前几天有个朋友跟我说：“我打算不学编程了，反正 AI 都能写代码。”

我当时没反驳，因为这句话里既有现实，也有误解。现实是：AI 确实让“写代码”变得更容易了；误解是：很多人以为编程的价值等于“敲代码的速度”。

但真正的编程，从来不只是打字。它更像是一种把复杂问题拆开、把需求变成规则、把规则交给机器执行的能力。

所以这个问题的正确问法应该是：AI 时代，我们还需要学习编程到什么程度？

一、先给结论：需要，但“学法变了”

AI 时代，编程的门槛降低了，但编程的上限反而更重要了。

对大多数人来说：你不一定要成为“工程师”，但最好具备“能把想法落地”的编程素养。

对想吃技术饭的人来说：你更需要学“系统能力”，而不是只会背语法。

二、为什么还需要学？因为 AI 只能替你写“代码”，替不了你做“工程”

AI 写代码越来越强，但它做不好三件事：

1）替你澄清需求

你说“做个用户系统”，里面有登录、注册、找回密码、权限、风控、日志、审计……

AI 可能写出一个看起来能跑的 demo，但很难替你判断哪些是必须，哪些是可选，哪些会产生法律与安全风险。

需求不清，代码越快越危险。

2）替你对结果负责

上线之后的故障、数据丢失、账单爆炸、权限漏洞，不会因为“是 AI 写的”就不追责。

真正的价值在于：你能不能看懂、验证、定位、修复。

AI 可以给你建议，但你要能判断它在胡说还是在救命。

3）替你构建长期可维护的系统

工程不是一次性写完，而是不断迭代：加功能、改逻辑、迁移数据、处理兼容、跑监控、做回滚。

AI 擅长“生成”，但不擅长“守护”。长期维护靠的是架构与规范，而不是灵感。

三、AI 让谁“可以不学编程”？让谁“更必须学”？

1）如果你只是想提高效率：学到“能指挥 AI 干活”就够了

你不需要从指针讲到编译原理，但你需要：

会把需求拆成步骤（像写 PRD）

会看懂基本错误（日志/报错）

会做最小验证（跑起来、测边界、看输出）

你学的不是语法，而是可执行的表达能力。

2）如果你想做产品/创业：你更需要“编程思维”

因为你要做的不是“写代码”，而是“做出一个能交付的东西”。

AI 帮你加速，但方向、取舍、验证、迭代节奏必须你来掌控。

不会编程也能做产品的时代确实来了，但“不会思考系统”的人会更难。

3）如果你想成为工程师：你必须学得更深

AI 会写 CRUD、会补测试、会改 bug。

工程师的价值会更集中在：

系统设计与架构

安全、性能、稳定性

复杂故障排查

代码审查与规范

与业务协作的抽象能力

未来更像是：“会用 AI 写代码”是门票，“能用工程能力驾驭复杂系统”才是护城河。

四、怎么学最划算？给你一个 AI 时代的学习路线

路线 A：普通人（非技术岗）

目标：能用 AI 做自动化、小工具、数据处理。

学会基础：变量、条件、循环、函数

选一个语言：Python 或 JavaScript

学会调用 API、写脚本、处理文件

配合 AI：让它生成，你负责验证与改动

一句话：从“能跑”开始，不追求完美。

路线 B：产品/运营/增长

目标：能把想法快速验证、能和工程团队对齐。

学会 SQL（非常实用）

学会基本前端/脚本，能做小页面/自动化

学会看懂接口、日志、埋点

学会写清楚需求与验收标准

一句话：用编程把沟通成本打下来。

路线 C：想走工程师路线

目标：在 AI 加速下，把时间花在“更值钱的部分”。

数据结构与算法（不是刷题，而是理解复杂度）

计算机网络与数据库（线上问题全在这）

工程化：测试、CI/CD、监控、可观测性

安全与权限

大项目阅读与重构能力

一句话：让 AI 负责“产量”，你负责“质量与系统”。

AI 时代，编程正在从“技能”变成“素养”

过去学编程，是为了让机器听懂你。

现在学编程，是为了让你更清楚地表达、验证、负责，并且能驾驭 AI 这个“超强外包”。

所以我的答案是：

AI 时代当然还要学编程，只是你学的重点不再是语法，而是把问题变成可执行系统的能力。