本文為 澎湃號(hào)·湃客 × 碼客人生 聯(lián)合出品

作者 | 楊淼

編輯 | 王恒婷

“我預(yù)測(cè)，最遲到2027年，AI就能代替50%的程序員?！?/p>

藏青色的貓?jiān)诠韫雀闪似吣辍Ｋf(shuō)根據(jù)內(nèi)部消息，連谷歌這樣的科技公司都在計(jì)劃裁員，身邊8年經(jīng)驗(yàn)的senior（高級(jí)工程師）都找不到工作。整個(gè)行業(yè)的價(jià)值在快速塌縮，需求變少，涌入行業(yè)的人卻越來(lái)越多。

程序員苦練技能，做到了主管、高級(jí)工程師、部門經(jīng)理，免去了年齡設(shè)置的失業(yè)危機(jī)。

但他們沒(méi)想到，2022年，會(huì)有一個(gè)名為“ChatGPT”的應(yīng)用橫空出世。

“現(xiàn)在寫代碼完全離不開(kāi)GPT-4了，直接提需求，讓它完成初稿。Review一下，稍微改改就可以使用，基本幫我解決掉了80%的無(wú)聊代碼任務(wù)。它真是獨(dú)立開(kāi)發(fā)者的福音，一度讓我有種錯(cuò)覺(jué)：GPT+一個(gè)全棧=小型開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)?！?/p>

說(shuō)出這段話的人感慨，自己說(shuō)不定也要被優(yōu)化了。

1024作為2的十次方，是約定俗成的程序員節(jié)日。

但今年這個(gè)節(jié)日，開(kāi)發(fā)者們可能不太好過(guò)。

截至2024年10月24日，據(jù)Layoffs.fyi網(wǎng)站統(tǒng)計(jì)，英特爾裁掉約15000人，特斯拉裁掉約14000人，谷歌裁掉約12000人。

世界頭部科技公司落下了AI興起后的裁員第一刀。

生成式AI的火爆，意味著，繼40歲中年裁員危機(jī)后，另一座大山——“被AI搶飯碗”的危機(jī)在緩緩向開(kāi)發(fā)者們襲來(lái)。

谷歌裁掉一萬(wàn)人

AI興起的風(fēng)從谷歌刮來(lái)，AI失業(yè)的風(fēng)也在硅谷興起。

根據(jù)Layoffs.fyi網(wǎng)站統(tǒng)計(jì)，2022年生成式AI興起后，1064家科技公司裁掉165269名員工。2023年，1193家科技公司裁掉264220名員工。截至2024年10月3日，這一數(shù)字為141145。

首先開(kāi)刀的是谷歌。

根據(jù)谷歌最近向美國(guó)證券交易委員會(huì)提交的文件，截至2024年3月31日，谷歌擁有180895名員工。

與2023年3月底的190711名員工人數(shù)相比，減少了近10000人。

谷歌裁員，意味著大型科技企業(yè)在人工智能時(shí)代的降本增效。

在國(guó)內(nèi)，就算是一個(gè)幾十人的中小型科技公司，招聘需求也打上了985、211的硬性標(biāo)簽。

曾經(jīng)高考志愿被偏愛(ài)的理工科計(jì)算機(jī)、大廠眼里的王牌專業(yè)成為了潮水退去后的裸泳者。

一個(gè)常年駐扎硅谷的資深程序員表示：“AI現(xiàn)在已經(jīng)可以完成三個(gè)普通程序員的工作量了?！?/p>

曾經(jīng)需要在搜索引擎不斷檢索的運(yùn)行環(huán)境問(wèn)題，現(xiàn)在用AI基本就可以生成具體的指令。

GPT有多強(qiáng)？一張手繪的草圖也能進(jìn)行深度分析。

知乎答主平凡做了一個(gè)實(shí)驗(yàn)，把手寫的指令上傳到GPT-4V上，并且讓它根據(jù)這個(gè)生成html，從結(jié)果上看，它能讀懂，并生成了html代碼。 

圖源：知乎平凡

渲染后，得到了下圖。

這意味著，AI已經(jīng)可以像初級(jí)程序員一樣識(shí)別、運(yùn)行、生成代碼。

同時(shí)，AI集合了搜索引擎和自動(dòng)化生成的功能。以前程序員用搜索引擎，是撒網(wǎng)式尋找答案，需要自己在各個(gè)網(wǎng)頁(yè)社區(qū)里去檢索、整理。而AI可以針對(duì)特定問(wèn)題和具體場(chǎng)景去提供一對(duì)一的解決方案。

比如，代碼運(yùn)行報(bào)錯(cuò)后，一般只給一些簡(jiǎn)單的提示，程序員不知道是什么原因?qū)е逻@個(gè)錯(cuò)誤，也不知道解決這個(gè)錯(cuò)誤的辦法。傳統(tǒng)的路子就是用搜索引擎來(lái)搜索答案。但不同的運(yùn)行環(huán)境給出的解決辦法不具有通用性，有時(shí)候一周都可能困在一個(gè)bug上。

使用AI后，AI可以系統(tǒng)學(xué)習(xí)開(kāi)發(fā)語(yǔ)言的各種原理和細(xì)節(jié)，基于提示詞給出具體的解決辦法。雖然不一定100%可用，但是比搜索引擎效果更好，通常只需要花費(fèi)幾分鐘就能解決問(wèn)題。而使用搜索引擎，這個(gè)時(shí)間則從幾分鐘到幾周不等。

AI解放了碼農(nóng)的雙手，也帶給碼農(nóng)另一種危機(jī)。

隨著技術(shù)不斷精進(jìn)，程序員將何去何從，成了智能涌現(xiàn)下一道難解的謎題。

寫代碼的人，被代碼代替

“Prompt工程師的時(shí)代已經(jīng)降臨了?！?/p>

微博高級(jí)工程師胡波最近做了一個(gè)實(shí)驗(yàn)，盡量一行代碼不寫，僅僅通過(guò)提示詞，讓AI完成一個(gè)相對(duì)簡(jiǎn)單的業(yè)務(wù)需求。只要給出的文檔足夠明確清晰，幾經(jīng)迭代，還真實(shí)現(xiàn)了。

AI解放了程序員的雙手，成了一種嵌入式的習(xí)慣。

不少受訪開(kāi)發(fā)者表示，與其說(shuō)是擔(dān)心AI會(huì)不會(huì)代替他們，倒是他們擔(dān)心AI會(huì)不會(huì)突然消失。

畢竟解決那些簡(jiǎn)單重復(fù)的代碼與bug，在AI的幫助下，效率直接提高了50%。

某互聯(lián)網(wǎng)科技公司技術(shù)總監(jiān)說(shuō)，AI是躲不開(kāi)的，現(xiàn)在不擁抱，就會(huì)成為遺老遺少。

比如有一次他有100個(gè)PDF的發(fā)票，要制作一個(gè)表格，列出每一個(gè)發(fā)票的日期、事項(xiàng)和金額。

手動(dòng)操作的話，需要至少1小時(shí)，寫個(gè)代碼的話，也需要半個(gè)小時(shí)。

這時(shí)候他把這些文件扔給AI，并在prompt處提出自己的需求，1分鐘內(nèi)AI就自動(dòng)生成了表格，并給出了總數(shù)，他僅需要核對(duì)一些表格即可。

除了輔助代碼，AI agent也在向我們招手。

2024年，Cognition Labs推出了全球首款具備獨(dú)立端到端開(kāi)發(fā)能力的AI軟件工程師Devin。這是由一個(gè)奧林匹克大滿貫的華人團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)研發(fā)出來(lái)的。

一經(jīng)出世，就引發(fā)了巨大的波瀾。

據(jù)悉，在SWE-bench測(cè)試中，Devin 在沒(méi)有人工指導(dǎo)的情況下獨(dú)立解決了13.86%的案例。相比之下， Claude 2只能解決4.80%，SWE-Llama-13b和GPT-4可以分別處理3.97%和1.74%。而且，后面這些模型都需要人類告訴它哪些代碼有問(wèn)題。

我們采訪了將近十位有著十余年經(jīng)驗(yàn)的資深程序員，看看他們是怎么定義Devin的。

“這是一位天才級(jí)別的程序員，其有的知識(shí)超過(guò)了以往所有的AI程序員。”

“全棧技能和自主學(xué)習(xí)能力這個(gè)還是非常驚艷的，應(yīng)該達(dá)到人類中高級(jí)程序員的水平了?！?/strong>

“Devin解決問(wèn)題的能力高達(dá)13.86%，遠(yuǎn)超當(dāng)前最先進(jìn)的模型?！?/strong>

確實(shí)如此，作為第一款端到端的全棧人工智能工程師，Devin不僅通過(guò)了國(guó)外一家AI公司的業(yè)務(wù)面試，還能夠在upwork平臺(tái)上扮演人類開(kāi)發(fā)者自動(dòng)接單，基本滿足了所有客戶的需求。這也警示著，AI和普通程序員一樣，在就業(yè)市場(chǎng)有著同等的競(jìng)爭(zhēng)力。

隨著技術(shù)的開(kāi)源與發(fā)展，越來(lái)越多的企業(yè)會(huì)選擇降本增效，將不具穩(wěn)定性的人力成本投入到可控的機(jī)器成本上。

盡管現(xiàn)在離真正的AI agent還很遠(yuǎn)，但是隨著各種生成式AI產(chǎn)品的出現(xiàn)，一個(gè)人機(jī)共生的開(kāi)發(fā)者時(shí)代，正在向我們招手。

開(kāi)發(fā)代碼的人，被代碼代替。碼農(nóng)與AI的大戰(zhàn)，也一觸即發(fā)。

人類與AI的博弈，還在繼續(xù)

程序員的世界里總流傳著一個(gè)恐怖的傳說(shuō)，名為“代碼屎山”。

祖?zhèn)鞔a被稱作屎山，其本質(zhì)是一個(gè)抽象概念。這種概念指的是那些從上一代開(kāi)發(fā)者那里繼承來(lái)的處于完全混亂狀態(tài)的代碼。這些代碼中包含了大量的累加、冗余和完全沒(méi)有用的代碼，使得這些代碼幾乎看不懂。

屎山代碼牽一發(fā)而動(dòng)全身，各個(gè)部分之間的耦合度非常高，改動(dòng)一處就可能出現(xiàn)更多未知或棘手的bug。就單個(gè)代碼而言，類似于GPT一樣的AI很有可能無(wú)法準(zhǔn)確理解業(yè)務(wù)場(chǎng)景和調(diào)整訴求，而多個(gè)代碼的堆疊又可能超過(guò)大模型token的承載數(shù)量，無(wú)法輸出符合預(yù)期的內(nèi)容。

蜂鳥網(wǎng)CTO認(rèn)為，在面對(duì)龐大又無(wú)序的代碼bug時(shí)，人類的經(jīng)驗(yàn)和思維尤為重要，這是機(jī)器智能目前無(wú)法做到的。

“軟件開(kāi)發(fā)不僅僅是編寫代碼，它還涉及需求分析、系統(tǒng)設(shè)計(jì)、用戶體驗(yàn)、業(yè)務(wù)邏輯處理等多個(gè)方面，這些都需要人類的直覺(jué)、經(jīng)驗(yàn)和創(chuàng)造性思維。”

機(jī)器的思維是片段式的，切面的，沒(méi)有人類邏輯的連貫性和一致性。讓機(jī)器去處理代碼屎山，無(wú)疑是讓盲人摸象、愚公移山。

AI不僅難以處理代碼屎山，甚至自己也在制造。

今年4月，一家名為GitClear的公司分析了2020年到2023年近4年的1.5億行代碼，發(fā)現(xiàn)GitHub Copilot加入后，代碼流失率（即代碼被返工修改、刪除的情況）出現(xiàn)了顯著上升：在2020年至2022年期間，每年只有3%-4%的代碼流失。相比之下，到2023年，這一數(shù)字增長(zhǎng)到平均5.5%。

GitClear認(rèn)為，程序員在短時(shí)間內(nèi)無(wú)法被代替，現(xiàn)在AI的算力和邏輯還不能達(dá)到自主決策、設(shè)計(jì)、修改的效果，只能寫一些重復(fù)性強(qiáng)的簡(jiǎn)單代碼。

也有很多程序員表示，當(dāng)你給ChatGPT一段復(fù)雜的指令時(shí)，它甚至?xí)榱送瓿扇蝿?wù)而制造幻覺(jué)，虛構(gòu)一段根本就不存在的API函數(shù)。

這意味著，在AI達(dá)到agent能力之前，人類程序員還有很大的優(yōu)勢(shì)。

在新西蘭開(kāi)發(fā)者楊中科看來(lái)，AI替代程序員不過(guò)是杞人憂天。他認(rèn)為，AI最多就是一個(gè)更智能的搜索引擎罷了。就目前的科技，連人腦都沒(méi)研究明白，我們不必去畏懼一堆代碼和大語(yǔ)言模型。

“因循守舊者，才會(huì)恐懼AI?！?/strong>

作為程序員，最基本的素養(yǎng)就是擁抱變化。

當(dāng)蒸汽時(shí)代走向電力時(shí)代，馬被汽車替代，馬夫被駕駛員替代，但是這個(gè)職業(yè)背后的需求并沒(méi)有消失。

未來(lái)的世界不是一個(gè)AI代替程序員或程序員博弈AI的世界，而是一個(gè)人類積極認(rèn)識(shí)AI、擁抱AI的世界。

人工智能也許會(huì)替代一些程序員的工作，但是也會(huì)誕生更多的其它工作，這些工作的核心邏輯并沒(méi)有變化。

程序員如果能主動(dòng)擁抱AI，或許可以借助AI來(lái)產(chǎn)生比以往更大的價(jià)值。