AI编程的“方向盘”必须在老司机手里，别再被“AI取代程序员”的言论忽悠了。
今天看到一条很有意思的资讯，标题是“AI能编写代码，但能胜过软件工程师吗？”。这几乎是每个程序员都在关心的话题。这篇文章引用了MIT的最新研究，给出了一个相对理性的分析。作为一名老程序员和自动化“工长”，我也想结合我的实际经验，聊聊我的看法。
AI编程的“方向盘”必须在老司机手里，别再被“AI取代程序员”的言论忽悠了
1. 内容核心要点
- 核心论点： 文章援引MIT的研究指出，AI（LLM）目前无法胜任真正的软件工程师角色。尽管AI擅长生成代码片段，但它在复杂推理、项目规划、团队协作等方面存在根本性缺陷。
- 关键局限一：“长跨度代码规划”能力缺失。 AI缺乏对项目整体架构的“大局观”。它无法像人类工程师一样，权衡性能、内存、代码质量等复杂因素，也无法预判一个局部修改对整个系统的连锁反应。
- 关键局限二：当前评测标准（Benchmark）存在偏差。 目前主流的编程基准测试（如算法竞赛题）主要考察AI从零生成小型、独立程序的能力。这与真实世界中维护、测试、迭代大型复杂软件的工作相去甚远。
- 关键局限三：缺乏对代码库的深层理解。 AI模型没有持久的记忆和状态，无法形成对一个项目代码库的动态、演进的“语义模型”。它们难以处理依赖专有库、低资源语言或文档不全的遗留系统。
- 最终结论： AI目前是提升开发者生产力的强大辅助工具，而非“替代者”。它扮演的是“副驾驶”（Copilot）的角色，帮助工程师处理重复性工作，但无法取代工程师的核心价值。
2. 郑工长的观点与评价
这篇文章的观点很理性，但我想把话说的更直接一点：AI永远无法“击败”真正的软件工程师，因为AI编程的“方向盘”必须、也只能握在经验丰富的工程师手里。
在我这两年的“Vibe Coding”（凭感觉和AI结对编程）过程中，我深深体会到了那些网上宣传“一句话生成一个App”的言论有多么的假大空。我的结论是：AI是一个强大的“副驾驶”，但决定方向、处理复杂路况、并最终对结果负责的，永远是“主驾驶”——那个兼备丰富编程经验与产品思维的工程师。
为什么？因为AI缺乏文章里提到的“长跨度代码规划”能力，这在我们行内话来说，就是架构能力和系统思维。一个高级工程师的价值，不在于他能多快地写出一个排序算法，而在于他脑子里装着整个系统的“活地图”。他清楚修改A模块会如何影响B服务，C接口的调用方有哪些，这次重构会不会破坏半年前某个同事埋下的“坑”。这种建立在无数次踩坑、救火和沟通之上的经验直觉和系统模型，是当前AI完全不具备的。AI就像一个记忆力超群但没有大局观的新手，能快速完成你交代的具体任务，但你绝对不敢让他负责整个项目的设计。
所以，AI不是来抢工程师饭碗的，它是来升级工程师的“工具箱”的。它不是新的“工程师”，而是工程师的“机械外骨骼”，让我们的开发效率指数级提升。
3. 延伸思考
从工作流的角度看，软件开发的未来模式，将是一个高度协同的**“人机结对编程”**模式。整个开发流程会变成：
- 工程师（人）： 担任“架构师”和“产品经理”的角色，负责需求理解、系统设计和最终决策。
- AI： 担任“初级程序员”和“测试实习生”，根据人的指令，快速生成代码草案和基础测试用例。
- 工程师（人）： 担任“代码审查者”（Code Reviewer），对AI生成的代码进行审核、修改、重构，确保其符合架构、安全和业务逻辑。
- AI： 再反过来作为“静态分析工具”，对工程师修改后的代码进行检查，提示潜在的BUG或不规范的写法。
在这个新的工作流里，工程师的核心价值从“编码”转向了“设计”和“决策”。对工程师的要求，其实是更高了。那些只会“写代码”的“代码工人”（Coder），未来可能会被AI替代；但那些懂业务、懂架构、会思考的“软件工程师”（Engineer），只会因为AI这个强大的工具而变得更有价值。
