編譯 | 蘇宓

出品 | CSDN（ID：CSDNnews）

當(dāng) AI 開始提筆寫代碼，程序員的飯碗真的要被搶了嗎？

關(guān)于這個(gè)話題，科技圈大佬們的看法堪稱“神仙打架”。

Google 首席工程師 Jaana Dogan 曾分享過一個(gè)頗具沖擊力的對比：“谷歌團(tuán)隊(duì)耗時(shí)一整年攻堅(jiān)的工作成果，Anthropic 的 Claude Code 僅用 1 小時(shí)，就拿出了一份方向高度一致的方案�！� 這并不是“AI 寫幾行腳本”的層面，而是直接對工程效率與組織協(xié)作方式的挑戰(zhàn)。

而 Linux 之父 Linus Torvalds 則給出了截然不同的視角。他坦言：“就我個(gè)人來說，因?yàn)槲沂蔷S護(hù)者，代碼審查對我非常重要，所以我對‘用 AI 寫代碼’反而沒那么感興趣。很多人一談編程就想到用 AI 寫代碼，但在我看來，這遠(yuǎn)沒有‘用 AI 來幫助維護(hù)代碼’有意思。” 話雖如此，這位嘴上說著 “不感興趣” 的大佬，不久前卻悄悄體驗(yàn)了一把 Vibe coding，還順勢搗鼓出一個(gè)全新的開源項(xiàng)目，身體力行地打破了自己立下的 “flag”。

如果說 Jaana Dogan、 Linus 的態(tài)度仍然偏向克制與保留，那么 Redis 之父 Salvatore Sanfilippo（網(wǎng)名 antirez）的表態(tài)，則直接拋出了一個(gè)顛覆性論斷：

在絕大多數(shù)情況下，寫代碼本身已經(jīng)不再是必要的工作了。

在他看來，倘若開發(fā)者一味抵觸 AI，很可能會錯(cuò)過這場已經(jīng)發(fā)生的行業(yè)變革。

這個(gè)觀點(diǎn)瞬間戳中了無數(shù)程序員的痛點(diǎn)——多少個(gè)挑燈夜戰(zhàn)的夜晚，多少行反復(fù)調(diào)試的代碼，都是自己實(shí)打?qū)嵉男难�，如今機(jī)器卻能輕松代勞，心里難免五味雜陳。

對此，antirez 發(fā)出了靈魂拷問：

“當(dāng)年你熬夜敲代碼，只為見證項(xiàng)目成功跑通的那一刻，內(nèi)心真正燃燒的熱情是什么？答案其實(shí)是‘創(chuàng)造’。既然 AI 能幫我們更快抵達(dá)創(chuàng)造的終點(diǎn)，又何樂而不為呢？”

這番犀利的言論，正出自他撰寫的文章《不要被反 AI 的炒作所蒙蔽》。文章一經(jīng)發(fā)布，立刻在科技圈掀起軒然大波，截至目前，瀏覽量已突破 30 萬，熱度持續(xù)居高不下。接下來，我們就一起來看看 antirez 的最新觀點(diǎn)。

從“手寫一切”到和“模型一起寫”

在文章中，antirez 率先明確表明了自己的立場：他一直熱愛親手寫代碼，追求簡潔、可讀、帶有個(gè)人風(fēng)格的軟件設(shè)計(jì)。

“可以說，我的整個(gè)職業(yè)生涯，都是在努力寫出結(jié)構(gòu)良好、盡可能簡潔、以‘人的痕跡’為核心特征的軟件。我也一直希望生活在一個(gè)不會遺忘弱者的社會里。”

他甚至開玩笑地坦言，如果 AI 最終沖擊現(xiàn)有經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)，迫使社會重新思考財(cái)富分配，他也無所謂：

“我并不希望 AI 在經(jīng)濟(jì)層面取得成功——但如果現(xiàn)有的體系因此被顛覆，我并不在意。老實(shí)說，如果這能推動(dòng)一次大規(guī)模的財(cái)富再分配，我甚至?xí)械礁吲d�！�

當(dāng)然，這番話中帶著幽默，但他也強(qiáng)調(diào)：如果因?yàn)樽约簩浖蜕鐣睦硐�，就扭曲對現(xiàn)實(shí)的判斷，“那我既不尊重自己，也不尊重理性�！�

他進(jìn)一步說道——“事實(shí)就是事實(shí)：AI 將永遠(yuǎn)改變編程。”

“親自去寫所有代碼已經(jīng)不再是一個(gè)理性的選擇”

事實(shí)上，這場轉(zhuǎn)變并非一蹴而就。

早在 2020 年，antirez 就離開工作崗位，開始構(gòu)思一部探討 AI、普遍基本收入以及自動(dòng)化時(shí)代社會適應(yīng)問題的小說。到 2024 年末，他進(jìn)一步把注意力轉(zhuǎn)向現(xiàn)實(shí)技術(shù)實(shí)踐，開設(shè)了一個(gè)專門討論 AI 編程應(yīng)用及其社會、經(jīng)濟(jì)影響的 YouTube 頻道。

回顧這段經(jīng)歷，他坦言：盡管很早就意識到 AI 會對編程產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響，他曾認(rèn)為，這個(gè)轉(zhuǎn)折點(diǎn)至少還需要幾年才會到來。然而，最近的實(shí)際體驗(yàn)讓他改變了判斷。

他指出，隨著最先進(jìn)的大語言模型不斷成熟，AI 已經(jīng)能夠在幾乎不需要人工干預(yù)的情況下，獨(dú)立完成中等規(guī)模的子任務(wù)，甚至是完整的中等體量項(xiàng)目——前提是開發(fā)者能給出清晰的目標(biāo)描述，明確希望得到的結(jié)果。

在 antirez 看來，模型的表現(xiàn)很大程度上取決于兩點(diǎn)：

• 編程任務(wù)類型——任務(wù)越獨(dú)立、越容易用文本完整描述，模型表現(xiàn)就越好。系統(tǒng)編程就是典型例子。

• 開發(fā)者能力——能否在腦中建立對問題的清晰抽象，并準(zhǔn)確傳達(dá)給模型。

基于這些觀察，他得出了一個(gè)相對激進(jìn)、但越來越難以回避的結(jié)論：在當(dāng)下的技術(shù)條件下，對大多數(shù)項(xiàng)目來說，親自去寫所有代碼已經(jīng)不再是一個(gè)理性的選擇——除非你只是為了享受寫代碼本身的樂趣。

Redis 之父自己的親身體驗(yàn)

antirez 并沒有泛泛談?wù)?AI 能“提高效率”，而是用自己的具體經(jīng)歷說明變化到底發(fā)生在什么地方。

就在過去一周，他僅僅通過不斷向模型提示、偶爾檢查生成代碼并給出方向性指導(dǎo)，就在幾小時(shí)內(nèi)完成了原本可能需要數(shù)周才能完成的一些事情：

1. 改進(jìn) linenoise 庫。

   他修改了自己的 linenoise 庫，使其支持 UTF-8，并為行編輯功能構(gòu)建了一套測試框架。這個(gè)框架使用模擬終端，能夠精確報(bào)告每個(gè)字符單元格的實(shí)際顯示內(nèi)容。antirez 解釋道，這一直是他想做的事情，但過去很難為一個(gè)個(gè)人小項(xiàng)目投入如此多的測試成本�，F(xiàn)在，只需描述自己想法，AI 就能直接在代碼中實(shí)現(xiàn)，一切就變得不一樣了。

2. 修復(fù) Redis 測試中的瞬態(tài)失敗。

   所謂瞬態(tài)失敗，指的是由于網(wǎng)絡(luò)波動(dòng)、服務(wù)器暫時(shí)不可用、連接池耗盡、高并發(fā)下的資源爭搶或部分節(jié)點(diǎn)故障等原因，導(dǎo)致 Redis 命令執(zhí)行短暫失敗。這些問題極其令人頭疼，涉及各種時(shí)間相關(guān)的問題、TCP 死鎖條件等等。Claude Code 會持續(xù)反復(fù)運(yùn)行測試，直到復(fù)現(xiàn)問題為止，然后檢查各個(gè)進(jìn)程的狀態(tài)，理解到底發(fā)生了什么，最后修復(fù)了這些 bug。

3. 構(gòu)建純 C 實(shí)現(xiàn)的 BERT 推理庫。

   antirez 透露，當(dāng)自己有這樣的想法時(shí)，僅用了 5 分鐘，Claude Code 就完成了這個(gè)庫，輸出結(jié)果與 PyTorch 一致，速度只慢了大約 15%�？偞a量大約 700 行，同時(shí)還生成了一個(gè)用于轉(zhuǎn)換 GTE-small 模型的 Python 工具。

4. 復(fù)現(xiàn) Redis Streams 內(nèi)部實(shí)現(xiàn)。

   在過去幾周，antirez 對 Redis Streams 做了一些修改，并寫了一份設(shè)計(jì)文檔。他把文檔交給 Claude Code，大約 20 分鐘內(nèi)就復(fù)現(xiàn)了全部實(shí)現(xiàn)。主要耗時(shí)反而是他自己檢查結(jié)果、確認(rèn)并允許模型執(zhí)行必要的操作。

「在這樣的現(xiàn)實(shí)面前，你幾乎不可能視而不見。在絕大多數(shù)情況下，寫代碼本身已經(jīng)不再是必要的工作了」，antirez 說道，「現(xiàn)在真正更有意思的，是理解“要做什么”，以及“應(yīng)該如何去做”——而在第二點(diǎn)上，大語言模型同樣是非常出色的伙伴。」

對于 AI 是否能帶來經(jīng)濟(jì)收益、股市是否會崩盤，antirez 認(rèn)為長期來看并不重要�！蹦硞�(gè)獨(dú)角獸公司的 CEO 說了什么令人不適或荒唐的話，也并不重要。無論如何，編程已經(jīng)被永久性地改變了�！�

antirez 對自己親手寫的代碼被大模型“接手”持坦然態(tài)度，甚至感到欣慰。

因?yàn)樵谖铱磥�，這正是我一生所做事情的延續(xù)：讓代碼、系統(tǒng)和知識更加民主化。大語言模型將幫助我們更快地寫出更好的軟件，也將讓小團(tuán)隊(duì)擁有與大公司競爭的機(jī)會——就像 90 年代的開源軟件所做的那樣。

然而，antirez 也指出，AI 這項(xiàng)技術(shù)的重要性決定了它不能只掌握在少數(shù)幾家公司手中。目前，不同團(tuán)隊(duì)在預(yù)訓(xùn)練和強(qiáng)化學(xué)習(xí)方面各有優(yōu)勢，但開放模型——尤其是中國的一些模型——仍在與封閉實(shí)驗(yàn)室的前沿模型競爭，即使暫時(shí)略有差距。AI 在一定程度上保持了民主化，但這種狀態(tài)能否長期維持，仍不確定。

他對技術(shù)集中化表示擔(dān)憂，同時(shí)也相信，大規(guī)模神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)本身具備做出驚人成果的能力，而最前沿的 AI 并不存在多少“不可復(fù)制的魔法”，否則難以解釋 OpenAI、Anthropic 和 Google 多年來結(jié)果如此接近。

作為一名程序員，antirez 稱，自己現(xiàn)在比以往任何時(shí)候都更想寫開源代碼。他計(jì)劃維護(hù)一些因時(shí)間原因被擱置的倉庫，把 AI 引入 Redis 工作流，繼續(xù)改進(jìn) Vector Sets，并像處理 Streams 一樣，逐步優(yōu)化其他數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。

與此同時(shí)，他對可能因此失業(yè)的人表示擔(dān)憂。企業(yè)最終會走向哪種路徑仍不明確：是雇傭更多人、構(gòu)建更多產(chǎn)品，還是削減薪酬成本，僅保留少數(shù)擅長提示模型的程序員？在其他行業(yè)，人類甚至可能被完全取代，這讓他感到不安。

針對社會層面的影響，antirez 表示：”創(chuàng)新一旦發(fā)生，就無法被收回。我認(rèn)為，我們應(yīng)該通過投票支持那些真正理解正在發(fā)生什么、并愿意為失業(yè)人群提供支持的政府。隨著失業(yè)人數(shù)增加，政治壓力也會隨之增大，促使更多人支持能夠提供一定保障的政策�！�

此外，antirez 也對 AI 的積極影響抱有期待，比如推動(dòng)科學(xué)進(jìn)步、減少人類生活中的痛苦，而這種改善并不總是直接帶來幸福，但確實(shí)能提升人類整體生存狀態(tài)。

開發(fā)者質(zhì)疑：自己的 AI 為什么沒那么好用？

然而，antirez 的判斷并非所有人都認(rèn)同。

在 Hacker News 上，這篇文章引發(fā)了長時(shí)間討論。一些開發(fā)者指出，目前的 AI 在復(fù)雜系統(tǒng)設(shè)計(jì)、長期維護(hù)和邊界條件處理上依然存在明顯不足。

正如 HN 熱評第一的 totallykvothe 寫道：

我一直無法理解這樣一種說法：AI 現(xiàn)在已經(jīng)可以自動(dòng)化完成非簡單的編程任務(wù)。

自從 GPT-3.5 發(fā)布以來，我?guī)缀醭掷m(xù)不斷地在嘗試這件事，幾乎用遍了當(dāng)下所有最先進(jìn)的模型，從 GPT-5.1 Codex Max 到 Opus 4.5，沒有例外。

每一次，AI 確實(shí)都能給我一個(gè)“能跑起來”的結(jié)果。但問題在于，當(dāng)我開始對這些代碼進(jìn)行自我審查，準(zhǔn)備提交給同事評審時(shí)，最終幾乎都會重寫其中大約 70% 的內(nèi)容。AI 方案里有太多細(xì)節(jié)處理得不到位，很多時(shí)候甚至存在根本性的架構(gòu)問題，以至于無論我怎么繼續(xù)通過 prompt 去修正，都很難補(bǔ)救——哪怕我在整個(gè)原型階段都深度參與、一步步引導(dǎo)。

到最后，我只能得出兩個(gè)結(jié)論之一：

1）要么是我真的不擅長寫 prompt�？蓡栴}是，我算是我身邊最早一批把 AI 用在編碼里的開發(fā)者之一，而且已經(jīng)持續(xù)使用很多年了，這個(gè)解釋我自己都很難接受。

2）要么就是其他人沒我這么挑剔，或者他們的代碼評審文化沒那么嚴(yán)格，更容易放過質(zhì)量一般的代碼。

我實(shí)在想不出還有什么別的解釋。

作為背景說明：我目前維護(hù)的是一個(gè)有 15 年歷史的 Java Spring + React 的 Web 應(yīng)用（其中還有一些老頁面仍然使用 Thymeleaf）。系統(tǒng)包含多個(gè)子服務(wù)、兩套獨(dú)立的數(shù)據(jù)庫，同時(shí)還需要與客戶的硬件設(shè)備進(jìn)行雙向通信。

這當(dāng)然不是一個(gè)簡單的項(xiàng)目，但即便如此，我也很難相信它會比大多數(shù)企業(yè)級、遺留系統(tǒng)復(fù)雜到哪里去……

這種經(jīng)歷讓不少開發(fā)者都感同身受。另一位網(wǎng)友補(bǔ)充道：

“到目前為止，我向大語言模型提出過的所有技術(shù)問題，只要是我自己已經(jīng)知道答案的，幾乎無一例外都會在某些方面出現(xiàn)明顯錯(cuò)誤。

我經(jīng)常遇到的另一個(gè)問題，是錯(cuò)誤率與響應(yīng)速度之間的權(quán)衡。那些速度最快的前沿模型，錯(cuò)誤頻率高得驚人，錯(cuò)誤程度也相當(dāng)嚴(yán)重，以至于我根本不敢把它們當(dāng)作可靠的搜索工具來用；而那些更大、更慢、花更多時(shí)間“思考”的模型，雖然給出的結(jié)果確實(shí)更好一些，但等待時(shí)間又長到讓我覺得，與其等它們回復(fù)，不如直接自己去做一次網(wǎng)頁搜索來得更快。

在我剛開始接觸某個(gè)新領(lǐng)域，或者還沒完全熟悉某個(gè) API、語言或相關(guān)文檔之前，這些模型確實(shí)能發(fā)揮一定作用。但一旦我花了些時(shí)間完成“入門”，哪怕只是順著它們給出的鏈接自己看過幾次資料，后續(xù)再查問題時(shí)，直接自己搜索反而更高效。”

除此之外，還有開發(fā)者擔(dān)心，過度依賴 AI 可能削弱工程師對系統(tǒng)的整體理解。有人指出，這類工具更適合原型開發(fā)或中小項(xiàng)目，而非嚴(yán)肅的生產(chǎn)環(huán)境。

這些質(zhì)疑并非毫無道理，反而說明，AI 在工程實(shí)踐中的角色仍在快速演化，真正的價(jià)值和局限都還有待進(jìn)一步驗(yàn)證。

逃避并不會讓變化消失

即便如此，antirez 的態(tài)度依然明確：無論你認(rèn)為什么才是“正確的道路”，拒絕眼前正在發(fā)生的事情，并不能讓你掌控它。

他進(jìn)一步指出：

“也許你會覺得，自己曾經(jīng)那么努力學(xué)習(xí)編程，而現(xiàn)在機(jī)器卻替你做了這件事。但當(dāng)年熬夜寫代碼，只為了看到項(xiàng)目跑起來時(shí)，你真正追求的是什么？是‘創(chuàng)造’�，F(xiàn)在，如果能找到有效使用 AI 的方式，你能夠創(chuàng)造得更多，也創(chuàng)造得更好。那種樂趣依然存在，絲毫未減。”

對此有網(wǎng)友表示認(rèn)同。HN 用戶 daxfohl 寫道：

“我同意你的看法，但想補(bǔ)充一點(diǎn)：過去幾個(gè)月里，AI 發(fā)展出現(xiàn)了一次明顯躍遷，現(xiàn)在這已經(jīng)是一種不可避免的趨勢。曾經(jīng)我還在期待 AI 會撞上‘天花板’，到那時(shí)我們回頭看，會覺得‘它們怎么可能取代程序員’這種想法很可笑。但現(xiàn)在，這件事看起來只是時(shí)間問題。

從更長遠(yuǎn)來看，我認(rèn)為未來一到兩年內(nèi)，Anthropic 和 OpenAI 會把產(chǎn)品從‘編碼助手’升級為‘工程團(tuán)隊(duì)替代方案’。這些產(chǎn)品可能內(nèi)置完整的標(biāo)準(zhǔn)工具和框架，也會提供接口接入其他技術(shù)棧。它們的直接客戶，可能不再是單個(gè)工程師，而是沒有深度技術(shù)經(jīng)驗(yàn)的產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)。

我還預(yù)計(jì)，單體架構(gòu)可能會回潮�，F(xiàn)在采用微服務(wù)，很大程度上是為了并行開發(fā)和減少?zèng)_突。但如果 AI 能顯著加快開發(fā)周期，這種優(yōu)勢就沒那么重要；反而把業(yè)務(wù)邏輯放在一個(gè)統(tǒng)一‘容器’里，更便于 AI 整體分析和理解�！�

antirez 最后提醒——「跳過 AI，不會對你或你的職業(yè)生涯有任何幫助。相比快速體驗(yàn)幾分鐘，他建議花幾周時(shí)間，謹(jǐn)慎而深入地測試這些新工具。如果一開始不適合自己，可以隔幾個(gè)月再嘗試一次�！�