氛围编程，可能是2025年最大的AI骗局

新智元2025-12-27

新智元报道编辑：peter东2025年2月，OpenAI联合创始人Andrej Karpathy提出氛围编程。不久之后，一些公司开始在职位描述中将“氛围编程”列为期望的技能之一。产品经理们认为人工智能将使他们如虎添翼，使他们能够承担一些编程任务，甚至无需工程师即可完成工作。硅谷的高管们更是信心十足——扎克伯格表示，他预计一年内AI将编写Meta一半的代码。2025年春天，AI已经在谷歌的项目中编写...

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insider的文章，更是指出氛围编程带来的长期负面影响。氛围编程不等于工作效率使用过聊天机器人的人都知道，即使是一个简短的问题，也常常会得到冗长的回答。生成的代码也是如此——当AI生成代码时，通常会更长，这使得代码中隐藏错误的可能性也更大。今年9月，软件开发公司Uplevel基于800名软件开发者，比较了使用GitHub Copilot的开发者与未使用该工具的开发者之间的生产力水平。结果发现，使用Copilot的开发者并没有更高效或更少出现倦怠，他们的代码出现错误的频率反而高出41%。这意味着对于这些工程师来说，AI辅助编程知识改变了工作内容，并没有改变工作时长。AI辅助编程，只是把工作任务从编写代码变成了审查代码，而工作任务的改变，给开发者带来了巨大的调整压力。Sonar为开发者提供代码验证工具。该公司的首席执行官Tariq Shaukat则表示：2025年，我们对AI的能力充满了乐观和一些不切实际的幻想。AI工具正在产生大量代码，这些代码在功能上越来越正确，但事实上，要判断其质量并获得足够的信任以将其集成到代码库中，却变得更加困难。开发者对AI持抵制态度正在减少。2025年Stack Overflow对专业开发者进行的调查发现，只有19.3%的受访者不使用AI，而持负面看法的开发者也占19.7%。然而，不到3%的受访者表示他们高度信任AI生成的代码足够准确。机器让我们懒惰氛围编程的问题不止在于其没有提升效率，还体现让程序员由于过度依赖而逐步丧失编程能力。软件公司Decode的创始工程师Sriraam Raja，已经使用生成式AI编写代码两年了。他表示，当他使用AI辅助编码时，完成项目的速度大约是以前的两倍。有一天，他给出指令后，坐在那里等待回复，突然意识到自己其实可以主动编写那些他无意识地等待AI完成的代码。在这一刻，他意识到自己正在放弃一些自主权，因此他决定要在未来，要由自己来决定何时委派任务以及委派多少任务给AI，这些决策将会非常具体。对于沉浸在心流状态的编程者，等待AI输出代码可能会打断工作流，而过度依赖AI有时更会造成冗长的审查过程。而对由于使用AI而给我们带来的长期影响，例如思维方式改变和解决问题能力下降，则更值得担忧。AI广泛使用的一个副作用是让大家的自信心提高了，但同时也变得更加懒惰，而且愿意从第一性原理学习新知识的意愿也下降了。软件公司Silicon Society的首席执行官Frank Fusco也指出，我们天生就倾向于寻找解决问题的最短路径，但这种方法并不利于提升编程技能。编程能力如同是肌肉力量，必须不断锻炼才能维持。对于上述现象，来自PNAS的评论文章，给出了一个更一般的描述，即机器绕道（“machinal bypass”），说的是让AI代替我们工作中困难的部分。例如，公关人员与其直面写道歉信时的脆弱性，不如让聊天机器人代劳；科研人员与其在数据不全、理论不完美的情况下苦思科学难题，不如让语言模型用逻辑推导填补空白；心理治疗师与其直面临床护理的复杂性，不如断言机器会做得更好。无论是编程，写作还是与患者对话，这些情境中都涉及情感或智力上的劳动，但每次当我们选择将任务委托给AI工具时，都应先仔细权衡可能失去的东西。问题不是AI能否生成有用的内容。它能。真正的问题在于，科学、医学和社会如何从那些更混乱、更具关联性且常常有缺陷的人类创造性过程中受益。如果我们希望构建一个让人类得以繁荣发展的未来，我们就需要抵制绕过人类自身的诱惑。氛围编程降温专业模型和通才成最后赢家上述对氛围编程种种负面影响的担忧，其反映是业界正在对氛围编程祛魅。在经历了2025年夏季的炒作之后，9 月份氛围编码网站的流量出现下滑。甚至Karpathy在X上的帖子中也表示，他的最新项目“基本上完全是手动编写的”。他说：我尝试过几次使用claude/codex编写代码，但它们在所有情况下都表现得不够好，甚至毫无帮助。如果2025年是科技公司全力投入AI的一年，那么2026年可能是氛围编程编码热潮逐渐消退、现实回归的一年。断言AI已经夺走开发者的岗位还为时过早，氛围编程也不会让开发者的技能全无用武之地。不过，那些把工作视为处理任务清单的开发者，可能比那些富有创造力并全程关注项目进展的开发者更容易被氛围编程取代。但对于富有创造力、有远见的开发者来说，氛围编程将带来积极的影响。越全面的人才，越有可能借助氛围编程取得成功。相比替代开发者，人工智能更有可能为软件测试人员带来更多的帮助。如果有机会开发更精细的模型、更专业的模型，这些模型只负责特定类型的代码更新，并且能够以更有效的方式辅助人类开发者，而不是取代他们，那么这似乎将成为氛围编程未来的发展方向。","kind":"news","is_publish_news":true,"is_publish_highlight":false,"is_publish_live":false,"is_publish_wemedia":null,"editions":null,"column":"","sentiment":"-1","news_tag":"","news_rank":0,"symbols":[],"gpt_button":1,"need_auth":false,"code":"91000000","status":"200"},"commentList":[],"isCommentEnd":true,"newsSizeData":{"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"favoriteSize":0,"likeStatus":false,"favoriteStatus":false},"APP":{"userAgent":"Mozilla/5.0 AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko; compatible; ClaudeBot/1.0; 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