正因如此，韋澤所在的公司從去年秋季開始已不再招新的算法工程師。多位受訪者提到，以前一個(gè)多人團(tuán)隊(duì)干一個(gè)月的活，現(xiàn)在一個(gè)人一周就干完了。放眼全球，程序員的就業(yè)形勢前所未有地嚴(yán)峻。2月的最后一天，前推特聯(lián)合創(chuàng)始人杰克·多爾西給他現(xiàn)在就職的移動(dòng)支付公司Block的所有員工發(fā)了一封郵件，內(nèi)容只有一個(gè)：裁員40％。多爾西稱，公司現(xiàn)在業(yè)務(wù)非常強(qiáng)，利潤一直在漲，客戶也越來越多，但還是決定裁員。這被業(yè)內(nèi)視為史上第一次完全由AI擴(kuò)張引發(fā)的裁員。

AI編程的標(biāo)準(zhǔn)化流程正在一磚一瓦地建立起來，代碼審查、文檔生成也很可能不再成為人的專利。那么，我們現(xiàn)在已擁有具備獨(dú)立開發(fā)能力的智能體了嗎？答案是否定的。美國佐治亞理工學(xué)院理論計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院教授桑托什·溫帕拉對《中國新聞周刊》稱，目前模型能力仍與理想有差距。AI開始能編寫大段代碼，將大項(xiàng)目拆解成一些小事項(xiàng)逐步執(zhí)行，其能力邊界確實(shí)在快速擴(kuò)展。但AI仍不能自發(fā)去完成一個(gè)項(xiàng)目，或在無人監(jiān)管的情況下工作。

Claude Code雖然執(zhí)行力超強(qiáng)，但無法給自己設(shè)定具體目標(biāo)?！癆I一直在試圖模仿人類思考的過程，但這種模仿更像是一種窮舉，當(dāng)窮舉到一種可以實(shí)現(xiàn)的路徑時(shí)，AI就去執(zhí)行了，它不會(huì)主動(dòng)考慮優(yōu)化的可能性。”吳雙舉例說，類比自動(dòng)駕駛，AI知道該怎么去目的地，但如果駕駛員說前面抄小路會(huì)更快一點(diǎn)，AI不具備足夠的大局觀來評(píng)估這樣的建議，因此還不知道如何采納，以及執(zhí)行到什么程度?！案煲稽c(diǎn)”這種抽象的目標(biāo)需要人來提出，并和AI慢慢討論出實(shí)現(xiàn)路徑。

況且，AI仍會(huì)犯錯(cuò)。以韋澤熟悉的電商視角，用Claude Code等系列工具搭建一套電商核心系統(tǒng)，包含用戶管理、商品展示等模塊，對工程師來說已不是難事。但如果直接把AI寫的代碼用于落地，隨著功能增加，系統(tǒng)錯(cuò)誤將會(huì)頻發(fā)，比如在設(shè)定的促銷活動(dòng)中，某一商品賣出了庫存3倍的量?！斑@都是我們踩過的‘雷’。”韋澤說，核心原因是，AI不懂得管理預(yù)期。在銷量激增時(shí)，負(fù)責(zé)銷售的智能體沒有在代碼中設(shè)置庫存警報(bào)，或者與負(fù)責(zé)補(bǔ)倉的智能體溝通，任由庫存變?yōu)樨?fù)數(shù)。此外，AI生成的每一個(gè)模塊都是獨(dú)立會(huì)話，沒有統(tǒng)一的架構(gòu)約束。如果人為插手修改，要么花大量時(shí)間去代碼里找錯(cuò)誤，要么反復(fù)提問AI，“有時(shí)AI一邊道歉一邊繼續(xù)給出錯(cuò)誤答案”。