極客網(wǎng)·極客觀察3月5日 去年10月,谷歌CEO桑達?皮查伊(SundarPichai)公開表示,谷歌現(xiàn)在有25%的新代碼由AI生成,再經(jīng)人類工程師審查通過。作為全球市值第三的科技巨頭,谷歌的實踐充分印證了AI編程工具的巨大潛力。
美東時間3月3日,Anthropic宣布完成35億美元融資,估值飆升至615億美元,其編程工具的市場的熱度可見一斑。這些工具顯著提升了程序員(軟件工程師)的生產(chǎn)力,也引發(fā)了行業(yè)新思考:未來是否還需要持續(xù)擴大程序員規(guī)模?
就在幾年前,這個問題還顯得頗為荒誕。無論是中國還是美國,優(yōu)秀程序員始終處于供不應求的狀態(tài)。但隨著AI代碼生成、缺陷檢測等技術的突破,傳統(tǒng)開發(fā)模式正在經(jīng)歷深刻變革,人們開始重新審視程序員的前途。
程序員驚呼,“行業(yè)即將崩潰”
無論哪個行業(yè),站在金字塔頂端的從業(yè)者都無需擔憂被淘汰,程序員群體同樣如此。但值得深思的是:那些處于中低端市場的從業(yè)者何去何從?是轉向其他崗位尋求發(fā)展,還是面臨永久性失業(yè)?若AI技術引發(fā)行業(yè)人員結構調整,又將對全球教育體系產(chǎn)生怎樣的連鎖反應?
根據(jù)美國國家學生信息服務中心的數(shù)據(jù),過去10年間,美國計算機及信息系統(tǒng)專業(yè)(Computer and Information Systems)學士學位授予量增長了200%。全球范圍內,該領域人才的培養(yǎng)規(guī)模均呈現(xiàn)指數(shù)級增長。其中,中國程序員數(shù)量從2020年的652萬增至2024年的940萬,同比增長44%,印證了行業(yè)對人才的持續(xù)渴求。
然而,AI技術的突破正在重塑行業(yè)生態(tài)。當前美國程序員平均基本年薪為10.6萬美元(舊金山灣區(qū)達16.1萬美元),中國從業(yè)者平均月薪22756元(65.9%集中在7-18萬元年薪區(qū)間),均屬高收入群體。但行業(yè)預警信號已現(xiàn):Meta創(chuàng)始人扎克伯格明確表示將擴大AI使用范圍,Salesforce CEO馬克?貝尼奧夫(Marc Benioff)宣布2025年前凍結傳統(tǒng)工程師崗位,稱AI已提升30%生產(chǎn)力。
求職平臺Indeed調查顯示,42%的年輕工程師認為行業(yè)“即將崩潰”。產(chǎn)品經(jīng)理群體普遍預測,AI將逐步接管基礎編碼任務,導致用人需求結構性調整。這種變化不僅影響從業(yè)者職業(yè)發(fā)展,更對教育體系提出挑戰(zhàn)——當行業(yè)需求轉向AI協(xié)同能力培養(yǎng)時,傳統(tǒng)課程設置是否需要顛覆性改革?
“沒預想的那么嚴重”,初級工程師門檻在提高
一位程序員發(fā)表文章稱:“12年前,我大學畢業(yè)獲得第一份工作,成為一名初級工程師。那時企業(yè)對初級工程師的期待值較低。我經(jīng)歷了為期一個月的培訓期,這期間沒人指望我產(chǎn)出成果,有些同事的培訓期甚至長達三個月。我入職前從未使用過GitHub?!?/p>
如今AI正在改寫行業(yè)規(guī)則。他繼續(xù)描述道:“近年來,每屆新人都比前一屆具備更扎實的技術基礎,企業(yè)對新人的能力要求也水漲船高?,F(xiàn)在新員工入職首周就會被分配實際任務。借助ChatGPT和GitHub Copilot等工具,新人能夠實現(xiàn)快速學習與崗位適應,行業(yè)準入門檻因此顯著提升?!?/p>
關于“AI淘汰初級工程師”的論斷,需要辯證看待。當前實習工程師的能力已接近之前全職工程師水平,未來從業(yè)者可能需要達到當前資深工程師標準才能獲得理想職位。市場對程序員的總需求并未縮減,但對初級崗位的能力定義發(fā)生了質的變化:自動化將替代部分常規(guī)工作,但企業(yè)仍要求初級工程師持續(xù)學習,最終承擔復雜系統(tǒng)開發(fā)任務。
據(jù)行業(yè)估算,約40%的基礎開發(fā)工作已可由AI完成,但面對復雜項目和大規(guī)模系統(tǒng)時,AI仍顯能力不足。開發(fā)與測試崗位的融合趨勢尤為顯著,工程師只需向AI輸入需求說明和測試用例,即可實現(xiàn)全流程自動化。
盡管科技企業(yè)裁員潮引發(fā)關注,但Meta在印度班加羅爾設立新研發(fā)中心并招聘100余名工程師,蘋果計劃在美國新增2萬個研發(fā)崗位,這些事實表明,行業(yè)需求正經(jīng)歷結構性調整而非總量縮減。AI對程序員的打擊可能沒有預想的那么嚴重,編程不只是編寫代碼那么簡單,還需要創(chuàng)造性思維,需要閱讀代碼的專業(yè)知識,現(xiàn)在的AI仍然不具備原創(chuàng)思維能力。
美國計算機行業(yè)協(xié)會(CompTIA)首席技術推廣官詹姆斯?斯特蘭格(James Stanger)指出:“AI無法處理其知識體系外的問題。目前沒有工具能替代優(yōu)秀工程師,但缺乏創(chuàng)新能力的從業(yè)者將面臨淘汰風險。”
悲觀者與樂觀者各有道理
作為一名程序員,倘若你經(jīng)驗豐富,或許會持有樂觀的態(tài)度,因為AI提升了你的工作效率;如果你是一名經(jīng)驗欠缺的工程師,恐怕就難以樂觀得起來了。
杰里米?蔡(Jeremy Chua)是一位擁有長達10年工作經(jīng)驗的程序員。在工作過程中,他會借助ChatGPT或者Claude,從谷歌、StackOverflow等平臺獲取編程問題的答案。
生成式AI能否替代他的工作呢?蔡對此表示懷疑。他說,以往需要一周時間才能完成的項目,如今他只需1到2天就能搞定。在他眼中,聊天機器人僅僅是他的合作伙伴,無法取代他的位置。
臨床人工智能公司SmarterDx的程序員迦勒?湯金森(Caleb Tonkinson)認為,AI正以兩種方式改變著編程領域:一種是能夠以更快的速度產(chǎn)出同樣的成果,另一種則是在相同的時間內創(chuàng)造出更優(yōu)質的成果。
在湯金森看來,AI和其他科技工具并無本質區(qū)別。實際上,用于尋找漏洞、生成或評估代碼的軟件已經(jīng)存在了20多年,優(yōu)秀的公司和工程師幾乎都會使用這類工具,當下的情況和過去相比并沒有太大不同。
然而,如果你和亞歷山大?彼得羅斯(Alexander Petros)一樣,是一名新手程序員,那么你極有可能會感到焦慮。他坦言:“我確實有些擔憂。以前企業(yè)可能會雇傭初級開發(fā)人員來完成一些工作,可現(xiàn)在這些工作卻交給了AI,這實際上剝奪了初級開發(fā)人員嘗試、犯錯并從中學習的機會?!?/p>
彼得羅斯試用過ChatGPT,卻發(fā)現(xiàn)它生成的代碼可能不夠流暢。一旦代碼中的某些部分出現(xiàn)問題,人類或許不知道該如何解決。而且,大語言模型可能無法生成能夠長時間穩(wěn)定良好運行的軟件系統(tǒng),當出現(xiàn)問題時,它的機制和原理似乎也不太可能有效解決問題。
結語
當前AI編程工具的表現(xiàn)令人矚目,但它們的有效應用存在一個重要前提:人類必須提供精準的指令。
在現(xiàn)實軟件開發(fā)場景中,初始需求往往存在缺陷,而開發(fā)過程本質上是一個持續(xù)迭代的動態(tài)過程。當遇到預期外的邊緣情況時,需要工程師憑借專業(yè)判斷進行決策,這種能力恰恰是當前AI系統(tǒng)欠缺的。
此外,AI會犯錯,無法處理復雜大型項目或者復雜任務,缺乏解決深度問題的能力,這些都導致目前AI編程工具只能作為輔助工具使用。如果AI代碼出現(xiàn)錯誤或者漏洞,后果可能極為嚴重,是企業(yè)無法承受的。
因此,在未來一段時間內,AI編程的重要性會不斷提升,但離完全取代程序員還很遙遠。(小刀)
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