最近几年，AI写代码越来越常见。你可能已经见过GitHub Copilot这样的工具，它能在你敲代码时自动补全整行甚至整个函数。有些人开始担心：照这样下去，程序员是不是很快就要失业了？
AI确实能写代码，但写的是“已知”的代码
现在的AI模型，比如大语言模型，在编程方面表现不俗。它们能根据提示生成Python脚本、前端页面，甚至帮你调试报错。但这些能力大多基于“学过”的代码片段。举个例子，你输入“用Python读取一个CSV文件并打印前五行”，AI几乎秒出结果：
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv')
print(df.head(5))这看起来很厉害，但它本质上是在“复述”训练数据里见过的内容。就像一个背了很多范文的学生，遇到相似题目能快速作答，但真要写一篇全新主题的议论文，还是容易露馅。
真正难的是理解需求，而不是敲代码
现实中，程序员最花时间的环节往往不是写代码，而是搞清楚“到底要做什么”。客户说“我要个能自动推荐商品的系统”，这句话背后可能是几十页的需求文档、无数次沟通和反复修改。AI目前还无法参与这种模糊、动态的讨论。
再比如，公司内部系统要升级，老代码没人懂，文档也丢了。这时候需要有人一点点翻代码、画流程图、找负责人对逻辑——这种“破案式”的工作，AI干不了。
AI更像是“副驾驶”，而不是“司机”
很多程序员已经在用AI提升效率。比如写个正则表达式头疼时，让AI先出个初稿；或者生成一些重复的模板代码。但这就像有了计算器，数学家也不会失业一样。工具越强，人的重心反而从“怎么实现”转向“要不要实现”“怎么设计更合理”。
有些初级岗位可能会受影响。比如专门写简单增删改查接口的工作，未来可能被自动化工具大量替代。但这就像当年Excel淘汰了部分会计岗位，行业在进化，而不是消失。
程序员的角色正在变化
十年前，会写jQuery就能找到工作；五年前，掌握React是加分项；现在，懂架构、能协作、会调优的人更吃香。技术一直在变，AI只是最新的一波冲击。
未来的程序员，可能更像是“AI教练”：告诉AI要做什么，检查它写的代码靠不靠谱，把多个模块拼成完整系统。人不再是唯一写代码的主体，但依然是系统背后的主导者。
所以，与其问“程序员会不会被取代”，不如想“我会不会只做AI能做的事”。如果你的工作全是复制粘贴式的编码，那风险确实高；但如果你在思考结构、权衡利弊、对接业务，那AI反而是你的助力。