智能体将媲美中级程序员,这下真要被AI抢饭碗了

三易生活 2025-01-15 20:49:32

从不屑一顾到另眼相看、再到惴惴不安,这或许是过去两年以来程序员群体对于AI编程的心路历程。但就在2025年伊始,Meta创始人扎克伯格就在播客节目中放出狠话,“在2025年,Meta以及其他正在研究这一领域的公司,很可能会开发出一种AI,它能够发挥相当于中级软件工程师的作用,具备编写代码的能力。”

扎克伯格在做客最近的一期《乔・罗根体验》播客节目时表示,当前的AI技术尚处于发展阶段,初期投入会比较昂贵,但随着技术的进步,AI的运行效率将不断提高,最终将取代人类工程师在Meta及其他公司的编程工作。2025年的编程智能体就能媲美中级工程师、而非初级码农,扎克伯格的这番发言很快就在业界引起了轩然大波,

遥想一年多以前的2023年夏季,前Stability AI创始人Emad Mostaque也曾预测,“五年内,人类程序员将彻底消失”,然而彼时程序员们对于这个预言还是嗤之以鼻。去年春季,围绕“程序员”这个职业是否在未来会不复存在,李彦宏和周鸿祎也展开了一番论证,结果是网民普遍站在支持程序员不会被淘汰的“红衣教主”一边。

AI再厉害始终也是辅助,最终还是需要人来决策,这是当时知乎、微博等社交平台里被广泛认同的观点。面对ChatGPT,两年前的程序员稳坐钓鱼台的根源,是他们认为自己的独特性无法被AI模仿。事实上,Github Copilot等最初的AI编程工具已经将Copilot(副驾)写在了产品名里,它们被创造出来确实就是为了辅助程序员。

Github Copilot能做到的是代码建议、自动补全、代码改进与重构,以及代码审查等涉及代码实现的场景,可程序员不止是写代码,如何实现产品经理的需求、怎么维持稳定的软件运行环境等,更复杂、更系统化的工作才是他们主要面对的挑战。

但彼时Github CopilotAI等编程工具由于AI性能的限制,仅仅在标准化、有规律的任务上有着良好的输出内容,如果开发者只告诉他们“帮我搭建一个电商网站”,就会直接罢工。开发者需要将搭建网站的任务分解得足够细致,AI才能搭建一个能跑起来的网站。

以至于2023年的程序员们往往认为AI编程工具存在效费比低,需要用户清楚地知道AI生成每一行代码的细节和意义,相关代码才算得上可用。假如他们向AI准确描述想要实现的需求,结果一定是向AI描述代码需要的时间,通常要远高于自己动手写代码的时间。

事实上,愿意在v2ex、Stack Overflow、GitHub等技术社区进行分享和讨论的程序员,往往都是这个群体里的佼佼者,他们的日常工作早就脱离了“增删查改”。这一类乐意在互联网上发声的程序员,对于只会复制粘贴的初级码农被AI编程淘汰其实是无感的,一如“大手画师”对于普通画工被Stable Diffusion抢走饭碗时的冷眼旁观一般。

如果说2023年的AI编程工具实际上可以被视为是刚刚诞生的汽车,后者在问世初期跑起来没马车快、续航里程比马车低,舒适性更是比不了马车,只可惜AI进步的速度要远超圈外人想象的极限。

比如基于GPT-3.5的GitHub Copilot确实不具备对纷繁复杂现实世界的抽象建模能力,但2024年下半年陆续问世的OpenAI GPT-4o、谷歌Gemini 2.0、Anthropic Claude 3.5在编程能力上就有了脱胎换骨般的改变。例如GPT-4o甚至可以做到根据一张手绘图片,就直接生成一个网站。

在Meta等科技公司的视角下,所谓中级工程师干的就不是“增删查改”等初级工作,而是能判断生成代码的质量,以及独立完成复杂任务,也就是说他们已经接近打造出自动化水平极高的智能体了。但AI能代替中级工程师就已经足够让程序员恐惧了,毕竟一般的程序员也就这个水平。

敏捷软件开发的倡导者Kent Beck就在社交平台发文称,“我很不情愿地用AI试着写代码,却发现它可以让我90%的技能被取代,但是它可以让我剩余10%的技能放大一千倍”。扎克伯格也表示,AI将工程师从繁琐编写代码的工作中解放出来,使得他们能够专注于更具创造性的工作。

可是将人类工程师解放出来的潜意思,就是由少数有AI加成的高水平程序员将会大批量替代普通程序员,因为创造性的工作往往只需要少数天赋型选手。以往科技产品、互联网服务都是几位大神带着一批普通人搞出来的,未来依然会是大神引流潮流,可给他们打下手的可能就会变成AI。

这也是扎克伯格关于“Meta最终可能会将其应用程序的所有编程工作外包给AI”的说法,会引发程序员热议的原因,因为这番话语指向了一个程序员不希望看到的未来,即AI从提效工具变成了竞争对手。如果说把现实的需求抽象到虚拟世界的建模能力不再是程序员的竞争力来源,那么什么才是程序员群体在未来安身立命的资本呢?

答案是围绕“人”的工作,在AI还只是智能体、而非AGI(通用人工智能)的时候,“与产品经理对齐需求” 或 “统筹任务分配和执行” 等与人类打交道的工作还很难胜任。要让AI与产品经理“撕X”恐怕是难为AI,或者说随着AI编程能力的逐渐增强,产品经理和程序员对应的职能可能就要合二为一了。

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