AI 编程会让程序员失业吗？如果会，是多久？

最近看了几乎所有的 AI Agent 框架，写了个开源工程MetaGPT，用来做软件公司的抽象，可以直接根据老板需求出 PRD 、架构、代码 repo 。当然还有很多缺陷 —— 不过应该是业界目前最好用的

我自己写了十几年代码，感觉这两年 AI 进展的非常快。个人感受是：AI 做大部分抽象，比如架构设计，已经做的非常好了。我自己做竞品分析+架构设计很吃精力，可能平均要花 3 天才能做出一份靠谱的中型工程架构。比如我在写一个编排框架时，就得先看 airflow 、prefect 、argo 、kubeflow ，然后再动笔，这个前置成本非常高，而且框架代码实在是太多了，有的又写的又臭又长，其实不太想看

但是对于 AI 来说，做这些事情就只需要花 1 块钱。。而且很多时候写的是比我好的。我考虑的抽象并不比 AI 完整。但当然，它也有很多缺陷，比如生成的代码仍然有很多 bug ，对于图形化界面不太理解（经常会漏了展示界面），有时候会过度思考。但总的来说，ROI 太高了，1 块钱 vs 几人天时间，至少是几千倍的 ROI

小型代码让 AI 写，它甚至都能 bug-free 的一次写完，这些领域我完全不熟悉 —— 我的知识肯定没有 AI 多。我经常会想，那我们以后怎么办？

在行业交流时，其实很多 CTO 都很担心，觉得 3-5 年 AI 就会完成编程的大部分工作，但那个时候，我们岂不是都没活干了，我们到那时候应该干些什么？我们现在应该干些什么？

hardto

2023-07-01 21:21:26 +08:00

确实，根据我的经验，通过明确的需求描述，GPT-4 能够一次性生成许多符合要求的运维脚本，减轻了很多人工工作的负担。不久后，chatGPT 将会推出 code interpreter ，这是一个自动调试代码的功能，大大减少错误代码的出现。正如你所说，人工智能的运作成本确实相对较低。我个人也同意，3 到 5 年是一个比较合理的预测期。目前，token limit 的限制使得 GPT-4 不能有效地维护过去的代码，但随着 token limit 的提高至 100 万，这一问题有望得到解决，使得 GPT-4 甚至能够帮助我们处理那些代码质量较差的旧项目。我认为，现在可能是一个很好的时机来转向其他的行业。
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akira

2023-07-02 00:22:01 +08:00

如果你是指只会写 curd boy ，或者茶树菇之类的岗位，那确实是的，很快人们就会发现这些重复性的无创造力的工作，使用 ai 的成本更低。

当年学历史的时候，工业革命大幅度的提高工人生产效率，很快就碾压了小作坊生产模式。

现在看看，其实说不定我们正处在一个革命的浪潮，有些人说不定还会因此进历史书了。