AI 时代,我还需要学编程吗?
作者：微信文章大家好，欢迎来到 Crossin 的编程教室。
作为一个编程博主，这个问题在过去两年被反复问到。
有人是真心困惑，有人是在做人生选择，也有人只是隐隐担心：
如果不学，会不会哪天就被时代淘汰了？
今天我想结合自己的观察，聊聊我对这个问题的理解。
不一定全面，也不一定适合所有人，就当是抛砖引玉，欢迎大家一起讨论。
观点先放前面：
程序员赛道变得更“卷”
“转码”的性价比大大降低
普通人学一点编程的投产比很高
1. 都在说“学编程”，但大家指的可能不是同一件事
有人说学编程，是指做软件开发、当程序员；
有人是指写点代码，用来做数据分析、科研计算；
也有人只是希望在日常工作中提高效率，少点重复劳动。
这些在讨论中经常被混在一起，但实际上差别非常大。
同样是“编程”，投入的时间、学习的深度、最终能得到的回报，都完全不一样。
而 AI 的出现，正在把这种差别进一步拉开。
原本模糊的一件事，逐渐分化成几条不同的路，所需的技能树也完全不一样。
2. AI 替代编程了吗？
从现实情况来看，AI 的确在替代一部分“写代码”的工作。
比如模板化、重复性的代码，很多常见逻辑，现在一句话就能生成。
对语法的记忆、对技术框架的熟悉度，重要性正在下降。
这也导致很多 IT 公司减少初级岗位。
但这并不意味着“编程不重要了”。
代码能写出来，不等于就写对了；
程序能跑起来，也不代表以后不会出问题。
更关键的是，一旦系统出错，最终还是需要人来负责。
至少在可预见的未来，线上系统出了事故，AI 可不会成为背锅侠。
3. 专业编程正在变成一条更窄、更难的路
如果把视角放在程序员这个职业上，变化其实很明显。
表面上看，写代码变容易了，好像谁都能上手；
但实际上，对能力的要求反而更高，水平差距也被迅速放大。
只会写 CRUD、照着文档调 API，越来越难找到理想的位置。
而初级岗位的减少，也让新人积累经验的机会变少了。
未来的程序员，更重要的不只是“会写”，
而是能理解业务、设计系统、判断风险，
同时还能不断学习和适应新工具、新技术。
单一技术栈的价值在下降，软技能与跨领域能力反而变得更重要。
4. 对很多人来说，“AI + 一点编程基础”已经够用了
如果不以“当程序员”为目标，情况就完全不同了。
对大多数人来说，没必要走系统性的软件开发学习路线。
编程正在变成一种基础能力，就像 PPT 和 Excel。
借助 AI，再加上一点编程基础，可以自动化很多重复工作，
比如处理数据、批量改文件、调用接口，效率往往远超纯手工操作。
相比直接向大语言模型要结果，
“AI + 编程”的方式通常更稳定、可控，也能做更复杂的事情，
但你最好懂一点编程，至少知道 AI 给的代码在干什么。
即使现在很流行的 AI 自动化工作流，
要用好也离不开脚本配置和编程思维。
这种技能关键不在于你熟悉哪门语言，
而在于你能不能把问题说清楚、拆明白。
5. 那我到底还要不要学编程？
我的回答很明确：要，一定要。
在 AI 的帮助下，学习门槛在降低，应用场景在变多，
学一点编程的投入产出比相较于过去非但没降低，反而更高了。
但真正需要想清楚的，不是“学不学”，而是“学到哪一步”。
对专业学生来说，
“只把功能写出来”的价值正在快速下降。
软件开发这条路会越来越“卷”，
你必须具备扎实的计算机功底和设计复杂系统的能力。
但需求并不会消失，
AI 无法为最终代码负责。
况且即便有天 AI 接管了几乎所有工作，
依然需要有人能理解 AI 系统的原理和实现。
对非专业学生和职场人来说，
早些年很热的“转码”，现在性价比正在降低。
在自己熟悉的领域里，结合 AI 和编程解决实际问题，
才是更现实、也更有效的选择。
能看懂代码、写点小脚本，已经能带来很明显的提升。
对更年轻的读者来说，
AI 降低了学习门槛，你可以更自由地尝试不同方向，
不必过早给自己贴标签。
但也要格外警惕 AI 带来的“以为自己会了”的错觉。
一旦决定深入某个方向，该补的基础、该走的路，依然绕不过去。
AI 是工具，是加速器，但不是捷径。
以上是我的一些个人观察，也欢迎你分享自己的看法。
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