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近来，关于 AI 工具和氛围编程将导致人类程序员需求减少的论调不绝于耳。或许是时候重新审视这一观点的逻辑了。在 AI 时代，你的编程技能不仅没有贬值，反而比以往任何时候都更为关键。
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AI 时代需要更多人工监督
在近期《哈佛商业评论》的一篇文章中，Michael Li 提出，AI 及其相关的氛围编程并未削弱人类程序员的重要性。恰恰相反，在生成和实施软件的过程中，AI 甚至需要更多的人类监督。他指出，这些工具使得编程经验“变得更为重要，而非更不重要”。AI 无法取代真正的软件工程师和程序员。他援引了一项近期研究，该研究表明“尽管开发者估计 AI 使其效率提升了 20%，但实际上却使其效率降低了 19%”。
软件的设计、创建与实施远不止是简单地生成代码。The Data Incubator 创始人兼 CEO、Pragmatic Institute 总裁 Michael Li 表示：“必须对 AI 所做的每一项更改进行双重核查——通过自动化检查、确保功能正常运行的简单测试，以及至少一次人工审查。”这凸显了在 AI 编程中，代码验证和人工监督的核心地位。
将 AI 生成代码置于沙盒环境
Michael Li 建议，目前应将 AI 生成的开发工作限制在沙盒环境中。“切勿让其接触真实的客户数据，并定期检查基本的安全漏洞，例如文件或存储是否向公众开放。让经验丰富的工程师负责设计、规则制定和安全检查，这样 AI 的速度才不至于演变为代价高昂的失败。”
许多业内人士赞同 Michael Li 的观点，即当前 AI 生成的软件开发并非对软件工作岗位的生存威胁。ChatandBuild 创始人 Christel Buchanan 表示，认为 AI 将“取代软件工程师是只见树木不见森林”。“执行成本正在下降。方向指引、判断力与创造力正变得更具价值。”Christel Buchanan 解释道，在最佳情境下，AI 或许能完成构建软件约 80% 的工作。“但剩下的 20%——定义边界情况、为可扩展性进行架构设计、有意图地交付产品——仍然需要人类的思维。我认为 AI 不会取代工程师。它正在将这份工作重塑为更具战略性、更注重产品，并且说实话，更有趣的形态。”
AI 会放大草率，需严格验证
Cozmo AI 联合创始人兼 CEO Alok Kumar 指出，将代码生产完全交给 AI 而掉以轻心的最大风险在于：“如果你的流程是草率的，AI 会放大这种草率。”Alok Kumar 表示，AI 带来的优势在于它“压缩了反馈循环，让工程师能够专注于解决问题，而非机械性任务”。“不要将其视为替代品，而应视为对人类工程师真正的十倍价值增值。”
Prismatic 的工程负责人 Tanner Burson 认为，软件工程师和程序员应提升他们在那些人类判断能带来独特价值的领域的作用。这些领域包括“系统架构、关键决策、生产环境调试以及保持与用户需求的紧密联系”。Tanner Burson 说：“开发所需的最复杂的推理、细微的逻辑和抽象思维，对 AI 系统而言仍将充满挑战。”“挑战在于如何深思熟虑地整合 AI 能力，以提高开发者的工作效率，同时保持以人为中心的方法来解决客户的真实问题。”Tanner Burson 补充道。
这些期望需要与 AI 代码输出仍相对不成熟的现状相协调。Michael Li 在《哈佛商业评论》的报告中提到了初创公司创始人、风险投资人和科技博主 Jason Lemkin 的经历。Jason Lemkin 曾以极具感染力的热情在推特上直播了他的 AI 编码之旅，“沉浸在氛围编程所承诺的可能性浪潮中——梦想着任何人都能仅通过自然语言构建软件，摆脱传统工程的繁琐和严谨。”然而在一周内，Lemkin 的实验便以失败告终。“AI 代理造成了灾难性的故障：它失控了，完全清除了他的生产数据库，尽管有明确的指令要求冻结所有代码修改。AI 生成代码的速度和表面上的轻松感，诱使构建者放弃了防止此类灾难的防护措施。”
适应 AI 时代，强化编程技能与验证
Michael Li 总结的经验教训是，AI 生成的代码“需要更严格的验证，而不是减少验证”。“人们需要适应一种根本不同的编码方式。未来很可能涉及人类工程师与 AI 工具之间的协作，人类提供架构愿景、严格测试和确保基础设施安全，而 AI 则加速实施任务。”因此，在 AI 时代，你的编程技能、系统思维和代码验证能力，比以往任何时候都更为重要。
