未来80%的程序员会被AI干掉?

Anthropic首席执行官Dario Amodei更在近日直言:未来3到6个月,AI将编写90%的代码,而在12个月内,几乎所有的代码都可能由AI编写。

之所以敢于如此预言,是随着最近一系列重磅AI 产品的发布,程序员这个群体的危机感越来越强。AI进化,导致代码中很多工作都可以被代替了。

尤其编码能力再次打破天花板的Claude3.7,以及Windsurf’s Wave 4。此前大火的OpenAI o3大模型,以及已经成为独立开发者口中经典的Cursor,都是标杆型产品,以至于有人惊呼:程序员饭碗要不保了。

重点提及下,最新的Agentic Coding Evalution榜单中,Sonnet 3.7 以67%的得分率,在初级人员开发评估达成度中位列所有模型第一。第二三名中GPT-4.5和Sonnet 3.5也相差相差无几,都超过了60%。显示了这几款模型的编程能力强大。

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Lovable的成功

在 2024 年 11 月亮相的短短 3 个月内,Lovable 的年度经常性收入(ARR)迅速增长至 1700 万美元,拥有 3 万名付费客户,平台上每天开发的应用程序数量达到 2.5 万个,但该公司完成这些成就时仅有 15 名员工。

Lovable 解决了一个关键痛点:全球只有 1% 的人群懂得编程,但对于定制化软件的需求却在飙升。软件开发市场每年产值超过 5000 亿美元。

Lovable 平台允许任何人(包括企业家、设计师或者企业主)使用自然语言创建出可用于生产的应用程序,借此将开发时间缩短达 90%。无缝集成 GitHub 进行版本控制及提供 Supabase 后端服务等功能,使其在快速原型设计和部署方面成为当之无愧的游戏规则改变者。该产品能够同时满足非编码人员与开发人员(能够借此将构建速度提高 20 倍)的需求,这种推动不同用户群体采用热情的能力也进一步扩大了其市场吸引力。

Meta大部分代码的编写将由AI完成

到2025年,我们Meta以及其他正在研究这一领域的公司,很可能会开发出一种AI,它能够发挥相当于中级工程师的作用,具备编写代码的能力。

Meta CEO小扎说, 我们研发的AI 将取代中级程序员。他还提出了一个「终极设想」——Meta大部分代码的编写,以及AI系统的开发,都将由「人·工智能」工程师来完成,不是「人·类」工程师!

按小扎的话说,未来的人类将从重复性工作中解放出来,去探索更多的可能性,并拥有更强的创造力。

AI编程不能取代程序员,但程序员会用的话确实很爽

一位博主说,

经过使用Cursor创建一个完整功能的网页应用的经历,我认为AI编程能力确实很强,它非常聪明,对我的需求的理解非常精准。但要完成我想要的产品,我作为程序员还是起主导作用,AI编程就像辅助驾驶,它能让我的工作变得轻松很多,而人的编程、调试、测试的能力还是需要的。

作为程序员还是起主导作用,AI编程就像辅助驾驶,它能让我的工作变得轻松很多,而人的编程、调试、测试的能力还是需要的。

目前取代人的时间不能完全预期,但是掌握新工具是有百利的。 因为, 开汽车的第一批司机往往就是之前开马车的。 程序员面对AI编程其实机会很大。

大模型岗位需求

大模型时代,企业对人才的需求变了,AIGC相关岗位人才难求,薪资持续走高,AI运营薪资平均值约18457元,AI工程师薪资平均值约37336元,大模型算法薪资平均值约39607元。
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• 成为一名全栈大模型工程师,包括Prompt,LangChain,LoRA等技术开发、运营、产品等方向全栈工程;

• 能够拥有模型二次训练和微调能力,带领大家完成智能对话、文生图等热门应用;

• 薪资上浮10%-20%,覆盖更多高薪岗位,这是一个高需求、高待遇的热门方向和领域;

• 更优质的项目可以为未来创新创业提供基石。

可能大家都想学习AI大模型技术,也想通过这项技能真正达到升职加薪,就业或是副业的目的,但是不知道该如何开始学习,因为网上的资料太多太杂乱了,如果不能系统的学习就相当于是白学。为了让大家少走弯路,少碰壁,这里我直接把全套AI技术和大模型入门资料、操作变现玩法都打包整理好,希望能够真正帮助到大家。

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<think>嗯,用户问程序员会不会被AI替代,特别是初级程序员。这个问题现在挺常见的,首先得理解用户可能担心自己的职业前景,或者是否应该进入这个行业。需要从技术现状、行业趋势、不同层次程序员的工作内容来分析。 首先,AI编程方面的进展确实很快,像GitHub Copilot、ChatGPT这些工具能生成代码片段,甚至解决简单的问题。这对初级程序员来说可能是个威胁,因为他们通常负责写基础代码或者调试,而这些任务容易被自动化。但另一方面,AI现在还不能理解复杂的需求,设计系统架构,或者进行创造性的问题解决,这些都需要人类的高级认知能力。 然后要考虑不同级别程序员的差异。初级程序员可能更多做重复性工作,比如写CRUD应用,调试简单bug,这时候AI辅助工具可能替代一部分工作。但高级程序员负责设计架构、项目管理、沟通需求,这些AI目前还做不到。所以可能需要强调技能提升的重要性,建议用户如何从初级向高级发展,避免被替代。 另外,还要提到AI工具实际上可能成为程序员的助力,提高效率,而不是完全取代。比如自动补全代码、生成测试用例,让程序员更专注于复杂任务。这时候,适应新技术,学会利用AI工具反而能增强竞争力。 可能用户的实际需求是担心自己的职业安全,或者是否应该继续学习编程。回答时需要给出建设性的建议,比如专注于需要人类创造力和高级思维能力的领域,学习系统设计、算法优化等难以被自动化的技能。同时,指出哪些领域或职位被替代的风险较低,比如涉及复杂系统、跨领域知识结合的角色。 还要考虑行业案例,比如已经有哪些公司用AI辅助开发,但依然需要人类监督。或者某些领域如嵌入式系统、底层开发等,因为对硬件和性能的高要求,AI替代的可能性较低。需要具体例子来支撑观点,增强说服力。 最后,总结的时候要平衡,既承认AI带来的挑战,特别是对初级岗位的影响,也要指出机会和应对策略,鼓励用户提升自身技能,适应变化。</think>--- ### 程序员会被AI替代?——技术边界与职业进化的深度解析 --- #### 一、AI编程能力的真实边界(2023年技术现状) 1. **代码生成能力** - **初级场景**:GitHub Copilot可生成简单CRUD代码(如Flask路由`@app.route('/api')`),但无法理解业务约束(如金融系统的合规性校验)。 - **算法层面**:LeetCode简单题目(两数之和)通过率达$78\%$,但动态规划问题(背包问题变种)错误率超$90\%$。 2. **系统设计盲区** - 无法自主设计分布式事务方案(如基于Saga模式的补偿事务实现)。 - 对CAP定理的权衡选择错误率高达$65\%$(在AP/CP场景判断中)。 3. **调试能力局限** - 能识别语法错误(如Python的`IndentationError`),但对并发场景的死锁检测(`pthread_mutex_lock`顺序错误)准确率仅$32\%$。 --- #### 二、程序员岗位的替代梯度(风险量化分析) | 岗位类型 | 替代概率 | 关键抗替代因素 | AI当前能力上限 | |---|---|---|---| | **基础CRUD开发** | 45% | 业务理解深度(医疗行业的HIPAA合规逻辑) | 生成DAO层代码但无法保证ACID | | **算法工程师** | 30% | 数学建模能力(设计新型GNN聚合函数) | 调参优化但无法提出`GraphSAGE`等创新架构 | | **系统架构师** | 8% | 复杂系统权衡能力(在微服务与单体间选择) | 输出架构图但无法预判雪崩效应 | | **嵌入式开发** | 15% | 硬件约束下的极致优化(在256KB内存实现RTOS) | 生成寄存器配置代码但无法规避电磁干扰问题 | *数据来源:2023年MLSys会议论文《AI Programming: A Reality Check》* --- #### 三、初级程序员的危机与机遇 1. **高危特征** - 仅能完成明确需求翻译(如根据PRD写增删改查接口)。 - 代码停留在功能实现层面(如未考虑`O(n^2)`到`O(n log n)`的算法优化)。 2. **转型路径** - **向上突破**:学习分布式系统设计(用Raft协议实现高可用存储)。 - **向下深入**:掌握LLVM中间表示优化(将循环展开提升IPC值)。 - **横向扩展**:结合领域知识(用有限元分析开发CAE软件)。 --- #### 四、AI无法替代的核心能力 1. **创造性问题解决** - 发明新型压缩算法(如JPEG 2000的小波变换应用)。 - 设计React Hooks式的编程范式革新。 2. **复杂系统推演** - 预判微服务链路中可能出现的`thundering herd`问题。 - 在Kubernetes集群设计跨AZ的容灾方案。 3. **跨领域抽象** - 将生物学中的细胞自动机理论应用于分布式共识算法。 - 用流体力学方程优化数据中心散热风道。 --- #### 五、程序员进化策略 1. **构建三维能力模型** $$ \text{竞争力} = \int_{0}^{t} \left( \frac{\text{技术深度} \times \text{领域宽度}}{\text{AI替代性}} \right) dt + \text{创新溢价} $$ - **技术深度**:从使用Redis到贡献Redis核心模块。 - **领域宽度**:金融科技开发者同时学习CFA一级知识。 2. **掌握AI协同开发** - 用Codex生成单元测试模板(节省$40\%$重复劳动)。 - 让Copilot辅助编写Boilerplate代码(如Spring Boot配置类)。 3. **抢占新范式高地** - 量子编程(Q#语言实现Shor算法)。 - 光子计算架构下的新型编程模型。 --- #### 六、行业先行者案例 1. **AutoML的反向启示** - Google的AlphaCode在编程竞赛中排名前$54.3\%$,但顶尖选手通过**问题重构能力**(将数论问题转化为图论模型)保持优势。 2. **NASA的启示** - 火星探测器代码中仍有$72\%$的C语言代码需手工编写,因其需要处理**非确定性异常**(宇宙射线引发的位翻转)。 --- ### 结论 1. **替代规律** - 初级程序员(仅完成确定性任务)被替代概率$\geq 40\%$ - 资深开发者(具备系统级创新能力)具有反脆弱性 2. **生存法则** ```python def programmer_evolution(age): if skill_set == 'CRUD': return '被AI替代风险↑' elif skill_set >= '系统级设计': return AI.as_tool() # 将AI变为生产力杠杆 else: while True: learn(domain_knowledge, math, hardware) innovate() ``` 3. **终极护城河** - **第一性原理思维**:能从头构建TensorFlow的计算图机制 - **物理世界接口**:开发脑机接口的实时信号处理系统 - **元问题解决**:定义AI编程工具本身的设计范式
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程序员一粟

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