AI编程被指“水土不服”,这中间出了什么差错

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\">“以后不会存在‘程序员’这种职业 , 因为只要会说话 , 人人都会具备程序员的能力” , 这是百度创始人李彦宏去年春季在央视《对话》?开年说节目中做出的判断 。 在一年多时间过去后 , Cursor、Windsurf、Trae、通义灵码等AI编程应用可谓是日新月异 , 但它们真的取代了程序员吗?

AI编程有可能会取代程序员 , 但程序员被AI编程取代至少目前还不太可能 。 近期 , 不同的组织在同一时间 , 却给出了截然相反的答案 。 数天前 , 谷歌旗下DevOps调研与研究团队(DORA)发布了一份科技行业现状调查 , 这份基于全球5000名专业人士的调查结果显示 , 有90%的受访者在日常工作中使用AI , 相比去年增加了14% 。
谷歌AI编程工具Gemini Code Assist的负责人在接受采访时表示 , 谷歌的大部分团队都在使用AI , 相关技术已经渗透到文档撰写和代码编辑器等各个环节 , 并表示“如果你是谷歌工程师 , 日常工作中使用AI是不可避免的 。 ”

但有趣的是 , 战略咨询公司贝恩资本却给出了南辕北辙的结论 。 在他们的一份报告中指出 , 尽管有2/3的软件公司已经推出了生成式AI工具 , 但开发者的实际使用率却很低 , 使用这些AI助手的团队所报告的生产力提升 , 也仅有10%到15%左右 。
贝恩资本在这份报告中以AI初创公司Cognition的全球首个AI程序员“Devin”为例 , 尽管Cognition宣称Devin是一个能够根据自然语言指令构建完整应用程序的AI“软件工程师” , 但在实测中 , Devin在完成任务时表现不佳 , 仅成功完成20个任务中的3个 。

那么问题就来了 , 为什么AI编程工具在谷歌DORA和贝恩资本的报告中 , 呈现出两幅不同的面孔呢?原因其实很简单 , 因为不同的人群使用AI编程工具的体验可以说是天差地别 。 谷歌DORA的调查对象被限定在了5000名技术专业人士 , 而贝恩资本调查的人群则更加全面 。
简而言之 , 在懂得编程的开发者手中 , AI编程是“放大器” , 但对于编程一知半解的圈外人眼里 , AI编程就只是“烧火棍”了 。
程序员要解决的问题 , 不仅仅只是“建一个网站”这种目标明确、路径清晰的工作 , 更不是简单的“增删改查” , 而是诸如维持软件运行环境的稳定、探索新功能等更复杂、更混沌的工作 。 在传统的开发模式下 , 程序员每天需要耗费大量精力编写重复性代码、调试优化、编写代码注释 , 这些工作会大幅挤压核心业务代码编写的时间 。

有了Cursor、Windsurf这些工具 , 程序员就能从繁琐编写代码的工作中解放出来 , 专注于更具创造性的工作 , 例如设计更高效的算法、解决复杂的技术问题 。 在具备专业知识的程序员眼中 , AI编程工具是简化枯燥重复工作的辅助 , 在从需求发现、规划设计到测试、部署 , 再到维护的整个应用开发周期里 , AI编程暂时还只能介入测试环节 。
然而对于缺乏专业背景的普通人来说 , AI编程工具的缺陷则几乎是不可逾越的 。 虽然当下主要的计算机语言确实都是以英语的形式出现 , 但这并不意味着懂英语就会编程 , 因为计算机语言的语法与英语截然不同 。 可偏偏AI编程工具不是一个“翻译” , 它更像DeepSeek、Midjourney 。 只不过AI编程工具生成的是计算机的“母语”二进制代码 , Midjourney生成的是图片 。
【AI编程被指“水土不服”,这中间出了什么差错】
换而言之 , 如果用户不懂Java、Python , 即使Cursor、Windsurf等产品的能力再出色 , 他们也很难将之应用在工作中 。 如若不然 , 出现AI编程工具无视指令、伪造测试数据、误删生产数据库等情况 , 一般人连如何止损都不知道 。
想要用好AI编程工具先得懂代码 , 这就是程序员对这类产品如获至宝 , 圈外人完全不敏感的关键 。 要解决AI编程工具水土不服的问题 , 让用户能通过自然语言与它们交互是目前的唯一途径 。 未来的AI编程工具将会是身兼翻译和程序员的存在 , 它既要解决自然语言和计算机语言的互通 , 又要能编写代码 。

简单来说 , 程序员就相当于是饭店里的厨师 , 是通过手艺来现炒出菜品 , 而AI编程工具的目标则是成为预制菜加工厂 , 将原材料提前加工成完全没有厨艺的消费者也能上手的产品 。 只不过受限于技术条件 , 现在的AI编程工具只能做炒菜机器人 , 用户不会备菜也不行 。
圈内人如鱼得水 , 圈外人却一头雾水 , 这或许就是如今AI编程工具最贴切的现状 。

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