工程师反思过度依赖AI编程

快速阅读: 据美国IT行业协会CompTIA数据显示，截至2025年11月，全美软件工程师岗位较2023年初减少逾四成，但要求AI技能的职位比例年内上升53%，反映技术需求正加速转型。

近日，生成式人工智能在软件开发领域的应用引发广泛关注。自2023年起，部分工程师开始借助AI工具编写代码以提升效率。Decode公司创始工程师斯里拉姆·拉贾表示，使用聊天机器人辅助编码可使项目完成速度提高约一倍。但他也指出，过度依赖AI会削弱开发者的主动性，甚至影响其问题解决能力与学习意愿。“我明显感受到好奇心的下降，这令人担忧。”他说。

“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，指通过自然语言指令引导AI加速编程过程。该术语随后被柯林斯词典评为2025年度词汇，并迅速出现在多家科技企业的招聘要求中。这一趋势推动了所谓“氛围工作”时代的到来，尤其对长期被视为高稳定性职业的软件工程产生深远影响。

多位科技企业高管对AI编码持积极态度。Meta首席执行官马克·扎克伯格曾预测，一年内AI将承担公司半数代码编写任务；谷歌和微软的部分项目中，AI已参与约三分之一的代码生成。Anthropic首席执行官达里奥·阿莫代伊今年3月更预估，三至六个月内90%的代码将由AI完成。尽管该预测尚未普遍实现，但其公司内部AI工具Claude目前已承担大部分编码工作。此外，推出AI软件工程师Devin的初创公司Cognition估值已达100亿美元，部分无计算机背景者亦开始尝试“氛围编码”。

然而，AI生成代码仍存隐患。专家指出，此类代码常存在隐蔽错误，可能带来安全风险；其冗长特性也增加了调试难度。Sonar公司首席执行官塔里克·肖卡特表示，当前AI工具虽提升了产出数量，但在功能正确性之外，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，但高度信任其准确性的不足3%。

业界普遍认为，AI在提升效率、辅助学习新语言及减少技术债务方面具有潜力，但其对人才培养与行业结构的长期影响仍需审慎评估。

近期，人工智能编程工具对软件开发行业的影响持续引发讨论。一项针对800名开发者的调查显示，使用GitHub Copilot的开发者在效率和工作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用户平均可多产出2行整洁代码，部分从业者仍担忧该技术削弱了基础编码能力。

有业内人士指出，当前开发工作的重心正从“编写代码”转向“审核代码”，这一转变令不少工程师感到不适应。某软件公司首席执行官表示，客户如今常以AI生成的“氛围代码”作为项目起点，虽缩短了初期构思时间，却可能影响逻辑严谨性与问题解决深度。他强调，编程能力如同肌肉，需持续锻炼方能保持。

就业市场亦呈现结构性调整。据美国IT行业协会CompTIA数据，截至2025年11月，全美软件工程师岗位数量约为9.25万个，较2023年初的15.9万个显著减少；整体科技岗位也从62.1万降至43.35万。然而，要求具备AI技能的职位比例年内上升53%，显示技术需求正在转型而非萎缩。

高校计算机专业学生对未来职业前景态度分化。一项2025年早期调查显示，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兴起而后悔专业选择；但也有43%的学生认为AI将带来积极影响。

专家分析认为，AI并非简单替代人力，而是推动开发者角色向更高阶能力演进。具备系统思维、全程参与项目并注重创造性的工程师更具不可替代性。同时，AI或为软件测试及技术债务清理等领域创造新机会。目前，部分“氛围编码”平台流量已回落，业界对AI辅助开发的预期趋于理性。未来发展方向更可能聚焦于专用模型对人类开发者的增强，而非全面取代。

(以上内容均由Ai生成)

引用自：商业内幕网站