xianliticn
3745381f89
All checks were successful
Build and Deploy Qingshuige / build-deploy (push) Successful in 1m39s
21 lines
4.0 KiB
Markdown
21 lines
4.0 KiB
Markdown
---
|
||
title: 论Vibe Coding替代程序员
|
||
date: 2026-03-23T04:04:00.000+08:00
|
||
author: 线粒体
|
||
---
|
||
自从有了AI，用AI写代码，替代这个替代那个的论调就越来越多了，给人的感觉是程序员很不值钱——确实啊，要是值钱怎么能叫“码农”呢！我自己编程水平有限，平时也大量用AI写代码，所以我应该是AI的受益者而不是受害者，是AI让我变得更值钱了。但是我也觉得，AI替代一切、低代码开发这类论调，言过其实。与其考虑AI能替代什么，不如考虑作为开发者，最不能被AI替代的东西是什么。
|
||
|
||
首先我觉得第一个层级的不可替代性，是判断力。众所周知，现有的AI模型是一个黑箱。我们在数学上可以通过严密的逻辑推导，证明一个命题的真假。但是据我了解，AI模型是通过概率推算的方式，得到一种“最可能的结果”。固然这个正确率会很高，但是即便是99.99%，也是和逻辑推导有本质区别的。“像”和“是”是完全不同的两个概念。所以AI如果按照现在的这种模型进行发展，那永远都可能出现错误的结果。这时候只能依赖开发者进行判断。
|
||
|
||
一些重复性的工作、简单的工作、答案很明确的工作，确实没必要身体力行。直接交给AI就能做，而且说不定还是最佳实践。但是不写不代表不会看。双手解放出来，大脑还得工作。这就像AI写小说，本质上，我脑子里想好一个情节和中心思想，交给AI，它就能帮我完成一部小说。只是文笔和细节上会很差，但是我相信它会越来越好。前提是我自己首先是一个懂文学的人，不然我怎么判断他写的符不符合要求呢？写代码同理，开发者可以不关心AI的实现方式，但是起码要清楚它的意图，能看到全局。这就要求开发者具备高水平的判断力。
|
||
|
||
但是一些极力推崇Vibe Coding而贬低开发者的人，恰恰没有认识到这一点，所以他们认为程序员没有必要存在，自己不会编程也可以做出好的产品。实际上他们也落入了一个经济学概率的陷阱，那就是他们在做的实际上不是真正的开发，而是一种商业投机或管理，这是完全不同的两个领域。他们所做的实际上只是雇人帮他们写代码做了一个产品，只是员工是按token计费的便宜的AI模型。而程序员却要对代码的整体质量负责，还要关注DevOps等等方面的问题，这些事情没有一定的开发知识是完全无法解决的。
|
||
|
||
一开始人们打孔；嫌打孔太慢，就写汇编；嫌汇编太慢，就写高级语言……今天有人说打孔的人很蠢、写汇编的人很蠢，但是当时的硬件条件和需求就是那样。会打孔的人肯定会汇编，会汇编的人肯定会高级语言。一言以蔽之，工具的高级性掩盖不了它的工具性。来来回回折腾到今天，发现贯通“古今”的核心能力，还是判断力和系统思维能力，这是真正属于人的主体能力。
|
||
|
||
将来的AI或许也会出现这种能力，那时候人类的思维想必也会来到更高的一个层次，思考一些我们今天想象不到但将来的AI也不能思考的问题。
|
||
|
||
这就将我们引入第二个层级的不可替代性，那就是元认知的能力。我们总是在考虑AI替代程序员，可曾设想，我们发明计算机是为了解决问题，将来即便AI真的替代了程序员，我们都问题并不完全需要由计算机来解决？虽然计算机神乎其技，但是推而放诸人类历史，它也只是一个重大事物。将来会不会有超级计算机、超超级计算机，乃至全新的计算形态？那时候现有的AI还能处理这些事务吗？考虑到这些问题，我们说，那么好，AI替代程序员，就让它替代吧，因为我们有更深奥的问题要研究。
|
||
|
||
程序员——或者更广义的计算机科学研究者——在我不成熟的思考下，至少有这样两个不可替代性，其实也就是进化性。
|