文章摘要
【关 键 词】 AI编程、知识悖论、代码质量、原型设计、人机协作
谷歌资深工程师和前产品经理近期探讨了AI辅助编程的现实挑战和潜在价值。他们指出，尽管AI编程工具提升了效率，但软件中的bug依然存在，这暗示了一个知识悖论：人们似乎只能通过AI学习他们已经知道的事情。AI编码工具被批评为“半途而废的项目和破碎的承诺”，并且存在多个问题，包括生成的代码价值低、无法处理跨语言编码、授权问题、数据库访问困难以及付费后的失败风险。
Lazy AI的CEO Peter Szalontay分享了他的观点，强调AI编码并非常胜将军，且“通用编码器”的概念是不真实的。他建议，AI应被视为一个需要监督和纠正的初级开发者，而不是一个完全自动化的解决方案。AI辅助编程工具更适合于快速原型设计和学习辅助，而不是替代良好的软件实践。
谷歌Chrome工程团队领导Addy Osmani进一步分析了AI辅助编程的两种模式：“自举模式”和“迭代模式”。他指出，资深程序员更能有效利用AI工具，而新手则可能因盲目接受AI建议而构建出脆弱的系统。Osmani强调，AI工具的最佳使用方式是作为验证想法和生成原型的工具，以及作为编程学习的辅助。
他们共同建议，要充分利用AI编程工具，开发者需要从原型开始，理解并审核生成的代码，保持模块化，学习基本编程概念，并相信自己的判断力。未来的AI辅助编程系统预计将更加智能，能够规划和执行解决方案，而不仅仅是响应提示。这要求开发者提升技能，包括系统设计、架构思维、需求规范、沟通、质量保证和人机协作能力。总的来说，AI将成为一个越来越有能力的合作伙伴，而不是取代开发者。
原文和模型
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【原文作者】 新智元
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