程序员创造了大模型，而大模型最擅长的事竟是写代码——这听起来像个自我终结的寓言。更让人玩味的是，许多程序员对此乐在其中，白天上班，晚上还沉迷于“Vibe Coding”。
逻辑似乎自洽，但真相远非如此简单。
很多人习惯于旁观，但AI的发展轨迹却异常清晰。自ChatGPT引爆AI浪潮以来，三年时间足以让一个共识变得无比明朗：科学家与顶尖工程师们发明的大语言模型，其最突出的能力之一，就是生成代码。
是的，它正在替代的，正是这些创造者的普通同行们的工作。
那么，是程序员在自掘坟墓吗？或许更准确的说法是，科学家和顶级工程师挖开了第一锹土，而广大开发者们，则像被无形鞭子抽打的陀螺，主动加速了这一进程，根本停不下来。
当趋势的齿轮开始转动，个体的选择空间便被急剧压缩。
- 如果你的工作是基础性的“打杂”，例如编写简单的增删改查逻辑，那么你可能已经感受到了冲击。
- 如果你的工作涉及更复杂的工程问题，那么你的竞争对手将不仅是同事，还有AI。
- 如果你和同事水平相当，但你能借助AI达到“你 + AI = 4倍于你同事”的效率，那么结果很可能是：同事面临淘汰风险，而你获得小幅加薪，但需要承担相当于五个人的工作量。
有朋友可能会想：既然有了四倍的能力，那我只表现出比同事优秀一点点，留足进步空间，岂不从容？
现实往往很残酷。能力一旦具备，就必然会在工作中释放出来，这只是时间问题。竞争不会陪你“演戏”。如果我用AI将效率提升了一倍，很快就会出现能用AI将效率提升两倍的人，并将我淘汰。这种效率竞赛一旦开始，便难以停止。
为什么是五倍？对于目前的普通工程师而言，五倍效率可能是一个暂时的、可见的效率天花板。
过去为什么没有这种疯狂的效率内卷？因为在没有AI加持的情况下，普通程序员很难突破个人能力的极限。而十几年前被热议的“10倍程序员”，其实早已在践行这种高效模式，他们所获得的回报也远高于普通程序员。
事情还在向前发展。如果普通程序员与AI协作得越来越好，那么AI本身也会随之进化。借助预训练、强化学习以及在线学习，AI的能力将飞速成长。你与AI的合作越“愉快”，它就越强大，最终可能超越所有普通程序员，甚至挑战高级工程师。
这就形成了一个自我强化的循环：AI写出更多代码，推动更好的AI被开发出来；更好的AI迭代更快，写出更智能的代码；最终，所需的人力越来越少，但产出的工作却越来越多……
我们都知道这个逻辑，但似乎无人能停下脚步。这就是趋势带来的“飞轮效应”，并非个人意志能够轻易扭转。面对它，选择只有两种：要么投身其中，要么远离浪潮。
你问我该怎么办？我的答案是：学习和适应。我也正在钻研如何更有效地进行Vibe Coding。未来，深厚的领域知识与驾驭AI工具的能力，或将比单纯的编码技能更为重要。关于AI时代程序员的出路，欢迎来云栈社区的开发者广场一起探讨。 | 
发表于 5 小时前
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