本文為 澎湃號·湃客 × 碼客人生 聯(lián)合出品

作者 | 楊淼

編輯 | 王恒婷

“我預測，最遲到2027年，AI就能代替50%的程序員。”

藏青色的貓在硅谷干了七年。他說根據(jù)內部消息，連谷歌這樣的科技公司都在計劃裁員，身邊8年經驗的senior（高級工程師）都找不到工作。整個行業(yè)的價值在快速塌縮，需求變少，涌入行業(yè)的人卻越來越多。

程序員苦練技能，做到了主管、高級工程師、部門經理，免去了年齡設置的失業(yè)危機。

但他們沒想到，2022年，會有一個名為“ChatGPT”的應用橫空出世。

“現(xiàn)在寫代碼完全離不開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%的無聊代碼任務。它真是獨立開發(fā)者的福音，一度讓我有種錯覺：GPT+一個全棧=小型開發(fā)團隊。”

說出這段話的人感慨，自己說不定也要被優(yōu)化了。

1024作為2的十次方，是約定俗成的程序員節(jié)日。

但今年這個節(jié)日，開發(fā)者們可能不太好過。

截至2024年10月24日，據(jù)Layoffs.fyi網站統(tǒng)計，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歲中年裁員危機后，另一座大山——“被AI搶飯碗”的危機在緩緩向開發(fā)者們襲來。

谷歌裁掉一萬人

AI興起的風從谷歌刮來，AI失業(yè)的風也在硅谷興起。

根據(jù)Layoffs.fyi網站統(tǒng)計，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。

首先開刀的是谷歌。

根據(jù)谷歌最近向美國證券交易委員會提交的文件，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)在人工智能時代的降本增效。

在國內，就算是一個幾十人的中小型科技公司，招聘需求也打上了985、211的硬性標簽。

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

一個常年駐扎硅谷的資深程序員表示：“AI現(xiàn)在已經可以完成三個普通程序員的工作量了。”

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

GPT有多強？一張手繪的草圖也能進行深度分析。

知乎答主平凡做了一個實驗，把手寫的指令上傳到GPT-4V上，并且讓它根據(jù)這個生成html，從結果上看，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已經可以像初級程序員一樣識別、運行、生成代碼。

同時，AI集合了搜索引擎和自動化生成的功能。以前程序員用搜索引擎，是撒網式尋找答案，需要自己在各個網頁社區(qū)里去檢索、整理。而AI可以針對特定問題和具體場景去提供一對一的解決方案。

比如，代碼運行報錯后，一般只給一些簡單的提示，程序員不知道是什么原因導致這個錯誤，也不知道解決這個錯誤的辦法。傳統(tǒng)的路子就是用搜索引擎來搜索答案。但不同的運行環(huán)境給出的解決辦法不具有通用性，有時候一周都可能困在一個bug上。

使用AI后，AI可以系統(tǒng)學習開發(fā)語言的各種原理和細節(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，通常只需要花費幾分鐘就能解決問題。而使用搜索引擎，這個時間則從幾分鐘到幾周不等。

AI解放了碼農的雙手，也帶給碼農另一種危機。

隨著技術不斷精進，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工程師的時代已經降臨了。”

微博高級工程師胡波最近做了一個實驗，盡量一行代碼不寫，僅僅通過提示詞，讓AI完成一個相對簡單的業(yè)務需求。只要給出的文檔足夠明確清晰，幾經迭代，還真實現(xiàn)了。

AI解放了程序員的雙手，成了一種嵌入式的習慣。

不少受訪開發(fā)者表示，與其說是擔心AI會不會代替他們，倒是他們擔心AI會不會突然消失。

畢竟解決那些簡單重復的代碼與bug，在AI的幫助下，效率直接提高了50%。

某互聯(lián)網科技公司技術總監(jiān)說，AI是躲不開的，現(xiàn)在不擁抱，就會成為遺老遺少。

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

手動操作的話，需要至少1小時，寫個代碼的話，也需要半個小時。

這時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AI就自動生成了表格，并給出了總數(shù)，他僅需要核對一些表格即可。

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立端到端開發(fā)能力的AI軟件工程師Devin。這是由一個奧林匹克大滿貫的華人團隊設計研發(fā)出來的。

一經出世，就引發(fā)了巨大的波瀾。

據(jù)悉，在SWE-bench測試中，Devin 在沒有人工指導的情況下獨立解決了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題。

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

“這是一位天才級別的程序員，其有的知識超過了以往所有的AI程序員。”

“全棧技能和自主學習能力這個還是非常驚艷的，應該達到人類中高級程序員的水平了。”

“Devin解決問題的能力高達13.86%，遠超當前最先進的模型。”

確實如此，作為第一款端到端的全棧人工智能工程師，Devin不僅通過了國外一家AI公司的業(yè)務面試，還能夠在upwork平臺上扮演人類開發(fā)者自動接單，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)市場有著同等的競爭力。

隨著技術的開源與發(fā)展，越來越多的企業(yè)會選擇降本增效，將不具穩(wěn)定性的人力成本投入到可控的機器成本上。

盡管現(xiàn)在離真正的AI agent還很遠，但是隨著各種生成式AI產品的出現(xiàn)，一個人機共生的開發(fā)者時代，正在向我們招手。

開發(fā)代碼的人，被代碼代替。碼農與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恐怖的傳說，名為“代碼屎山”。

祖?zhèn)鞔a被稱作屎山，其本質是一個抽象概念。這種概念指的是那些從上一代開發(fā)者那里繼承來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)而動全身，各個部分之間的耦合度非常高，改動一處就可能出現(xiàn)更多未知或棘手的bug。就單個代碼而言，類似于GPT一樣的AI很有可能無法準確理解業(yè)務場景和調整訴求，而多個代碼的堆疊又可能超過大模型token的承載數(shù)量，無法輸出符合預期的內容。

蜂鳥網CTO認為，在面對龐大又無序的代碼bug時，人類的經驗和思維尤為重要，這是機器智能目前無法做到的。

“軟件開發(fā)不僅僅是編寫代碼，它還涉及需求分析、系統(tǒng)設計、用戶體驗、業(yè)務邏輯處理等多個方面，這些都需要人類的直覺、經驗和創(chuàng)造性思維。”

機器的思維是片段式的，切面的，沒有人類邏輯的連貫性和一致性。讓機器去處理代碼屎山，無疑是讓盲人摸象、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)字增長到平均5.5%。

GitClear認為，程序員在短時間內無法被代替，現(xiàn)在AI的算力和邏輯還不能達到自主決策、設計、修改的效果，只能寫一些重復性強的簡單代碼。

也有很多程序員表示，當你給ChatGPT一段復雜的指令時，它甚至會為了完成任務而制造幻覺，虛構一段根本就不存在的API函數(shù)。

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

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

“因循守舊者，才會恐懼AI。”

作為程序員，最基本的素養(yǎng)就是擁抱變化。

當蒸汽時代走向電力時代，馬被汽車替代，馬夫被駕駛員替代，但是這個職業(yè)背后的需求并沒有消失。

未來的世界不是一個AI代替程序員或程序員博弈AI的世界，而是一個人類積極認識AI、擁抱AI的世界。

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

程序員如果能主動擁抱AI，或許可以借助AI來產生比以往更大的價值。