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有點(diǎn)傷自尊,但太值了!Karpathy:當(dāng)AI接管80%代碼,我看清了AGI魔法

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新智元報(bào)道

編輯:元宇

【新智元導(dǎo)讀】在2025年的最后一個(gè)月,Andrej Karpathy經(jīng)歷了20年編程生涯中「最傷自尊」的一次巨變。

就在剛剛過去的一兩個(gè)月,一場無聲的巨變發(fā)生在特斯拉前AI負(fù)責(zé)人、OpenAI創(chuàng)始成員Andrej Karpathy身上。

去年11月,他的工作流還是80%的代碼手敲,20%的代碼交給AI。

僅僅幾周過去,二八比例,出現(xiàn)了180度對調(diào)!

AI接管了80%的代碼工作,而他只負(fù)責(zé)剩下的20%象征性微調(diào)工作。

用Karpathy的話說:我現(xiàn)在基本上是在用英語編程,雖然有時(shí)多少會(huì)覺得有點(diǎn)傷自尊,但那感覺還是太值了。


當(dāng)大眾對AI編碼的認(rèn)知還停留在「AI寫代碼會(huì)有Bug」的階段時(shí),Karpathy已經(jīng)宣布,「最熱門的新編程語言是英語」!


他拋棄了曾引以為傲的手寫代碼技能,取而代之的是「用英語指揮AI寫代碼」的新編程方式。

Karpathy在推文中說道,這是他二十年編程生涯里所出現(xiàn)的,對基礎(chǔ)編碼工作流最大的變化,而且這些變化還是在短短幾周內(nèi)發(fā)生的:

我預(yù)計(jì)已經(jīng)有兩位數(shù)百分比的工程師正在經(jīng)歷類似的轉(zhuǎn)變,而普通大眾對此的認(rèn)知程度,感覺還停留在個(gè)位數(shù)的低水平。

這說明這場史詩級的AI編碼方式轉(zhuǎn)變,并不只是天才程序員的游戲,也發(fā)生在許多普通程序員甚至是非編碼工程師的人身上。

幾乎所有人都在這場Claude引發(fā)的狂潮中,感受到了一種職業(yè)生涯被重塑的強(qiáng)大沖刷感。

當(dāng)編程變成一種「不好意思」的對話

Karpathy在描述這段劇變時(shí),用詞非常微妙。

他說,現(xiàn)在的編程過程有時(shí)會(huì)讓他感到有一點(diǎn)「傷自尊」。

原本需要一個(gè)團(tuán)隊(duì)忙活一個(gè)星期的架構(gòu),現(xiàn)在只要他用英語和AI聊幾句,代碼就會(huì)如潮水般涌現(xiàn)。

也許在去年11月之前,他覺得AI是他的副駕駛,80%的工作還要靠自己手敲代碼。

但到了12月,短短幾周時(shí)間他卻突然發(fā)現(xiàn),AI已經(jīng)接管了駕駛位,他坐在了副駕駛位置,留給他的只有20%的修補(bǔ)工作。

這種「身份互換」所帶來的沖擊是前所未有的。有著資深編碼經(jīng)歷的他,甚至?xí)檫@種「不勞而獲」的爽感,覺得「有些不好意思」。

但這種轉(zhuǎn)變已經(jīng)是不可逆轉(zhuǎn)。

尤其是像Claude和Codex等模型的編程能力在去年12月左右經(jīng)跨過了「一致性」閾值之后,引發(fā)了軟件工程巨變。

當(dāng)對話的質(zhì)量(提示詞工程)決定代碼的質(zhì)量,這種「英語編程」就成了一種新的硬核技能。

IDE / 智能體蜂群 / 易錯(cuò)性:一些言過其實(shí)的說法

在這篇推文中,Karpathy也談到了他對當(dāng)前生成式AI在編程中的作用和局限性的看法。

他覺得有些說法太夸張了,比如「AI來了,就不用IDE(集成開發(fā)環(huán)境,像VS Code那種代碼編輯器)了」,或者「智能體蜂群」(AI智能體像蜂群一樣協(xié)作編程)的熱炒。

他承認(rèn)AI是巨大進(jìn)步,但模型還是容易出錯(cuò),不是萬能的。

1.別太相信AI,重要的代碼還要自己盯緊

對于真正重要的代碼,Karpathy建議不要扔掉IDE,而是用一個(gè)大屏、舒服的IDE在旁邊監(jiān)視AI的輸出,就像老鷹盯準(zhǔn)獵物一樣。

現(xiàn)在錯(cuò)誤的類型已經(jīng)明顯變了,不再是簡單的語法錯(cuò)誤,而更類似于一種稍微有點(diǎn)馬虎、趕進(jìn)度的初級工程師會(huì)犯的概念性錯(cuò)誤。

2.AI最常見的毛?。簮蹃y假設(shè),然后一路錯(cuò)下去

AI會(huì)自己「腦補(bǔ)」一些錯(cuò)誤的假設(shè)(比如誤解你的需求),然后不檢查就繼續(xù)寫代碼,導(dǎo)致整個(gè)東西崩盤。

它不像真人那樣停下來問:「這個(gè)地方我不確定,你能澄清嗎?」,也不會(huì)指出代碼里的矛盾、比較不同方案的優(yōu)缺點(diǎn),或者在你想法不對時(shí)「頂撞」你。

相反,依然有點(diǎn)過度討好。Karpathy認(rèn)為進(jìn)入「計(jì)劃模式」(plan mode,讓AI先規(guī)劃再執(zhí)行)會(huì)好點(diǎn),但還需要一種更簡單、能隨時(shí)插入的輕量版計(jì)劃模式。

3.AI愛把簡單的事搞復(fù)雜

AI寫代碼時(shí),容易過度抽象(加太多層級)、結(jié)構(gòu)臃腫(代碼變胖),還經(jīng)常不清理自己留下的死代碼(廢棄的部分)。

它可能給你吐出一大堆低效、容易出bug的上千行代碼,當(dāng)你要求它們簡化時(shí),它們可能立刻精簡到100行。

它有時(shí)還會(huì)「多管閑事」,即便和當(dāng)前任務(wù)無關(guān),它們也會(huì)順手修改或刪除自己不喜歡、或者沒完全理解的注釋和代碼。

即便在CLAUDE.md里用一些簡單指令試圖約束,這些問題依然存在。

盡管如此,Karpathy仍認(rèn)為整體上它已經(jīng)是革命性提升了,已經(jīng)很難想象再回到純手寫編碼的時(shí)代了。

當(dāng)一個(gè)人習(xí)慣了AI幫忙寫代碼,再回去純手工敲,可能會(huì)感覺像是回到了石器時(shí)代,超級難受。

這說明AI雖然強(qiáng)大,但人類要聰明使用,才能發(fā)揮出超能力的效果。

AGI魔法真相

提速之外

是能力邊界的擴(kuò)展

AI輔助,到底為編程帶來了多大的「加速」,這一點(diǎn)雖然并不好量化,但Karpathy的感受是:自己完成原本計(jì)劃做的事情明顯更快了。

而且,還有比這更重要的變化,他可以做遠(yuǎn)超原計(jì)劃的事情:

  • 可以寫很多以前根本不值得花時(shí)間寫的代碼;

  • 可以去處理以前因?yàn)橹R或技能不足而完全不敢碰的代碼。

因此,除了提速之外,AI編碼帶給Karpathy更重要的一個(gè)變化是能力邊界的擴(kuò)張。

AI韌性

真正的魔法來自于「閉環(huán)嘗試」

AI智能體之所以能讓Karpathy這樣的大神感到震撼,是因?yàn)樗邆湟环N人類極度稀缺的特質(zhì):韌性(Tenacity)。

Karpathy觀察到,當(dāng)一個(gè)代碼Bug困擾人類超過30分鐘,大多數(shù)人會(huì)陷入煩躁、焦慮甚至想要放棄。

但AI不會(huì)。

它會(huì)像一臺不知疲倦的復(fù)讀機(jī),為了一個(gè)邏輯漏洞死磕到底,它可以連續(xù)嘗試50種方案,每一次都保持著最初的熱情。

耐力本身是人類工作的一個(gè)核心瓶頸,而有了大模型之后,這個(gè)瓶頸被極大地放寬了。

因此,當(dāng)很多人認(rèn)為AI的強(qiáng)大在于它「無所不知」,Karpathy指出,它的真正魔法來自于「閉環(huán)嘗試」。

大模型非常擅長在循環(huán)中不斷嘗試,直到滿足明確的目標(biāo)條件,Karpathy認(rèn)為這正是大多數(shù)「AGI 體感」魔法的來源。

人類的局限是,我們在寫代碼時(shí),一旦遇到錯(cuò)誤,心智負(fù)擔(dān)會(huì)迅速增加。

但AI的優(yōu)勢在于它不知疲倦。如果你給它一個(gè)明確的目標(biāo)(比如:這個(gè)網(wǎng)頁必須有一個(gè)能工作的登錄框),它可以在循環(huán)中嘗試100次。

這種「不斷試錯(cuò)直到成功」的能力,在感官上非常接近人類的智慧(AGI體感)。

聲明式指令

給「終點(diǎn)」,不給「路線圖」

AI這種「閉環(huán)嘗試」直至成功的特質(zhì),意味著我們要把思維從「命令式」(Imperative)切換到「聲明式」(Declarative)。

不要告訴它具體步驟,給它成功標(biāo)準(zhǔn),然后看它自己跑。

  • 命令式編程(舊思維):告訴AI第一步打開文件,第二步解析字符串,第三步過濾空格……如果其中一步錯(cuò)了,全盤皆錯(cuò)。

  • 聲明式編程(新思維):告訴AI「我需要一個(gè)能處理這種CSV格式并輸出圖表的腳本,這是它的規(guī)格說明」。

只要你定義清楚了「成功標(biāo)準(zhǔn)」,AI就會(huì)利用它的「閉環(huán)嘗試」能力去撞開每一扇門。

測試驅(qū)動(dòng)(TDD)與工具集成(MCP)

Karpathy還提到了具體的實(shí)操策略。

1.先寫測試,再過測試

Karpathy認(rèn)為這是最聰明的做法。

先讓AI寫一段「驗(yàn)證程序是否正確」的代碼(測試用例)。

只要測試沒通過,AI就得在循環(huán)里一直改代碼,測試就是AI的「監(jiān)考老師」。

2.引入MCP(Model Context Protocol)

比如把瀏覽器能力集成進(jìn)循環(huán)。

AI寫完代碼,自動(dòng)打開瀏覽器運(yùn)行,如果發(fā)現(xiàn)頁面白屏或報(bào)錯(cuò),它會(huì)自己看到報(bào)錯(cuò)信息,然后回到循環(huán)里繼續(xù)修Bug。

整個(gè)過程,人類不需要介入。

3. 杠桿效應(yīng):用「AI的時(shí)間」換取「人的自由」

所謂杠桿效應(yīng),就是讓智能體循環(huán)得更久。

不要一上來就讓AI寫最復(fù)雜的架構(gòu),先讓它寫一個(gè)「雖然笨但一定對」的版本。

有了這個(gè)正確的基準(zhǔn),再讓它去做性能優(yōu)化。

這樣,每個(gè)人的編程成本,變成了寫下「規(guī)格說明」的那幾分鐘。而AI可能在后臺默默循環(huán)、嘗試、報(bào)錯(cuò)、重啟了整整一個(gè)小時(shí)。

我們每個(gè)人的杠桿就在于:你投入的「指令時(shí)間」越短,AI運(yùn)行的「循環(huán)時(shí)間」越長,你獲得的生產(chǎn)力倍率就越高。

AI編程的樂趣與「廢用性萎縮」

AI編程帶給了Karpathy樂趣,這一點(diǎn)讓他事先沒想到。

他認(rèn)為用智能體編程反而比以前更好玩了:

當(dāng)大量填空式的苦活被拿掉,留下來的更多是創(chuàng)造性的部分,他也更少被卡?。↘arpathy認(rèn)為這種被卡住的體驗(yàn)一點(diǎn)都不好玩)。

而且有了AI之后,Karpathy在面對問題時(shí)也變得更有勇氣了,因?yàn)閹缀蹩偰苷业揭环N方式與它并肩作戰(zhàn)、向前推進(jìn)。

Karpathy認(rèn)為AI編程大概會(huì)把工程師分成兩類:一類主要喜歡「寫代碼」,另一類主要喜歡「造東西」。

除了這些樂趣和積極的變化之外,Karpathy也看到了AI編程所帶來的一種令人不安的變化。

他提出了一個(gè)警示:廢用性萎縮

「我已經(jīng)明顯感覺到,自己手寫代碼的能力在慢慢退化。」

Karpathy認(rèn)為,當(dāng)我們習(xí)慣了只負(fù)責(zé)判別、不負(fù)責(zé)生成(這是人類大腦中兩種不同的能力),我們的大腦就像是長期不用、開始退化的肌肉,也就是說人類手動(dòng)編程的能力正在經(jīng)歷一場不可逆的退化。

這不僅是技能的喪失,更是一種深層的「降級」。

如果有一天AI撤下了它的梯子,那些已經(jīng)習(xí)慣了漂浮在云端、失去攀爬能力的程序員,該怎么辦?

Karpathy2026預(yù)言

垃圾內(nèi)容大爆發(fā)與人才結(jié)構(gòu)的洗牌

自2022年末ChatGPT問世以來,生成式AI的爆發(fā),已經(jīng)進(jìn)入第四個(gè)年頭。

Karpathy表示,他已經(jīng)為2026年做好了心理準(zhǔn)備,那可能會(huì)是GitHub、Substack、arXiv、X/Instagram 乃至幾乎所有數(shù)字媒體的「垃圾內(nèi)容大爆發(fā)」,也包括一些對AI生產(chǎn)力變革的炒作。

當(dāng)然,這個(gè)過程也會(huì)伴隨著真實(shí)、扎實(shí)的進(jìn)步。

最近他不斷思考的幾個(gè)問題是:

「10X工程師」會(huì)發(fā)生什么變化?

平均工程師和頂尖工程師之間的生產(chǎn)力差距,會(huì)不會(huì)被進(jìn)一步拉大?

在大模型加持下,通才是否會(huì)越來越勝過專才?畢竟大模型在補(bǔ)齊細(xì)節(jié)方面很強(qiáng),但在宏觀戰(zhàn)略上沒那么強(qiáng)。

未來的大模型編程體驗(yàn)會(huì)像什么?像打《星際爭霸》?像玩《異星工廠》(Factorio)?還是像演奏音樂?

社會(huì)中到底有多少問題,本質(zhì)上是被數(shù)字化知識工作的瓶頸卡住的?

Karpathy提到Claude和Codex等AI智能體能力在2025年12月左右跨過了某個(gè)一致性閾值,忽然之間像是明顯走在了其他一切前面:無論是集成(工具、知識)、新的組織工作流與流程,還是更廣泛的擴(kuò)散。

因此,他認(rèn)為2026年將會(huì)是一個(gè)高能量的年份,整個(gè)行業(yè)都在消化、吸收這種全新的能力。

在這種混亂中,人才的結(jié)構(gòu)將發(fā)生一次大規(guī)模的洗牌。

那些在宏觀策略上有洞察、能夠跨領(lǐng)域思考的人,因?yàn)閾碛辛薃I這個(gè)無所不能的執(zhí)行工具,他們的生產(chǎn)力將被放大成百上千倍,也許通才的春天可能會(huì)到來。

相反,那些只掌握單一領(lǐng)域、只會(huì)機(jī)械執(zhí)行的「專才」,將面臨殘酷的擠壓。

更讓人扎心的是:AI并沒有像人們預(yù)想的那樣抹平差距。

一種現(xiàn)實(shí)可能是,一個(gè)頂尖開發(fā)者利用AI所爆發(fā)出的能量,與普通開發(fā)者之間的差距,將遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出10倍以上。

參考資料:

https://x.com/karpathy/status/2015887154132746653


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