“有了 Copilot 后，程序员的编程能力正在逐渐退化！”

最新推荐文章于 2025-11-21 17:11:00 发布

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随着 AI 技术的迅猛发展，诸如 GitHub Copilot 这样的编程辅助工具正逐渐渗透进开发者的日常工作中。一方面，Copilot 凭借其强大的代码生成能力，极大地提升了开发效率，让许多程序员得以从繁琐的编码任务中解脱出来，专注于更高层次的设计与创新。另一方面，也有声音指出，过度依赖 Copilot 可能会导致程序员的基本技能和创造性思维逐渐退化，进而影响整个行业的健康发展。

原文链接：https://www.darrenhorrocks.co.uk/why-copilot-making-programmers-worse-at-programming/

作者 | Darren Horrocks 翻译 | 郑丽媛

出品 | 优快云（ID：优快云news）

过去几年里，诸如 GitHub Copilot 以及其他大语言模型（LLM）这类 AI 驱动工具的快速演进，都承诺将彻底改变编程方式。通过运用深度学习，这些工具能够生成代码、提供解决方案，甚至可以实时解决问题，大大节省了开发者的工作时间。

然而，尽管这些 AI 工具在大幅提高了生产力，但越来越多的人担心它们可能对程序员的编程质量和技能产生意想不到的负面影响。

核心编程技能的退化

依赖像 Copilot 这样的工具，带来的一个最大隐患就是程序员的核心编程技能逐渐退化。在过去，学习编程意味着要亲自动手解决实际问题、进行调试，并且对代码的各个层面都有深刻的理解——从算法设计到底层实现的细节。

AI 助手虽然很有用，但也往往使得开发者跳过了这些关键步骤。例如，程序员不必深入理解算法的底层结构，也不需要学习如何编写高效的循环或递归逻辑，就可以直接采用 AI 自动生成的代码片段。长此以往，开发者可能无法在没有 AI 辅助的情况下有效解决问题，因为他们从未完全掌握编程所需的解决问题能力和批判性思维技巧。

过度依赖自动生成的代码

使用 Copilot 这样的工具，开发者可以迅速生成可运行的代码，而不必完全理解其内部机制，这就会导致一种“代码依赖”的现象，即开发者过度依赖 AI 生成的解决方案，却不去检查其正确性、效率或可维护性。

自动生成的代码有一个关键问题，，就是它未必总是针对特定问题的最佳解决方案。如果程序员不对代码进行充分审查，他们可能会接受效率低下、存在漏洞或不安全的代码，这些代码在表面上看似可行，但长远来看会带来问题。这种依赖性降低了程序员对代码进行重构甚至审查的动力，长期而言会对代码库的质量和团队生产力造成损害。