AI编程是否会让程序员变“懒”?探讨其对开发者技能成长的影响

2025-04-24| 3508 阅读
最近总有人念叨,现在的程序员越来越 “懒” 了。打开编辑器就调 AI,写个循环都要让 Copilot 给个示例,连变量命名都想让 ChatGPT 帮忙想。真不是夸张,我上周在技术社区看了个帖子,有人晒出自己一天的工作记录 ——80% 的代码是 AI 生成的,自己就改改参数、拼拼接接。底下评论吵翻了天,有人说这是技术进步,有人骂这是程序员的堕落。
其实这事儿没那么简单。AI 编程工具火了快两年,我跟不少大厂的技术负责人聊过,也翻了十几个行业报告,发现真实情况比 “变懒” 这个说法复杂多了。今天就掰开揉碎了说,AI 到底让程序员发生了哪些变化,是让人变 “懒” 了,还是逼着人往更高处走。

🛠️ AI 到底帮程序员做了什么?别被 “自动生成代码” 骗了

先说个数据,Stack Overflow 去年的开发者调查显示,78% 的程序员已经在工作中用 AI 编程工具。但这里有个误区,很多人以为 AI 是直接把完整功能写出来,程序员就等着下班。实际根本不是这么回事。
我问过一个阿里的前端开发,他说用 Copilot 最多的场景是 “补全”。比如写 React 组件,他敲个 “const Button =”,AI 会根据上下文弹出几个常用模板,他挑一个改改样式和逻辑就行。真正费脑子的状态管理、性能优化,还得自己来。AI 帮他省了大概 30% 的 “机械劳动”,但没减少思考量。
还有个现象挺有意思,越是资深的程序员,用 AI 越 “克制”。某上市公司的技术总监告诉我,他只用 AI 查冷门语法,比如 Python 的某个装饰器怎么用。核心业务逻辑要是敢让 AI 写,出了 bug 都不知道从哪查。反倒是刚入行的新人,容易把 AI 当 “全能神”,结果写出来的代码漏洞百出。
这说明什么?AI 替代的其实是那些 “不需要动脑” 的重复性工作。就像计算器没让会计变懒,只是让他们不用再练算盘。程序员省下的时间,要么用来研究更复杂的问题,要么就真的摸鱼了。至于是哪种,得看个人追求。

📚 基础技能真的在退化吗?别只看 “会不会写”,要看 “懂不懂原理”

有人担心,长期用 AI 生成代码,程序员会忘了基础语法。这事儿确实存在,但没那么严重。
我见过一个极端案例:某创业公司的应届生,写个冒泡排序都要问 ChatGPT。后来项目出了个排序相关的 bug,他对着 AI 生成的代码一脸懵,因为根本看不懂逻辑。最后还是老程序员指出,问题出在他没考虑数组里有重复元素。
但这种情况是少数。更多程序员会把 AI 当 “脚手架”,自己在上面添砖加瓦。比如写 SQL 查询,AI 可能给出一个基础语句,但优化索引、处理大数据量的技巧,还得靠自己积累。某大厂的数据库专家就说,现在面试还考手写 SQL,只是侧重点变了 —— 以前考 “能不能写出来”,现在考 “为什么这么写”“怎么优化”。
更重要的是,基础技能不止是写代码。数据结构、算法思想、系统设计这些 “内功”,AI 帮不上什么忙。我看某招聘平台的数据分析,去年要求 “精通算法” 的岗位增加了 15%,反而比以前更看重这些底层能力。因为 AI 能生成代码,但不能替代人做架构决策。

🚀 不是变懒,是逼着往 “高阶” 走?技能树正在重新洗牌

这两年程序员的技能需求变化特别明显。以前招个后端,主要看 Java 熟不熟、框架用得溜不溜。现在很多 JD 里会加一句 “需具备业务抽象能力”“能设计高可用系统”。
为什么?因为 AI 把 “写代码” 的门槛降低了。某互联网公司的 CTO 跟我算过一笔账:以前一个中等复杂度的接口,资深程序员要写 2 小时,现在用 AI 辅助,初级程序员 1 小时就能搞定。但接口怎么设计得更灵活、怎么和其他系统兼容,这些 AI 做不了,得人来拍板。
这就逼着程序员往 “上游” 走。比如产品理解能力,以前可能只要看懂 PRD 就行,现在得能从业务逻辑里提炼出技术模型。还有跨团队协作,AI 生成的代码要融入整个系统,得懂前端、懂运维、懂安全,变成 “全栈思维”。
我认识个程序员,三年前只会写 CRUD,现在成了团队里的 “AI 教练”。他不光自己用 AI 效率高,还能指导同事怎么给 AI 提更精准的 prompt,怎么检查 AI 生成代码的漏洞。这种 “驾驭 AI 的能力”,现在在招聘市场上特别吃香。

🔄 行业在筛选,不是淘汰 “不写代码的人”,是淘汰 “只会写代码的人”

最近有个争议挺大的事儿,某大厂裁了一批 “中间层” 程序员。外界说是因为 AI 能替代他们,其实内情是这些人既做不了架构设计,又不愿意做基础开发,卡在中间不上不下。
AI 确实在加速行业洗牌,但淘汰的不是 “用 AI 的人”,而是 “只会被 AI 替代的人”。我翻了某招聘网站的岗位数据,发现两类程序员需求在暴涨:一类是 “AI 训练师”,专门调教 AI 生成更符合业务的代码;另一类是 “系统架构师”,负责把控整体技术方向。这两种都不是单纯写代码的。
还有个变化挺值得关注,现在很多公司开始搞 “AI 代码评审”。就是让 AI 先扫一遍代码,挑出格式错误、简单 bug,剩下的逻辑漏洞、性能问题再让人来审。这就要求程序员的代码质量意识得更强,因为能被 AI 发现的问题要是还犯,会被认为 “不专业”。
某独角兽公司的技术负责人跟我说,他们团队现在考核程序员,不再看 “写了多少行代码”,而是看 “解决了多少个复杂问题”“优化了多少系统性能”。这种评价体系的变化,比 AI 本身对程序员的影响更大。

💡 想不被淘汰?得学会 “和 AI 跳舞”,而不是 “被 AI 带着走”

说了这么多,程序员到底该怎么应对?不是拒绝 AI,也不是完全依赖,得找到平衡点。
有个小技巧可以试试:用 AI 生成代码后,别急着用,先自己从头到写一遍,再对比两者的差异。某大厂的资深工程师就这么做,他发现 AI 经常在异常处理上偷懒,而这恰恰是生产环境最容易出问题的地方。通过对比,他反而加深了对代码健壮性的理解。
另外,多花时间在 “AI 做不好的事” 上。比如梳理业务逻辑,AI 需要清晰的输入才能生成有用的输出,如果你能把模糊的需求转化为明确的技术指标,就比只会调 AI 的人有竞争力。还有系统监控和故障排查,AI 能报警,但找到根因还得靠人对系统的深刻理解。
最后提醒一句,别被 “效率” 绑架。AI 确实能让你一天写更多代码,但编程的核心不是 “写得多”,而是 “想得对”。花半天时间想清楚架构,可能比用 AI 写一天代码更有价值。
说到底,AI 就是个工具。它不会让程序员变懒,只会让 “想懒的人” 更懒,让 “想进步的人” 有更多时间去提升。真正的竞争力,永远来自于人独有的思考和创造。与其担心被 AI 替代,不如琢磨怎么用 AI 让自己变得更不可替代。
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