AI取代人類工作崗位,早已不是大新聞。過往兩年內,我們不斷經歷并且似乎已經習慣了這樣的消息:某科技巨頭宣布全球裁員幾萬人,某初創公司因為引入AI而砍掉了整個BU。在AI的侵門踏戶之下,最先感受到寒意的是文科類工作,但誰也沒想到,下一個被推上“待優化名單”的,竟是程序員。
張瑋(化名)是上海某互聯網大廠的前端開發程序員,入行將近十年,他見證了這個行業從“人肉編碼”到“人機協作”的變遷。職業社交平臺LinkedIn 2025年第四季度數據顯示,初級程序員崗位需求同比下降約30%;美國勞工統計局數據亦顯示,過去兩年美國編程類初級崗位減少了27%。
效率翻倍的代價:從“寫代碼”到“審代碼”
“目前來講,AI大模型對我們公司,包括我本人的沖擊還沒那么大。”采訪一開始,張瑋就給出了一個意料之外的回答。他認為,真正受影響的是那些初創公司、小公司。沒有AI之前,公司如果想做一款產品,需要前端、后端、設計、測試等多個崗位配合;AI介入之后,一個初級程序員用AI,可能一兩天就能完成。
這意味著,那些原本需要靠初級程序員去填補的“編碼體力活”,正在迅速萎縮。隨之而來的,是更多的需求、更快的工作節奏。如果公司處于業務擴張期,AI帶來的效率提升是皆大歡喜的;但如果公司業務沒有提升,領導層下意識覺得AI能替代崗位,這種認知錯位正成為整個行業里最隱秘的焦慮源頭。
當考生成為“閱卷老師”
“初級工程師90%的工作,AI都能做。”張瑋給出了自己的判斷。比如寫一個標準的CRUD接口、生成API文檔、測試,這些曾經需要初級程序員花時間磨的“基本功”,現在AI可以一秒完成。但對于許多復雜的場景需求和業務邏輯,AI輔助編程仍然存在20%到30%的出入。
這時候,人的價值就體現出來了。精通代碼的高級程序員,瞬間就能看出來缺了哪些東西,他可以在第二次生成時告訴AI:“哪里有問題,你應該結合什么,再改一下哪里。”或許我們可以這樣簡單理解:以前程序員是“寫代碼的人”,現在正變成“審代碼的人”——或者說,“閱卷老師”。
Scrum中文網的一篇文章提到,今年2月,人工智能公司Anthropic發布的《2026年智能體編碼趨勢報告》指出,軟件開發正從“以編寫代碼為中心”的活動,轉向“以協調智能體為中心”的活動。單一智能體將演變為協同團隊,人類從“寫代碼的人”變成“帶團隊的人”。
人類的核心競爭力,只剩便宜了嗎?
張瑋擔憂的是,這種轉變正在無形之中重塑程序員的成長路徑。過去,一個程序員要從初級走到中級,需要花幾年時間寫代碼、看系統設計、積累業務經驗。但現在,AI可以幫一個初級程序員直接跳到中級以上,這導致大家可能會跳過前期試錯、修正、積累經驗的階段。
更深層的悖論在于成本。市面上寫代碼能力最牛的模型收費并不便宜,而且還在漲價。如果AI的成本持續上漲,而人的成本被不斷壓縮,兩者之間會不會在某個節點上達到平衡?
即便AI真的能完成人類99%的工作,剩下的那1%,依然是人與機器的護城河。AI雖然能寫出代碼,但它不一定能選出最優解。這就像一個有經驗的廚師,面對AI給出的菜譜,知道哪個步驟可以簡化、哪個調料可以替換,而新手只會照單全收。
“手工軟件工程師的時代已經過去了。” Tessi.ai 公司CTO Ben Greene認為,未來工程師需要把精力從單純編碼轉向理解問題、設計系統以及連接真實業務場景。未來最有價值的工程師,不是寫代碼最快的人,而是能夠理解復雜系統、協調AI與人類協作并真正解決現實問題的人。
當被問及如果老板覺得AI可以完全替代時該怎么辦,張瑋顯得很坦然:“解釋不了。大環境就是這樣,當大家都很焦慮的時候,只能去提升自己的能力,讓老板看到你其他不一樣的能力。如果你沒辦法在這家公司證明自己,也只能盡早離開。”
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