每当科技界掀起一阵“AI 取代程序员”的讨论热潮，总会有人跳出来高谈阔论。有人说程序员即将失业，有人说代码时代终将落幕。但在经历了无数个被产品经理“轻松改需求”的深夜后，作为一名经验丰富的自由职业程序员，我不得不说：这些论调，恐怕和产品经理的“简单需求”一样天真。
让我们坐上人体工学椅，翘起二郎腿，来聊聊为什么现阶段的 AI，还远远不能取代那些每天在需求与技术的夹缝中求生存的程序员们。这个故事，要从纳瓦尔的一条推特说起……
从纳瓦尔推文说起
今天看到纳瓦尔发了一条推特，没错，就是《纳瓦尔宝典》的那个纳瓦尔。他说："AI won’t replace programmers, but rather make it easier for programmers to replace everyone else."（AI 不会取代程序员，反而会让程序员更容易取代其他人）
有个看起来很懂的人评论道："AI can write programs per CEO Jensen Huang"（AI 可以写程序，正如英伟达的 CEO 黄仁勋所说）
纳瓦尔淡定回怼："Calculators can do math per CEO of Texas Instruments"（计算器可以做数学题，正如德州仪器的 CEO 所说）
为什么说 AI 现阶段无法替代程序员？
说实话，现阶段张口就说 AI 替代程序员的，十个有九个是不懂软件开发的。剩下那一个？八成在卖课，如果真正了解这一领域的人我认为是不会说出这种话的。
我认为目前的 AI 不能替代职场专业程序员，至少现阶段做不到。以后可能会实现，但那时候大部分职业都被替代了。
一个服务端程序员的看法
作为一名不熟悉前端开发的服务端程序员，也称为后端程序员，我通常使用 AI 帮我写一些不是很复杂的前端代码，AI 帮我完成了前端程序员的任务。在不熟悉前端领域时，我可能认为它可以替代前端开发，因为我让它做的都是比较简单的任务。但我深知它无法帮我完成我的全部代码，因为我知道我的业务逻辑之复杂，历史问题和各种背景下也会有很多特殊逻辑，人与人之间口口相传有时候都是很难讲明白搞清楚的，更何况当前的 AI 写出来的代码还是有很大概率是有问题不能直接运行的。
虽然 AI 能帮我完成前端代码开发，但无法完成一些比较复杂的实现，面对这种情况，我更希望有一个活人专业前端来帮我完成这样的任务。如果现在就能被 AI 完美替代，我想那一定和我一样，业务格局和专业能力都还没打开。很多时候，往往不是 AI 做不出我要的效果，而是我无法像专业前端开发者一样告诉 AI 应该怎么做，给出了代码效果不对或无法运行时，我无法很好的指导 AI 进行修改，专业的人加上 AI 做专业的事，才能事半功倍。
软件开发不只是写代码
软件开发不仅仅是写几行代码完成几个功能而已，软件开发是一项工程，涉及很多环节，尤其是部门与部门之间的沟通，产品经理对需求的反复修改也会让代码变得复杂。
软件代码是需要维护的，当实现的需求越来越多，系统越来越复杂，让 AI 做出一个完全可运营的线上系统是很难的，对一个复杂系统的维护是难以替代的部分（除非有 general AI）。
真正做软件开发的人都知道真正的编程工作除了写代码，仍然需要：
- 理解问题的本质
- 设计系统架构
- 确保代码的可靠性和可维护性
- 在各种权衡中做出明智决策
这些核心能力，我认为依然离不开人类的判断。更重要的是，当系统出了 P0 级别事故时，AI 是不能背锅的，能背的只有活人程序员，可以先杀几个程序员祭天，不然你还想今年给 AI 一个不合格的低绩效考核？ ：）
程序员日常修炼手册
说到真正的编程工作，那简直就是一出好戏：
首先，“理解问题的本质”——听起来简单对吧？
产品经理的“这个需求很简单，怎么实现我不管。哪种语言你随便，不服可以找老板。横批：明天上线！” VS 程序员的“你确定你知道自己在说什么吗，小可爱……”。经典对话：“就是加个小按钮”——“哦，要加监控吗？要不要做 AB 测试？数据怎么埋点？异常怎么处理？”
接下来，“设计系统架构”——这基本上就是在演《建筑师》：今天的代码得建得像金字塔一样坚固不倒，结果第二天产品经理来了个需求大反转，瞬间变成了推倒重建。“什么？整个流程要反过来走？”
“确保代码的可靠性和可维护性”——这真的是笑话中的笑话。每个程序员都坚信自己写的代码清晰明了，注释详细……直到三个月后自己再看自己的代码时：“这是哪个天才(SB)写的？完全看不懂！哦……是我自己”，程序员最头疼的是阅读别人的代码，而且我们往往连三个月前写的代码自己都看不懂，更别说维护代码时，代码不是自己写的而是 AI 写的。
面对产品经理的需求反复横跳、部门之间的扯皮拉锯妥协、代码交接的断代，让 AI 来写代码，怕是也只能堆出屎山代码，以后的人来看更不可能看懂。
最后是“做出明智决策”——比如在产品经理说“下周就要上线，老板说的！”和技术负责人说“至少要一个月”之间做出一个大家都能接受的决策。通常的结果是：改需求砍一半，时间延一半，大家都不开心，但至少还能一起吃个饭。
张口就说 AI 取代程序员的人，像极了日常工作中那位“这个需求很简单”的产品经理 ：）
很多人把写出代码认为就是软件开发，实际上软件开发是一个系统工程，涉及需求分析、概要设计-详细设计-数据库设计、编码、集成、各种测试、交付、运维，以及各种评审，和项目管理等，哦对了，还有各种会议，需求评审会议、技术评审会议、测试用例评审会议、早会、周会等等各种开不完的会，编码通常会占到 65.43%的工作量。
AI 的现实局限性
再说说 AI 的真实处境，现阶段的 AI 擅长写个 Demo，比如你让他给你做个抖音它都可以做出来，但要让 AI 完全取代程序员做出一个可以正式运营的抖音，目前几乎是不可能的，要取代程序员，先的把业务链条上的其他人取代掉才行。
上下文窗口的限制
受限于 AI 的上下文窗口长度，AI 还不具备大项目的代码开发和管理能力。当前 AI 都有上下文窗口长度限制，也就是说每次和 AI 的交互，内容不能太长，也不能生成太长的代码，这就意味着你无法把整个代码库都扔给 AI，只能是每次选取一部分代码，加上提示词一起交给 AI 生成，所以在让 AI 生成代码时，仍然要程序员去把复杂的需求拆分成简单的模块，仍然需要手动去选取最相关的代码供 AI 参考。
原型与商业产品的鸿沟
首先现在的成功案例，都是偏向原型性质的、简单的产品，离真正的复杂商用产品还是有一段距离。原型产品的特点就是不需要考虑后期维护，不需要考虑各种使用场景，满足特定场景的演示、验证需求即可。这种程度给独立开发者初期玩玩还行，但在公司里写代码的程序员们日常实施的项目，需要在保障各种不同使用场景下的稳定运行，以及对复杂庞大的代码库长期维护。
对“AI 替代论”的暴击
正如一位网友所言，如果程序员能够被 AI 替代直至完全消亡，那么中间一定会有一个阶段是你妈和 AI 可以一起坐你工位上替你上班。如果 AI 真的哪一天把程序员替代了，那么不用担心，这个社会上 90%以上的工作也都被替代了，大家集体躺平了，共同富裕了。
当你用 AI 替代掉了“初级程序员”，你以为你就成为了中级高级程序员？别高兴太早，你只是变成了新一代的“操作 AI 的基础工人”。就像当前的程序员，看似有技术含量，其实同样是写字楼里的流水线工人罢了。
AI 时代程序员的生存之道
当初计算器出现时并未消灭数学家，自动化制图工具并未淘汰建筑师，类似的，AI 编程助手更多的是将程序员从冗余的重复性劳动中解放出来，让他们有更多精力去处理复杂问题和创新工作。每一场技术革命初期都伴随着“岗位替代”的焦虑，从工业革命到互联网时代。但历史证明，技术创新带来的新岗位总是超过被替代的旧岗位。
就像前端时间播出的电视剧《我是刑警》，当初的指纹都是人工对比，你相信这是什么样的难度，在我看来在当时绝对的无法替代，还有 DNA 刑侦技术对传统刑侦技术的冲击。当新技术新设备出现时，技术刑警和一线刑警们被替代了吗？如果有被替代，那一定是替代了那些没有拥抱新技术新设备，不会使用它们的人。
不断学习新技术本来就是一个合格程序员的该具备的能力，拥抱 AI，学习 AI，使用 AI，绝不会被替代。一个真正的程序员不是代码的搬运工，而是在各种奇葩需求和不可能三角中寻找平衡的“杂技演员”。这种能力，也不是简单地“Ctrl+C, Ctrl+V”就能掌握的。
如果真的有程序员被 AI 替代了，我想可能的原因之一是 AI 不需要纠结用什么 IDE、不用折腾终端模拟器快捷键要怎么绑定、字体配色怎么好看、代码如何补全、究竟 PHP 是不是世界上最好的语言或者到底是要用 VIM 编辑器还是用 Emacs……233
写在最后
只要有软件存在，软件工程师就不会消亡。将来基于 AI 的软件开发，重心会移到需求分析，可能会占到 90%的工作量。现阶段说 AI 能替代程序员还为时尚早，但是善于使用 AI 的程序员一定能大幅提升效率，甚至于不懂写程序的人借助 AI 的帮助作出原型类产品也是完全有可能的。
所以别看 AI 现在能写代码了，但它还不能体会到和产品经理激情互怼的快感，也无法经历部门间甩锅发言前字斟句酌的严谨态度，更感受不到在代码审查会上被挑战时的心跳加速。这些“核心能力”，与其说是技术问题，不如说是一门修身养性的功夫。至于张口就“AI 可以替代程序员”的人，建议修炼一下程序员的“修身养性”课程。
说真的，如果 AI 真的能处理好这些"人性化"的挑战，那它就不是在取代程序员了，而是在拯救程序员的心脏和血压，以及那所剩无几的头发！
最后，如果你觉得写代码累，考虑下当产品经理？等等，好像 AI 更擅长做产品经理……（特别声明：本人与产品经理们往日无冤、近日无仇，文章涉及产品经理的描述纯属文章效果需要。）
