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AI時代需要什么樣的程序員

2025年10月21日 08:25  澎湃新聞  

每年10月24日,被稱為“1024程序員節(jié)”。有人說它是“程序員的情人節(jié)”,也有人調侃是“連續(xù)16個小時不下班的節(jié)日”。這個節(jié)日之所以是1024,因為2的十次方正好是一千零二十四。它象征著二進制的浪漫,也象征著程序世界的原教旨主義。

但在這個屬于邏輯和代碼的日子里,我們或許也該停下手頭的項目,問自己一個更棘手的問題:在AI成為主力工具的時代,程序員這個職業(yè),還剩下多少“人”的成分?或者說,我們還需要程序員嗎?

去年此時,有人還在手寫代碼;今年,他已經(jīng)在教AI怎么寫代碼;那么明年呢?他是不是已經(jīng)變成AI的提示詞工程師,連編譯器都不碰了?這個節(jié)日,究竟是慶祝一個職業(yè)的榮光,還是悄悄紀念一種正在消失的狀態(tài)?

我們還需要記語法、背算法、學框架嗎?我們還需要懂得優(yōu)化、重構、性能調優(yōu)嗎?或者說,如果“寫代碼”不再是程序員的核心能力,我們到底還需要什么樣的程序員?

曾經(jīng)的編程,是一種“慢武功”

2000年代初,學編程是一件需要儀式感的事。你得從C語言學起,啃數(shù)據(jù)結構,調指針,背算法。遇到報錯,你得把異常復制下來,貼進搜索框,一頁頁翻知乎或CSDN的文章,看哪個說得靠譜,再小心翼翼地跑一次,看看是不是終于不報錯了。那時的程序員像農(nóng)耕者:用時間換成長,用苦工堆積產(chǎn)值。

哪怕到了2015年,技術仍是按部就班地演進:Java變得更穩(wěn)重,Python成為數(shù)據(jù)科學的寵兒,從jQuery到Vue,再到React,框架在不斷變,語法越來越炫,但說到底,還是在圍繞“怎么更快畫出一個好看又能動的頁面”這條路上打圈。經(jīng)驗,是一塊磚一塊磚地壘起來的。就像日本壽司大師,從切黃瓜開始學十年,最后只為握好一塊飯團。而今天,突然不需要切黃瓜了。

生成式AI的到來,讓整個游戲規(guī)則變了,F(xiàn)在,最優(yōu)秀的程序員,不是那些寫代碼最快的人,而是那些知道如何讓AI寫出好代碼的人。你得像電影《盜夢空間》里的造夢者,知道如何構造一個環(huán)境、設定約束、搭建提示詞。你寫的不再是“代碼”,而是“構建代碼的場景”。

這,就是“AI原生程序員”的新角色。你可能沒寫過一個能跑通的排序算法,

也沒獨立部署過一套后端服務,但你只要能把需求講明白、邏輯列清楚,AI就能替你寫出八成像樣的代碼。甚至測試腳本、接口文檔、部署流程,也都可以自動生成。

老程序員,開始“背著歷史包袱跑步”

問題是——不是所有人都來得及換操作系統(tǒng)。我認識一位資深工程師,40歲出頭。簡歷上寫著“參與開發(fā)了某國有銀行核心系統(tǒng)”,項目周期三年,文檔厚如詞典,流程復雜得像《清明上河圖》。但他用Copilot寫代碼時,手速慢、警惕性高,總擔心AI給出的答案不夠“嚴謹”,于是手動重寫,來來回回,一天只寫出三百行,代碼量甚至趕不上一個實習生。

他不是能力不行,而是“思維模型”跟不上了。他相信代碼是“瞧”出來的,不是“生成”出來的。軟件是“搭”出來的,而不是“喂Prompt”就能長成的?涩F(xiàn)實已經(jīng)變了,F(xiàn)在真正花時間的,是設計好提示詞,是決定哪塊該交給AI,哪塊必須手動優(yōu)化。

過去積累的經(jīng)驗,反而成了需要反復審視的“舊習慣”。他不是不努力,而是努力的方向過時了。

AI原生畢業(yè)生,也可能在“刻舟求劍”

我們也別急著贊美“AI原生”。我見過不少剛畢業(yè)的學生,Prompt寫得飛快,工具切換熟練得像開外掛。接口讓AI來寫,頁面用畫圖工具一鍵生成,文檔也直接交給自動摘要搞定。但當產(chǎn)品迭代后需要接入ERP系統(tǒng)時,他崩了。他不知道“月底財務對賬”的時間點為啥那么奇怪,更不知道政府采購合同為什么要拆成三個子項。

他們以為AI萬能,結果被現(xiàn)實打了耳光。因為他們不了解,復雜業(yè)務的歷史不是代碼,而是人。企業(yè)流程是幾十年一步步積累下來的慣性。財務科、內控部、法務團隊不是AI能一夜重塑的對象,它們只能被理解,不能被跳過。哪怕你能用AI寫出所有API,但你要知道:有些字段的命名,是某個十年前的兼容性遺留問題——刪不了,也改不得。

我們進入了一個奇怪的階段。寫代碼越來越像畫畫。你畫出一個模糊意圖,AI補完你想表達的結構。于是,一部分人開始以為,“只要我vibe(氛圍)夠對,代碼就會自己出現(xiàn)!边@也確實在某些場景下成立。但當你面對一個橫跨七個子系統(tǒng)、數(shù)據(jù)源分布在三地、文檔混雜著Excel和PDF的老系統(tǒng)時,vibecoding就像用素描技巧畫城市規(guī)劃圖。你得理解這個城市是怎么長出來的,它的水管通哪兒、墻體承不承重、歷史問題遺留項有幾代人踩過坑。哪條走線埋著三代程序員不敢動的技術債,哪份接口文檔早就沒人敢更新,怕動了會出事。

刻舟求劍,是一種錯覺:以為只要工具足夠新,就能解決所有舊問題。而現(xiàn)實是:真正的復雜,不在系統(tǒng)里,在系統(tǒng)之外。

我們需要什么樣的程序員?

我們到底需要什么樣的程序員?不是活在C語言年代里,把一切都手寫出來的人;也不是飄在AI云端,只靠模型輸出就敢上線的人。我們需要“新舊混血”的程序員。一邊講得了機器語言,能和AI工具對話;一邊懂得人類語言,能和業(yè)務、系統(tǒng)、歷史展開對話。他們是“雙語程序員”——既懂代碼語言,也懂組織語言。

他們知道:Prompt不只是關鍵詞堆砌,而是一份帶上下文的系統(tǒng)設計說明;部署不是復制粘貼,而是對整個服務依賴鏈的判斷;一個字段為什么不能改,不是技術問題,而是業(yè)務慣性和歷史包袱的綜合結果。

真正有價值的程序員,不是手快、工具全、堆技能,而是那些明白:“系統(tǒng)是時間的產(chǎn)物,問題往往來自人!彼麄兡芸创┮粋架構設計圖,背后藏著哪幾代人的妥協(xié);也能在提示詞里提前預判模型可能出錯的邊界。他們解決問題的方式,不是工具最強,而是判斷最穩(wěn)。

這類人,正在被越來越多的公司追著找。大公司,如Meta、Google、阿里、騰訊,要的不是“寫代碼機器”,而是能駕馭AI工具,讓別人寫的代碼“跑得穩(wěn)、跑得久”的技術統(tǒng)籌者。而初創(chuàng)公司更直接:你得一個人搞定一整套系統(tǒng),建模、設計、落地、上線,AI工具當然幫得上忙,但前提是:你知道哪一部分能自動,哪一部分必須靠你。

程序員,正在變成“系統(tǒng)設計者”

這個職業(yè),越來越不像一門“技藝”,更像一門“結構學”。就像建筑師不再親自搬磚,程序員也不再親手寫每一行代碼。磚可以交給機器,結構只能靠人來決定。新的黃金技能,不是“編碼”,而是“抽象”。你得理解復雜系統(tǒng)的依賴關系,理解哪些組件可以復用,哪些接口必須重寫。你需要能快速評估技術債的代價,也要能預見五年后的維護成本。

未來的程序員,最重要的能力是:系統(tǒng)抽象能力:理解復雜關系;架構判斷能力:掌控整體節(jié)奏;歷史理解能力:知道問題為什么變成這樣。這三種能力,AI給不了你。

金庸在《笑傲江湖》里寫過一句話:“無招勝有招!碑斈銓γ恳徽卸剂巳缰刚疲憔湍懿痪幸桓、隨機應變。程序員的未來,恰恰如此。當你掌握所有語言、框架、工具,才能把它們放下,你才有能力根據(jù)業(yè)務目標、技術約束和時間成本,靈活地組合、抉擇、做出一個“活得下去”的解決方案。

寫代碼只是手段,解決問題才是目的。未來最強的程序員,也許是這樣的人:他能在AI面前挑錯,能在人群面前講明白需求。他不神化AI,也不恐懼失業(yè)。他知道,真正被淘汰的,從來不是不懂新工具的人,而是拒絕更新認知模型的人。

新一代技術面試,也許不再問“你會寫代碼嗎?”而是問:“你能理解問題本質,并設計一個兼容歷史的AI解法嗎?”

圖靈測試曾用來判斷機器是否像人。而對程序員來說,今天的圖靈測試變成了另一個問題:你是否能在AI工具泛濫的年代,還保有屬于人的判斷?

你能不能在AI工具面前,不迷信、不盲從?你是否還保有人的本能:判斷力、抽象力、系統(tǒng)感?你是否還能不靠輸入框,理解一個問題的全貌?

也許未來有一天,“程序員”這個詞會被新的詞匯取代。技術結構建筑師、AI系統(tǒng)協(xié)調人、人機交互邏輯師……但無論叫什么,1024這個節(jié)日,依然應該屬于那些能駕馭技術,理解復雜,并始終進化的人。

祝每一位正在進化中的你,程序員節(jié)快樂!

(作者胡逸為數(shù)據(jù)工作者,著有《未來可期:與人工智能同行》一書)

來源:胡逸

編 輯:魏德齡
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