00:00:00在今年的达沃斯世界经济论坛上，Dario Amodei 预测在接下来的
00:00:0712 个月左右，AI 基本上就能完全自动地独立编写所有代码了。
00:00:15这个人的言论非常值得关注。我也会分享我对这一观点的看法，
00:00:20以及为什么我认为你应该更理性地看待这个问题。这不仅仅是因为 Dario
00:00:26是 Anthropic 的首席执行官，而该公司是生成式 AI 领域最重要的参与者之一，
00:00:32尤其是在编程相关的模型方面。但他的话之所以值得留意，
00:00:36还因为他在去年，也就是 2025 年初曾预测，AI 将能在
00:00:44接下来的三到六个月内编写 90% 的代码。取决于你如何看待这个预测，
00:00:50他其实并没有完全说错。当然，这个时间表当时可能定得有点太激进了。
00:00:58或许不是三六个月，更像是六到九个月，我也说不准。当然，
00:01:05这完全取决于你的领域。比如你在哪个领域编程，使用哪种
00:01:11编程语言，还取决于你的公司以及公司的相关政策。
00:01:15当然，这也取决于你个人、你的偏好以及你使用 AI 的经验。
00:01:21就我个人而言，我想说大概从去年十一、十二月开始，
00:01:29在某些项目，甚至是大部分项目中，AI 可能已经帮我完成了 80% 到 90% 的代码。但
00:01:39有趣的地方就在这里。我指的并不是“甩手式编程”，也不是说 AI
00:01:47能完全独立完成。我更不是说 AI 能把所有细节都处理得完美无缺。相反，
00:01:54实际情况要复杂得多。它绝对没法独立完成工作。我也不是在谈论
00:02:05所谓的“甩手式编程”。虽然你可能想这么干，但我之前分享过对此的看法。对我来说，
00:02:11为了确保我们的定义一致，所谓的“甩手式编程”是指你完全
00:02:16不看代码，不在乎代码质量，甚至可能根本就不懂
00:02:21怎么写代码。所以，我们今天讨论的并不是这种模式。相反，我认为我们正处于
00:02:30只要你有一个好的规划，就可以把许多任务交给 AI 去执行的阶段。也就是说，AI 可以实现你的计划。
00:02:42我觉得我们现在就在这个节点。至少对于某些任务，你完全可以这么做。
00:02:50但理所当然地，你需要去审查那些代码。我知道有人会告诉你，
00:02:57你不再需要审查了。这可能对他们有用，但对我来说绝对行不通。
00:03:02如果你在交付产品，交付给客户任何东西，你就必须为此负责。
00:03:07作为开发者，你不能说：”噢，这是 AI 弄错了。” 不，这是你的责任。
00:03:13我不会对我没审查过、不理解的代码负责。而且，
00:03:21AI 仍然会犯很多错误。所以我需要修正错误，或者引导 AI 朝正确的方向走。
00:03:32这一点非常重要。这当然与规划部分密切相关，
00:03:41你需要引导 AI。同时也关系到你如何处理
00:03:46AI 提供给你的代码。这与“AI 生成 90% 的代码”还有很长的路要走。这并不意味着
00:03:54我就无事可做了。绝非如此。这仅仅意味着我多了一个打字非常快的助手，
00:04:03它能实现我的计划，但这些计划必须足够出色。而且输出的质量也是参差不齐的。
00:04:11即便如此，对我来说，这仍然比我从头开始写要快得多。如果我
00:04:17尝试制定好的计划，将其拆解成更小的模块，让 AI 为我编写代码，
00:04:22然后再去审查和微调这些代码。顺便说一下，我所说的规划是指非常详尽的计划，
00:04:28我会明确指出我想使用的具体库、我想采用的设计模式，
00:04:33以及我想逐步实现的软件架构。所以这绝不是一个粗略或宽泛的计划，
00:04:38而是一个非常细致的计划。这种方式对我有效。因此，
00:04:44考虑到这些限制，我会说，没错，它确实能编写大约 90% 的代码。
00:04:52但这并不代表它能独立完成 90% 的工作。这是很重要的背景信息，
00:04:58因为这对应的是 Dario 去年的言论。所以我认为我们差不多达到了那个水平，
00:05:05但并不是以“AI 全程自主”的方式。那么，今年的言论又怎么说呢？
00:05:12今年 Dario 基本上是说，AI 将能胜任软件工程师的工作，并能在
00:05:176 到 12 个月内，端到端地完全自主编写软件。这就是他今年的表态。现在，
00:05:24我非常推荐大家完整观看这段访谈，内容很精彩。但我对这个观点有一些看法。
00:05:30显而易见，为了避免误解，我必须声明：在判断 AI 模型性能方面，我绝不比
00:05:36Dario 更聪明或更有能力。但我毕竟不是那家需要卖 AI 模型的
00:05:43公司的 CEO。我可以从我个人的经验出发。如前所述，
00:05:50我在某种程度上同意去年的说法，但有很多前提和限制，
00:05:56AI 绝对不是自己在独立编写我那 90% 的代码。所以很自然地，我很难
00:06:03想象这一预言会成真。而且我不认为这会在
00:06:08接下来的 6 到 12 个月内实现，甚至在不久的将来也很难。当然，
00:06:15我完全预见到 AI 有能力通过循环反馈自主构建软件，
00:06:24就像现在云端编程领域备受瞩目的那种循环。我能预见到那一点。但
00:06:33一名软件工程师的全部工作还包括我之前提到的那些任务，甚至更多。它包括
00:06:40制定好的计划，定义架构、模式和要使用的技术，
00:06:46审查代码。当然，还包括分析代码、解决代码问题，
00:06:54并对代码负责。这些是我在短期内很难看到 AI 能胜任的，
00:06:59因为就目前我能用的 AI 而言，距离那个目标还太遥远。它像个才华横溢、
00:07:08打字飞快但一路上会犯很多错误的作家，需要非常明确的引导。
00:07:14要进化到能够完全独立工作的模型——能自主清晰地规划整个架构，
00:07:20能熟练运用最新技术，在无需人工审查、甚至只需其他 AI 审查的情况下，
00:07:28写出完美且安全的代码——当我观察目前的模型以及
00:07:36过去几年的进展速度时，我真的很难想象这会成真。
00:07:42不可否认，进展确实非常显著，一直保持着稳健的势头。
00:07:48尤其是相关工具，正如我之前分享的，变得越来越好用。但我之前也说过，
00:07:55我不确定原始模型的智能是否还在保持线性、更不用说指数级的增长了。
00:08:00对于工具而言，我觉得我们确实处于某种线性增长的轨道上。
00:08:07但我很难相信单靠这些就足以让我们在短期内实现全自动化。
00:08:15当然，这些 CEO 的利益出发点与我不同。你可能会说我这是在
00:08:24保护我们开发者的利益，毕竟我也卖编程课程。但坦白说，这并不是我的初衷，
00:08:31我也没那份本事。我只是在这里分享我使用 AI 的真实体验。
00:08:38而且对于 AI，我觉得我非常开明。我经常使用它，就像我说的，
00:08:44它确实写了我 90% 的代码。只是离全自动化还差得很远。不过，我很想
00:08:51听听你们对此的看法，分享一下你们使用 AI 的经验，以及你们从事的领域。
00:08:56因为你可能完全不用 AI，或者只在一些孤立的小任务上使用它，
00:09:02大部分代码仍然是自己手写。或者你可能已经在所有事情上都用它了，
00:09:07甚至连代码都不看，而且效果还很棒。我很想了解这些情况，请留言告诉我。
00:09:12那么，祝大家生活愉快。