人工智能会取代程序员吗？最后一个，关掉代码编辑器。

“最后一个出来，关掉代码编辑器。 ”这句玩笑话在开发者论坛上广为流传，反映了人们对人工智能编程助手崛起的焦虑。随着人工智能模型编写代码的能力日益增强，许多程序员开始思考，人类开发人员是否会遭遇与电梯操作员或接线员相同的命运——这些工作已经被自动化取代。2024年，一些大胆的头条新闻宣称，人工智能很快就会编写我们所有的代码，让人类开发人员无事可做。然而，在炒作和耸人听闻的背后，现实却远比这更微妙。

是的，人工智能现在生成代码的速度比任何人都快，但这些代码有多好？人工智能可以独立处理整个软件开发生命周期吗？大多数专家说“没那么快”。微软首席执行官萨蒂亚·纳德拉等软件工程领袖强调“人工智能不会取代程序员，但它将成为他们武器库中的重要工具。这是为了让人类做更多的事情，而不是更少的事情。” （人工智能会取代程序员吗？炒作背后的真相 | 作者：The PyCoach | Artificial Corner | 2025 年 3 月 | Medium ）同样，谷歌的人工智能主管 Jeff Dean 指出，虽然人工智能可以处理常规的编码任务，但“它仍然缺乏创造力和解决问题的能力” ——而这些正是人类开发人员所具备的品质。就连 OpenAI 的首席执行官 Sam Altman 也承认，如今的人工智能“非常擅长完成任务” ，但“不擅长完成全部工作” 。简而言之，人工智能擅长协助完成部分工作，但无法从头到尾完全接管程序员的工作。

本白皮书以诚实、平衡的视角审视“人工智能会取代程序员吗？”。我们将探讨人工智能如何影响当今的软件开发角色以及未来将发生哪些变化。通过现实案例和最新工具（从 GitHub Copilot 到 ChatGPT），我们探索开发者如何随着人工智能的发展进行调整、适应并保持竞争力。我们不会给出简单的“是”或“否”的答案，而是会发现未来是人工智能与人类开发者合作的时代。我们的目标是重点介绍实用见解——从采用新工具到学习新技能，并预测未来几年编程职业的发展方向。

当今软件开发中的人工智能

人工智能已迅速融入现代软件开发工作流程。这远非科幻小说中的场景，基于人工智能的工具早已应用于编写和审查代码、自动执行繁琐的任务并提高开发人员的工作效率。如今，开发人员使用人工智能生成代码片段、自动完成函数、检测错误，甚至编写测试用例（《软件工程师的未来？人工智能的影响 [2024] 》）。换句话说，人工智能正在接管繁琐的工作和样板代码，使程序员能够专注于软件开发中更复杂的方面。让我们来看看一些正在改变编程的杰出人工智能功能和工具：

• 代码生成和自动完成：现代人工智能编程助手可以根据自然语言提示或部分代码上下文生成代码。例如， GitHub Copilot （基于 OpenAI 的 Codex 模型构建）与编辑器集成，可在您输入时建议下一行或下一代码块。它利用庞大的开源代码训练集提供上下文感知建议，通常仅凭注释或函数名称即可完成整个函数。同样， ChatGPT （GPT-4）可以在您用简单的英语描述所需内容时为给定任务生成代码。这些工具可以在几秒钟内起草样板代码，从简单的辅助函数到常规的 CRUD 操作。

• 错误检测与测试：人工智能还能帮助捕获错误并提升代码质量。基于人工智能的静态分析工具和代码检查器可以通过学习过往的错误模式来标记潜在的错误或安全漏洞。一些人工智能工具可以通过分析代码路径自动生成单元测试或推荐测试用例。这意味着开发人员可以立即获得他们可能遗漏的极端情况的反馈。通过及早发现错误并提出修复建议，人工智能就像一位不知疲倦的 QA 助手，与开发人员并肩作战。

• 代码优化与重构：人工智能的另一个用途是建议改进现有代码。给定一个代码片段，人工智能可以通过识别代码中的模式来推荐更高效的算法或更简洁的实现。例如，它可以建议更符合惯用的库用法，或标记可重构的冗余代码。这有助于减少技术债务并提升性能。基于人工智能的重构工具可以转换代码以遵循最佳实践，或将代码更新到新的 API 版本，从而节省开发人员手动清理的时间。

• DevOps 与自动化：除了编写代码之外，AI 还能助力构建和部署流程。智能 CI/CD 工具利用机器学习来预测哪些测试可能失败，或优先处理某些构建作业，从而加快持续集成流程的运行速度并提高效率。AI 可以分析生产日志和性能指标，以查明问题或提出基础架构优化建议。实际上，AI 不仅在编码方面提供协助，还在从规划到维护的整个软件开发生命周期中提供协助。

• 自然语言界面与文档：我们还看到人工智能能够与开发工具实现更自然的交互。开发者可以直接要求人工智能执行任务（“生成一个执行 X 的函数”或“解释这段代码”）并获得结果。人工智能聊天机器人（例如 ChatGPT 或专门的开发助手）可以回答编程问题、协助编写文档，甚至编写项目文档或根据代码更改提交消息。这弥合了人类意图与代码之间的差距，使那些能够描述自己需求的人更容易进行开发。

• 

采用 AI 工具的开发者： 2023 年的一项调查显示，高达 92% 的开发者都曾以某种方式使用过 AI 编码工具——无论是在工作中、个人项目中，还是两者兼而有之。只有 8% 的开发者表示在编码过程中没有使用任何 AI 辅助。该图表显示，三分之二的开发者在工作内外，而四分之一的开发者只在工作中使用，还有一小部分只在工作之外使用。结论显而易见：AI 辅助编码已迅速成为开发者中的主流（调查揭示 AI 对开发者体验的影响 - GitHub 博客）。

人工智能工具在开发中的普及提高了效率，减少了繁琐的编码工作。由于人工智能有助于生成样板代码和处理重复性任务，产品的创建速度正在加快（软件工程师还有未来吗？人工智能的影响 [2024] ）（人工智能会在 2025 年取代开发人员吗：未来一瞥）。得益于从海量代码数据集中学习，Copilot 等工具甚至可以提供“人类开发人员可能无法立即理解”。现实世界中的例子比比皆是：工程师可以要求 ChatGPT 实现排序功能或查找代码中的错误，人工智能会在几秒钟内生成解决方案草案。亚马逊和微软已经将人工智能结对程序员（亚马逊的 CodeWhisperer 和微软的 Copilot）部署到他们的开发团队，报告称任务完成速度更快，花在样板代码上的枯燥时间更少。事实上，在 2023 年 Stack Overflow 的调查中， 70% 的开发者 70% 的开发者使用 AI 编码工具，3% 的开发者高度信任其准确性 - ShiftMag ）。最受欢迎的助手是 ChatGPT（约 83% 的受访者使用）和 GitHub Copilot（约 56%），这表明通用对话式 AI 和集成 IDE 的助手都是关键角色。开发者主要使用这些工具来提高生产力（约 33% 的受访者提到）和加快学习速度（25%），而约 25% 的开发者使用这些工具是为了通过自动化重复性工作来提高效率。

值得注意的是，人工智能在编程中的作用并不完全是新的——它的元素已经存在多年了（想想 IDE 或自动测试框架中的代码自动完成功能）。但过去两年是一个转折点。强大的大型语言模型（如 OpenAI 的 GPT 系列和 DeepMind 的 AlphaCode）的出现极大地扩展了它的可能性。例如，DeepMind 的AlphaCode竞争性编程竞赛级别的表现而成为头条新闻，在编码挑战中取得了前54% 的排名——基本上与普通人类竞争对手的技能相匹配（ DeepMind 的 AlphaCode 与普通程序员的实力相匹配）。这是人工智能系统第一次在编程竞赛中表现出色。然而，即使是 AlphaCode，凭借其所有实力，也远远没有击败最好的人类程序员。在这些比赛中，AlphaCode 可以在允许的尝试次数内解决大约 30% 的问题，而顶尖的人类程序员一次尝试就能解决 90% 以上的问题。这一差距凸显出，尽管人工智能在一定程度上能够处理定义明确的算法任务，但那些需要深度推理和独创性的最难问题仍然是人类的天下。

总而言之，人工智能已经牢牢扎根于开发人员的日常工具包中。从协助编写代码到优化部署，它触及开发流程的方方面面。如今，这种关系在很大程度上是一种共生关系：人工智能充当着“副驾驶” （恰如其分的称呼），帮助开发人员更快地编写代码，减少挫败感，而不是一个可以单独飞行的独立自动驾驶仪。在下一节中，我们将深入探讨人工智能工具的整合如何改变开发人员的角色及其工作性质，无论是好是坏。

人工智能如何改变开发人员的角色和生产力

随着人工智能处理越来越多的日常工作，软件开发人员的角色确实开始发生变化。开发人员无需花费大量时间编写样板代码或调试日常错误，而是可以将这些任务交给他们的人工智能助手。这将使开发人员的注意力转向更高层次的问题解决、架构以及软件工程的创造性方面。本质上，人工智能正在增强开发人员的能力，使他们能够提高生产力，并可能更具创新性。但这是否意味着编程工作岗位的减少，或者仅仅是工作性质的改变？让我们来探讨一下人工智能对生产力和角色的影响：

提高生产力：根据大多数报道和早期研究，AI 编码工具正在显著提高开发人员的生产力。GitHub 的研究发现，使用 Copilot 的开发人员能够比没有 AI 帮助的开发人员更快地完成任务。在一项实验中，开发人员在 Copilot 的帮助下平均解决编码任务的速度提高了 55% ——大约需要 1 小时 11 分钟，而没有它则需要 2 小时 41 分钟（研究：量化 GitHub Copilot 对开发人员生产力和幸福感的影响 - GitHub 博客）。这是一个惊人的速度提升。不仅仅是速度；开发人员报告说，AI 帮助有助于减少挫败感和“流程中断”。在调查中， 88%使用 Copilot 的开发人员表示，它提高了他们的工作效率，并使他们能够专注于更令人满意的工作（有多少百分比的开发人员表示 github copilot 使...... ）。这些工具可以帮助程序员通过处理繁琐的部分来“保持专注”，从而节省脑力来解决更棘手的问题。因此，许多开发人员觉得编码变得更有趣了——更少的繁重工作和更多的创造力。

日常工作的变化：随着生产力的提升，程序员的日常工作流程也在发生变化。许多“繁琐的工作”——编写样板代码、重复常见模式、搜索语法——都可以交给人工智能来处理。例如，开发人员无需手动编写带有 getter 和 setter 的数据类，只需让人工智能生成即可。开发人员无需费力翻阅文档来查找正确的 API 调用，只需使用自然语言向人工智能发出指令即可。这意味着开发人员可以减少死记硬背代码的时间，而将更多时间投入到需要人类判断的任务上。随着人工智能接管 80% 简单代码的编写工作，开发人员的工作转向监督人工智能的输出（审查代码建议并进行测试），并解决人工智能无法解决的 20% 棘手问题。实际上，开发人员可能会从分类人工智能生成的拉取请求或审查一批人工智能建议的修复程序开始一天的工作，而不是从头开始编写所有这些更改。

协作与团队活力：有趣的是，人工智能也在影响团队活力。随着日常任务的自动化，团队可以减少初级开发人员的繁琐工作，从而完成更多工作。一些公司报告称，他们的高级工程师可以更加独立自主——他们可以在人工智能的帮助下快速开发功能原型，而无需初级开发人员进行初稿。然而，这也带来了新的挑战：指导和知识共享。初级开发人员可能需要学习如何有效地管理人工智能的输出，而不是通过完成简单的任务来学习。团队协作可能会转向诸如共同完善人工智能提示或审查人工智能生成的代码以查找缺陷等活动。积极的一面是，当团队中的每个人都拥有一个人工智能助手时，这可以创造公平的竞争环境，并有更多时间进行设计讨论、创造性头脑风暴，以及处理目前任何人工智能都无法直接理解的复杂用户需求。事实上，根据 GitHub 2023 年的调查结果（调查揭示了 AI 对开发人员体验的影响 - GitHub 博客） 增强团队协作。

对工作角色的影响：一个主要问题是人工智能是否会减少对程序员的需求（因为现在每个程序员的生产力都更高了），或者它是否仅仅会改变所需的技能。其他自动化技术的历史先例（例如 DevOps 工具或高级编程语言的兴起）表明，开发人员的工作岗位并没有被淘汰，而是得到了提升。事实上，行业分析师预测软件工程职位将继续增长，但这些职位的性质将发生变化。Gartner 最近的一份报告预测，到 2027 年， 50% 的软件工程组织将采用人工智能增强的“软件工程智能”平台来提高生产力，而 2024 年这一比例仅为 5%（软件工程师还有未来吗？人工智能的影响 [2024] ）。这表明公司将广泛整合人工智能，但这也意味着开发人员将使用这些智能平台。同样，咨询公司麦肯锡预测，虽然人工智能可以自动化许多任务，但大约 80% 的编程工作仍然需要人类参与，并且仍然“以人为本” 。换句话说，我们仍然需要大多数开发职位，但职位描述可能会发生变化。

一种可能的转变是出现诸如“AI 软件工程师”或“即时工程师”，即专门构建或编排 AI 组件的开发人员。我们已经看到对具有 AI/ML 专业知识的开发人员的需求猛增。根据 Indeed 的分析，三大最抢手的 AI 相关职位是数据科学家、软件工程师和机器学习工程师在过去三年中对这些职位的需求（软件工程师有未来吗？AI 的影响 [2024] ）。传统软件工程师越来越被期望了解机器学习基础知识或将 AI 服务集成到应用程序中。AI 不但不会减少开发人员的就业机会， “反而会提升这个职业，使开发人员能够专注于更高级别的任务和创新。” （ AI 会在 2025 年取代开发人员吗：未来一瞥）许多常规编码任务可能由 AI 处理，但开发人员将更多地忙于系统设计、集成模块、确保质量和解决新问题。一家 AI 先锋公司的高级工程师总结得很好： AI 不会取代开发人员，而是会增强他们的能力。一个配备强大 AI 工具的开发人员可以完成多个开发人员的工作，但现在这个开发人员正在承担更复杂、更具影响力的工作。

真实案例：设想一家软件公司为所有开发人员集成了 GitHub Copilot。其直接效果是显著减少了编写单元测试和样板代码的时间。一位初级开发人员发现，使用 Copilot，她可以快速生成新功能 80% 的代码，然后花时间定制剩余的 20% 并编写集成测试。她的代码产出效率几乎翻了一番，但更有趣的是，她的贡献性质发生了转变——她更多地成为了代码审查者和测试设计者。团队还注意到，代码审查开始发现AI 的错误，而不是人为的拼写错误。例如，Copilot 偶尔会建议一种不安全的加密实现方式；人类开发人员必须发现并纠正这些问题。这类案例表明，虽然产出有所增加，但在工作流程中变得更加重要

总而言之，人工智能无疑正在改变开发者的工作方式：让他们更快，能够解决更具挑战性的问题，但也要求他们提升技能（包括利用人工智能和更高层次的思维）。与其说是“人工智能抢走工作”，不如说是“人工智能改变工作”。学会有效使用这些工具的开发者可以成倍地提升他们的影响力——我们常听到的陈词滥调是： “人工智能不会取代开发者，但使用人工智能的开发者可能会取代不使用人工智能的开发者。”接下来的部分将探讨为什么人类开发者仍然不可或缺（人工智能在哪些方面不好），以及开发者如何调整自己的技能以与人工智能共同发展。

人工智能的局限性（人类为何仍然重要）

尽管人工智能拥有令人印象深刻的能力，但它也存在明显的局限性，使其无法取代人类程序员。理解这些局限性是理解为什么程序员在开发过程中仍然至关重要的关键。人工智能是一个强大的工具，但它并非能够取代人类开发人员的创造力、批判性思维和情境理解能力的灵丹妙药。以下是人工智能在编程方面的一些根本缺陷，以及人类开发人员相应的优势：

• 缺乏真正的理解力和创造力：当前的人工智能模型无法像人类那样真正理解代码或问题；它们会识别模式，并根据训练数据复述可能的输出。这意味着人工智能在处理需要原创、创造性解决方案或深入理解新问题领域的任务时会遇到困难。人工智能或许能够生成代码来满足它之前见过的规范，但如果让它为一个前所未有的问题设计一种新的算法，或解释一个模糊的需求，它很可能会失败。正如一位观察人士所说，如今的人工智能“缺乏人类开发者所具备的创造性和批判性思维能力”。 （《人工智能会在2025年取代开发者吗：未来一瞥》 ）人类擅长跳出固有思维模式——将领域知识、直觉和创造力结合起来，设计软件架构或解决复杂问题。相比之下，人工智能则受限于它所学到的模式；如果问题与这些模式不匹配，人工智能可能会编写出不正确或无意义的代码（通常还很自信！）。创新——提出新功能、新用户体验或新颖的技术方法——仍然是一项由人类驱动的活动。

• 情境与全局理解：构建软件不仅仅是编写代码。它涉及理解原因——业务需求、用户需求以及软件运行的情境。人工智能的情境窗口非常狭窄（通常仅限于每次输入）。它无法真正理解系统的总体目标，也无法理解代码中明确规定之外的模块间交互方式。因此，人工智能生成的代码在技术上可能适用于小型任务，但无法很好地融入更大的系统架构，或者违反了某些隐含的要求。需要人类开发人员来确保软件符合业务目标和用户期望。复杂的系统设计——理解一个部分的变化如何影响其他部分，如何平衡各种权衡（例如性能与可读性），以及如何规划代码库的长期演进——是当今人工智能无法做到的。在包含数千个组件的大型项目中，人工智能“只见树木不见森林”。正如一项分析指出的那样， “人工智能难以理解大型软件项目的全部背景和复杂性”，包括业务需求和用户体验方面的考虑（ 《人工智能将在 2025 年取代开发人员吗：未来一瞥》）。而人类则拥有全局视野。

• 常识与歧义解决：实际项目中的需求通常模糊不清或不断演变。人类开发人员可以寻求澄清，做出合理的假设，或拒绝不切实际的要求。人工智能不具备常识推理能力，也无法提出澄清问题（除非在提示中明确循环，即使如此，它也无法保证正确）。这就是为什么人工智能生成的代码有时在技术上正确，但在功能上却不尽如人意——如果指令不明确，它缺乏判断力，无法理解用户的真实意图。相比之下，人类程序员可以理解高级请求（“使此UI更直观”或“应用程序应该优雅地处理不规则的输入”），并找出代码中需要实现的功能。人工智能需要极其详细、明确的规范才能真正取代开发人员，而即使有效地编写这样的规范也与编写代码本身一样困难。正如《福布斯科技委员会》的一篇文章恰如其分地指出的那样，人工智能要想真正取代开发人员，就需要理解不明确的指令并像人类一样进行适应——这是当前人工智能所不具备的推理水平（ Sergii Kuzin 的帖子 - LinkedIn ）。

• 可靠性和“幻觉”：当今的生成式 AI 模型有一个众所周知的缺陷：它们会产生不正确或完全虚构的输出，这种现象通常称为幻觉。在编码中，这可能意味着 AI 编写的代码看起来合理，但在逻辑上是错误或不安全的。开发人员不能盲目相信 AI 的建议。实际上，每一段 AI 编写的代码都需要人类仔细审查和测试。Stack Overflow 的调查数据反映了这一点——在使用 AI 工具的人中，只有3% 的人高度信任 AI 输出的准确性，实际上有一小部分人积极地不信任它（ 70% 的开发人员使用 AI 编码工具，3% 高度信任它们的准确性 - ShiftMag ）。绝大多数开发人员将 AI 建议视为有用的提示，而不是福音。这种低信任度是有道理的，因为 AI 可能会犯任何有能力的人类都不会犯的奇怪错误（例如差一错误、使用弃用的功能或产生低效的解决方案），因为它并没有真正推理出问题所在。正如论坛上一条评论讽刺地指出： “它们（人工智能）经常产生幻觉，做出人类永远不会做的怪异设计选择” （程序员会因为人工智能而被淘汰吗？ - 职业建议）。人类的监督对于发现这些错误至关重要。人工智能或许能快速完成 90% 的功能，但如果剩余 10% 的功能存在细微的 bug，仍然需要人类开发人员进行诊断和修复。当生产环境中出现问题时，必须由人类工程师进行调试——人工智能目前还无法承担自身错误的责任。

• 维护和改进代码库：软件项目会持续发展，并持续多年。它们需要一致的代码风格、清晰易懂的维护流程，并随着需求的变化而更新。如今的人工智能无法记忆过去的决策（除了有限的提示），因此，除非得到指导，否则它可能无法在大型项目中保持代码的一致性。人类开发人员需要确保代码的可维护性——编写清晰的文档，选择易读的解决方案而非巧妙但晦涩难懂的解决方案，并在架构演变时根据需要重构代码。人工智能可以协助完成这些任务（例如建议重构），但决定重构哪些内容哪些部分需要重新设计，则需要人类的判断。此外，在集成组件时，理解新功能对现有模块的影响（确保向后兼容性等）是人类需要处理的事情。人工智能生成的代码必须由人类进行集成和协调。一些开发人员尝试让 ChatGPT 构建完整的小型应用程序；结果通常最初能够正常工作，但维护或扩展起来会变得非常困难，因为人工智能并没有始终如一地应用周到的架构——它只会做出人类架构师会避免的局部决策。

• 道德与安全考量：随着人工智能编写的代码越来越多，偏见、安全和道德方面的问题也随之而来。人工智能可能会无意中引入安全漏洞（例如，未正确处理输入，或使用不安全的加密方法），而经验丰富的人类开发人员能够发现这些漏洞。此外，人工智能本身缺乏道德感或公平意识——例如，它可能会使用带有偏见的数据进行训练，并提出一些无意中带有歧视性的算法（例如在人工智能驱动的功能中，例如贷款审批代码或招聘算法）。人类开发人员需要审核人工智能输出是否存在这些问题，确保其符合法规，并在软件中融入道德考量。社会性——理解用户信任、隐私问题，并做出符合人类价值观的设计选择—— “不容忽视。这些以人为本的开发方面是人工智能无法企及的，至少在可预见的未来是如此。” （人工智能是否会在 2025 年取代开发人员：未来一瞥）开发人员必须充当人工智能贡献的良心和质量关口。

鉴于这些限制，目前的共识是人工智能是一种工具，而不是替代品。正如萨蒂亚·纳德拉所说，这是为了权力，而不是取代他们（人工智能会取代程序员吗？炒作背后的真相 | 作者：The PyCoach | Artificial Corner | 2025 年 3 月 | Medium ）。人工智能可以被视为初级助手：它速度快、不知疲倦，可以一次性完成许多任务，但它需要高级开发人员的指导和专业知识才能生产出完美的最终产品。值得注意的是，即使是最先进的人工智能编码系统在现实世界中也是作为助手（Copilot、CodeWhisperer 等），而不是作为自主编码员。公司不会解雇他们的编程团队，让人工智能肆意妄为；相反，他们正在将人工智能嵌入到开发人员的工作流程中来帮助他们。

OpenAI 的 Sam Altman 曾说过一句很有说明意义的话，他指出，即使人工智能代理不断改进，在软件开发领域“这些人工智能代理也不会完全取代人类” Sam Altman 表示人工智能代理很快将执行软件工程师所做的任务：5 点概述 - 印度今日报）。它们将充当“虚拟同事” ，为人类工程师处理明确定义的任务，尤其是那些通常只有几年经验的低级软件工程师才能完成的任务。换句话说，人工智能最终可能会在某些领域完成初级开发人员的工作，但初级开发人员不会失业——他们会发展成为监督人工智能并处理人工智能无法完成的高级任务的角色。即使展望未来，一些研究人员预测到 2040 年人工智能可以编写大部分自己的代码（软件工程师还有未来吗？人工智能的影响 [2024] ），但人们普遍认为，仍然需要人类程序员来监督、指导并提供机器所缺乏的创造力和批判性思维。

值得注意的是，软件开发不仅仅是编码。它涉及与利益相关者的沟通、理解用户故事、团队协作以及迭代设计——所有这些领域都离不开人类技能。人工智能无法与客户开会讨论他们真正想要什么，也无法协商优先级或用产品愿景激励团队。人的因素仍然是核心。

总而言之，人工智能存在一些严重的弱点：缺乏真正的创造力，对环境的理解有限，容易犯错，缺乏责任感，也无法理解软件决策的更广泛含义。而这些不足之处恰恰是人类开发者的闪光点。与其将人工智能视为威胁，不如将其视为人类开发者的强大放大器——它能处理日常事务，使人类能够专注于更深层次的问题。下一节将探讨开发者如何通过调整技能和角色，从而在人工智能增强的开发世界中保持竞争力和价值。

适应并繁荣人工智能时代

对于程序员和开发者来说，人工智能在编程领域的兴起未必是可怕的威胁，反而可能是一个机遇。关键在于适应并跟随技术发展。学会驾驭人工智能的人可能会发现自己更高、需求更大，而忽视人工智能的人则可能会发现自己落后了。在本节中，我们将重点介绍一些实用的步骤和策略，帮助开发者在人工智能工具成为日常开发的一部分时保持竞争力并蓬勃发展。我们应该采取的思维模式是持续学习并与人工智能合作，而不是竞争。以下是开发者可以如何调整，以及他们应该考虑哪些新技能和角色：

1. 将人工智能作为一种工具（学习有效使用人工智能编程助手）：首先，开发者应该熟悉可用的人工智能工具。将 Copilot、ChatGPT 或其他人工智能编程工具视为新的结对编程伙伴。这意味着学习如何编写良好的提示或注释以获得有用的代码建议，并了解如何快速验证或调试人工智能生成的代码。就像开发者必须学习他们的 IDE 或版本控制一样，学习人工智能助手的技巧也正在成为技能组合的一部分。例如，开发者可以练习自己编写的一段代码，并要求人工智能对其进行改进，然后分析这些变化。或者，在开始一项任务时，在注释中概述任务内容，看看人工智能提供了哪些功能，然后在此基础上进行改进。随着时间的推移，你将对人工智能的优势以及如何与它共同创造产生直觉。可以将其视为“人工智能辅助开发” ——一项可以添加到你工具箱中的新技能。事实上，开发者现在将“快速工程”称为一项技能——知道如何向人工智能提出正确的问题。精通人工智能的人，能够利用同样的工具取得显著更佳的成果。记住， “使用人工智能的开发者可能会取代不使用人工智能的开发者” ——所以，拥抱这项技术，让它成为你的盟友吧。

2. 注重高级技能（问题解决、系统设计、架构）：由于人工智能能够处理更多底层代码，开发人员应该提升抽象层次。这意味着要更加重视对系统设计和架构的理解。培养分解复杂问题、设计可扩展系统以及做出架构决策的技能——在这些领域，人类的洞察力至关重要。关注解决方案的“为什么”和“如何”，而不仅仅是“是什么”。例如，与其把所有时间都花在完善排序函数上（当人工智能可以为你编写排序函数时），不如花时间去理解哪种排序方法最适合你的应用程序环境，以及它如何融入系统的数据流。设计思维——考虑用户需求、数据流和组件交互——将受到高度重视。人工智能可以生成代码，但决定软件整体结构并确保所有部分协调工作的是开发人员。通过提升你的全局思维，你将成为引导人工智能（以及团队其他成员）构建正确产品不可或缺的关键人物。正如一份面向未来的报告所指出的，开发人员应该“专注于人类洞察力不可替代的领域，例如解决问题、设计思维和理解用户需求。” （人工智能会在 2025 年取代开发人员吗：未来一瞥）

3. 提升你的人工智能和机器学习知识：理解人工智能至关重要。开发人员并非都需要成为机器学习研究人员，但扎实掌握这些模型的工作原理将大有裨益。学习机器学习和深度学习的基础知识——这不仅可以开辟新的职业道路（因为人工智能相关工作正在蓬勃发展（《软件工程师的未来如何？人工智能的影响》[2024] ）），还能帮助你更有效地使用人工智能工具。例如，如果你了解大型语言模型的局限性及其训练方式，就能预测它何时可能失败，并据此设计提示或测试。此外，许多软件产品现在都融入了人工智能功能（例如，带有推荐引擎或聊天机器人的应用程序）。具备一些机器学习知识的软件开发人员可以为这些功能做出贡献，或者至少可以与数据科学家进行智能协作。需要考虑学习的关键领域包括：数据科学基础知识、如何预处理数据、训练与推理，以及人工智能的伦理。熟悉 AI 框架（TensorFlow、PyTorch）和云端 AI 服务；即使您不是从零开始构建模型，了解如何将 AI API 集成到应用程序中也是一项宝贵的技能。简而言之，掌握“AI 素养”正迅速变得与精通 Web 或数据库技术同等重要。能够跨越传统软件工程和 AI 领域的开发者将在领导未来项目方面占据有利地位。

4. 培养更强的软技能和领域知识：随着人工智能接管机械任务，人类独有的技能变得更加重要。沟通、团队合作和领域专业知识是需要加倍努力的领域。软件开发通常需要理解问题领域——无论是金融、医疗保健、教育还是其他领域——并将其转化为解决方案。人工智能不具备这样的背景知识，也不具备与利益相关者沟通的能力，但你拥有。在你所从事的领域积累更多知识，可以让你成为确保软件真正满足实际需求的可靠人选。同样，要注重你的协作技能：指导、领导力和协调能力。团队仍然需要高级开发人员来审查代码（包括人工智能编写的代码），指导初级开发人员掌握最佳实践，并协调复杂的项目。人工智能并不会消除项目中对人机交互的需求。事实上，随着人工智能生成代码，高级开发人员的指导重点可能会转向教初级开发人员如何使用人工智能并验证其输出，而不是如何编写 for 循环。能够在这种新范式中指导他人是一项宝贵的技能。此外，还要培养批判性思维——质疑和测试人工智能的输出，并鼓励其他人也这样做。培养健康的怀疑和验证心态，可以避免对人工智能的盲目依赖，并减少错误。从本质上讲，要提升人工智能所缺乏的技能：理解人和环境、批判性分析和跨学科思维。

5. 终身学习和适应性：人工智能的变化速度极快。今天感觉最前沿的技术，几年后可能就过时了。开发者必须比以往任何时候都更重视终身学习。这可能意味着要定期尝试新的人工智能编程助手，参加人工智能/机器学习的在线课程或认证，阅读研究博客以了解最新动态，或者参与以人工智能为中心的开发者社区。适应性是关键——随时准备适应新的工具和工作流程。例如，如果出现了一种新的人工智能工具，可以根据草图自动完成 UI 设计，那么前端开发者应该做好学习和融入它的准备，将注意力转移到改进生成的 UI 或提升自动化流程遗漏的用户体验细节上。那些将学习视为职业生涯持续组成部分的人（许多开发者已经这样做了）会发现融入人工智能发展更容易。一个策略是每周抽出一小部分时间用于学习和实验——把它当作对自己未来的投资。一些公司也开始为开发者提供有效使用人工智能工具的培训；抓住这样的机会会让你领先一步。那些将人工智能视为不断发展的合作伙伴，并不断完善与该合作伙伴合作方式的开发者，才能蓬勃发展。

6. 探索新兴岗位和职业发展路径：随着人工智能逐渐融入开发领域，新的职业机会也随之涌现。例如，快速工程师或人工智能集成专家专注于创建正确的快速指令、工作流程和基础架构，以便在产品中使用人工智能。另一个例子是人工智能伦理工程师或人工智能审计师，这些职位专注于审查人工智能输出的偏见、合规性和正确性。如果您对这些领域感兴趣，掌握相关的知识可以为您打开新的职业发展之路。即使在传统岗位中，您也可能会发现一些细分领域，例如“人工智能辅助前端开发人员”和“人工智能辅助后端开发人员”，它们各自使用专门的工具。密切关注组织如何围绕人工智能构建团队。一些公司设有“人工智能协会”或卓越中心，以指导人工智能在项目中的应用——积极参与此类团体可以让您走在前沿。此外，您还可以考虑为人工智能工具本身的开发做出贡献：例如，参与改进开发人员工具的开源项目（例如，增强人工智能解释代码的能力等）。这不仅能加深你对技术的理解，还能让你置身于引领变革的社区。最重要的是要积极主动地实现职业敏捷性。如果你目前工作的某些部分实现了自动化，那就做好准备，去从事设计、监督或增强这些自动化部分的工作。

7. 保持并展现人类的品质：在人工智能能够为普通问题生成普通代码的世界中，人类开发者应该努力创造出卓越且富有同理心的解决方案。这可能意味着要专注于用户体验的精妙之处、针对特殊场景的性能优化，或者仅仅编写简洁且文档齐全的代码（人工智能并不擅长编写有意义的文档或易于理解的代码注释——而你可以在这些方面提升价值！）。务必将人类的洞察力融入到工作中：例如，如果人工智能生成了一段代码，你可以添加注释，以便其他人能够理解其背后的原理，或者对其进行调整，使其更具可读性。通过这样做，你将提升专业性和质量，而这是纯机器生成的代码所缺乏的。随着时间的推移，在现实世界中建立起高质量软件的声誉，将使你脱颖而出。客户和雇主会重视能够将人工智能的效率与人类的精湛技艺相结合的。

我们也应该思考一下教育路径应该如何调整。新入行的开发者在学习过程中不应回避人工智能工具。相反，利用深入学习基础知识也至关重要，这样你才能打下坚实的基础，并能够判断人工智能何时会出错。由于人工智能可以处理简单的编程练习，课程可能会更加侧重于需要设计和集成的项目。如果你是新手，请专注于打造一个作品集，展示你解决复杂问题的能力，以及将人工智能作为众多工具之一运用的能力。

概括一下适应策略：做领航员，而不是乘客。使用人工智能工具，但不要过度依赖它们或自满。继续磨练开发过程中人类独有的方面。受人尊敬的软件工程先驱 Grady Booch 曾说过： “人工智能将从根本上改变程序员的职业意义。它不会取代程序员，但它会要求他们发展新技能，并以新的方式工作。” （《软件工程师还有未来吗？人工智能的影响》[2024] ）。通过积极发展这些新技能和新工作方式，开发人员可以确保自己始终掌控自己的职业生涯。

总结本节内容，以下是一份快速参考清单，供希望在人工智能时代确保未来职业生涯的开发人员使用：

通过遵循这些策略，开发者可以将人工智能革命转化为自身优势。那些适应变革的人会发现，人工智能增强了他们的能力，使他们能够开发出比以往更好的软件，而不是让他们被淘汰。

未来展望：人工智能与开发者的合作

在人工智能驱动的世界中，编程的未来会怎样？根据目前的趋势，我们可以预见，未来人工智能和人类开发者将更加紧密地携手合作。程序员的角色可能会继续向监督和创造方向转变，而人工智能将在人类的指导下承担更多“重任”。在本总结部分，我们预测了一些未来场景，并确信只要我们不断适应，开发者的前景将保持乐观。

在不久的将来（未来 5-10 年），人工智能很可能会像计算机一样在开发过程中无处不在。就像今天没有开发人员可以在没有编辑器或没有 Google/StackOverflow 的情况下编写代码一样，很快没有开发人员可以在没有某种形式的人工智能辅助的情况下编写代码。集成开发环境 (IDE)已不断发展，以将人工智能驱动的功能纳入其核心（例如，可以向您解释代码或建议整个项目的代码更改的代码编辑器）。我们可能会达到这样一个阶段，开发人员的主要工作是以人工智能可以理解的方式制定问题和约束，然后策划和改进人工智能提供的解决方案。这类似于一种更高级的编程形式，有时被称为“即时编程”或“人工智能编排”。

然而，我们需要做的事情的本质——为人们解决问题——保持不变。未来的人工智能或许能够根据描述（“为我开发一个用于预约医生的移动应用”）生成一整套应用，但澄清描述、确保其准确性以及不断调整最终结果以取悦用户的工作，将由开发人员（以及设计师、产品经理等）负责。事实上，如果基本的应用生成变得简单，人类在软件方面的创造力和创新能力对于产品差异化将变得更加重要。我们或许会看到软件行业的蓬勃发展，许多常规应用由人工智能生成，而人类开发者则专注于那些突破界限的前沿、复杂或富有创意的项目。

也有可能降低——这意味着更多非传统软件工程师（例如业务分析师、科学家或营销人员）可以使用人工智能工具创建软件（这是人工智能推动的“无代码/低代码”运动的延续）。这并非消除对专业开发人员的需求，而是改变了这种需求。在这种情况下，开发人员可能会更多地承担咨询或指导的角色，确保这些公民开发的应用程序安全、高效且易于维护。专业程序员可能会专注于构建人工智能辅助的“非程序员”使用的平台和API。

从就业角度来看，某些编程角色可能会减少，而其他角色则会增多。例如，如果公司依靠人工智能完成简单任务，一些入门级编码职位的数量可能会减少。可以想象，未来一家小型初创公司可能需要一半的初级开发人员，因为他们配备人工智能的高级开发人员可以完成很多基础工作。但与此同时，全新的工作（正如我们在适应部分所讨论的）将会出现。此外，随着软件渗透到经济的更多领域（人工智能为小众需求生成软件），对软件相关工作的总体需求可能会继续上升。历史表明，从长远来看，自动化往往会带来更多的，尽管它们是不同的工作——例如，某些制造任务的自动化导致设计、维护和改进自动化系统的职位数量增加。在人工智能和编程的背景下，虽然初级开发人员过去所做的一些任务已经自动化，但我们想要创建的软件的整体范围正在扩大（因为现在创建软件更便宜/更快），这可能会导致更多的由于数字化转型，软件开发和人工智能领域的职位需求正在增加

我们还应该考虑2040 年预测：橡树岭国家实验室的研究人员认为，到 2040 年， “机器……将编写大部分自己的代码” （软件工程师还有未来吗？人工智能的影响 [2024] ）。如果事实证明这一预测准确，那么人类程序员还剩下什么呢？很可能，重点将放在非常高级的指导上（大致告诉机器我们希望它们完成什么任务），以及涉及复杂系统集成、理解人类心理或新问题领域的领域。即使在这种情况下，人类也会承担类似于产品设计师、需求工程师和AI 训练师/验证者的。代码可能在很大程度上是自动编写的，但必须有人决定应该编写什么代码以及为什么编写，然后验证最终结果是否正确并与目标一致。这类似于自动驾驶汽车有朝一日可能会自行行驶，但你仍然需要告诉汽车要去哪里并在复杂情况下进行干预——此外，人类还要设计道路、交通法规以及周围的所有基础设施。

因此，大多数专家都认为未来是协作的，而非替代的。正如一家科技咨询公司所说： “开发的未来不是在人类和人工智能之间做出选择，而是充分利用两者优势的合作。” （ 《人工智能会在 2025 年取代开发人员吗：未来一瞥》 ）人工智能无疑将改变软件开发，但这更像是开发人员角色的进化，而非消亡。那些“拥抱变化、调整技能并专注于工作中人类独有的方面”会发现，人工智能提升了他们的能力，而不是削弱了他们的价值。

我们可以将其与另一个领域进行比较：想想计算机辅助设计（CAD）在工程和建筑领域的兴起。这些工具取代了工程师和建筑师吗？没有——它们提高了他们的生产力，并使他们能够创作出更复杂的设计。但人类的创造力和决策能力仍然至关重要。同样，人工智能也可以被视为计算机辅助编码——它可以帮助处理复杂性和繁琐的工作，但开发人员仍然是设计师和决策者。

从长远来看，如果我们想象真正先进的人工智能（比如某种形式的通用人工智能，可以完成人类的大部分工作），社会和经济变革将比编程领域更加广泛。我们还没有到达那一步，而且我们对于如何将人工智能融入我们的工作有很大的控制权。谨慎的道路是继续以增强人类潜力。这意味着投资于让人类参与其中的工具和实践（以及政策）。我们已经看到一些公司在建立人工智能治理——关于如何在开发中使用人工智能的指导方针，以确保道德和有效的结果（调查揭示人工智能对开发者体验的影响 - GitHub 博客）。这种趋势可能会增长，确保人类监督正式成为人工智能开发流程的一部分。

总而言之，“人工智能会取代程序员吗？”这个问题的答案是：不会—​​—但它将显著改变程序员的工作。编程中那些日常工作正朝着自动化的方向发展。而那些富有创造性、挑战性和以人为本的工作则将继续存在，并且会变得更加重要。未来，程序员很可能会与越来越智能的人工智能助手并肩工作，就像团队成员一样。想象一下，拥有一个可以全天候（24/7）编写代码的人工智能同事——这无疑会极大地提升生产力，但它仍然需要有人告诉它要做什么任务并检查它的工作。

最佳成果。正如一位首席执行官所说： “人工智能不会取代程序员，但使用人工智能的程序员将取代不使用人工智能的程序员。”从实际角度来看，这意味着开发人员有责任与技术一起发展。编程职业不会消亡，而是在不断适应。在可预见的未来，将会有大量的软件需要构建，大量的问题需要解决，甚至可能比现在还要多。通过不断学习、保持灵活性并专注于人类最擅长的领域，开发人员可以在与人工智能的合作中。

最后，值得庆祝的是，我们正在进入一个开发人员拥有超能力的时代。下一代程序员将在数小时内完成过去需要数天才能完成的工作，并利用人工智能解决以前无法解决的问题。我们对未来的展望不是恐惧，而是乐观和好奇。只要我们睁大眼睛对待人工智能——意识到它的局限性并牢记我们的责任——我们就能塑造一个人工智能和程序员共同构建令人惊叹的软件系统的未来，远远超出任何一方单独能够做到的范围。人类的创造力加上机器的效率是一个强大的组合。最终，这不是关于取代人类书写。

资料来源：

1. Brainhub， “软件工程师还有未来吗？人工智能的影响[2024]” （软件工程师还有未来吗？人工智能的影响[2024] ）。

2. Brainhub，Satya Nadella 和 Jeff Dean 的专家引述，认为人工智能是一种工具，而不是替代品（软件工程师还有未来吗？人工智能的影响 [2024] ）（软件工程师还有未来吗？人工智能的影响 [2024] ）。

3. Medium (PyCoach)， 《人工智能会取代程序员吗？炒作背后的真相》 ，指出了现实与炒作之间的微妙区别（人工智能会取代程序员吗？炒作背后的真相 | 作者：The PyCoach | Artificial Corner | 2025 年 3 月 | Medium ）以及 Sam Altman 关于人工智能擅长完成任务但不能胜任全部工作的名言。

4. DesignGurus， “人工智能是否会取代开发人员......（2025）” ，强调人工智能将增强和提升开发人员，而不是让他们变得多余（人工智能是否会在 2025 年取代开发人员：预览未来），并列出了人工智能落后的领域（创造力、背景、道德）。

5. Stack Overflow 开发者调查 2023，70% 的开发者使用 AI 工具，对准确性的信任度较低（3% 高度信任）（ 70% 的开发者使用 AI 编码工具，3% 高度信任其准确性 - ShiftMag ）。

6. GitHub 2023 年调查显示，92% 的开发人员尝试过 AI 编码工具，70% 的开发人员看到了好处（调查揭示了 AI 对开发人员体验的影响 - GitHub 博客）。

7. GitHub Copilot 的研究发现，在 AI 的帮助下，任务完成速度提高了 55%（研究：量化 GitHub Copilot 对开发人员生产力和幸福感的影响 - GitHub 博客）。

8. GeekWire 称 DeepMind 的 AlphaCode 的表现达到了人类程序员的平均水平（前 54%），但与顶尖程序员的水平相差甚远（ DeepMind 的 AlphaCode 与普通程序员的水平相当）。

9. IndiaToday（2025 年 2 月）总结了 Sam Altman 对人工智能“同事”的愿景，这些“同事”将完成初级工程师的任务，但“不会完全取代人类” （ Sam Altman 表示，人工智能代理将很快执行软件工程师所做的任务：完整故事见 5 点 - India Today ）。

10. 麦肯锡公司估计，尽管实现了自动化，但约 80% 的编程工作仍将以人为本（软件工程师还有未来吗？人工智能的影响 [2024] ）。

您可能想阅读以下文章：

🔗顶级 AI 结对编程工具
探索领先的 AI 工具，这些工具可以像编码伙伴一样与您协作，以促进您的开发工作流程。

🔗哪种 AI 最适合编码——顶级 AI 编码助手，
有关代码生成、调试和加速软件项目的最有效 AI 工具的指南。

🔗人工智能软件开发——改变科技的未来
了解人工智能如何彻底改变软件的构建、测试和部署方式。