“编程终结”会很像编程（2023）
关于 AI 将带来“编程终结”的说法引发了不同反应，许多工程师认为，当前的大语言模型虽然是强大的助手，但远未能取代人类开发者。评论者指出，需求不清、维护、责任归属、安全性以及现实世界的边界情况等问题依然存在，并把今天的热潮类比为过去的 UML、无代码工具和外包开发浪潮——这些都曾承诺消灭程序员，但最终更多只是改变了他们的工作方式。逐渐形成的共识是：AI 会越来越多地处理样板代码和常规编码，而人类则更多专注于规格说明、测试、架构和监督，而不是从流程中消失。
“编程终结”的范围
- 许多人认为，“不再需要编程”意味着 AI 能端到端地独立处理任务（电子邮件、API、雇佣其他 AI 等），用户只需用自然语言下达请求，比如“告诉我我最好的客户是谁”，无需显式代码或 UI。
- 也有人认为，“终结”只是把编程转移到一种半自然、半形式化的语言中，或者转而通过指定规则、测试和需求来完成，而不是编写函数。
当前与短期现实
- 如今的 LLM 被认为是：
- 对冗长语言的强力自动补全。
- 比搜索/Stack Overflow 更快的问答工具。
- 适合样板代码、单行代码和初始测试，但不适合复杂或新颖的系统。
- 一些人表示，能读写文件、反复迭代并修复简单 bug 的 agents 已经取得成功（例如小型游戏），但它们在陌生或复杂的代码库上仍然吃力。
程序员会被取代吗？
- 怀疑观点：
- 编程的难点在于理解需求、权衡取舍以及人的意图，而不是语法。
- 以往的 CASE 工具、UML、4GL、无代码/低代码：它们改变了工作方式，但没有消灭程序员。
- LLM 面临“现实 vs 文本”的不匹配（例如硬件 bug、现实世界的约束），因此人类监督被认为会长期存在。
- 更乐观的观点：
- 随着模型改进，它们会同时处理编码和维护；人类可能主要负责指定行为并编写测试。
- 开发者可能演变为架构师、技术负责人，或管理一群 AI agents 的“提示词程序员”。
责任、测试与规格
- 有强烈观点认为 AI 不能承担法律责任；组织仍然需要人类对结果负责。
- 很多人预见程序员会变成测试/规格编写者：测试和属性编码了真实的业务逻辑，而 AI 生成实现。
- 编写好的需求被强调为至少和编码一样困难；纯英文规格仍然需要精确性。
经济与组织层面的担忧
- 企业会推动 AI 降低成本，即使质量受损，正如外包和一些 AI 辅助工作流中已经出现的情况。
- 担忧的重点与其说是完全取代，不如说是：
- 人员缩减以及对较弱开发者的压力。
- 由 AI 驱动的微观管理和自动化绩效评分。
- 人类需要维护 AI 生成的“毛球”系统，却几乎无法控制底层设计的混合环境。