AI 写代码 “翻车”？人类程序员 “偷笑”？AI能应对我们的问题吗？人工智能到底是“智能”还是“人工”？真相有点意思！

AI 写代码 “翻车”？

人类程序员 “偷笑”？

AI能解决我们的问题吗？

人工智能到底是“智能”还是“人工”？

真相有点意思！

​在科技飞速发展的当下，AI 与人类程序员之间的 “较量” 成为了人们热议的话题。AI 究竟能否彻底取代人类程序员？这个问题犹如一团迷雾，笼罩在每一个从业者的心头。今天，就让我带你们走进那些充满戏剧性的故事，一同探寻 AI 与人类程序员在代码世界中的奇妙碰撞

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创业公司里的 “AI 依赖症”​

在一家正处于扩张阶段的创业公司里，有一位年过半百、拥有 30 年编程经验的老程序员。曾经，他凭借着扎实的技术功底和丰富的经验，在公司里备受信赖，写代码水平一流，系统设计也游刃有余。然而，随着 AI 浪潮的袭来，他逐渐沉迷其中，仿佛被施了魔法一般。​

他深信，AI 将在短短两年内取代所有程序员。于是，在退休前训练一个 AI 模型，完成公司开发流程自动化，成了他心心念念的目标。公司其实对 AI 持开放态度，早早引入了 GitHub Copilot，也取得了不错的效果。但这位老程序员却走向了极端，他完全拒绝亲自提交代码 PR，将一切都交给了 Copilot Agent。他的操作简单粗暴，把 Jira 工单内容丢给 AI，坐等生成 PR，自己却连一个字符都不愿修改。若是生成的 PR 无法正常运行，他也不亲自动手，而是一遍又一遍地试图 “教” Copilot 如何调整，全靠在代码里写注释。​

一次，一个原本预估 1 天就能完成的小任务，在他手中竟耗费了整整 5 天，而且代码里布满了 bug，严重拖慢了整个团队的进度。他总是自我安慰，现在慢点没关系，等 AI 成熟了，就能节省大量时间。可现实却给了他沉重一击，由于他对 AI 生成的代码缺乏理解，一旦出现障碍，他便束手无策，完全不知道从何下手修复。最终，他的直属上司忍无可忍，将他解雇。在离开公司时，他还在 Slack 上发了一条告别消息，宣称要带着自己的 “天赋” 去寻找真正欣赏他的地方，可这在同事们看来，不过是一场荒谬的闹剧……

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“人工” 智能编程的惊天骗局​？调查结果竟是人工的“智能”

builder.ai是一家曾经在 AI 编程领域备受瞩目的英国公司，喊出了 “让编程像订披萨一样简单” 的响亮口号。其创办人印裔英国人 Sachin Dev Duggal 履历光鲜，14 岁创办电脑公司，17 岁为德意志银行研发世界上第一个货币套息系统，大学未毕业就将公司以 1 亿高价卖出。2016 年，Duggal 怀揣着让 AI 替代人脑编程、使编程 “大众化” 的梦想，创办了Builder.ai，声称要开发能帮助人类编程的 AI。​

经过一段时间的努力，他们推出了第一个 AI 编程大模型 Natasha。用户进入 Natasha 主页面，便能看到一句醒目的话：“我将帮助您创建自己的 APP 程序。” 它不仅能与用户聊天，还能根据描述生成程序。乍看之下，与如今的 DeepSeek 和 ChatGPT 并无太大差异。然而，Natasha 生成程序的过程异常缓慢。但投资人和客户并未过多在意，毕竟新生事物起步慢似乎是常态，只要能产出成果就好。​

凭借着这看似美好的前景，Builder.ai名声大噪，屡获投资。2022 年到 2023 年间，卡塔尔主权基金豪掷 4.5 亿美元。2023 年，微软也对其产生兴趣，高调入股并成为战略合作伙伴，日本软银集团也紧随其后寻求合作，公司市值一度高达 10 亿美元。但好景不长，《华尔街日报》的一则爆料，犹如一颗重磅炸弹，瞬间将Builder.ai的虚假面纱彻底撕开。原来，Natasha 根本不是真正的 AI，它所生成的程序和对话，全是远在印度的程序员人工结束的！！！

当用户在 Natasha 上输入对话时，与之交流的并非 AI，而是印度写字楼里的程序员；当用户应用 Natasha 编程时，前脚提出要求，后脚便有大批印度程序员争分夺秒地写代码、打包和封装程序。所谓的人工智能，实际上只有 “人工”，毫无 “智能” 可言。随着丑闻曝光，Builder.ai陷入了重重危机，投资人纷纷撤资，公司财务问题也浮出水面。在印度，当局更是指控 Duggal 涉嫌洗钱。最终，这个曾经辉煌一时的公司无力支撑，宣告破产倒闭，只留下那些因相信其 AI 编程而投入大量资金，却只收获拙劣 “人工编程反馈” 的初创公司和中小企业在风中凌乱。​

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人类程序员的反击与坚守​

在 AI 的冲击下，人类程序员并非毫无还手之力。许多团队开始探索如何合理利用 AI，让其成为编程的得力助手，而非取而代之。​

LittleHelp 的 Matt Cumming 就巧妙地运用 AI，在一天内成功上线了完整的 SaaS Web 应用，体验颇为不错。但他也从失败中汲取了教训，曾有一次，一个多月的开发成果差点被 AI 几分钟内毁于一旦。因此，他们制定了严格的流程，先让 AI 撰写方案和功能文档，之后再着手编写代码，上线前还会进行全面的安全检查。这种方式在一次性任务和原型构建中效果显著，不过对于长期的生产系统，仍需人类程序员亲自把控。​

Featured 公司 CEO Brett Farmiloe 在买下 Help a Reporter Out 后，利用 Vibe Coding 和 v0 迅速搭建网站并上线。但对于Featured.com这样的老牌代码库，AI 生成的代码仅仅是一个起点，后续仍需技术团队精心完善。PureLogics 的总裁兼 CTO Muhammad Atif 则为团队定下了硬性规定：每一段 AI 生成的代码，都必须附带架构解释，哪怕只是在 PR 评论中简单说明原因。他反复强调，AI 只能作为辅助工具，绝不能让它主导编程，否则就会陷入科技债的泥潭。​

在这场 AI 与人类程序员的 “较量” 中，那些能够合理运用 AI 的团队，都将其视为增强自身能力的工具，而非替代人类工程基础的存在。他们设立明确的规则，要求对 AI 生成的代码进行架构层面的解释，并培养团队成员的批判思维，让人类的智慧与 AI 的高效相互融合，共同推动编程世界的发展。

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最终，我们抛出灵魂拷问：

AI能解决我们的问题吗？​

“您能创造一块自己举不起的石头吗？”当人类向 “万能的上帝” 抛出该经典诘问时，矛盾的内核便已注定 ——所谓 “万能”，本就困于逻辑自洽的牢笼。如今我们追问 “AI 能解除我们的疑问吗”，本质上是在重复这场关于 “能力边界” 的思辨，只不过主角从神性存在变成了人类亲手缔造的工艺产物。​

AI 的 “能”，恰似上帝在信徒眼中 “分海引路” 的神迹 —— 它能在 0.01 秒内完成人类数月的数据分析，能批量生成符合语法逻辑的代码，能在医疗影像中捕捉到肉眼遗漏的病灶。就像上帝曾被寄托 “解决生存困境” 的期待，AI 也被赋予 “攻克技术难题” 的使命：当程序员用AI快速生成基础功能代码时，当企业用 AI 优化供应链降低成本时，当科研团队用 AI 模拟蛋白质结构加速药物研发时，它确实在解决那些 “有明确规则、可量化、可重复” 的问题，如同上帝回应人类 “饱腹、安居” 的基础诉求般高效。​

可 AI 的 “不能”，也藏在 “举不起的石头” 里 —— 它无法解决 “无标准答案、需价值判断、含情感温度” 的困难。就像上帝无法同时满足 “创造全能” 与 “举起重物” 的矛盾，AI 也困在 “数据依赖” 与 “自主思考” 的鸿沟中：它能写出无语法错误的代码，却不懂某段业务逻辑背后 “为何要这样设计” 的战略考量；它能算出最优解，却无法理解 “这个方案会不会让员工失去工作尊严” 的人文重量；它能修复已知 bug，却预见不了 “代码架构是否适配未来三年业务迭代” 的长远困难—— 正如文章中那位依赖 AI 的老程序员，AI 能生成 PR，却补不上他对 “代码本质理解” 的漏洞；Builder.ai用人工伪装 智能，恰恰暴露了 AI 无法替代 “人类主动解决复杂需求” 的短板。​

更本质的矛盾在于：人类的 “疑问” 本身，就带着 “自我矛盾” 的属性 —— 我们既希望 AI 高效解决问题，又害怕它夺走人类的思考权；既期待它突破技术瓶颈，又担忧它突破伦理边界。这像极了人类对上帝的期待：既想借神性摆脱苦难，又不愿完全交出自身的选择权。AI 终究是 “工具性的存在”，它能延伸人类的能力，却无法替代人类的 “主体性”—— 就像上帝的 “万能” 终究要通过人类的行动落地，AI 的 “能力” 也永远依赖人类的定义、引导与把控。​

所以，当我们问 “AI 能解决我们的问题吗”，答案或许与 “上帝是否万能” 相通：它能解决 “人类允许它解决、且能被量化” 的问题，却永远解不开 “人类自身矛盾、且需人文思考” 的困局。真正的智慧，从不是期待某样事物 “万能”，而是明白 “工具的边界”，并守住 “人类作为思考者、判断者、创造者” 的核心价值 —— 毕竟，无论是上帝的石头，还是 AI 的代码，最终定义 “问题是否被解除” 的，永远是人类自己。

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小结与反思：

人类用 AI 写代码

如同用工具劈柴

设备能加快速度

却替代不了选哪块木

劈成何种形状的判断

一旦丢了这份判断

再快的程序也只会劈出一堆无用的木屑

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完