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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。

一般情况下，专业软件开发的招聘面试都会包含代码考查竞猜足球app，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。

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%。

普林斯顿大学的研究者构建了一套考察AI软件开发能力的测试基准(SWE-bench)，包含来自开源网站Github的数十个软件项目。得益于Github对代码改动历史的详细记录，研究者从中整理出超过两千个由人类开发者正确完成的功能需求。研究者要求AI开发工具在已有的软件项目上完成相同的需求。实验结果显示，哪怕是当前最强的AI，最多也只能完成约四分之三的任务。

与之形成鲜明对比的是，优秀的人类开发者总是可以以近乎100%的正确率完成这些开发任务。纽约大学的研究者还联合多位信息学奥林匹克竞赛选手，构建了一套高质量的编程竞赛评测基准(LiveCodeBenchPro)，当中的评测问题取自最新的编程竞赛竞猜足球app，互联网上缺乏题解，从而避免了AI“背答案”的可能。颇具戏剧性的是，现有的所有大模型在该测试基准的困难问题上全都取得了0分的离谱成绩。

毋庸置疑，AI会是优秀的工具。对于专业的开发者而言，AI是一位执行力极强的助手。在AI开发工具普及之前，开发者不得不手动实现许多繁琐而无趣的代码。即便有开发文档或者互联网上有功能类似的代码，开发者仍必须尝试理解然后自己修改。借助AI，这一工作将会大大简化。对于没有开发背景的用户而言，AI可以准确实现功能较为单一的软件。借助这一能力，普通用户可以将日常的重复性工作转化为AI编写的代码，大大提升工作效率。

当今的大语言模型基于互联网上已被数字化的数据，以及图书报刊之类被人类“写”出来的知识。尤其在软件开发领域，大语言模型只看到了人类开发的结果(软件代码)，而对于开发过程的细节了解甚少。DeepMind科学家David Silver和Richard S.Sutton指出，当前的AI基于人类数千年来产生的数据，但这并不是人类知识的全部。人类在与真实世界的交互中积累了大量的经验。AI并没有这些经验，因而不太可能超过人类。而要让AI学会这些经验，依然困难重重。

公众常会探讨所谓的“35岁危机”。然而事实上，技术相比年龄更具碾压性。就软件开发而言，AI已经能承担不少基础、重复性的工作，例如简单的代码生成、常见功能的实现竞猜足球app，以及部分调试环节等。但难以被替代的，仍是需求把握、架构设计、复杂系统的理解分析，以及团队协作等环节——这些涉及抽象思维、跨领域知识和人类判断力，是程序员真正的核心价值。

作为程序员，不妨考虑这样一个问题：如果把你最近一周完成的工作全部交给AI，它能完成多少？如果你的工作只是重复性地构建功能单一的软件系统，例如实现一个问卷表单记录用户提出的10个问题、从一个表格里统计平均数之类常见的指标——功能仅此而已，那么你不得不考虑被AI替代的可能性。而如果你的工作充满挑战，例如实现全新的软件架构、针对业务特点设计独特的算法，甚至是从客户含糊不清的诉求中抽象出具体的开发任务，那么AI只会是你的得力助手。

这不仅适用于软件行业，也同样适用于其他行业：与其担心被AI取代，不如思考在这个人机协同的时代如何做好自己的角色定位。上述的问题对于其他行业同样适用：试试让AI完成你的工作。如果它可以胜任，那么对你来说既是坏消息，也是好消息。坏消息是你的工作很快就会被AI取代；好消息是你已经发现了驾驭AI完成工作的途径，你可以试试站在你的领导的位置上，操控更多的AI完成更多的工作。

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