新人程序员在 AI 时代是不是更难成长了？你们怎么看？

热兵器让农民扛起锄头造反再也不可能，AI 也会让人类成为奴隶
不是 AI 改变了工作，而是少数人改变了大多数普通人

相信 AI 监督人类工作的时代很快会来临，机器保安应该揍人特别行

这些人的讨论，实际上与 ai 发展的趋势，相关性是很弱的，可以不用参加

1. 客观来说门槛确实降低了，但使用 ai 本身就是有门槛的，如果只会 confirm 是做不好东西的
2. 目前来看 ai 在大型系统的中作用有限
3. 并没有那么多所谓的“系统设计” 实际工作中更多的是迭代和维护
4. 主观来说我觉 ai 提高了我的成长速度，一方面简化现在的开发工作，另一方面可以快速上手未知技术，但总体而言这些成长主要是广度而非深度

两年后等一堆 ai 创建的不可维护项目

刚刚刷到一个视频，豆包监督小孩子做作业。
AI 监督人类的时代很快就来了

基础不牢走不远的

@shuangbiaog 追求深度还是需要多学习和思考。虽然 vibe coding 确实解决不了深度的问题，但确实也给我节省了不少时间，让我可以花更多的时间思考，而不是写一些无聊的面条代码。另外和 AI 深入聊天对深度也还有一点帮助。

我也赞同宝玉老师的看法，ai 时代需要人掌握更多的基础知识，然而这些基础知识需要 ai 一搜却可以得到，人类面对这些触手可得的知识很难深入学习。我记得之前在 x 上面看到有人讲，当时 idea 出来的时候，人们也觉得写代码大大简便了，觉得编程门槛降低了，但是其实编程门槛越来越高了，谁知道 ai 辅助不是呢？目前 ai 能帮我解决很多我不擅长的东西，比如说对一些数据结构的转换，写递归，我觉得这是他擅长的，固定输入输出，但是有些比较混乱的逻辑还是需要我去做。

以前的项目是经过迭代后变成屎山, 现在 ai 写完直接就是屎山

一个类似的问题， 当能够在围棋上面战胜人类的软件出现， 人类的棋艺是更强了还是更菜了
现在明显是更强了

比较偏向 @dotey 的说法。很多时候并不是这些人因为没时间、没精力，而不去讨论“系统设计”。单纯只是他们不愿意花时间去想这些东西。

就像我现在有几个组员开始用 AI 助力之后，空闲时间稍微富裕一些。但是他们并不会去优化自己说过要优化的坑，或者去想之前在计划上还没开发的功能应该怎么去做。
而是选择在我在的时候在工位上装装样子，我不在的时候在工位上打瞌睡、刷短视频。

恰恰相反，更容易成长了。

@malusama 围棋的 ai 和现在的生成式 ai 完全是两个东西 这种类比毫无意义

人不应该只有工作，讨论来讨论都是工作范畴

这么说吧。
AI 生成的代码，那可能只有 AI 自己能改了。

架构师是思维和认知的提升，是解决方案的现实提供者，如果 ai 可以替代架构师，那基本可以确定已经可以达到 agi ，毕竟你没办法实时的把每一个需求提供给 ai 让他帮你调整系统架构，大部分时间是在固定可预期的发展方向内设计架构并在当前架构内进行迭代。
如果 curd 开发+ai=架构师
那么架构师+ai=超级架构师主理人

虽然 curd 开发+ai 有更多时间去思考设计上的问题，但是并没有实践经验，也没办法确认 ai 给的方案是否可行，能够提升能力并不代表可以取代更高级的职位。。。

AI 可以完成明确的小任务，比你去跟新人沟通，效率好不少

我理解是的。对老手的提升远远大于新手的提升

新人里有两类人：
1. 一类是需要环境/压力去倒逼成长的
2. 另一类是自己主动会去利用现有资源学习和成长的

显然 AI 利于后者，不利于前者。

但目测显示中大部分是第一类人，所以对这个问题的答案保持悲观。

对我而言以前写的那些狗屎代码说起来都是没有价值的重复造轮子，并且还会自己给自己埋坑；
有了 ai 之后，一般的代码都不用上手了，空出来很多时间去思考下一步怎么做；并且下一步怎么做，ai 还能拓展视野和想法；
我感觉我变强了

有了 ai 现在学习可太快了。

@zhenghuiy 很赞同。

之前用 AI ，控制力很差。最近使用起来，有很大提升。

先说我对 AI 目前 coding 能力的见解： 很多较为简单的逻辑，加上合适的 prompt 技巧，基本 AI 能解决很好。复杂一些的需求，往往需要开发人员对代码深入理解，以及更灵活使用 AI 的姿势（比如，及时在 AI 跑偏的时候打断，等等）。更进一步的，长期做项目，应该还要在项目中维护一系列 prompt 模板，方便定点解决一些重复性需求（ CR 、重构、文档化）。再专业一些，如果要最大化 AI 的效率提升，大部分人搞不了（比如，维护 prompt 模板库，和一套校验测试 prompt 有效性的数据和实验），大概率是等待 AI IDE 厂商来迭代了。

对新人程序员来说：首先对 AI 使用的程度本身，就说明一定的问题。如果用法不够深入的话，大概率是 1 类人（需要环境逼迫）。

其次，对于某个领域深入学习，利用各种 chat ，通过问和自己实验的方式来推进。这里也并不如想象中那么新手友好。浅层的知识很容易获取正确答案，也许对新人到中级有帮助。但更加复杂的知识，我经历过两个 case：一次是关于有限域椭圆曲线加密快速算法上的细节问题，AI 基本一直误导我，最后还是靠我自己手动推导搞定的；另一次是，vulkan 程序上出现的异常情况（没有明显报错信息），AI 基本乱猜，最后靠我自己用 windbg+有意识引导 AI 按照我的思路排查，最终从二进制上定位到原因。我的这两个 case 之所以我能搞定，是因为我有比较扎实的理论功底和思路，如果同样的问题给到新人，真的能排查搞定么？我对此很怀疑。（当然，肯定有人可以搞定，但绝对不是大多数人）

AI 对于“好读书，不求甚解”、“叶公好龙”，这种类型的技术人员来说，只会让他们更懒了，以及让他们更加容易被替代了。（不幸的是，这样的人大概率是大多数）。而对于“打破砂锅问到底”，这种类型的技术人员来说，是效率的极速提升，而这部分人，没有 AI 也会成为技术专家和架构师。

综上，AI 加速了高级人才的成长速度。但遗憾的是没有扩大人数，稀缺性还是有，也许会稍微多一些（多出来的人 = 压缩的成长时间 x 原本每年市场上高端人才的增加量）。这个是更加冷静客观的看法。因此，楼主的左右截图，都很片面，左边说不稀缺和右侧的更加稀缺，都只是站在对自己观点有利的角度考虑。

总结：市场上高端人才适度增加，但仍然稀缺。中低端人才更加卷（因为不需要那么多了）。

我举的例子都是技术细节上比较深的例子。不过架构问题也是类似的。但架构本身是艺术，不好评价什么是好，什么是不好，是综合多个方面，所有技术细节的，更加权衡和综合性的考虑。AI 同样可以加速 [本来就能成为架构师] 的那部分人快速成长，对 [本来就成为不了架构师] 的那部分人来说还是成为不了。结论和我上一个帖子一致。

感觉目前还处在一个学习能力和工作经验相互博弈的时代，有经验的程序员更有优势，很可能再过几年工作经验就不再是优势，取而代之的是 AI 全面接管，独自完成复杂系统开发。