“AI正在抢我的饭碗?”:一个程序员关于AI编程取代论的真实想法

2025-03-14| 8278 阅读

📱 办公室里的新日常:AI 工具成了标配

上周部门聚餐,坐我对面的实习生小张举着酒杯说,他现在写代码一半时间在和 ChatGPT 聊天。这话没夸张,我瞥了眼周围,至少三个同事的屏幕右下角挂着 GitHub Copilot 的图标。
去年这个时候,大家还在争论这些 AI 工具到底靠谱不。现在呢?连最固执的老王都开始用 Copilot 生成测试用例了。不是我们变懒了,是真的香。上次改一个 Java 循环逻辑,我试了三次都没理顺边界条件,让 GPT4 帮我理了下思路,五分钟就搞定了。
但要说完全依赖?不可能。上周排查一个线上 bug,Copilot 给出的五个方案全踩了坑。最后还是得靠我对着日志一点点抠,发现是底层框架的兼容性问题。这时候就会想,AI 能处理标准化的东西,可真实世界的代码从来都不是标准答案。

💻 那些被 AI 改变的工作细节

重复性工作确实被砍了一大块。以前写 CRUD 接口,至少得花两小时搭框架、调参数。现在把数据库表结构扔给 AI,十分钟就能生成基础代码。省下来的时间,我可以去研究新的微服务架构。
但有个现象很有意思,用 AI 写代码的人,调试时间反而变长了。前几天帮新来的同事看代码,他用 ChatGPT 生成了一段 Redis 缓存逻辑,看起来挺漂亮,运行起来却频繁丢数据。查了半天才发现,AI 没考虑并发场景下的过期策略。
真正值钱的从来不是敲代码的动作,而是知道 “为什么要这么敲”。比如做支付系统,每一行代码背后都是资金安全。AI 能生成加解密的代码,但它不懂为什么这个场景必须用 RSA 而非 AES,不懂签名验证的时序漏洞会导致什么风险。这些东西,得靠十年踩坑经验堆出来。

🚀 程序员的核心竞争力在进化

三个月前我也慌过。看到某大厂裁员新闻里说 “用 AI 替代了 30% 初级开发”,连夜翻出了压箱底的算法书。后来发现,被替代的不是 “程序员” 这个职业,是 “只会写代码的执行者”。
我们组最近招了个架构师,他面试时说的话我印象很深:“现在评估一个开发的价值,要看他能不能给 AI 当教练。” 意思是你得知道怎么提问、怎么验证、怎么把 AI 生成的碎片整合成系统。这能力,比单纯写代码难多了。
我开始花更多时间在业务理解上。以前产品经理说 “要做个像微信一样的聊天功能”,我就埋头写 IM 协议。现在会追问 “用户群体是工厂工人还是白领?网络环境稳定吗?需要离线消息同步吗?” 这些问题 AI 回答不了,得靠人去挖。

🔍 别被 “取代论” 带偏了节奏

前阵子看到个统计,说某平台的 AI 代码工具使用者里,有 68% 的人表示 “工作效率提升但焦虑感更强”。我太懂这种感觉了。就像计算器发明后,会计不用再练算盘,但得学财务分析。技术迭代从来都是淘汰旧技能,不是淘汰人。
上周给刚入职的应届生培训,我没教他们怎么写冒泡排序,而是教怎么用 AI 生成排序算法后,去分析时间复杂度。还让他们用 Copilot 写个简单的登录功能,然后故意留个 SQL 注入漏洞,看谁能先找出来。这才是现在该练的本事。
AI 就像个刚入行的助理,你得带着它成长。它写错代码时,你指出来;它不懂业务时,你讲清楚。时间长了,它越来越好用,你也在这个过程中变成了能指挥 “助理” 的资深玩家。

🎯 未来的路:和 AI 组队打怪

我现在的工作流程变了。早上先用 AI 生成当天要开发的模块框架,然后花一小时检查逻辑漏洞,接着自己写核心算法,下午让 AI 帮忙写单元测试,最后用剩下的时间做系统联调。一天下来,产出比以前高了近一倍。
但有个底线不能破:所有 AI 生成的代码,必须经过人工 review。上个月隔壁组上线的项目出了个大问题,就是因为没人细看 AI 生成的支付回调逻辑,少了个签名验证步骤。这锅,AI 不背,写代码的人得背。
至于 “抢饭碗”?我更觉得是 “换饭碗”。以前做外包项目时,整天写重复代码,累得像头牛。现在能用 AI 搞定这些,我有时间去学 Kubernetes、学云原生,往架构师方向靠。这碗饭,比以前香多了。
说到底,技术发展的本质是解放生产力。从汇编到高级语言,从 IDE 到 AI 工具,每一次变革都让程序员站得更高。与其担心被取代,不如琢磨怎么用好这把新工具。毕竟,能被 AI 取代的工作,本身也没啥不可替代性。
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