一、“程序员除了写代码啥也不会”,这个前提是错的 严格说,从事软件开发这个职业的人叫软件工程师,不叫程序员。 做一个项目,要理解需求、基于需求抽象设计、编码、验证、上线后维护,只会写代码的人从来就不是合格的工程师。 AI 确实能生成代码,但代码只是软件的中间产物,除了代码还要: - 搞清楚要解决什么问题 - 把模糊需求变成可验证的规格 - 发现 AI 写错了但测试没测出来的地方 - 让系统在生产环境里稳定运行 - 没有安全漏洞 - 等等 如果说“程序员唯一会的东西被 100% 取代”,这话跟说医生唯一会的是开处方也差不太多,处方反正可以百度搜索一份 AI 生成一份打印出来,所以医生没用了。 二、“金融、医疗、工业领域的人稍微了解一下 AI 就能做出真正有价值的东西”,太乐观了 做个演示和发布产品之间还是有很长的路要走。 领域专家用 AI Vibe 一个能跑的原型,早就可以做到了,但做个演示给自己用,和发布一个产品给大家用还是不一样的,原型之后有一堆事情要处理: - UI 细节 - 各种边界条件 - 高并发 - 安全 - 成本 - 等等 这些事不是“稍微了解一下”就能搞定的。 懂 AI 本身也不是一件低门槛的事情,同样是一门工程学科:上下文工程、构建评测集、AI Agent编排、失败模式分析。谁最容易学会这些?恰恰是有工程底子的人。能成为软件工程师本来就经过了一轮筛选,这群人学新领域的速度通常也不慢。 三、能力迁移是双向的 领域专家可以学 AI,软件工程师一样也可以学领域知识。 领域知识固然有壁垒,但通常是可学的显性知识,而工程直觉更多来自大量实践。 软件工程师的核心能力是把复杂问题抽象成可执行的结构、理解系统如何失败、判断什么能造出来,这些能力是跨领域的元能力。有了这些原能力,再去学领域知识也没有想象的那么难。 四、做好“AI +”(AI Native,AI 原生)和职业无关 我以前有些过对 AI Native 的一些思考 > 判断一家公司是不是 AI Native,看它做事的流程是围绕人设计的,还是围绕 AI Agent 设计的。AI 原生的核心是:AI Agent 是执行主体,人负责定义问题和验收结果。如果只是在原来的流程里加一点 AI,那不叫 AI 原生。 用这个标准看,真正需要的是对行业的理解和对 AI 的理解,缺一不可,和职业无关。 五、AI 改变的是流程里的一些环节,不是职业本身 软件工程师的定义其实一直在变。早年的软件工程师要手写汇编、自己管内存;后来高级语言和框架接管了这些,工程师的重心转向架构和业务建模;再后来云服务把运维也抽象掉了。每一轮工具升级,写代码在工作中的占比都在下降,但软件工程师这个职业没有消失,只是把重心挪到了工具还做不了的那一层。 这一轮 AI 带来的变化也一样:编码这个环节被 AI Agent 替代了,工程师的重心自然移到定义问题、拆解需求、设计验证标准、判断结果对不对。职业没有被取代,只不过职业定义又往上走了一层:从“把方案变成代码”变成“决定该做什么、验收结果对结果负责”。 而且这个变化不是软件工程师独有的。 金融、医疗、工业里的岗位同样在经历重新定义:整理报表、初筛读片、写标准化文档这些环节会交给 AI,从业者的价值向判断、决策和把关集中。每个职业在 AI 原生的流程里都要重新定位,AI Agent 负责执行,人负责定义问题和验收结果。 这种变化正在冲击各行各业,软件工程师并不比别人离它更远,反而因为长期和工具打交道,往往更早适应这种分工。
Gergely Orosz 观察到的几个软件行业趋势: 1. IDE 的衰亡 像 VSCode 或者 IntelliJ 这样的 IDE 的使用频率越来越低了 2. 不再追求 Token 最大化 以前很多公司内部会有 Token 消耗的排行榜,看谁用的 Token 多,越多越光荣,现在不追求这个指标了。 3. 代码审查(Code reviews)名存实亡 现在 AI 生成的代码多到没办法审查了 4. 用开源模型可以大幅节约成本 现在开源模型的能力也不输商业模型了,不仅可以节约成本,还可以避免数据安全问题。 5. 中层管理正在大幅减少 6. 工作比以前更累了 本来以为有 AI 能帮我们干活,结果有了 AI 要干更多的活 7. 招优秀的人还是很难 除非是顶尖的 AI 实验室,招优秀的工程师还是很难。
finally got some good renders from the WebGPU path tracer I’ve been building to show you as you may know making convincing glass with refraction, caustics, and dispersion has been my white whale for 4 years now lots to improve but happy with it so far! https://t.co/djeNGK5R51 https://t.co/MaNWKLePAH