AI 编码工具，3% 的人高度信任其准确性 - ShiftMag）。

  6. GitHub 2023 年调查显示，92% 的开发人员尝试过 AI 编码工具，70% 的人看到了好处 (调查揭示人工智能对开发者体验的影响 - GitHub 博客）。

  7. GitHub Copilot 研究发现，借助 AI 辅助，任务完成速度提高了 55%（研究：量化 GitHub Copilot 对开发人员生产力和幸福感的影响 - GitHub 博客）。

  8. GeekWire 报道称，DeepMind 的 AlphaCode 性能达到人类程序员的平均水平（前 54%），但与顶尖程序员相比差距很大（DeepMind 的 AlphaCode 与普通程序员的实力相当）。

  9. IndiaToday（2025 年 2 月）总结了 Sam Altman 的愿景，即人工智能“同事”将做初级工程师的工作，但 “不会完全取代人类” （Sam Altman 表示，人工智能代理将很快执行软件工程师所做的任务：5 点内容详解 - 印度今日）。

  10. 麦肯锡公司估计，尽管已经实现了自动化，但约 80% 的编程工作仍将以人为本（软件工程师有前途吗？人工智能的影响 [2024]）。

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