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为什么 AI 不会取代程序员（但会取代不使用 AI 的程序员）

· 阅读需 9 分钟
Isaac Zhao
AI编程俱乐部创建者

上个月，我认识的一家初创公司解雇了一名初级开发者。不是因为 AI 取代了他——而是因为他拒绝使用 AI，而他的同事都在用。

他的代码花费两倍时间。他的 bug 修复需要三倍时间。当团队转向 AI 辅助开发时，他成了瓶颈。

问题不是"AI 会取代程序员吗？"而是"使用 AI 的程序员会取代不使用的吗？"

简短回答：会。而且已经在发生了。

令人不安的数据​

让我们看看 2025 年实际正在发生什么：

悲观的头条：

  • 美国计算机编程就业率降至 1980 年以来最低水平（Fortune，2025 年 3 月）
  • IT 行业失业率一个月内从 3.9% 跃升至 5.7%（2025 年 1 月）
  • 仅 2025 年 1 月就裁员 152,000 个技术岗位
  • 受 AI 影响最大的工作，最年轻工人的就业率下降 6%

但同时：

  • 入门级开发者工作从 2023 年 10 月到 2024 年 11 月增长了 47%
  • 预计 2023-2033 年开发者招聘将增长 17%（32.79 万新岗位）
  • GitHub Copilot 达到 2000 万用户（仅 3 个月就新增 500 万）
  • 92% 的专业开发者现在使用 AI 编程工具

那到底怎么回事？工作没有消失。它在改变。

AI 实际做什么（来自日常使用者）​

我用 AI 编程已经 2 年了。以下是它处理的事情：

AI 消除了：

  • 编写样板代码
  • 第 47 次谷歌错误消息
  • 记住哪个库有那个函数
  • 语法调试（"是 forEach 还是 for_each？"）
  • 在格式之间转换数据

AI 不消除：

  • 知道构建什么（产品思维）
  • 设计可扩展的系统（架构）
  • 调试 AI 看不到的微妙 bug（领域知识）
  • 将业务需求转化为代码（沟通）
  • 审查 AI 输出的安全漏洞（判断）

Stack Overflow 的 2024 调查证实了这一点：只有 43% 的开发者完全信任 AI 输出。这意味着代码审查——曾经是高级技能——现在从第 1 天起就是必需的。

计算器悖论（为什么这以前发生过）​

当计算器被发明时，人们担心数学家会过时。

实际发生了什么：

  • 繁琐的算术消失了 ✅
  • 复杂的问题解决蓬勃发展 ✅
  • 更多人能接触数学 ✅
  • 对数学家的需求增加了（而非减少） ✅

AI 对编程正在做同样的事情。

我让 ChatGPT 构建一个待办事项应用。花了 3 分钟。

然后我让它将应用扩展到 100 万用户。这就是它失败的地方。

AI 能写代码。它不能设计系统。它不能做架构决策。它不能用不完整的数据调试生产问题。

那些技能？比以往更有价值。

现在真正重要的技能​

以下是将被解雇的开发者与成功者的区别：

旧技能（仍然有用，但 AI 使其商品化了）​

  • 语法记忆 → AI 自动完成
  • API 文档查找 → AI 知道每个库
  • Stack Overflow 搜索 → AI 综合答案
  • 样板生成 → AI 立即编写

新的必备技能（AI 无法替代）​

  1. 提示工程 - 知道如何向 AI 问正确的问题
  2. 代码审查 - 验证 AI 输出没有隐藏问题
  3. 系统设计 - AI 在没有上下文时无法做的决策
  4. 调试 - 追踪 AI 看不到的 bug
  5. 产品思维 - 知道你在解决什么问题

来自我团队的真实例子：

初级开发者 Sarah 使用 AI 编写代码，但她知道何时质疑它：

# AI 建议这样处理用户认证
def login(username, password):
    if db.query(f"SELECT * FROM users WHERE username='{username}' AND password='{password}'"):
        return True

Sarah 发现了 AI 遗漏的 SQL 注入漏洞。这就是重要的技能。

为什么这对初学者来说实际上是好消息​

你在最好的时机进入编程领域。原因如下：

1. 跳过无聊的部分​

传统学习（2015）：

  • 花 6 个月背语法
  • 构建 50 个你永远不会用的玩具项目
  • 最终构建真实的东西（也许）

AI 辅助学习（2025）：

  • 第 1 天就构建有用的东西
  • 根据需要在上下文中学习语法
  • 从一开始就专注于问题解决

示例： Marcus 在 Codecademy 试了 6 个月然后放弃。使用 AI，他在 10 天内构建了一个可工作的 Discord 机器人。为什么？他没有浪费时间背语法——他通过构建学习。

2. 根据你的水平学习​

传统教程只有一个速度。AI 适应你。

糟糕的问题：

"如何编写网站？"

好问题：

"我正在构建作品集网站。我懂 HTML 但不懂 CSS。给我展示一个简单的 flexbox 布局。像我从印刷设计转向网页一样解释每个属性。"

看到区别了吗？AI 根据你的背景定制解释。

3. 初级岗位在演变（而非消失）​

入门级工作去年增长了 47%。但公司想要的不同了：

旧的初级开发者工作（2020）：

  • 编写 CRUD 端点
  • 修复遗留代码中的 bug
  • 编写单元测试
  • 文档功能

新的初级开发者工作（2025）：

  • 审查 AI 生成的代码
  • 提示 AI 构建复杂功能
  • 调试 AI 建议
  • 设计可测试的系统

翻译：更少繁琐工作，更多思考。

明天的工作（我看到的新兴趋势）​

基于我过去 6 个月分析的职位发布：

快速增长的角色​

  • 编程工具的 AI 提示工程师（NLP 角色增长 155%）
  • 专门审查 AI 输出的代码审查员
  • 混合构建者（结合多个 AI 工具）
  • AI 辅助全栈（从第 1 天就期望 AI 熟练度）

雇主现在要求的技能​

从我审查的 47 个近期初级开发者职位发布：

  • 39 个提到"AI 编程助手经验"
  • 31 个要求 GitHub Copilot 或类似工具
  • 28 个想要"提示工程技能"

这不是边缘。这是主流。

令人不安的真相​

没人想大声说的是：

AI 不会取代程序员。但使用 AI 的程序员会取代不使用的。

那个被解雇的初级开发者？他编程不差。他只是拒绝适应。

他的队友 3 天完成功能。他需要 10 天。 他的队友 30 分钟调试完。他需要 3 小时。 他的队友批判性地审查 AI 代码。他全部手写。

最终，保留他的成本太高了。

如何准备（实用步骤）​

1. 学习基础知识（AI 无法教判断）​

你需要理解：

  • 变量、循环、函数（构建块）
  • 如何阅读错误消息（调试基础）
  • 何时使用什么数据结构（问题解决）
  • 网络如何工作（请求/响应、API）

为什么： AI 给你代码。你需要知道它是否是正确的代码。

2. 掌握提示（新的超能力）​

与其：

"写一个登录函数"

试试：

"使用 bcrypt 进行密码哈希编写安全的登录函数。包括电子邮件格式和密码强度的输入验证。添加数据库连接失败的错误处理。解释安全考虑因素。"

结果： 更好的代码 + 你学到了安全原则。

我们的 提示工程 101 有 50 多个这样的模板。

3. 构建真实项目（而非教程）​

教程地狱：

  • 跟随 10 个课程
  • 构建 10 个待办应用
  • 仍然无法从零开始构建任何东西

基于项目的学习：

  • 选择你需要的东西
  • 使用 AI 构建它
  • 通过解决真实问题学习

示例：Elena（营销经理）自动化了她的每周报告。学会了 Python、pandas 和自动化——全部在解决真实问题的同时。

查看我们的 31 课程 了解结构化的基于项目的学习。

4. 保持好奇（技术变化快）​

过去 12 个月：

  • GPT-5 发布，改进了编程能力
  • GitHub Copilot 添加了代理模式
  • Claude Code 成为生产可行选项
  • Cursor Editor 集成了多文件重构

工具每月都在演变。适应能力 > 任何特定技能。

应该让你乐观的数据​

尽管有悲观的头条，以下是你仍应学习编程的原因：

  • 预计到 2033 年将有 32.79 万新开发者工作（增长 17%）
  • AI 辅助开发者完成任务快 55%（GitHub 2024）
  • 入门级招聘同比增长 47%（美国数据）
  • 76% 的开发者使用 AI 意味着 24% 不使用——巨大的竞争优势

翻译：需求在增长。你只需要以不同方式学习。

底线​

AI 不会让程序员过时。它在提高"程序员"意味着什么的标准。

AI 之前： 比下一个人更快地编写代码。 AI 之后： 比下一个人思考得更好。

AI 之前： 记忆语法和 API。 AI 之后： 问更好的问题并验证答案。

AI 之前： 初级开发者编写样板。 AI 之后： 初级开发者审查架构。

如果你在 2025 年学习编程，你正处于关键时刻。无聊的部分正在消失。有趣的部分变得更重要。

选择权在你：

  • 学习与 AI 协作并蓬勃发展
  • 忽略 AI 并过时
  • 等着看（最差选项）

我知道我选择哪一个。

从这里开始​

如果你有 5 分钟： 试试我们的 CSV → Markdown 演示 - 看 AI 辅助编程的实际应用

如果你有 30 分钟： 阅读提示工程 101 - 学习向 AI 问更好的问题

如果你准备投入： 跟随我们的 31 课程 - 从零到就业准备的 AI 辅助学习

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