软件程序员范式正在迅速结束，数学和编码将在2年内完全自动化？

今天深入聊聊一个挺有争议的预测，是关于前谷歌CEO埃里克·史密特最近的言论。他表示，软件编程范式可能快要走到头了，并预测数学和编程大概在两年内就能完全自动化。各个开发社区一片哗然，有人赞同，有人反对，智梦一起来归纳总结一下。

一、埃里克·施密特的预测

·软件程序员的范式正在迅速终结。

·数学和编码将在两年内完全自动化。

很多人表示认同和感到兴奋，觉得编程门槛已经大大降低，并且大大提升了开发效率。但是相当部分人对施密特的预测表示强烈质疑和反对，认为其言论是“一派胡言”，并指出人工智能在编码方面的诸多局限性以及人类技能的不可替代性，其中很多是程序员。

二、AI编程目前存在局限性

调试与错误

许多从业者认为，人工智能在编码时会犯很多错误，需要大量调试。因此，虽然AI可能在编码上提供很大帮助，但程序员仍然需要负责调试和指导AI。

处理复杂和大型项目

AI远未达到处理大型编码项目的要求。有AI开发人员指出，AI在协调两到三个大型脚本协同工作而不会导致大规模问题方面都存在困难，更不用说在工作环境中处理50-100多个脚本，其中涉及细微差别和非传统业务决策。AI也难以在多个脚本中保持变量名和函数名的一致性。

一致性与上下文

将所有业务和产品上下文以经济有效且准确的方式提供给AI仍是未知数。AI在开始新项目时表现不佳，因为它缺乏有意义的上下文来推断。

通用与高级任务

AI擅长编写“通用”脚本或处理繁琐的任务，但无法取代高级开发人员。

用户界面与复杂问题

AI难以生成深思熟虑的用户界面、按下按钮和解决复杂问题。当涉及到超越寻常的复杂任务时，AI被认为是“完全无望的”。

特定技术挑战

即使是最昂贵的AI模型，也无法完成在Python中使用Ctypes和Vtable访问DxCore.dll枚举适配器等技术上可行但复杂精细的任务。

三、人类程序员存在的必要性

质量保证（QA）和安全漏洞分析

即使AI能够编写代码，也需要人类进行质量保证，以确保没有漏洞。

代码性能分析

业务关键型代码需要人工进行性能分析，以确保其运行速度达到要求。

架构设计和维护

软件的难点在于解决良好的用例和长期维护，AI在这方面还差得很远。AI在设计可持续、安全的架构方面远不如人类。

理解和情境化

对于代码库的长期运作速度，理解代码库内容至关重要。安全工程和软件工程不仅仅是编写代码。创建软件需要持续的业务和产品情境与反馈循环。

解决非传统业务决策

人工智能无法考虑所有细微差别和业务决策。

价值创造与判断

人类提供价值，并决定哪些值得投入时间和金钱。

指导和知识传承

行业内熟练工程师需要指导初级工程师并分享行业知识。目前正在出现合格工程师短缺的“完美风暴”，因为有能力指导的工程师越来越少。

复杂性理解

LLMs（大型语言模型）缺乏对整个代码库中模式和事物重要性的建设性知识，无法看到代码显式部分之外的东西。

四、对AI技术本身的担忧

准确性问题

AI代理目前的准确率在70-90%之间，但要避免复合错误，需要达到99.9%的准确率，实现这最后的0.9%可能极其困难，甚至不确定能否实现。

成本问题

目前AI运行成本高昂，代理之间的对话会进一步推高成本。

模型过时

模型总是过时的，尤其在技术领域，时间差异很重要。

幻觉和偏见

所有模型都会产生幻觉。聊天机器人为了维持对话，会强化信念，甚至可能恶化用户的妄想症。

黑盒问题

如果机器成为“黑盒子”，而大多数程序员失业或死亡，将没有人能够维护和修复系统，可能导致一个高科技世界充满“傻瓜”，一切都如同魔法一般。

创新停滞

AI的技能来源于人类工作，过度依赖AI可能导致技术停滞，因为AI可能会在自身生成“垃圾代码”（AI slop）上进行训练。

五、质疑和担忧

许多人认为众多科技高管的言论是出于销售或筹资目的。他们被认为是试图通过谈论失业来吸引资金的“销售员”或“营销员”，这种说法也被视为降低工资、增加利润的手段。

他之前关于AI取代工作的短期预测大多未能实现，被认为是“销售剧本”的一部分，通过不断重置时间线来保持关注。

要达到预测的自动化规模，所需的数据中心建设时间将超过两年。

一位AI开发人员指出，虽然AI会“改变”编程，但远未到取代所有程序员的程度。

六、更广泛的社会和经济担忧

大规模失业

如果编程工作被自动化，可能导致“国家紧急状态”或“全球紧急状态”。失业将导致购买力下降，进而影响广告收入和整个经济。

社会结构冲击

如果白领工作都被抹去，人们将何去何从？有人担心这会导致“数字封建主义”，少数富人掌控一切。

系统脆弱性

如果机器成为“黑盒子”，而大多数程序员失业或死亡，谁来维护和修复系统？这可能导致一个高科技世界充满“傻瓜”，一切都如同魔法一般。

对创新停滞的担忧

如果技术完全依赖AI，而AI的技能又来源于人类工作，那么过度依赖AI可能导致技术停滞。

权力集中

这种自动化被视为巩固现有权力，让富人受益，而普通民众失去生计。

危险应用

有人担忧，如果AI能够很好地编写和执行代码，那么个体或小型团体也可以利用它来开发自主无人机等，对社会造成破坏。

七、总结与展望

程序员的未来更多地被视为与AI工具协作，而非被AI完全取代。AI将作为一种“超级助理”，帮助程序员提高效率、解决重复性任务，但人类的监督、指导、创新和批判性思维仍然是不可或缺的。