AI 不会让编程消失但会让不用 AI 的程序员消失

如果你写过 Redis，你一定知道 antirez 是什么级别的人物。
如果你没写过 Redis，那你也大概率听过他的名字。

他是那种对代码有洁癖的人。

在他的世界里，代码不是“能跑就行”，而是必须简洁、可读、有明确的设计意图，并且能留下“人的痕迹”。

他整个职业生涯，都在追求这一点。

但就在一小时前，这样一个人，写下了一句让很多程序员不舒服的话：

在大多数情况下，自己写代码已经没必要了。

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不是外行在鼓吹，而是顶级程序员在承认现实

很多人一听 AI 编程，就下意识反驳：

“也就写点 CRUD 吧。”
“真正复杂的系统还是得人来。”
“老程序员不怕 AI。”

问题是，说这话的人，真的比 antirez 更懂复杂系统吗？

在他的博客里，他举了四个非常具体的例子，全是只有长期写系统代码的人才会遇到的事情。

而这些事，过去往往要花上几周时间，现在却只需要几小时。

他给 linenoise 加上了 UTF-8 支持，还顺手写了一个完整的测试框架。这是他惦记了很多年的事情，但以前总觉得不值得为一个边项目投入这么多精力。现在，只需要把想法描述清楚，代码就自然出现了。

他修复了 Redis 测试中那些最让人头疼的时序问题。TCP 死锁、时间相关的偶发失败，这类 bug 以往非常耗费精力，而 AI 可以反复尝试复现问题、检查进程状态、理解系统行为，最终定位并解决。

他还用纯 C 写了一个类似 BERT 的推理库，总共只有七百行代码，速度只比 PyTorch 慢大约百分之十五，同时还生成了模型转换工具。

最后，他把自己写好的设计文档交给 AI，让它复现自己对 Redis Streams 的重构工作。整个过程只用了二十分钟，真正花时间的反而是他在审查和确认执行结果。

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真正被放大的，从来不是打字速度

你可能会觉得，这些事情之所以能这么快完成，是因为它们本来就属于 antirez 非常熟悉的领域。

但这恰恰是重点。

真正厉害的程序员，价值从来不在于敲代码的速度，而在于他们是否能够看清问题的本质，是否知道哪些方案在现实中是行得通的，是否理解复杂系统中的取舍，以及如何在约束条件下找到最合适的平衡点。

AI 并没有取代这些能力。

它只是把“把想法翻译成代码”的那一层工作接走了。

于是，人类的大脑终于可以把更多注意力，放在真正重要、也真正稀缺的事情上。

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这不是程序员的胜利，而是一场分化

antirez 并不粉饰现实。

他很坦率地承认，自己为那些可能会被裁掉的人感到担忧。

因为接下来很可能只会出现两种情况：要么公司用更少的人完成同样的工作，要么用同样的人完成更多的事情。哪一种会成为主流，现在没人能给出确定答案。

所以他提出的解决思路非常“欧洲”：支持那些真正意识到技术变革正在发生、并愿意为失业者提供社会保护的政府。

你可以不认同这个路径，但很难否认一点——技术进步带来的成本，不应该只由个人承担。

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给程序员最重要的一条建议

antirez 给程序员的建议，其实非常简单。

不要拒绝正在发生的事情。

不是随便试用五分钟，写两个小样例，就给 AI 下一个“不过如此”的结论；而是要真正把它放进自己的工作流里，用上几周时间，认真观察它在哪些场景下可以显著放大你的能力。

如果暂时找不到合适的用法，也没关系，过几个月再试一次。

AI 在快速进化，你使用它的方式，也需要一起进化。

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构建的快乐，并没有消失

很多程序员真正担心的，并不是岗位本身，而是那种熬夜写代码、看到系统成功跑起来时的成就感。

但 antirez 说得很清楚，那种快乐从来不是来自“敲代码”本身，而是来自“构建”。

如果 AI 让你能更快地构建、更大胆地构建、更轻松地构建复杂系统，那么这份乐趣并没有消失，只是被放大了。

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AI 不会让编程消失。
但它一定会淘汰那些拒绝使用 AI 的程序员。

不是因为他们不聪明，而是因为他们选择停在变化之外。