“AI 將在 2026 年取代所有程序員。”

Andrej Karpathy（OpenAI 聯(lián)合創(chuàng)始人）和 Steve Yegge（前亞馬遜與谷歌資深工程師）站出來(lái)，分享了他們對(duì)未來(lái)的真正看法。而他們的觀點(diǎn)？徹底顛覆了這個(gè)流行的說(shuō)法。

他們認(rèn)為，大家都搞反了方向。

這幾個(gè)月來(lái)，我一直在密切使用各種 AI 編程工具。當(dāng) Karpathy 和 Yegge 不約而同地得出相同結(jié)論時(shí)，我意識(shí)到——這事兒值得深入挖掘。他們所說(shuō)的，不只是與那些末日論截然不同，而是完全相反的方向。

Karpathy 可不是那種只會(huì)炒作 AI 的“網(wǎng)紅科學(xué)家”。他是 OpenAI 的創(chuàng)始成員，曾擔(dān)任特斯拉的 AI 總監(jiān)——親手參與構(gòu)建了我們現(xiàn)在討論的這些系統(tǒng)。他不是紙上談兵，而是深知 AI 的能力與局限。

Yegge 則是在亞馬遜和谷歌構(gòu)建核心基礎(chǔ)設(shè)施的元老級(jí)工程師，那個(gè)時(shí)候“系統(tǒng)可擴(kuò)展性”還不是口號(hào)，而是真刀真槍。他現(xiàn)在就職于 Sourcegraph，與企業(yè)開發(fā)團(tuán)隊(duì)直接合作，推進(jìn) AI 編程在實(shí)際生產(chǎn)環(huán)境中的落地。他關(guān)心的不是 Demo，而是必須上線、必須穩(wěn)定運(yùn)行的真實(shí)代碼。

當(dāng)這兩位大佬同時(shí)看到當(dāng)下 AI 編程的爆發(fā)趨勢(shì)，并都堅(jiān)定地說(shuō)：“程序員不會(huì)消失”——我選擇相信。

一個(gè)顛覆性的洞察：不是取代，而是抽象層的躍遷

讓我真正醒悟的一點(diǎn)是：這不是一場(chǎng)“替代游戲”，而是一場(chǎng)抽象層的變革。

想一想：今天還有多少程序員在寫匯編語(yǔ)言？幾乎沒(méi)有。但高階語(yǔ)言的出現(xiàn)并沒(méi)有毀掉程序員的飯碗，反而讓整個(gè)行業(yè)大爆發(fā)。因?yàn)槲覀兺蝗豢梢愿臁⒏咝У貥?gòu)建更復(fù)雜的系統(tǒng)。

Karpathy 和 Yegge 都看到了同樣的模式正在重演。

正如 Yegge 所說(shuō)：

“構(gòu)建企業(yè)級(jí)軟件始終是極具挑戰(zhàn)的任務(wù)，未來(lái)它將由工程師和 AI 共同協(xié)作完成。”

關(guān)鍵詞是：“協(xié)作（team up）”，不是“接管（take over）”。

這場(chǎng)變革現(xiàn)在已經(jīng)發(fā)生了什么？

Karpathy 發(fā)明了一個(gè)非常傳神的詞：Vibe Coding（氛圍編程）。他這樣描述：

“有一種新的編程方式，我稱之為 vibe coding。你完全放下對(duì)代碼的控制，順著直覺(jué)走，擁抱指數(shù)級(jí)的進(jìn)展，甚至忘了代碼本身的存在。”

聽起來(lái)很嚇人？其實(shí)操作起來(lái)是這樣的：

他在做周末項(xiàng)目時(shí)，幾乎不怎么敲鍵盤，直接用自然語(yǔ)言和 AI 對(duì)話。例如：

• “把側(cè)邊欄的 padding 減少一半”
  → AI 自動(dòng)完成修改。
• 出現(xiàn) bug？他什么都不解釋，直接把錯(cuò)誤復(fù)制給 AI
  → 通常 AI 會(huì)自己搞定。

但最關(guān)鍵的一點(diǎn)是：這個(gè)模式是“分級(jí)擴(kuò)展”的

• 低風(fēng)險(xiǎn)場(chǎng)景（如：小項(xiàng)目、實(shí)驗(yàn)性作品）→ 可以完全放手給 AI，進(jìn)入“全 vibe 模式”；
• 高風(fēng)險(xiǎn)系統(tǒng)（如：企業(yè)級(jí)服務(wù)、生產(chǎn)環(huán)境）→ 則需要 Yegge 所說(shuō)的 “AI 監(jiān)督式編程（supervised AI）”：AI 負(fù)責(zé)底層構(gòu)建，人類負(fù)責(zé)引導(dǎo)與審核。

同一套工具，根據(jù)任務(wù)的不同，分配不同程度的人類干預(yù)。

編程正在飛速演化：從 Chat 到 Agent

Yegge 一直在追蹤 AI 編程方式的進(jìn)化軌跡。他在一年前就提出了“聊天式編程（chat-oriented programming）”：通過(guò)和 AI 對(duì)話來(lái)寫代碼，取代傳統(tǒng)的自動(dòng)補(bǔ)全。

但現(xiàn)在呢？他直言：

“聊天式編程仍在當(dāng)下，但Agent Programming已經(jīng)迅猛超越，帶來(lái)指數(shù)級(jí)提升。”

那什么是“Agent Programming”？

它指的是：AI 可以自主完成整個(gè)開發(fā)流程，人類只需在旁邊監(jiān)督。

• 不再是“幫我寫一個(gè)函數(shù)”
• 而是“幫我構(gòu)建一個(gè)完整的用戶登錄模塊，包括密碼找回”

短短 18 個(gè)月，AI 編程就從：

自動(dòng)補(bǔ)全 → 聊天式 → 代理式
速度之快，令人驚嘆。

編程的三個(gè)時(shí)代，我們正進(jìn)入第三階段

Karpathy 將編程的演進(jìn)過(guò)程劃分為三個(gè)清晰的階段：

• 第一階段：你寫出明確的指令。
  想對(duì)數(shù)據(jù)排序？寫一個(gè)排序算法。
• 第二階段：你提供示例，計(jì)算機(jī)學(xué)習(xí)模式。
  想識(shí)別圖像？給神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)喂成千上萬(wàn)張標(biāo)注照片去訓(xùn)練。
• 第三階段：你用自然語(yǔ)言描述你想要的東西。
  想要一個(gè)用戶認(rèn)證功能？只需說(shuō)：“創(chuàng)建一個(gè)包含密碼重置的安全登錄系統(tǒng)。”

他的關(guān)鍵觀點(diǎn)是：

“大型語(yǔ)言模型（LLMs）是一種新的計(jì)算機(jī)，而你用英語(yǔ)對(duì)它們編程。”

這不只是“更好的開發(fā)工具”。它意味著只要能清晰表達(dá)需求，誰(shuí)都能編程：

• 產(chǎn)品經(jīng)理可以原型自己的想法；
• 設(shè)計(jì)師可以構(gòu)建交互原型，無(wú)需等待工程團(tuán)隊(duì)排期。

這不會(huì)取代程序員，反而放大了每個(gè)人的創(chuàng)造力與執(zhí)行力。

很少人討論的問(wèn)題：AI 的“鋸齒型智能”

但這時(shí)我開始變得審慎，而 Karpathy 的坦誠(chéng)令人欣慰。

他提出了一個(gè)重要概念：“Jagged Intelligence（鋸齒型智能）”。

意思是：AI 可以在復(fù)雜任務(wù)上表現(xiàn)驚人，但同時(shí)也可能在簡(jiǎn)單問(wèn)題上犯荒唐的錯(cuò)誤。

比如，一個(gè) AI 可能能寫出復(fù)雜算法，但卻自信地告訴你：9.11 > 9.9。

Karpathy 警告說(shuō)：

“至少目前，這是一種你必須意識(shí)到的風(fēng)險(xiǎn)，尤其是在生產(chǎn)環(huán)境中。使用 LLMs 去做它擅長(zhǎng)的事情，同時(shí)留心它的‘鋸齒邊緣’，并始終保持人工監(jiān)督。”

這就是為什么“AI 會(huì)取代所有程序員”這種說(shuō)法是站不住腳的 —— AI 既聰明又愚蠢，且表現(xiàn)難以預(yù)測(cè)，不適合在沒(méi)有人工干預(yù)的前提下運(yùn)行關(guān)鍵系統(tǒng)。

真相已來(lái)：經(jīng)濟(jì)現(xiàn)實(shí)比技術(shù)更快落地

你應(yīng)該注意到這一點(diǎn)：

“一些公司已經(jīng)裁掉了 30% 不愿意使用 AI 工具的工程師。”

不是未來(lái)式，而是已經(jīng)發(fā)生的現(xiàn)實(shí)。

“大企業(yè)可以用資金彌補(bǔ)效率落差，但資源有限的公司只能面臨艱難抉擇——吸收成本、落后于競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手，或者通過(guò)裁員來(lái)騰出預(yù)算。”

換句話說(shuō)：
如果一個(gè)會(huì)用 AI 的工程師能完成三個(gè)工程師的工作，
那被裁掉的，很可能就是那兩個(gè)不愿意轉(zhuǎn)型的人。

這不是理論。我正在親眼看到它發(fā)生：
使用 AI 工具的程序員變得極具價(jià)值，而忽視這些工具的人正被遠(yuǎn)遠(yuǎn)甩在后面。

你真正需要掌握的，不是 prompt 技巧

很多人誤以為“學(xué)習(xí) AI 編程”就是背 prompt 句式或了解 Copilot 功能，其實(shí)真正重要的是以下這些更高階的認(rèn)知技能：

有趣的是：這些全是人類擅長(zhǎng)的技能，AI 放大它們，而非取代它們。

別聽炒作，跟著現(xiàn)實(shí)節(jié)奏走

Karpathy 對(duì)“2025 年 AGI 到來(lái)”的炒作語(yǔ)調(diào)潑了冷水：

“每次看到有人說(shuō)‘2025 年是智能體之年’，我都非常擔(dān)憂。對(duì)我來(lái)說(shuō)，這其實(shí)是一個(gè)十年周期。”

也就是說(shuō)：別指望明年一切就被徹底顛覆，我們正進(jìn)入一個(gè)漸進(jìn)但持續(xù)變化的新時(shí)代。

“耐心，遺憾的是并不是華爾街喜歡的品質(zhì)。所以 AI 炒作列車會(huì)持續(xù)大放厥詞，而真正的實(shí)踐者會(huì)靜靜地塑造下一個(gè)計(jì)算時(shí)代。”

但現(xiàn)在已經(jīng)能用起來(lái)的東西是：

• GitHub Copilot、Cursor 等工具，已經(jīng)能讓程序員在重復(fù)性任務(wù)上提升30%~50% 的效率
• 這不是理論，而是實(shí)際可測(cè)量的生產(chǎn)力提升

變革的速度：足夠慢讓你有時(shí)間學(xué)習(xí)，但也足夠快讓你必須現(xiàn)在就開始。

為什么我對(duì)這一切感到樂(lè)觀？

說(shuō)實(shí)話，我一開始是懷疑的。“AI 將民主化編程”這句話聽起來(lái)就像硅谷的又一輪炒作。

但當(dāng)我真正用這些工具做項(xiàng)目之后，一切都變了。

歷史一次次證明：

• 匯編 → C
• C → Python
• 命令行 → GUI

每一次工具的躍遷，都伴隨著“擔(dān)心開發(fā)者變傻”的聲音。

但結(jié)果卻是：每一次，行業(yè)都變得更大、更有創(chuàng)造力。

真正走在前面的開發(fā)者，從來(lái)不是那些死守舊工具的人，而是：

• 能學(xué)會(huì)新工具；
• 能用它們構(gòu)建以前無(wú)法實(shí)現(xiàn)的東西。

這次也是一樣，只不過(guò)更大：

我們不僅獲得了新的語(yǔ)法，更是獲得了一種全新的思考方式——不再死記 API，而是用清晰表達(dá)解決問(wèn)題。

Yegge 總結(jié)得很好：

“計(jì)算機(jī)科學(xué)教育確實(shí)需要進(jìn)化，但基礎(chǔ)原理依然寶貴。過(guò)去人們擔(dān)心從匯編轉(zhuǎn)向高級(jí)語(yǔ)言會(huì)毀掉技能，結(jié)果卻是編程行業(yè)爆炸式增長(zhǎng)。”

贏在現(xiàn)在的開發(fā)者，不是最懂 React Hooks 或 Kubernetes 的人，而是能清晰說(shuō)出自己要做什么，并引導(dǎo) AI 正確完成的人。

真正的未來(lái)：不是被取代，而是被放大

Karpathy 和 Yegge 都清楚明白一件事，是那些「AI 替代論」始終忽視的關(guān)鍵：

這項(xiàng)技術(shù)是為了放大人類智能，而不是取代它。

我們不會(huì)被淘汰，而是將變成指揮者（orchestrators）。
我們不是被 AI 搶走工作，而是學(xué)會(huì)與 AI 共舞，解決過(guò)去我們單靠自己無(wú)法解決的問(wèn)題。

誰(shuí)能掌控未來(lái)？

未來(lái)屬于這樣一類開發(fā)者：

• 能用更高維度的思維理解系統(tǒng)；
• 能清晰地表達(dá)需求；
• 能引導(dǎo) AI 高效完成復(fù)雜任務(wù)。

如果你已經(jīng)成為一名程序員，恭喜你，其實(shí)你已經(jīng)擁有了大部分的底子。現(xiàn)在要做的，只是：?? 開始學(xué)習(xí)那支「與 AI 共舞」的新舞蹈。

而且說(shuō)真的？跳起來(lái)其實(shí)還挺有趣的。一旦上手，你會(huì)驚訝于它能帶你走多遠(yuǎn)。

革命不是未來(lái)式，它已經(jīng)發(fā)生了

這場(chǎng)變革不再是“遙遠(yuǎn)的某一天”才會(huì)出現(xiàn)，它已經(jīng)在你身邊悄然展開。

問(wèn)題不是：“AI 會(huì)不會(huì)改變編程？”
而是：“你準(zhǔn)備參與塑造它，還是被動(dòng)地被它塑造？”

現(xiàn)在不是觀望的時(shí)間，而是參與的時(shí)刻。

一起擁抱這個(gè)新時(shí)代吧！

本文轉(zhuǎn)載自??PyTorch研習(xí)社??，作者：南七無(wú)名士