编辑 | 伊风
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谷歌不止Q3的财报很微弱。CEO “劈柴”更是在财报电话会议里曝了个猛料！
他指出：谷歌超越四分之一的新代码都是由人工智能生成的！
谷歌在外部推出了一个名为大鹅（Goose）的外部AI模型，以员工更高效地启动编码和产品开发。听说该模型由25年的工程阅历训练而来的，稀释了有数程序员的智慧。
这个大资讯一出，程序员失业论立马东山再起了！“AI彻底扭转了谷歌”、“程序员行业气味奄奄”的说法随处可见。
AI写25%+的代码让人吃惊，不过，这能否象征着公司可以裁掉约1/4的程序员？
要知道，此前谷歌曾承诺：人工智能不会抢走Googlers的饭碗（目前还没有），但也足够感到人心惶惶。
一些网友甚至笃定：我感觉实践数字还要高，谷歌或许做了个“假账”。
还有网友示意：太震惊了。25%曾经来了，75%还会远吗？
这件事的关注度迅速推高了在Hacker News上的探讨热度。
更有一众谷歌员工和前员工跳出来反驳，在线打脸“劈柴”，泄漏数据“水分”太多！
关于奥秘的“大鹅”Goose，谷歌员工都说了啥呢？
1.谷歌员工：25%掺水了，工程还是咱们做
先来看看Goose的硬实力，作为一款谷歌25年编程阅历的稀释，它能否真是一款逾越市面AI编程的“灵丹妙药”呢？
预计并不会！依据评估，Goose 的体验与 Copilot勉强掰个手段，甚至略胜一筹。
人在谷歌，刚刚任务。我就是写所谓 "AI 生成代码”的人。比如我写 "function getAc..."，“鹅”就会很痴呆地补全为 "function getActionHandler()"，兴许还会倡导正确的参数和一个像样的 jsdoc 注释。
所以基本上，它是一个有用的消费劲工具，但它基本不做任何工程设计。 它或许和 Copilot 一样好，甚至比 Copilot 稍差。 (不过我最近还没用过）。
另一位前谷歌员工，更是大胆开麦，质疑数字的水分——谷歌或许把 AI 1.0 时代的工具赋能也算出来了，才凑出来了25%！
我也在谷歌任务（直到上周五）。赞同你所说的。我的想法是：1. 这句话显然是在夸张理想，他们很或许把曾经存在了十年的全智能 CL/PR 等也算作 "人工智能生成"。我之前说过，假设一个 10 人团队和一个 8 人团队在经常使用 copilot 等设备时效率相反，那么在我看来，说 "人工智能取代了 2 名工程师 "是偏心的。更关键的是，假设这种说法是真的，技术指导者也会这么说。
Copilot 及其克隆产品曾经存在了足够长的期间，证据确凿，而且没有人说 "咱们曾经用人工智能取代了 X% 的休息力"--因此，我的说法是（经过 "否定结果"），经常使用 Copilot 并没有实质性地减速开展。
退一步说，即使25%是准确的。AI能做的事情也相当有限，由于编写代码远远不是程序员任务的所有！
由于代码≠工程。
我感觉写代码简直是一种安适，而且这只占开发任务的一小局部。纯正靠编写代码片段来提高任务效率，我并不太感兴味。我感觉提高可保养性、持重性和其余品质目的（不是关注人工智能输入的品质，而是代码库的实践品质）更无心思。
此外，“劈柴”也抵赖，一切AI代码都肯定经过工程师的“人工”查看和验收。
一个工龄20+的工程师示意：一想到要查看AI代码，我人都麻了！
作为一个任务了 20 多年的程序员，这真实是太可怕了。我情愿接受我只是得了 "滚出我的地盘 "综合症之类的说法，但让一个LLM来编写/移动少量代码的想法看起来真实是太不担任任了。每当我坐上去写代码时，无论是大型成功还是小函数，我都会思考其他人（或未来的我）在与代码交互时会遇到什么艰巨。它能否繁复明了？能否过于巧妙？在启动修正时，能否太容易写入一个巧妙的 bug？我能否经过增加注释或故意以其余模式让人看到 X 依赖于 Y 的风险行为？
……我做这些事情并不是出于愿望，而是由于一切非繁琐的代码都有很多巧妙之处，这就是代码的实质。因此，一想到要关上一个由人工智能拼凑而成的代码库，我就感到惧怕。纤细的破绽和失误解平均散布在整个代码中，而不是在编写者才干较弱的中央（通常就是这种状况）。整部作品听起来就是一团糟。扭转主意吧。
2.大厂的群体压力：迫切展现AI的报答
“劈柴”说，谷歌的AI投资“正取得报答并带来成功”，其中AI技术带动了谷歌搜查和云计算部门的微弱表现。
理想上，谷歌的投资者须要他做出这个论断。资本对AI从狂热逐渐回归理性，大家更想了解：AI技术如何转化为实践利润，尤其是在少量烧钱之后。
从这点来看，谷歌也更或许“凑”出这25%，以取得资金继续启动AI的研发。而不是惧怕吓到观众而故意做低这个数字。
AI成功25%的代码，就象征着以原本的人力老本，成功了更高的产出。这关于公司来说就是赚到。
不止谷歌，鼎力投资AI的一种巨头们都在面临雷同的压力。
Meta三季度交出了“净利润方面，支出157亿美元，增长35%”的亮眼财报，依然由于AI增益无余，而造成市值大跌。
小扎只能无奈抵赖：Meta将付出更多的AI基础设备投入的信息“或许不是投资者近期想要听到的”。
但他也真挚示意，该公司仍将继续投资，“我只是感觉这里（AI）的时机真的很大。”
3.在未来：编程会成为精英静止吗？
咱们临时不用由于谷歌 25% 的数据，就得出AI取代程序员的论断。
然而，假设将阵线拉长到5年、10年，这件事又会出现怎样的扭转呢？
此前，教主黄仁勋此前说出惊人舆论：不再介绍小孩去学编程了！在黄仁勋看来，在校动物学、教育、制作业或农业或许是更有出路的选用。
米哈游前董事长蔡浩宇也和老黄“英雄所见略同”，他曾在领英发帖，语重心长地规劝个别游戏开发者：趁早转行。他说，AlGC曾经彻底扭转了游戏开发；只是这种现象须要期间来充沛开展。
“未来只要两种类型的人在发明游戏时才有逻辑意义：1. 0.0001%的顶尖人才，他们领有最深入的了解和出色的设计技艺，组成精英团队，发明出史无前例的物品。2. 99%的闲余喜好者，他们可以在灵机一动时发明出一款游戏，以满足自己的想法。”
不过，并非一切观念，都像上方两位大佬所表白的如此“保守”。未来的时机并不只属于天赋和灵光一现的人。
上周，Y Combinator 开创人Paul Graham宣布了博客《写与不写》，他说，“AI扭转了这一切。简直一切的写作压力都隐没了。在学校和任务中，你都可以让AI代劳。
结果将是一个“写者”与“非写者”分化的环球。依然会有一些人会写作，由于有些人青睐写。但在能写得好的人和齐全不会写的人之间的两边地带将隐没。
在工业化之前，大少数人的任务让他们身材强健。如今，假设你想强健，就得去健身。因此依然会有强健的人，但只要那些选用健身的人。
写作也会如此。依然会有痴呆的人，但只要那些选用痴呆的人。”
有人追问道，编程也是如此吗？
Paul Graham回复道：也是如此！
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