今年早些時候，Anthropic的創始人、CEO Dario Amodei曾預測，距離AI編寫90%代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代碼。

「它們會隨機搶走世界上50%的工作。」他當時說。

這段話的視頻片段在網上迅速走紅，人們既恐懼又懷疑。

Amodei的預測并非空穴來風。

AI將在一年內「編寫幾乎所有代碼」，這不僅基于Claude的現有能力，還源于AI技術指數級的進步。

例如，Anthropic的Claude 3.7 Sonnet在編程能力測試中名列前茅，已經擊敗了絕大多數的程序員。

谷歌首席執行官Sundar Pichai也透露，谷歌已有超25%的代碼由AI生成，人類程序員僅負責審查和優化。

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編程、程序員未來工作的看法。

行業末日倒計時？

假如你是一名程序員，每天敲擊鍵盤，編寫一行行代碼。

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模型尤其擅長編寫代碼。

根據Anthropic的《經濟指數報告》，37%的Claude用戶交互與編程相關，遠超其他領域（如藝術和媒體的10%）。

對于每種工作類型，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類型工人的百分比以灰色顯示

這意味著，程序員們已經開始擁抱AI工具，比如Claude Code和Cursor，它們能自動生成代碼、調試問題，甚至優化算法。

Amodei表示自動化編程可能是他們最近幾個月增長最快的業務。

換句話說，AI不再是程序員的助手，而是開始接管核心工作。

AI生成的代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，大家并不是很在意自己使用的軟件到底是不是AI寫的。

甚至程序員們本身，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，表明程序員群體對AI的接受度極高。

然而，Amodei解釋道，人類仍將在代碼設計和系統集成中扮演重要角色，至少在短期內如此。

這種轉變讓程序員的角色從「寫代碼」轉向「指導AI」，類似于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%的概率成為「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于AI本身，」Amodei寫道。

人類的作用可能會逐漸減弱，直到AI開始以一種遞歸循環的方式創造新的AI。

程序員的未來：適應還是沉淪？

Amodei的預言引發了程序員群體的集體焦慮。

但并非所有人都如此悲觀。

IBM首席執行官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能讓程序員從繁瑣的代碼編寫中解放出來，專注于架構設計、用戶體驗和創新。

Amodei也坦言，AI對勞動市場的沖擊「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，尤其對初級程序員而言。

面對AI的浪潮，程序員該何去何從？

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。

對于程序員來說，學習如何高效地與AI交互將成為關鍵技能。

程序員需要重新定義自己的價值，從代碼的「制造者」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。

OpenAI也用AI寫代碼

不只Anthropic，OpenAI也在用AI寫代碼。

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對工作的沖擊，尤其是在編程領域。

Kevin Weil在訪談中承認，OpenAI內部已經在用AI寫代碼了。

他這樣描述AI的成長路徑：「它今天是一名初級工程師，6個月后成為高級工程師，一年后就能成為架構師。」

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，你是不是仿佛看到一群效率奇高、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、重復的事務上。

那么，未來我們的工作會是什么樣子？哪些會交給AI，人類又該何去何從？

Weil認為，十年后，我們的孩子可能會驚訝地問：「你們以前居然還自己寫代碼？（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復操作的工作一樣。

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，而把那些重復性的「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。

AI：普及者與提升者

編程，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，已經讓許多程序員體驗到了「AI輔助編程」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序員，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：他的孩子們上周末搞檸檬水小攤，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圖像創作中，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并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的圖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，深入鉆研，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。

這個邏輯同樣適用于其他領域。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，或者不知道該問什么。

現在，你可以隨時向AI咨詢健康問題，反而可能因為獲得了初步信息，更愿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，程序員的「飯碗」真的會被端走嗎？AI可能不會簡單粗暴地「取代」所有程序員。

更準確地說，它會徹底改變「程序員」這個職業的內涵和外延。

單純的程序員行業可能會消失，但人類還會與AI程序員相互協作。

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，淘汰了馬車夫，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、涌現的，它會自我進化，并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。

對于程序員，乃至每一個知識工作者而言，這或許意味著我們要從一個「代碼的編寫者」，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？