文章轉載於新智元
今年早些時候，Anthropic的創始人、CEO Dario Amodei曾預測，距離AI編寫90%程式碼的時代已經不遠了，可能只需要三到六個月。
再過一年，AI甚至可能編寫所有的程式碼。
「它們會隨機搶走世界上50%的工作。」他當時說。
這段話的影片片段在網上迅速走紅，人們既恐懼又懷疑。
Amodei的預測並非空穴來風。
AI將在一年內「編寫幾乎所有程式碼」，這不僅基於Claude的現有能力，還源於AI技術指數級的進步。
例如，Anthropic的Claude 3.7 Sonnet在程式設計能力測試中名列前茅，已經擊敗了絕大多數的程式設計師。
谷歌執行長Sundar Pichai也透露，谷歌已有超25%的程式碼由AI生成，人類程式設計師僅負責審查和最佳化。
近日，彭博發表了一篇長文，詳細描寫了Amodei的心路歷程，尤其是他對AI程式設計、程式設計師未來工作的看法。
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行業末日倒計時？
假如你是一名程式設計師，每天敲擊鍵盤，編寫一行行程式碼。
但現在，Anthropic的Claude Code聲稱能比你更快、更高效地完成這項工作。
你將作何感想？
Anthropic想打造一個無所不能的AI，但他們的Claude模型尤其擅長編寫程式碼。
根據Anthropic的《經濟指數報告》，37%的Claude使用者互動與程式設計相關，遠超其他領域（如藝術和媒體的10%）。
對於每種工作型別，與Claude的相關對話的百分比以橙色顯示，而美國經濟中具有該工作型別工人的百分比以灰色顯示
這意味著，程式設計師們已經開始擁抱AI工具，比如Claude Code和Cursor，它們能自動生成程式碼、除錯問題，甚至最佳化演算法。
Amodei表示自動化程式設計可能是他們最近幾個月增長最快的業務。
換句話說，AI不再是程式設計師的助手，而是開始接管核心工作。
AI生成的程式碼無法像計算機生成的音樂或者繪畫那樣引起人們的共鳴。但與歌曲不同，大家並不是很在意自己使用的軟體到底是不是AI寫的。
甚至程式設計師們本身，也接受了AI成為工作的一部分。
GitHub去年的一項調查顯示，97%的技術人員已在工作中使用過AI編碼工具，表明程式設計師群體對AI的接受度極高。
然而，Amodei解釋道，人類仍將在程式碼設計和系統整合中扮演重要角色，至少在短期內如此。
這種轉變讓程式設計師的角色從「寫程式碼」轉向「指導AI」，類似於從手工織布到操作自動化織機的工業革命轉變。
他在一份內部備忘錄中進一步預測，AI在今年內有70%的機率成為「不可或缺」的工具，將Anthropic的執行速度翻倍。
「AI進步的大部分貢獻將來自於AI本身，」Amodei寫道。
人類的作用可能會逐漸減弱，直到AI開始以一種遞迴迴圈的方式創造新的AI。
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程式設計師的未來：適應還是沉淪？
Amodei的預言引發了程式設計師群體的集體焦慮。
但並非所有人都如此悲觀。
IBM執行長Arvind Krishna認為，AI只會自動化20-30%的編碼任務，更多是作為提升生產力，而非完全取代人類。
他將AI比作計算器：它沒有消滅數學家，而是讓數學家更高效。
AI能讓程式設計師從繁瑣的程式碼編寫中解放出來，專注於架構設計、使用者體驗和創新。
Amodei也坦言，AI對勞動市場的衝擊「模糊且難以預測」。
如果AI取代大部分人類勞動，社會可能需要依賴普遍基本收入（UBI）或其他分配機制來維持經濟穩定。
他警告稱：「我們需要努力爭取好的結果，防止剝削或反烏托邦的未來。」
AI編碼的崛起可能帶來效率革命，但也可能加劇不平等，尤其對初級程式設計師而言。
面對AI的浪潮，程式設計師該何去何從？
Amodei在內部會議中承諾，Anthropic將減緩招聘速度，幫助現有員工適應新角色，而不是因Claude裁員。
對於程式設計師來說，學習如何高效地與AI互動將成為關鍵技能。
程式設計師需要重新定義自己的價值，從程式碼的「製造者」轉變為AI的「引導者」和「創新者」。
正如Amodei所說，AI最終將超越我們所有人，但在此之前，我們必須找到與它的合作之道。
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OpenAI也用AI寫程式碼
不只Anthropic，OpenAI也在用AI寫程式碼。
近日，Box的聯合創始人兼CEO Aaron Levie與OpenAI的首席產品官Kevin Weil坐在一起，探討AI對工作的衝擊，尤其是在程式設計領域。
Kevin Weil在訪談中承認，OpenAI內部已經在用AI寫程式碼了。
他這樣描述AI的成長路徑：「它今天是一名初級工程師，6個月後成為高階工程師，一年後就能成為架構師。」
最終，人類可能只需要監督AI工程經理，而不是一個個的AI工程師。
聽到這，你是不是彷彿看到一群效率奇高、從不抱怨加班、還能飛速學習的「數字員工」正在列隊走來。
Aaron Levie也感慨，我們日常工作中，可能高達80%的時間都花在一些線性、重複的事務上。
那麼，未來我們的工作會是什麼樣子？哪些會交給AI，人類又該何去何從？
Weil認為，十年後，我們的孩子可能會驚訝地問：「你們以前居然還自己寫程式碼？（笑）那不是很慢嗎？你們不會犯很多錯嗎？”」
就像是我們今天去看待那些需要手工重複操作的工作一樣。
Weil用了一個很妙的比喻，他說現在仍然需要火箭科學家，他們的工作極其重要。只是，這份工作已經進化了。
同樣地，未來仍然會有計算機科學家，技術能力依然重要，但工作的形態和內容將發生翻天覆地的變化。
我們將被「提升」去做那些更具創造性、更有趣、更能實現自我價值的事情，而把那些重複性的「苦活累活」交給AI。
這就像是，我們從親自下地耕田，進化到開拖拉機，再到未來可能只需要控制一群自動化農業機器人。
每一次技術的飛躍，都伴隨著陣痛，但也帶來了生產力的巨大解放和人類角色的重新定位。
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AI：普及者與提升者
程式設計，這個曾經被視為高門檻的技能，因為AI的介入，正在經歷一場前所未有的「普及化」浪潮。
GitHub Copilot這樣的工具，已經讓許多程式設計師體驗到了「AI輔助程式設計」的快感，效率提升50%不是夢。
Weil提到，現在全球大約有四千萬程式設計師，想象一下，當這個數字因為AI的普及變成十億時，那將是怎樣一個波瀾壯闊的創新時代？
這正是AI的魅力所在：它降低了你入門的門檻，同時又極大地提升了你能達到的上限。
舉個例子，Aaron Levie分享了一個溫馨的小故事：他的孩子們上週末搞檸檬水小攤，他們用ChatGPT為小攤設計了一個logo！
一個幾歲的孩子都能參與到影像創作中，這在以前是不可想象的。
這不僅僅是好玩，它意味著更多的人可以接觸並參與到他們以前從未想過的領域。
Weil也提到，他自己就是個繪畫「小白」，但他可以用ChatGPT的影像生成功能創造出很酷的東西。
當更多人能創造出酷炫事物時，其中一部分人就可能被激發興趣，深入鑽研，最終成為該領域的專家。
這就像打開了一扇扇新的大門，讓原本可能與此無緣的人們有了新的探索方向。
這個邏輯同樣適用於其他領域。比如醫療健康，以前你可能有點小毛病，但覺得去醫院太麻煩，或者不知道該問什麼。
現在，你可以隨時向AI諮詢健康問題，反而可能因為獲得了初步資訊，更願意主動去尋求專業醫生的幫助。
結果呢？醫生們的需求可能反而增加了，我們可能需要更多的醫生，因為AI降低了人們參與醫療系統的門檻。
所以，程式設計師的「飯碗」真的會被端走嗎？AI可能不會簡單粗暴地「取代」所有程式設計師。
更準確地說，它會徹底改變「程式設計師」這個職業的內涵和外延。
單純的程式設計師行業可能會消失，但人類還會與AI程式設計師相互協作。
比如AI訓練師、AI系統架構師、AI倫理與安全工程師、AI與業務結合的解決方案專家等等。
就像汽車的出現，淘汰了馬車伕，但也創造了司機、修車工、汽車設計師等無數新職業。
正如凱文·凱利在《失控》中所揭示的，技術的發展往往是生物性的、湧現的，它會自我進化，並與人類社會共同進化。
我們無法準確預知未來的每一個細節，但可以肯定的是，一味地恐懼和抗拒，不如主動擁抱、學習和適應。
對於程式設計師，乃至每一個知識工作者而言，這或許意味著我們要從一個「程式碼的編寫者」，轉變為一個「思想的創造者」和「AI的管理者」。
這很難，但也無比令人興奮，不是嗎？
參考資料：
https://x.com/vitrupo/status/1924417247239716892
https://www.bloomberg.com/news/features/2025-05-19/anthropic-ceo-amodei-steers-61-billion-ai-powerhouse?srnd=phx-ai