AI 正在杀死程序员！

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每个新手程序员都在24/7地使用AI写代码，但却没有人真正理解代码的工作原理！

这不是危言耸听。

新一代程序员正在用AI换取速度，却在不知不觉中失去了最宝贵的东西——思考能力。

长此以往，AI 或将彻底杀死所有人类程序员。

遥想Stack Overflow

还记得那个年代吗？

当「Claude」（Claude Shannon）还只是信息熵entropy 的提出者，而不是一个大语言模型时，程序员遇到问题通常是这样来解决：

  1. 在Google上搜索

  2. 祈祷有人曾经遇到过相同的问题

  3. 如果幸运的话，就能在Stack Overflow上找到一个过分详细的答案

幸运的是，这些答案常常会附带大量「不请自来」的知识点。

比如有位CTO 级别的开发者Nathan Wall，仅仅为了回答一个关于JavaScript数字转换的问题，就写了一篇堪比论文的详细回答。

这是属于曾经的真正的深度学习！

AI掩护下的程序员

而现在的新手程序员呢？

  • 遇到问题？——复制错误信息到AI。

  • 需要新功能？——让AI生成代码。

  • 想要优化？——问AI怎么改。

看起来很美好，代码写得比以前快了10倍。

不需要调试，只需要写prompt 就好。不高兴了还可以把AI 骂上几句，代码可能还更好更快。

但当你问他们：

  • 为什么要这样实现？

  • 有没有其他方案？

  • 边界条件是什么？

他们就懵了——迎接你的只有一片沉默。

AI是一个危险的「漏洞抽象层」

Menlo Ventures的风投Deedy 指出：

AI是一个有严重漏洞的抽象层。

就像Python之于C++，它帮你处理了内存管理。但如果Python程序随机崩溃，这样的抽象就失去了意义。

AI 也是如此。下面是一个示例：

当代码复杂度增加，或任务难度提升，AI 的表现就会急剧下降。这时候，如果你不理解底层原理，就束手无策了。

速度与深度的「跷跷板」

AI确实让编程变快了，但获得的知识却很浅薄。

相比之下，Stack Overflow时代虽然慢，但通过阅读专家讨论，你能获得：

  • 问题的多个解决方案

  • 每种方案的优缺点

  • 实现中的注意事项

  • 相关的知识拓展

如何保持「深度思考」？

在这里给出一些建议：

用学习者的心态和AI对话：

  • 不要只要答案，要问为什么

  • 探索多种可能的解决方案

  • 理解每个决策背后的逻辑

重新定义代码审查：

  • 不只关注代码能否运行

  • 讨论实现思路和决策过程

  • 探讨其他可能的方案

保持动手能力：

  • 偶尔尝试从零开始编写

  • 理解每一行代码的作用

  • 积累真实的编程经验

找到你的学习社区：

  • 加入Reddit、Discord 等平台

  • 参与真实的技术讨论

  • 从其他开发者身上学习

无法回避的未来

开源模型正在崛起，AGI 正将进入我们的个人电脑和口袋。

但——这并不意味着我们要成为更差的开发者！

关键在于：

如何在享受AI带来的效率的同时，保持对代码的深度理解？

不过，马斯表示了不同意见：

人们也不知道如何在没有数字地图和GPS的城市中找到地方。

或许，马斯克提前于Ilya 看见了AGI？
亦或许，这正是结束的开始。

（文：AGI Hunt）

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