河南
最近有個朋友說：“我有種不詳的預感，AI編程按照現在這個速度迭代下去，程序員失業的日子就在未來幾年。”
我明白他說的意思，2025年，各個大廠、小廠的程序員們都在發瘋似地推出自家的AI編程工具，有股不把自己干掉就誓不罷休的勁頭兒。
AI編程工具效果也越來越好，尤其前端開發，那理解力和生成的效果讓我驚嘆，后端可能要更安全一些，但以后也不好說。
但是我倒不恐慌，因為我覺得AI編程能不能保持現在的速度持續迭代，還是要打上幾個大大的問號：
這些看起來“嚇人”的工具是不是已經觸及了大模型的能力極限？
是不是無論怎么反復折騰，依然在一個框框內無法突破，依然是個半吊子的程序員？
0 1
這一波AI熱潮的起點是ChatGPT，到現在為止也沒有很大的改變，它的最大問題就是輸出的東西不能保證正確性。
所以你會看到大模型廠商都得用小字兒“偷偷”聲明：
內容由 AI 生成，請仔細甄別
ChatGPT 也可能會犯錯。請核查重要信息。
服務生成的所有內容均由人工智能模型生成，其生產內容的準確性和完整性無法保證，不代表我們的態度或觀點
所以，你要膽敢直接把它的回答拿到“正式場合”，“生產環境”，跌了大跟頭，人家廠商是不負責任的。
但是，人工智能這個“二把刀”在很多場景下確實能發揮作用，比如寫個“八股文”，起草個“講話稿”，寫一段代碼，查找一下資料，潤色一下文章，翻譯一篇英文，簡直就是一個神器。
這些場景的最大特點就是，最終都有人站在最后一關做“終審判決”。
人會檢查它做得對不對，講話稿中領導稱呼錯了，改過來就是；生成的圖片背景不對，重新生成。代碼錯了，程序員能改過來。
但人類從來不滿足于一個“二把刀”。
他們開始野心勃勃地把多個二把刀串聯起來，想要搞定更復雜的任務。
但是要命的事情來了，即使一個“二把刀”的準確率是90%，把10個“二把刀”串聯起來，完成一個復雜任務，最后的準確性一下子降低為34.87%，可以說是慘不忍睹了。
我們拼命提高一個二把刀的準確率，提升到95%，最終的結果是59.87%，依然不及格。
如果把二把刀的準確率提升到99% ，結果會好一些：
但是，如果二把刀再多一些（達到20個），準確率又迅速下跌：
在計算機系統的設計中，為了防止一個組件失效，我們通常會采用并聯的方式提高可用性。
兩個組件并聯，可用性計算方法是：
假設一個組件的可用性是90%，并聯后的可用性是：
一下子達到了99%，提高了很多啊！
人工智能的二把刀能這么干嗎？
不能，因為準確率不等于可用性。
準確率是一個“判斷對不對”的統計屬性。兩個系統可能都犯錯，甚至錯得一模一樣。
如何提高多個二把刀的準確性呢？我在這方面也不是專家，問了一個朋友，他給我說了一堆方法，比如DyLAN（優勝劣汰的競爭機制），就是讓多個“二把刀”并行解決同一個問題，然后由一個決策者評估每個“二把刀”的表現，保留好的，淘汰差的......
但是決策者如何自動評估每個“二把刀”的表現呢？ “決策者”本身也是個“二把刀”啊！它的正確性怎么保證呢？
可以用多個決策者，然后再引入一個決策者的決策者......
這就變成雞生蛋，蛋生雞的問題了....
當然，還有其他手段和機制來提升復雜AI系統的準確率，但也是“修修補補”，結果依然是：
“內容由 AI 生成，請仔細甄別”
人，依然是最終的審判者。
0 2
不過沒關系，AI找到了一個非常適合自己的領域。
在這個領域，無數人不但自己要創作，還要“審判”自己創作的正確性。
這些人被稱為程序員。
他們使用的是一種叫編程語言的東西，相比自然語言，它非常簡單，非常規范，用一堆BNF就能精確定義，語法出錯了，馬上就能檢查出來。
程序員還非常慷慨，把自己的勞動成果都放到了一個叫做GitHub的地方，AI可以輕松學習，量大管飽。
然后，AI就可以干活了， 它可以用多個Coding Agent來并行生成代碼，然Review Agent來做代碼靜態分析，找出潛在邏輯缺陷，讓Test Agent自動生成測試，執行驗證，讓Fix Agent來進行多輪修復，最后再裁決，輸出一份最終結果。
準確性怎么辦呢？
不用擔心，反正有程序員最終負責。
“我都幫你生成這么多代碼了，審查下正確性又怎么了？”
簡直是完美。
于是，大量的公司開始向這個領域發起沖鋒了，各種各樣的編程助手讓人眼花繚亂。
不過，程序員們也不用擔心，適應變化，密切關注它的發展，在這些武器庫中挑選自己趁手的工具就行了。
如果真有那么一天，AI把程序員都能替換掉了，它肯定也把無數行業的人都替換掉了。
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