工程师反思过度依赖AI编码

快速阅读: 据美国信息技术行业协会消息，截至2025年11月，美国软件工程师岗位降至9.25万个，较2023年初减少近四成，但要求AI技能的职位比例年内上升53%，反映行业加速向人机协同模式转型。

软件工程师斯里拉姆·拉贾作为初创公司Decode的创始工程师，已使用生成式人工智能编写代码两年。他表示，在借助聊天机器人进行有目的性编码时，项目完成速度可提升约一倍。然而，一次等待AI生成代码的过程中，他意识到自己本可以主动完成所期待的内容，由此反思过度依赖技术可能削弱个人主动性。“我开始有意识地控制何时以及在多大程度上将任务委托给AI。”他说。

拉贾指出，等待AI输出代码常打断工作节奏，过度依赖还导致冗长的审查过程。他更担忧AI对人类思维与问题解决能力的长期影响：“人们信心增强的同时，惰性也在上升，从基本原理出发学习的意愿明显下降。我观察到一种前所未有的好奇心减退，这令人忧虑。”

“氛围编码”（vibe coding）一词由OpenAI联合创始人安德烈·卡帕西于2025年2月提出，指通过自然语言与生成式AI加速编程流程。该词随后被柯林斯词典评为2025年度词汇，并迅速出现在企业招聘要求中。这一趋势推动了所谓“氛围工作”时代的到来，尤其冲击了曾被视为稳定高薪的软件工程领域。

科技企业高管普遍看好AI编码前景。Meta首席执行官马克·扎克伯格预计一年内AI将承担公司半数代码编写任务；今年春季，谷歌及部分微软项目中已有约三分之一代码由AI生成。Anthropic首席执行官达里奥·阿莫代伊3月曾预测，三至六个月内90%代码将由AI完成。尽管该预测未普遍实现，但其公司工具Claude目前已承担大部分内部编码工作。专注AI编程的初创公司Cognition估值已达100亿美元，甚至吸引无计算机背景者参与“氛围编码”。

然而，AI生成代码仍存隐患。其输出常含隐蔽错误，带来安全风险；替代初级开发者岗位可能引发人才断层，削弱基础技能培养。Sonar公司首席执行官塔里克·肖卡特表示，去年业界对AI能力存在过度乐观，“当前工具虽提升了产出数量和功能性正确率，但代码质量与可信度仍难保障”。Stack Overflow 2025年调查显示，仅19.3%的专业开发者未使用AI，但不足3%的人高度信任其准确性。

近期，人工智能编程工具在软件开发领域的应用引发广泛关注。一项针对800名软件开发人员的研究显示，使用GitHub Copilot的开发者在工作效率和职业倦怠程度上与未使用者无明显差异，但其代码出现漏洞的频率高出41%。尽管GitHub自身研究称Copilot用户平均可编写18行整洁代码，略高于非用户的16行，但部分从业者反映，工作重心正从编写代码转向审查生成内容，这与他们最初的职业预期存在落差。

有业内人士指出，当前开发模式的变化带来技能挑战。某软件公司首席执行官表示，客户常以“氛围编码”方式提交初步构想，虽缩短了前期表达时间，却可能削弱开发者的批判性思维与基础编码能力。他强调，编程如同肌肉，需持续锻炼才能保持敏锐。

就业市场亦呈现调整态势。据美国信息技术行业协会（CompTIA）数据显示，截至2025年11月，软件工程师岗位数量约为9.25万个，较2024年同期的10.2万个及2023年初的15.9万个有所下降。整体科技岗位从2023年初的62.1万个降至2025年11月的43.35万个，但要求具备人工智能技能的职位比例年内上升53%。

高校计算机专业学生对职业前景态度分化。一项2025年调查显示，该群体对职业生涯“极度悲观”的比例居各学科之首，部分人因生成式AI兴起而后悔选择本专业；但也有43%的学生认为AI将对其职业发展产生积极影响。

专家分析认为，AI并非直接取代开发者，而是推动行业回归对综合能力的重视。那些仅完成任务式编码的岗位更易被替代，而具备创造力、全程参与项目设计的开发者仍具不可替代性。此外，AI或为软件测试等领域创造新机会，并助力企业降低技术债务。

值得注意的是，今年9月“氛围编码”相关网站流量在经历夏季热潮后明显回落。部分技术领袖亦坦言，当前AI代理工具尚难胜任复杂开发任务。随着2025年科技企业全面押注AI，2026年或将迎来理性回调，人机协同而非替代，或成未来主流方向。

(以上内容均由Ai生成)

引用自：商业内幕网站