AI写代码，正在批量生产“平庸”的工程师吗？

1. 从手艺人到监工：代码正在失去“体感”

一个无法回避的现实是，软件开发的模式正在发生根本性转变。过去，工程师是代码的“驾驶员”，从零开始，逐行构建，对每一处逻辑转折都了如指掌。如今，AI越来越多地坐上驾驶位，工程师则退到“导航员”的角色，负责设定目标、修正方向。

这种转变带来了效率的巨大提升，但也剥离了编程中最核心的“体感”。这就像读纸质书和听有声书的区别。亲眼阅读每一个字，大脑会深度参与构建与理解；而听书时一旦分神，五分钟的内容可能就毫无印象。AI生成的代码，就像那段被跳过的有声书内容，工程师虽然最终使用了它，却失去了从A到B的完整推演过程，缺乏对底层逻辑的深刻体悟。

曾经，从一个空白文件开始，亲手搭建起一个复杂的应用，那种从无到有的创造感是许多工程师职业自豪感的来源。这是一种“手艺人”的骄傲。当AI接管了大部分繁琐的编码工作，工程师的角色更像一个“监工”，负责验收结果。这种转变，正在悄然瓦解工程师与代码之间的亲密关系。

2. “能力幻觉”：你真的能审查自己写不出的代码吗？

AI辅助编程最大的陷阱，或许是它制造的“能力幻觉”。一个不熟悉某种语言或框架的工程师，借助AI也能快速生成可运行的代码。但这背后隐藏着一个尖锐的问题：如果你自己都不具备从零开始编写这段代码的能力，你又如何能100%有效地审查它的优劣？

你可以检查明显的语法错误和逻辑漏洞，但更深层次的架构缺陷、性能瓶颈、安全隐患，往往需要深厚的经验才能洞察。AI可能会生成一段“能用”但“糟糕”的代码，而一个经验不足的“监工”很容易将其放行。这在代码审查（Code Review）环节尤为致命。

在中国互联网公司的高压环境下，这一点尤其值得警惕。面对紧迫的上线周期和KPI压力，工程师有多大意愿和精力去逐行甄别AI生成的“可运行但不完美”的代码？更有可能的情况是，只要功能通过测试，大家便倾向于接受，将潜在的技术债务留到未来。长此以往，团队的技术水平可能在不知不觉中被拉低到“AI的平均水平”。

更令人担忧的是对初级工程师的成长路径的冲击。传统的成长模式依赖于大量的编码实践，在不断犯错、调试、重构中积累经验，最终形成对“好代码”和“坏代码”的直觉。如果新人从一开始就过度依赖AI，他们可能永远无法建立起这种底层认知。他们不知道何为“slop”（劣质代码），自然也无法成为一个合格的“代码质检员”。

3. 新的分水岭：谁来搭建下一代的基础设施？

当越来越多的工程师习惯于在AI的帮助下，调用各种成熟的框架和API快速“粘合”应用时，一个更深层次的问题浮出水面：谁来创造那些被调用的框架和API？谁来维护和革新编程语言、操作系统、数据库这些数字世界的基础设施？

这可能会导致工程师群体出现新的两极分化。一端是大量的“AI应用工程师”，他们擅长使用自然语言和AI工具快速实现业务需求，是效率的代表。另一端则是少数的“底层系统工程师”，他们依然需要“手工编码”，深入研究计算机科学的底层原理，构建和维护AI赖以运行的平台。

对于追求快速迭代和模式创新的中国科技行业而言，可能会迅速拥抱前者，因为这能极大地加速产品上市。但从长远来看，如果整个行业的人才培养体系都向“AI应用”倾斜，我们可能会面临底层技术创新乏力的困境。当所有人都成了在高速公路上开车的“导航员”，却没人去设计和建造新的高速公路时，整个系统的发展终将触顶。

结语：别做“监工”，要做“建筑师”

潮流不可逆转。抗拒AI编程工具无异于螳臂当车。对于想在技术行业长期发展的工程师来说，唯一的出路是重新定义自己的核心价值。

如果说AI是高效的“瓦匠”，那么工程师的未来角色应该是“建筑师”。建筑师不亲自砌每一块砖，但他必须懂得材料、结构、力学，才能画出安全、美观、实用的蓝图，并监督施工质量。同样，未来的优秀工程师，其价值将更多体现在：

• 系统设计能力：在更高的维度上进行架构设计和技术选型。
• 批判性思维：对AI的输出保持怀疑，能识别其局限和潜在风险。
• 提问的能力：知道如何向AI提出精准、有效的问题，以引导其生成高质量的解决方案。

最终，当人人都能用AI写代码时，真正稀缺的将不再是编码的速度，而是思考的深度。与其担忧被AI取代，不如思考如何成为那个驾驭AI、创造更大价值的“建筑师”。