AI编程：生产力革命还是内卷加剧？

最近，我和Kiwi在播客节目中讨论了AI编程的现状与未来。我们发现，对AI编程的解读，取决于你所站的角度。

我（蔡菜，八年服务端开发经验）观察到，国内互联网大厂对AI的应用存在着“形式大于实际”的问题。许多公司积极拥抱AI，但如果没有相应的业务增长作为支撑，单纯追求效率提升反而加重了员工负担。 老板们挥舞着“对齐颗粒度”、“打通底层逻辑”等术语的鞭子，驱使着“牛马”们更快地拉磨，而这台名为“人工智能”的发动机，并没有真正减轻他们的负担，反而让他们加班更多，绞尽脑汁地去验证AI的效能。 这在当下，无疑加剧了程序员的内卷。

然而，Kiwi（美国金融公司AI算法团队总监）则从更宏观的角度看待这个问题。她认为，AI编程带来的变革，如同农业机械化一样，本质上是生产力的重新分配。机械化农业虽然淘汰了一部分农业人口，但同时也解放了大量劳动力，促进了工业社会的兴起，最终提高了整体生活水平。 类似地，AI编程也会淘汰一些无法适应新技术的人，但同时也会创造新的就业机会。那些掌握AI编程技能的人，将成为新的“技术工人”，在新的生产模式下获得更高的效率和收入。 那些被淘汰的人，则需要积极寻求新的发展方向。 这并非简单的“内卷”，而是社会发展过程中必然的阵痛与转型。

我们还探讨了AI编程对个体程序员的价值：

• 代码理解与阅读： AI可以帮助我们更快地理解复杂的代码，提高代码阅读效率。
• 全栈开发： AI可以弥补个人技能的不足，例如，后端程序员可以使用AI快速开发前端功能，从而实现全栈开发。
• 快速开发工具： AI可以帮助我们快速开发工具，提升团队整体效率，例如自动生成SQL语句、单元测试等。
• 快速产出Demo： AI可以帮助我们快速产出Demo并验证想法，加速产品迭代。
• 项目积累： 对于求职者来说，AI可以辅助生成项目，弥补项目经验不足的问题。

当然，AI编程也并非完美无缺。我们也讨论了一些潜在的风险和挑战：

• 代码质量与安全： 过度依赖AI生成的代码，可能会导致代码质量下降，甚至出现安全漏洞。因此，人工代码审查仍然必不可少。
• 技能下降： 初学者过度依赖AI，可能会导致编程能力下降。 但对于积极学习的人来说，AI更像是一个强大的辅助工具，可以帮助他们学习更高级的技能。
• “脏活累活”： AI主要负责代码编写等“轻松”部分，而代码测试、部署、维护等“脏活累活”仍然需要人工完成。
• 系统稳定性： AI编程的快速迭代可能会降低系统的稳定性。

总而言之，AI编程是一把双刃剑。它带来了巨大的生产力提升，但也带来了新的挑战。 关键在于如何正确地使用AI，将它作为辅助工具，而不是完全依赖它。 只有不断学习，适应新的技术和发展趋势，才能在AI时代获得更大的发展机遇。 而对于企业来说，盲目追求AI应用而忽略员工的实际需求，最终只会适得其反。