在當今 AI 承擔了大量程式設計和軟體開發工作的情況下，人類是否還需要學習這些計算機程式設計技能？這個問題困擾著許多正在進行職業選擇的人，也困擾著領導者和人才培養者。

我將藉助一些資源來回答這個問題，比如我經常收聽的 AI Daily Brief 播客，其中 Nathaniel Whittemore 對這個問題進行了深入分析。我也聽取了業內多位重要人物對這個核心問題的見解 - 人們是否還應該學習程式設計？

在此之前，我想談談"意境程式設計"（vibe coding）這個概念 - 即人類勾勒程式的大致框架，而用 AI 來完成細節。意境程式設計並不意味著你完全脫離程式設計過程，而是將大量工作實現自動化。

以下是我聽到的一些支援繼續學習程式設計語言的主要理由：

批判性思維技能很重要 Steve Jobs 等人對推廣程式設計實踐的觀點，與職業人士所需要完成的任務密切相關。

這位已故的科技巨頭說過："每個人都應該學習如何程式設計。它教會你如何思考。"這句話可以說是點睛之筆。

正如 Whittemore 補充說："在這個世界越來越多被代碼主導的時代，程式設計所培養的特殊思維方式變得更加重要。"

更好的意境程式設計者 在播客中，Whittemore 提到那些瞭解如何進行佇列排序或編寫哈希表的人，可能比其他人更擅長使用 AI 進行程式設計。

企業環境定位 - 放入情境中 支援人類程式設計的另一個論據是 - AI 並不瞭解你業務的所有背景細節。除非你通過 API 連接了某些內容，或輸入了大量數據，否則人類仍然比計算機更了解企業活動。因此在某些方面，AI 的能力會受到限制。

人類擅長創新 基本上，儘管 AI 在代碼語法、邏輯和推理方面表現出色，但在創造力方面仍有局限性。

我再舉一個播客中的例子，Whittemore 談到計算機和 AI 可能無法創造出新的程式設計語言。他還引用了 Andre Karpathy 的流行說法"英語是最熱門的新程式設計語言"，但表示我們仍然可以利用 Python 和 C 等語言的語法。

調試和修復 該領域的許多專家也指出，人類在説明調試和修復代碼故障方面可以發揮重要作用。Whittemore 用他使用 Lovable 工具創建代碼庫的經歷作為例子。他指出，當出現問題時，能夠深入其中進行修復是很重要的。這是人類參與程式設計過程的另一個原因。

理解就業市場 在列舉了這些支援社區程式設計的論據之後，讓我們來談談業界是如何看待這個問題的。

在播客後面的內容中，Whittemore 談到高級開發人員可能會使用 AI 來替代初級開發人員，可能不會再有初級開發人員的崗位了。那麼，如果人們無法獲得初級開發人員的工作，是否就應該停止學習程式設計呢？他說，這樣想就是沒有看到全域。

他說："現在為了獲得初級開發人員的工作而學習程式設計似乎有點瘋狂。但另一方面，我認為現在沒有什麼比學習這種新的意境程式設計範式更有價值的了。"

他呼籲不要用傳統方式學習，而是要用不同的方式學習，將你的程式設計知識與對現代世界運作方式的理解結合起來 - 學會如何創造，如何利用觸手可及的創造力推動進步。

我就不說一些著名企業家的預測了，比如 Dario Amodei 預測 AI 將很快承擔 90% 的程式設計工作，或者 Sundar Pichai 說 Google 25% 的代碼庫依賴於 AI。Whittemore 列舉了一些支持和反對 AI 承擔更大比例程式設計責任的論據，你可以在音訊中找到這些內容。

回到 Arkham Whittemore 以一個巧妙的文學運動參考結束了那期播客，並將其與 AI 結合起來，這並非第一次。不久前，我查閱了 AI 社區中使用的"shoggoth"這個詞，發現這是洛夫克拉夫特作品中的一個術語，在 AI 領域指的是類似於無定形團塊的東西。

Whittemore 談到他如何使用 AI 生成了一個類似於經典遊戲《俄勒岡之路》的遊戲，這個遊戲曾是 X 世代在學校圖書館電腦上玩的黑白棒圖遊戲。他說他採用了這個模型，並將其應用到洛夫克拉夫特的世界中，這為 AI 生成的遊戲開發提供了一個有趣的視角。

他顯然還開發了新的《萬智牌》資源集。所有這些都展示了這些工具如何助力更大的人類創造力。

Whittemore 說："不要告訴我們，要展示給我們看。"

所以結論就是 - 即使 AI 可以自己完成大量工作，仍然有幾個重要原因支持我們去瞭解現代程式設計語言的語法和使用方法。