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　　当前，人工智能正以汹涌之势，席卷所有行业。一些行业首当其冲，相关岗位正在加速萎缩。那么，作为孕育AI的“母体”，计算机行业能独善其身吗？一个自然冒出的疑问是——在AI开发上“卷生卷死”的程序员们，会不会也在担心，终有一天会被自己创造的AI取代？

　　早在2021年，OpenAI就推出了AI辅助编程工具Codex，它的诞生比公众熟知的ChatGPT(2022年发布)还要早。Codex基于GPT-3模型，并在此基础上加入了海量程序代码数据进行训练，因此在编写代码方面更具优势。

　　Codex能帮开发者处理很多写代码的工作。比如，它能读懂你已经写好的部分代码，并自动把剩下的内容补全；也能根据一句简单的提示写出完整的功能代码。举个例子，如果你输入一行说明——“给定一个数组，计算滑动窗口内的平均值”，Codex就能马上写出实现这个功能的代码。

　　最初，AI写代码只是开发者手边的“小帮手”，主要用来代劳那些枯燥、重复的代码片段。可随着模型能力的快速提升，再加上ChatGPT的爆火，越来越多的公司看到了新的机会——AI不再只是辅助，而是有可能开辟出一个全新的市场——AI软件开发。

　　此后，大量AI软件开发创业公司如雨后春笋般涌现，例如当前知名的ClaudeCode、Cursor、Devin、Windsurf等。国内几家头部大模型企业也不甘落后，字节跳动、阿里巴巴、腾讯等亦相继推出了类似产品。

　　相比四年前的Codex，如今的AI编程工具已取得令人瞩目的进步。OpenAI最新的o3模型在编程竞赛网站Codeforces上斩获2727分，超过99.8%的人类选手；Anthropic的Claude4则能自主运行长达7小时，完成上千个步骤，不断尝试直至达成目标。

　　这些突破带来了全新的编程方式——开发者无需逐行写代码，只需用自然语言描述需求，AI便能自动生成并根据反馈反复修改。人类与AI的合作因此变得更像“对话”而非“指令”。这种全新的编程方式有个颇具浪漫色彩的名字——“氛围编程”(vibe coding)，这一变化似乎意味着编程正从少数人的专业技能，逐渐走向人人可用的创造工具。

　　颇具戏剧性的是，AI的能力如今已经延伸到专业软件开发的招聘面试中。

　　一般情况下，专业软件开发的招聘面试都会包含代码考查，要求应试者在限定时间内写出既正确又高效的程序。而哥伦比亚大学的一名学生则开发了一款“AI面试助手”：它能在视频面试时自动读取题目，并调用AI编程工具实时生成符合要求的代码。据他透露，这套工具已经帮助他顺利通过TikTok、Meta和亚马逊等公司的面试，并拿到录用通知。他还将自己在亚马逊面试中AI“出手”的全过程录制下来并上传网络，引发了广泛讨论。

　　这一切突飞猛进的进展发生在短短几年内，速度之快出乎人们的意料。但我们是否就能断言——AI真的能全面接管人类的编程工作？

　　找个“助手”，竟成“杀手”

　　并非如此。

　　相比于人类，AI在编程中的“失误”往往难以预料。即便它的正确率能达到90%，听起来已经很高了，但这也意味着平均每十次就会错一次。对于程序开发来说，这样的错误率并不容忽视——人类开发者必须逐一检查并修正，结果常常比自己亲手写代码还要费心费力。

　　2025年7月，知名编程社区StackOverflow发布了今年5月开展的一项调查结果。在5万名受访用户中，约80%正在使用AI编程工具。然而，其中“不信任AI”的用户(46%)比例，明显高于“信任AI”的用户(33%)。相比2024年，用户对AI的正面评价从70%以上跌至60%；而在应对复杂开发任务时的信任度，也从35%下滑到29%。

　　AI编写的代码往往包含细微的错误，需要人类检查并修正。尽管AI在编程竞赛中已经取得了非凡的成绩，但在面对现实的软件开发需求时，往往不能正确完整地实现所有功能，有时甚至会错误地执行危险操作。

　　AI开发协作平台Replit曾发生过一次严重事故。尽管用户明确要求不得擅自修改代码，Replit仍然删除了该公司整个生产环境的数据库。更糟糕的是，它还声称数据“不可恢复”。然而，用户最终通过手动操作，成功将数据库恢复。

　　这一事件引发了人们对AI编程工具可靠性的广泛讨论。公开信息显示，类似的情况并非个例——一些用户甚至报告称，自己的数据库或代码仓库被AI整个清空。

　　“AI，给我做个像淘宝的网站”可行吗？

　　软件开发通常要走一整套流程：先做需求分析，再设计技术方案，接着开发、联调、测试，最后才能上线。为了追求更快的迭代，如今互联网公司大多用“敏捷开发”，流程上精简了不少，但基本框架没变。