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  “秒杀”大厂开发岗面试的AI

  当前,人工智能正以汹涌之势,席卷所有行业。一些行业首当其冲,相关岗位正在加速萎缩。那么,作为孕育AI的“母体”,计算机行业能独善其身吗?一个自然冒出的疑问是——在AI开发上“卷生卷死”的程序员们,会不会也在担心,终有一天会被自己创造的AI取代?

  早在2021年,OpenAI就推出了AI辅助编程工具Codex,它的诞生比公众熟知的ChatGPT(2022年发布)还要早。Codex基于GPT-3模型,并在此基础上加入了海量程序代码数据进行训练,因此在编写代码方面更具优势。

  Codex能帮开发者处理很多写代码的工作。比如,它能读懂你已经写好的部分代码,并自动把剩下的内容补全;也能根据一句简单的提示写出完整的功能代码。举个例子,如果你输入一行说明——“给定一个数组,计算滑动窗口内的平均值”,Codex就能马上写出实现这个功能的代码。

  最初,AI写代码只是开发者手边的“小帮手”,主要用来代劳那些枯燥、重复的代码片段。可随着模型能力的快速提升,再加上ChatGPT的爆火,越来越多的公司看到了新的机会——AI不再只是辅助,而是有可能开辟出一个全新的市场——AI软件开发。

  此后,大量AI软件开发创业公司如雨后春笋般涌现,例如当前知名的ClaudeCode、Cursor、Devin、Windsurf等。国内几家头部大模型企业也不甘落后,字节跳动、阿里巴巴、腾讯等亦相继推出了类似产品。

  相比四年前的Codex,如今的AI编程工具已取得令人瞩目的进步。OpenAI最新的o3模型在编程竞赛网站Codeforces上斩获2727分,超过99.8%的人类选手;Anthropic的Claude4则能自主运行长达7小时,完成上千个步骤,不断尝试直至达成目标。

  这些突破带来了全新的编程方式——开发者无需逐行写代码,只需用自然语言描述需求,AI便能自动生成并根据反馈反复修改。人类与AI的合作因此变得更像“对话”而非“指令”。这种全新的编程方式有个颇具浪漫色彩的名字——“氛围编程”(vibe coding),这一变化似乎意味着编程正从少数人的专业技能,逐渐走向人人可用的创造工具。

  颇具戏剧性的是,AI的能力如今已经延伸到专业软件开发的招聘面试中。

  一般情况下,专业软件开发的招聘面试都会包含代码考查,要求应试者在限定时间内写出既正确又高效的程序。而哥伦比亚大学的一名学生则开发了一款“AI面试助手”:它能在视频面试时自动读取题目,并调用AI编程工具实时生成符合要求的代码。据他透露,这套工具已经帮助他顺利通过TikTok、Meta和亚马逊等公司的面试,并拿到录用通知。他还将自己在亚马逊面试中AI“出手”的全过程录制下来并上传网络,引发了广泛讨论。

  这一切突飞猛进的进展发生在短短几年内,速度之快出乎人们的意料。但我们是否就能断言——AI真的能全面接管人类的编程工作?

  找个“助手”,竟成“杀手”

  并非如此。

  相比于人类,AI在编程中的“失误”往往难以预料。即便它的正确率能达到90%,听起来已经很高了,但这也意味着平均每十次就会错一次。对于程序开发来说,这样的错误率并不容忽视——人类开发者必须逐一检查并修正,结果常常比自己亲手写代码还要费心费力。

  2025年7月,知名编程社区StackOverflow发布了今年5月开展的一项调查结果。在5万名受访用户中,约80%正在使用AI编程工具。然而,其中“不信任AI”的用户(46%)比例,明显高于“信任AI”的用户(33%)。相比2024年,用户对AI的正面评价从70%以上跌至60%;而在应对复杂开发任务时的信任度,也从35%下滑到29%。

  AI编写的代码往往包含细微的错误,需要人类检查并修正。尽管AI在编程竞赛中已经取得了非凡的成绩,但在面对现实的软件开发需求时,往往不能正确完整地实现所有功能,有时甚至会错误地执行危险操作。

  AI开发协作平台Replit曾发生过一次严重事故。尽管用户明确要求不得擅自修改代码,Replit仍然删除了该公司整个生产环境的数据库。更糟糕的是,它还声称数据“不可恢复”。然而,用户最终通过手动操作,成功将数据库恢复。

  这一事件引发了人们对AI编程工具可靠性的广泛讨论。公开信息显示,类似的情况并非个例——一些用户甚至报告称,自己的数据库或代码仓库被AI整个清空。

  “AI,给我做个像淘宝的网站”可行吗?

  软件开发通常要走一整套流程:先做需求分析,再设计技术方案,接着开发、联调、测试,最后才能上线。为了追求更快的迭代,如今互联网公司大多用“敏捷开发”,流程上精简了不少,但基本框架没变。

  需求分析是关键的第一步,它要求清晰、完整地描述软件应该实现的功能。比如,要说明当用户执行某个操作时,系统应如何反馈。优秀的需求文档会尽可能细致到每个操作细节,而不是一句含糊的“给我做个像淘宝的网站”。

  接下来是技术方案设计。这一步要把需求拆分成可以单独开发的软件模块,还得考虑架构设计、资源消耗、异常处理等等细节问题。

  最后才是开发和测试。这一阶段几乎必然会冒出各种没预料到的问题,开发者需要通过反复测试确保功能正确实现。而在实际项目里,常常会发现需求或方案本身有漏洞,导致不得不推翻重来,这也是家常便饭。

  除了开发流程繁琐,程序本身的复杂度也是个大难题。举几个例子:一款普通的iPhone应用平均就有约4万行代码,Chrome浏览器包含约600万行代码,而知名操作系统Linux的内核代码更是超过了4000万行,如果全部打印出来需要70万页。

  面对如此复杂的项目,优秀的人类开发者团队往往能精准定位每个模块的功能,并在出问题时迅速定位到具体的代码行进行修复。但对AI而言,这种任务却充满挑战。受限于输入长度,它往往只能“看到”局部片段,难以像人类一样建立对整个项目的全面理解。

  普林斯顿大学的研究者构建了一套考察AI软件开发能力的测试基准(SWE-bench),包含来自开源网站Github的数十个软件项目。得益于Github对代码改动历史的详细记录,研究者从中整理出超过两千个由人类开发者正确完成的功能需求。研究者要求AI开发工具在已有的软件项目上完成相同的需求。实验结果显示,哪怕是当前最强的AI,最多也只能完成约四分之三的任务。

  斯坦福大学和Anthropic的研究者构建了一个更具挑战的测试基准(Terminal-bench):他们设计了80个软件开发需求,要求AI开发工具从零开始开发。实验结果表明,当前的AI最多只能完成一半的开发任务。

  与之形成鲜明对比的是,优秀的人类开发者总是可以以近乎100%的正确率完成这些开发任务。纽约大学的研究者还联合多位信息学奥林匹克竞赛选手,构建了一套高质量的编程竞赛评测基准(LiveCodeBenchPro),当中的评测问题取自最新的编程竞赛,互联网上缺乏题解,从而避免了AI“背答案”的可能。颇具戏剧性的是,现有的所有大模型在该测试基准的困难问题上全都取得了0分的离谱成绩。

  你要成为工具的主宰,还是润滑工具的数据?

  那么,回到最初的问题上,AI会取代人类开发者吗?

  毋庸置疑,AI会是优秀的工具。对于专业的开发者而言,AI是一位执行力极强的助手。在AI开发工具普及之前,开发者不得不手动实现许多繁琐而无趣的代码。即便有开发文档或者互联网上有功能类似的代码,开发者仍必须尝试理解然后自己修改。借助AI,这一工作将会大大简化。对于没有开发背景的用户而言,AI可以准确实现功能较为单一的软件。借助这一能力,普通用户可以将日常的重复性工作转化为AI编写的代码,大大提升工作效率。

  至于说让AI完全替代人类开发者,目前看来为时尚早。

  当今的大语言模型基于互联网上已被数字化的数据,以及图书报刊之类被人类“写”出来的知识。尤其在软件开发领域,大语言模型只看到了人类开发的结果(软件代码),而对于开发过程的细节了解甚少。DeepMind科学家David Silver和Richard S.Sutton指出,当前的AI基于人类数千年来产生的数据,但这并不是人类知识的全部。人类在与真实世界的交互中积累了大量的经验。AI并没有这些经验,因而不太可能超过人类。而要让AI学会这些经验,依然困难重重。

  公众常会探讨所谓的“35岁危机”。然而事实上,技术相比年龄更具碾压性。就软件开发而言,AI已经能承担不少基础、重复性的工作,例如简单的代码生成、常见功能的实现,以及部分调试环节等。但难以被替代的,仍是需求把握、架构设计、复杂系统的理解分析,以及团队协作等环节——这些涉及抽象思维、跨领域知识和人类判断力,是程序员真正的核心价值。

  作为程序员,不妨考虑这样一个问题:如果把你最近一周完成的工作全部交给AI,它能完成多少?如果你的工作只是重复性地构建功能单一的软件系统,例如实现一个问卷表单记录用户提出的10个问题、从一个表格里统计平均数之类常见的指标——功能仅此而已,那么你不得不考虑被AI替代的可能性。而如果你的工作充满挑战,例如实现全新的软件架构、针对业务特点设计独特的算法,甚至是从客户含糊不清的诉求中抽象出具体的开发任务,那么AI只会是你的得力助手。

  这不仅适用于软件行业,也同样适用于其他行业:与其担心被AI取代,不如思考在这个人机协同的时代如何做好自己的角色定位。上述的问题对于其他行业同样适用:试试让AI完成你的工作。如果它可以胜任,那么对你来说既是坏消息,也是好消息。坏消息是你的工作很快就会被AI取代;好消息是你已经发现了驾驭AI完成工作的途径,你可以试试站在你的领导的位置上,操控更多的AI完成更多的工作。

  与其任由AI夺走你的工作,不如跳出现有的岗位,想想怎样利用AI解决你所在行业的问题。当AI都不甘只做执行者,而是开始决定任务怎么被拆解,流程怎么被安排时,人类个体若只是抱怨即将被碾压的命运,便会失去主动选择的空间,最终不是沦为工具的工具,就是化作喂养和润滑工具的茫茫数据。

  (作者知虚为中国科学技术大学计算机专业博士,在自然语言处理和人工智能方向发表多篇高水平论文,先后在微软及多家国内知名互联网企业从事相关研究工作) 【编辑:刘湃】

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