GitHub CEO：未来开发者不再写代码，而是掌控AI

GitHub首席执行官Thomas Dohmke对软件开发的未来提出了一个引人深思的愿景，他断言最先进的开发者已经不再亲自编写代码。相反，他提出，他们的主要角色将演变为架构设计和一丝不苟地验证人工智能代理所执行的实现工作。这一观点建立在Dohmke早先的声明之上，呼应了Anthropic首席执行官Dario Amodei关于AI将很快负责生成所有代码的90%到100%的预测。

Dohmke通过采访22位积极使用AI工具的开发者，识别出开发者迈向AI成熟度的四个不同阶段：从怀疑者开始，逐步发展为探索者、合作者，最终达到战略家阶段。在这一最终阶段，开发者将实际编码工作委托给AI代理，将重心完全转移到优化提示词，并严格审查和验证AI生成的输出。Dohmke承认审查AI输出的必要性，并强调开发者仍需具备编程基础、算法和数据结构的基本理解，以及执行“手动代码审查”的能力。然而，未来这些技能的获取方式尚不明朗，因为Dohmke设想计算机科学教育将发生转型。他建议未来的课程将优先教授理解复杂系统、调试AI生成代码，以及培养与人类同事和大型语言模型（LLMs）清晰沟通的能力。在他看来，抽象、分解和规范等曾是编码先决条件的概念，现在本身就是“新编码”。

这种对AI驱动的编码未来的乐观描绘，尽管引人注目，但也并非没有批评和固有的复杂性。有人可能会争辩说，这种观点恰好符合GitHub的商业利益，可能有助于提升GitHub Copilot等产品的订阅量。更细致的观点则强调了重大挑战，包括研究表明AI生成的代码有时会侵蚀整体代码质量。此外，AI的集成引入了新的安全漏洞，正如开放全球应用安全项目（OWASP）所详述的那样。这些风险包括提示词注入、敏感信息意外泄露、供应链受损以及数据或模型中毒。

一个根本性的长期担忧围绕着AI模型主要通过其他AI模型生成输出进行训练的含义。莱斯大学和斯坦福大学2023年的研究警告称，“在自噬循环的每一代中，如果没有足够的新鲜真实数据，未来的生成模型注定会使其质量（准确性）或多样性（召回率）逐渐下降。”虽然这些潜在的弊端并未否定AI为编码带来的巨大价值，但它们无疑表明，在这个领域不加批判或过度迅速地转向AI主导地位，可能会被证明是一个失策。

在这些展望未来的预测中，微软旗下的GitHub平台据报道正面临更紧迫、更实际的挑战。根据Hacker News上的讨论，该平台的性能已明显恶化。开发者将这种缓慢归因于GitHub正在使用React重写其核心系统。一位前GitHub员工证实了这些抱怨，称公司“非常清楚整个产品都存在速度慢的大问题”，并且一项为期一年的跨团队努力未能实现其主要目标。这引发了对资源分配的质疑，开发者希望公司在Copilot等AI功能上的积极推进，不会以牺牲GitHub核心平台自身的可靠性和响应能力为代价。

AI改变开发者角色的雄心勃勃愿景，与倡导这一变革的平台当前运营现实之间的张力，凸显了软件开发领域的一个关键转折点。虽然AI有望重新定义代码的创建方式，但行业必须驾驭创新、质量保证、安全性和核心平台稳定性之间复杂的相互作用，以确保一个真正高效和可持续的未来。