我們經(jīng)常聽到關于AI工具和感性編程如何減少對人類程序員需求的說法。也許是時候重新思考這種論證邏輯了。

AI及其相關技術并沒有削弱人類程序員的重要性。邁克爾·李在《哈佛商業(yè)評論》最近的一篇文章中指出，如果說有什么影響的話，AI在生成和實施軟件時需要更多的人工監(jiān)督。

這些工具使編程經(jīng)驗"變得更加而非更少重要"，李說道。AI無法取代真正的軟件工程師和程序員。他指出最近一項研究表明，"雖然開發(fā)者估計AI讓他們快了20%，但實際上讓他們慢了19%"。

在軟件設計、創(chuàng)建和實施方面，遠不止簡單地生成代碼那么簡單。"確保它所做的每個更改都要經(jīng)過雙重檢查——通過自動檢查、確認功能正常的簡單測試，以及至少一次人工審查，"數(shù)據(jù)孵化器創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官、務實研究院院長李說道。

目前，李建議將AI生成的開發(fā)保持在沙盒環(huán)境中。"永遠不要讓它接觸實時客戶數(shù)據(jù)，定期檢查基本安全錯誤，如文件或存儲對公眾開放。讓有經(jīng)驗的工程師負責設計、規(guī)則和安全檢查，這樣AI的速度就不會變成代價高昂的失敗。"

許多聲音同意李的觀點，即AI生成的軟件開發(fā)目前并不是軟件崗位的生存威脅。ChatandBuild創(chuàng)始人克里斯特爾·布坎南說，說AI會"取代軟件工程師錯過了大局"。"執(zhí)行變得更便宜。方向感、判斷力和創(chuàng)造力變得更有價值。"

布坎南解釋說，AI最多可能完成軟件構建80%的工作。"但最后20%——定義邊界情況、為規(guī)模架構、有意圖地發(fā)布——這仍然需要人類思維。我不認為AI在取代工程師。它正在將這個工作重塑成更具戰(zhàn)略性、更關注產(chǎn)品，說實話，更有趣的工作。"

Cozmo AI聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官阿洛克·庫馬爾說，將代碼生產(chǎn)留給AI自滿的最大風險是："如果你的流程馬虎，AI會擴大這種馬虎。"

AI帶來的優(yōu)勢是它"壓縮反饋循環(huán)，讓工程師專注于解決問題而不是機械任務"，庫馬爾說。"把它當作真正對人類工程師10倍價值的補充，而不是替代品。"

Prismatic的工程主管坦納·伯森說，軟件工程師和程序員應該提升他們在人類判斷增加獨特價值的角色。

這些領域包括"系統(tǒng)架構、關鍵決策制定、生產(chǎn)調試，以及保持與用戶需求的連接"，伯森說。"開發(fā)所需的最復雜推理、細致邏輯和抽象思維對AI系統(tǒng)來說仍然具有挑戰(zhàn)性。"

"挑戰(zhàn)在于thoughtfully整合AI能力以提高開發(fā)者的生產(chǎn)力，同時保持以人為中心的方法來解決客戶的真實問題，"伯森說。

這些期望需要與AI代碼輸出的相對不成熟性保持一致。

在他的HBR報告中，李指出了初創(chuàng)公司創(chuàng)始人、風投家和科技博主杰森·萊姆金的經(jīng)歷，他實時推特分享了他的AI編程之旅，"帶著感染性的熱情，乘著感性編程承諾的可能性浪潮——任何人都可以僅通過自然語言構建軟件的夢想，擺脫傳統(tǒng)工程的乏味和嚴格。"

一周內，萊姆金的實驗失敗了。"AI智能體造成了災難性故障：它失控并完全擦除了他的生產(chǎn)數(shù)據(jù)庫，盡管有明確指令凍結所有代碼修改。AI生成代碼的速度和表面上的便利性誘使構建者放棄了防止此類災難的護欄。"

學到的教訓是，AI生成的代碼"需要更嚴格的驗證，而不是更少"，李說。"我們需要適應根本不同的代碼編寫方式。未來可能涉及人類工程師和AI工具之間的協(xié)作，人類提供架構愿景、嚴格測試和安全基礎設施，而AI加速實施任務。"

Q&A

Q1：為什么AI時代編程技能反而變得更重要？

A：因為AI生成代碼需要更多人工監(jiān)督和驗證。研究顯示，開發(fā)者雖然認為AI讓他們快了20%，但實際上讓他們慢了19%。AI無法處理系統(tǒng)架構、關鍵決策、生產(chǎn)調試等需要人類判斷的復雜任務。

Q2：AI編程工具會完全取代程序員嗎？

A：不會。AI最多能完成軟件構建80%的工作，但最后20%如定義邊界情況、架構設計、有意圖發(fā)布等仍需要人類思維。AI更像是10倍價值的補充工具，而非替代品。

Q3：使用AI編程工具需要注意什么安全問題？

A：必須在沙盒環(huán)境中使用AI生成的代碼，永遠不要讓其接觸實時客戶數(shù)據(jù)。需要通過自動檢查、簡單測試和人工審查來驗證每個更改，定期檢查基本安全錯誤，讓有經(jīng)驗的工程師負責設計和安全檢查。