Should Anyone Learn to Code Anymore?
14:46 Share

今天在AI每日简报中，是否还有人需要学习编程？AI每日简报是一个关于AI最重要新闻和讨论的每日播客和视频。要加入讨论，请关注我们节目说明中的Discord链接。

大家好，朋友们。快速提示，今天要旅行，所以我们只做一个主要剧集。这是一个非常有趣的剧集，一个关于人们是否应该学习编程的非常活跃的讨论，现在正在X、Twitter和其它地方进行。这让我们有机会思考氛围式编程和AI的未来。所以我希望您喜欢这次谈话。我们下周初将恢复正常的节目形式。

欢迎回到AI每日简报。今天我们将讨论一个在X上非常热门的话题，但它也是一个更长、更大的讨论的一部分，这个讨论已经持续了一段时间，因为AI编程的改进越来越先进。

当然，这个讨论是关于是否还有人需要学习编程。这次讨论的具体诱因是Replit的首席执行官Amjad Massad发布了一段他自己接受采访的视频剪辑，并附上了一条简单的消息：“我不再认为你应该学习编程”。

请记住，这是Replit的首席执行官，而Replit是一家专门从事编程和构建应用程序的公司。除此之外，这个讨论的背景当然是Bolt的兴起，以及普遍转向氛围式编程，文本转代码工具让人们能够以前无法想象的方式创造事物。

最终，这实际上是关于AI在编程方面变得多么优秀。Claude 3.5和现在的3.7已经成为一段时间以来的标准。就在本周，我们得到了Gemini 2.5，早期的一些说法表明它甚至更好。

所有这些最近导致Anthropic首席执行官Dario Amadei预测，在未来几个月内，AI将编写90%的代码，在未来一年左右的时间里，将编写接近100%的代码。事实上，他说，唯一制约或阻碍这一目标的因素将是人类的惯性以及业务和企业系统等系统的惯性，而不是AI的能力。

所以这就是Replit首席执行官发表这些评论的背景，这引发了一场激烈的讨论。当然，程序员之所以对这一点如此感兴趣，部分原因在于，一个令人不安的可能性是，他们创造的工具实际上会在取代其他人之前先取代他们。所以让我们首先谈谈我认为不可避免的事情。

我认为基本上Dario是对的。我认为，即使在未来几个月内AI没有编写90%的代码，那也仅仅是因为人类系统的惯性，而不是因为它的能力。我认为，随着时间的推移，AI改进的效率和能力将战胜它所面临的任何系统惯性。

如果你四处看看，有很多证据可以证明这一点。Y Combinator最近因为他们说大约四分之一的公司有95%的代码是由AI编写的而成为头条新闻。在去年年底，谷歌首席执行官Sundar Pichai表示，超过25%的新谷歌代码是由AI生成的。

关键是事情正在发生变化。当谈到是否应该学习编程这个问题时，这个问题将发生在AI编写大量代码，甚至可能是大部分代码的新环境中。

那么反对的论点是什么呢？不学习编程的理由是什么呢？在某种程度上，这是相当明显的。这仅仅是关于时间效率和浪费。如果AI在编程方面会更好，而它确实更好，那就不要浪费时间去学习AI做得更好的事情。相反，学习其他技能。例如，让我们听听Amjad的实际评论。在那种情况下，就像，你知道，Dario最近所说的那样，所有的代码都将由AI生成。并且

你知道，我假设我们正在走这条优化路径，代理将变得越来越好，你知道，答案会不同。答案是否定的。学习编程将是浪费时间。但是，你知道，你可以有不同的预测，我认为不同的人会做出不同的假设。我现在有点像

代理药丸，我非常看好。就像，你知道，即使是一年前，我的答案也会有所不同，我会说学习一些编程。我会说学习如何思考，学习如何分解问题，对吧？学习如何清晰地沟通，就像你与人类沟通一样，但也与机器沟通。

所以实际上，他说，不要学习我们称之为编程的那套旧技能。相反，选择其他更高杠杆的技能，这些技能从AI正在进行编程的立场出发。嘿，听众们，想用AI来增强你的业务吗？

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来自A16Z的Martin Cassato写道，我认为你应该学习编程。那么，人们为什么可能会采取这种立场呢？我认为，原因有几个不同的类别。其中之一是深奥的编程并非关乎实际的输出，而是关乎帮助你如何思考。Dagster Labs的创始人Nick Schrock提出了这一点，他说史蒂夫·乔布斯声称每个人都应该学习编程，不是因为它有用或经济上有价值，而是因为它教你如何思考。

当然，有一种说法是，在一个我们的世界更多地由代码调控的世界里，编程所带来的特定类型的思维方式甚至更有价值。还有许多答案的变体认为，学习编程将使你成为一个更好的氛围式程序员。Anchor Goyal写道，AI成倍地提高了某人在没有AI的情况下编写的代码的质量。糟糕的程序员+AI=大量的糟糕代码。中等程序员+AI=大量的中等代码。优秀的程序员+AI=大量的优秀代码。

另一个论点是，有些事情AI编程并不擅长。需要连接在一起的系统。Dave Plummer写道，即使五年后没有人编写代码，你当然也应该学习编程。为什么？我知道如何编写Qsort。我从未做过，但我了解何时使用Qsort。我知道如何编写哈希表，所以我知道何时使用SDD map。五年后，将会有提示工程师和软件工程师。而最好的软件工程师仍然是那些本来可以自己编写代码，但不必这样做的人。

还有其他论点。在创新方面，一些人指出，编码工具擅长复制代码，但不擅长创新。因此，如果我们将来想要新的语言或认为需要新的语言，那可能不会来自AI。另一个更暂时的论点是，这些氛围式编码工具在企业环境中并不特别好，因此至少在一段时间内这是一个机会。然后还有一个论点是，如果你认为你不应该学习编程，那你就没有有趣地思考。

应该注意的是，这其中存在经济和就业方面的问题。尽管他之前曾断言应该学习编程，但Martin Cassato最近也发推文说，几天前我与许多资深开发人员进行了通话，他们每个人都使用AI进行编程，并且发现它比与初级开发人员合作更快。这确实值得思考这意味着什么。

基本上，如果没有更多的初级开发人员工作，是否意味着你不应该学习编程，因为你不会获得有益的就业？现在，我认为这与我想将讨论引向何处相联系的反驳论点来自Latent Space的Swix在AI工程师峰会上写道，如果你认为不应该学习编程，因为不再招聘初级工程师了，那么你就错过了AI的机会，因为你将你的身份与一个日益过时的问题联系在一起。

我的看法是什么？一方面，我认为现在以传统方式学习编程绝对是疯狂的。或者更确切地说，学习编程并期望世界看起来像现在这样，更不用说五年前了。无论你在想什么，你都必须建立你的计划，并100%确信事情将会不同。我认为Dario是对的，世界上绝大多数实际代码行最终都是由AI编写的。

所以是的，学习编程以获得初级开发人员的工作现在看起来有点疯狂。

另一方面，我认为现在没有什么比学习这种新的氛围式编程范式更有杠杆作用了。编程是数字创作，而这种创作现在已经向更多的人开放。即将创造的事物数量将大幅增加，其中蕴藏着难以想象的机会。然而，这个机会仍然会流向拥有实际利用这些机会的技能的人。

虽然Andrej Karpathy在2023年1月说最热门的新编程语言是英语时我认为是对的，但这并不意味着使用这些新工具没有技能。Matt Bean写道，既不是学习编程也不是不学习编程。错误的二分法。编码1.0已经死了。编码2.0正在诞生。它们是相关的，仅此而已。

那么编码2.0是什么呢？无论你走到哪里，你都能看到人们根据这套新的氛围式编码工具改变他们与代码以及周围世界互动方式的例子。在Super Intelligent，当我们设计或讨论新的工具、新功能或新平台时，我们不再用文字来做，至少不是完全用文字。团队中的每个人都被期望进入Lovable并制作他们正在讨论的内容的原型。

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但它也影响了我的业余爱好创作。在过去的几年里，我最喜欢的业余爱好是万智牌构筑设计。构筑基本上是一组万智牌卡牌，你将它们组合在一起，目的是一起进行选牌，并且有无限多种方法来创建它们。你可以根据你喜欢的特定系列、环境或主题来创建构筑。所以如果我真的很喜欢来自依尼翠的恐怖系列，我可以创建一个完全关于它的构筑。在那里我不再受游戏设计师的约束，我可以以我自己的方式将元素组合在一起。

过了一段时间，这对我来说变得有点无聊，所以我开始设计我自己的系列。在过去的几年里，我一直致力于一个基于早期美国殖民和探险的系列，特别是围绕收获时间的系列。但所有这些都变得有点无聊，直到最近我才开始思考一款游戏，这款游戏将结合我从万智牌等卡牌游戏中喜欢的选牌体验，以及角色扮演和数字体验……

并考虑了H.P. Lovecraft作为背景。好吧，上周末为了开始测试可能性，我使用Lovable构建了Eldritch Trail。这是原始俄勒冈小径的完全可玩版本，你不再前往威拉米特河谷，而是试图逃离邓维奇的恐怖。你到达阿卡姆，然后从那里出发。如果你有兴趣，我会添加一个链接来玩这个游戏。

关键是，即使是现在，我们也正在实时经历这种转变。所以如果我不创建超级智能，我会做的是，第一，我会一直进行氛围式编程。我的意思是，哎呀，我已经在做了。

第二，我会学习使用LLM作为导师来阅读代码，因为现在我绝对受到限制，我的能力受到限制，因为我只能按下Lovable按钮来尝试修复错误。我也可能会回去让AI帮助我学习基础知识。

我希望随着时间的推移，减少对AI的依赖，即使它仍然编写了我最终产生的99%的代码。当然，我会尝试整合像我们昨天讨论的模型上下文协议这样的新平台，以便能够扩展我实际可以生成的事物集合。

对于经常收听我的节目的任何一位听众来说，这都不会令人惊讶，但我认为Reid Hoffman是对的，当他说大多数初级开发人员也将使用AI工具增强能力时。大概他们可以处理更多工作量。正确的解决方案可能不是缩减团队规模，而是弄清楚如何利用团队增加的能力。

我认为总的来说，从范式之外转向范式之内，我们可以用更少的资源做同样的事情，转向我们可以用我们新的扩展能力做更多的事情的范式，这将使我们更好地理解未来实际的发展方向。

所以是的，学习编程，但不要学习五年前或三年前可用的版本。甚至不要学习今天可用的版本。你应该学习六个月后、十二个月后正在发生的编程版本。用一个现在过于陈词滥调的短语来说，滑向冰球前进的方向，伙计们。然后把你在Lovable或Bolt上构建的任何东西的链接发给我。现在，今天的AI每日简报就到这里。一如既往地感谢您的收听或观看。直到下次，再见。