AI又进化了，程序员职业真的到了崩溃边缘？

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去年10月，谷歌CEO桑达・皮查伊（SundarPichai）公开表示，谷歌现在有25%的新代码由AI生成，再经人类工程师审查通过。作为全球市值第三的科技巨头，谷歌的实践充分印证了AI编程工具的巨大潜力。
美东时间3月3日，Anthropic宣布完成35亿美元融资，估值飙升至615亿美元，其编程工具的市场的热度可见一斑。这些工具显著提升了程序员（软件工程师）的生产力，也引发了行业新思考：未来是否还需要持续扩大程序员规模？
就在几年前，这个问题还显得颇为荒诞。无论是中国还是美国，优秀程序员始终处于供不应求的状态。但随着AI代码生成、缺陷检测等技术的突破，传统开发模式正在经历深刻变革，人们开始重新审视程序员的前途。
程序员惊呼，“行业即将崩溃”

无论哪个行业，站在金字塔顶端的从业者都无需担忧被淘汰，程序员群体同样如此。但值得深思的是：那些处于中低端市场的从业者何去何从？是转向其他岗位寻求发展，还是面临永久性失业？若AI技术引发行业人员结构调整，又将对全球教育体系产生怎样的连锁反应？
根据美国国家学生信息服务中心的数据，过去10年间，美国计算机及信息系统专业（Computer and Information Systems）学士学位授予量增长了200%。全球范围内，该领域人才的培养规模均呈现指数级增长。其中，中国程序员数量从2020年的652万增至2024年的940万，同比增长44%，印证了行业对人才的持续渴求。
然而，AI技术的突破正在重塑行业生态。当前美国程序员平均基本年薪为10.6万美元（旧金山湾区达16.1万美元），中国从业者平均月薪22756元（65.9%集中在7-18万元年薪区间），均属高收入群体。但行业预警信号已现：Meta创始人扎克伯格明确表示将扩大AI使用范围，Salesforce CEO马克・贝尼奥夫（Marc Benioff）宣布2025年前冻结传统工程师岗位，称AI已提升30%生产力。
求职平台Indeed调查显示，42%的年轻工程师认为行业“即将崩溃”。产品经理群体普遍预测，AI将逐步接管基础编码任务，导致用人需求结构性调整。这种变化不仅影响从业者职业发展，更对教育体系提出挑战——当行业需求转向AI协同能力培养时，传统课程设置是否需要颠覆性改革？
“没预想的那么严重”，初级工程师门槛在提高

一位程序员发表文章称：“12年前，我大学毕业获得第一份工作，成为一名初级工程师。那时企业对初级工程师的期待值较低。我经历了为期一个月的培训期，这期间没人指望我产出成果，有些同事的培训期甚至长达三个月。我入职前从未使用过GitHub。”
如今AI正在改写行业规则。他继续描述道：“近年来，每届新人都比前一届具备更扎实的技术基础，企业对新人的能力要求也水涨船高。现在新员工入职首周就会被分配实际任务。借助ChatGPT和GitHub Copilot等工具，新人能够实现快速学习与岗位适应，行业准入门槛因此显著提升。”
关于“AI淘汰初级工程师”的论断，需要辩证看待。当前实习工程师的能力已接近之前全职工程师水平，未来从业者可能需要达到当前资深工程师标准才能获得理想职位。市场对程序员的总需求并未缩减，但对初级岗位的能力定义发生了质的变化：自动化将替代部分常规工作，但企业仍要求初级工程师持续学习，最终承担复杂系统开发任务。
据行业估算，约40%的基础开发工作已可由AI完成，但面对复杂项目和大规模系统时，AI仍显能力不足。开发与测试岗位的融合趋势尤为显著，工程师只需向AI输入需求说明和测试用例，即可实现全流程自动化。
尽管科技企业裁员潮引发关注，但Meta在印度班加罗尔设立新研发中心并招聘100余名工程师，苹果计划在美国新增2万个研发岗位，这些事实表明，行业需求正经历结构性调整而非总量缩减。AI对程序员的打击可能没有预想的那么严重，编程不只是编写代码那么简单，还需要创造性思维，需要阅读代码的专业知识，现在的AI仍然不具备原创思维能力。
美国计算机行业协会(CompTIA)首席技术推广官詹姆斯・斯特兰格（James Stanger）指出：“AI无法处理其知识体系外的问题。目前没有工具能替代优秀工程师，但缺乏创新能力的从业者将面临淘汰风险。”
悲观者与乐观者各有道理

作为一名程序员，倘若你经验丰富，或许会持有乐观的态度，因为AI提升了你的工作效率；如果你是一名经验欠缺的工程师，恐怕就难以乐观得起来了。
杰里米・蔡（Jeremy Chua）是一位拥有长达10年工作经验的程序员。在工作过程中，他会借助ChatGPT或者Claude，从谷歌、StackOverflow等平台获取编程问题的答案。
生成式AI能否替代他的工作呢？蔡对此表示怀疑。他说，以往需要一周时间才能完成的项目，如今他只需1到2天就能搞定。在他眼中，聊天机器人仅仅是他的合作伙伴，无法取代他的位置。
临床人工智能公司SmarterDx的程序员迦勒・汤金森（Caleb Tonkinson）认为，AI正以两种方式改变着编程领域：一种是能够以更快的速度产出同样的成果，另一种则是在相同的时间内创造出更优质的成果。
在汤金森看来，AI和其他科技工具并无本质区别。实际上，用于寻找漏洞、生成或评估代码的软件已经存在了20多年，优秀的公司和工程师几乎都会使用这类工具，当下的情况和过去相比并没有太大不同。
然而，如果你和亚历山大・彼得罗斯（Alexander Petros）一样，是一名新手程序员，那么你极有可能会感到焦虑。他坦言：“我确实有些担忧。以前企业可能会雇佣初级开发人员来完成一些工作，可现在这些工作却交给了AI，这实际上剥夺了初级开发人员尝试、犯错并从中学习的机会。”
彼得罗斯试用过ChatGPT，却发现它生成的代码可能不够流畅。一旦代码中的某些部分出现问题，人类或许不知道该如何解决。而且，大语言模型可能无法生成能够长时间稳定良好运行的软件系统，当出现问题时，它的机制和原理似乎也不太可能有效解决问题。 
结语

当前AI编程工具的表现令人瞩目，但它们的有效应用存在一个重要前提：人类必须提供精准的指令。
在现实软件开发场景中，初始需求往往存在缺陷，而开发过程本质上是一个持续迭代的动态过程。当遇到预期外的边缘情况时，需要工程师凭借专业判断进行决策，这种能力恰恰是当前AI系统欠缺的。
此外，AI会犯错，无法处理复杂大型项目或者复杂任务，缺乏解决深度问题的能力，这些都导致目前AI编程工具只能作为辅助工具使用。如果AI代码出现错误或者漏洞，后果可能极为严重，是企业无法承受的。
因此，在未来一段时间内，AI编程的重要性会不断提升，但离完全取代程序员还很遥远。（小刀）