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你以為碼農還是一個光鮮亮麗的職業？
很多大公司已經意識到，很快AI就可以取代人類寫程式碼了。
根據矽谷知名孵化器YC的統計，在YC孵化器裡面的startup們，已經有一大半，95%的程式碼透過AI來生成了。
怎麼生成的呢？
非常簡單，告訴AI，讓AI寫程式碼。
然後把程式碼複製貼上，就能跑起來了。
萬一不對，就把錯誤資訊再複製貼上給AI。
AI修改好了以後，試試能不能執行。
如果能執行就皆大歡喜。如果不能，就重複上面的步驟。
聽起來很簡單，人類只需要提供想法，其他的讓AI來解決。
AI真的有這麼牛逼了嗎？
據說用Cursor 和 Claude 3.7 Sonnet，只要提供資訊，幾個小時內寫個實彈射擊遊戲沒毛病。
過去，很多創業的人，往往受困於找不到合適的人寫程式碼。尤其是那些自己很有想法，但是卻沒什麼程式設計能力的人。
但是在AI大模型的時代，這些通通都不是問題了。
只要能夠表達自己的想法，程式碼完全可以透過AI來完成。
當然，不是說這樣做就沒有後果了。
畢竟AI寫出來的程式，到底能不能夠在使用者暴漲的時候，經受得住大規模流量的衝擊。這現在還是個問題。沒真實檢驗過。
而且到時候萬一無法經受大規模流量衝擊的話，那人還需要看懂AI寫的程式才行。
只不過，這些事情，對創業公司來說，不是什麼問題。
客戶都還沒有多少呢？急什麼急呢？
創業公司需要的就是快速迭代，趕緊形成產品。
所以，AI幫助創業公司的人寫程式碼寫原型系統完全沒毛病。
現在大模型，顯然還不具備寫出bug free的並且能夠服務成千上萬上億客戶的大規模分散式系統。
所以，到某個階段，最終人還是要看AI寫的程式碼，懂AI寫的程式碼並且能夠改正。
但是這就需要資深工程師了。
至於那些入門級別的，低階工程師，是不是還需要，Meta給了一個很好的回答。
扎克伯格說，過兩年Meta的AI就能處理那些程式碼了。所以現在Meta找人也只招資深工程師了。
由此可見，在未來一段時間，甚至這段時間也不會很長，AI大機率可以取代大部分低階程式碼寫作功能。
可能對於更基礎的，需要大規模部署的底層系統來說，AI取代所有的人依然需要時間。
但是碼農們拿高薪的好日子就快要過去了。
飛總感覺到自己很快就要失業了。
那麼飛總失業以後應該去做什麼呢？開Uber，送快餐，還是在網上給大家賣萌講笑話，指望大家打賞，賞口飯吃。
賽博乞討，貌似也是AI時代的一種職業。那麼飛總先測試一下，失業以後，能問大家賽博乞討，賞口飯吃不。
飛總算了一下，一天吃飯，自己一個人，完全自己做的話，大概20-30美元也夠了，也就是人民幣200塊錢左右也就夠了。
測試一下本文能打賞賽博乞討到幾塊錢。看看將來飛總被AI踢下來的時候，能不能活下來。
程式設計師朋友們，準備好怎麼過你們黯淡的未來了嗎？
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