自從2014年踏入軟件行業(yè)以來，經(jīng)常聽到 “程序員即將要被淘汰” 的說法，而且每隔一段時(shí)間，就會(huì)換一種說法，然后推出一項(xiàng)“耀眼”的新技術(shù)，并宣稱要淘汰程序員。它們的口號(hào)往往都是“未來不需要程序員”、“只需拖拽，就能開發(fā)完整應(yīng)用”、“人人都是開發(fā)者”、“讓業(yè)務(wù)人員自己構(gòu)建系統(tǒng)”、“用自然語言開發(fā)應(yīng)用”等等，然而時(shí)至今日，十幾年過去了，程序員依然沒有被淘汰，反而是數(shù)量暴增了。下面我來按時(shí)間線，梳理一下那些年，它們喊過的口號(hào)，和最終（短暫）的結(jié)果。
1958年
IBM 推出 FORTRAN 語言，宣稱將讓科學(xué)家和工程師無需依賴專業(yè)程序員，自己就能編寫程序。這是最早一次“開發(fā)者將被替代”的預(yù)言。FORTRAN 的確是一次技術(shù)進(jìn)步，讓人們擺脫了匯編和機(jī)器碼的束縛，但也迅速暴露出一個(gè)現(xiàn)實(shí)：即便語言更友好，編程本身仍需要結(jié)構(gòu)化思維、調(diào)試能力和系統(tǒng)性的理解。結(jié)果是程序員需求不降反升，軟件工程成為獨(dú)立學(xué)科。
1980年代
專家系統(tǒng)成為 AI 熱潮的代表，很多學(xué)者和企業(yè)高管宣稱‘AI 將像專家一樣構(gòu)建系統(tǒng)’，無需人工編碼。這些系統(tǒng)試圖用規(guī)則和知識(shí)庫代替人類的決策過程，理論上可以自動(dòng)完成業(yè)務(wù)邏輯建模，程序員的角色似乎不再必要。但專家系統(tǒng)在實(shí)踐中遇到瓶頸，規(guī)則維護(hù)困難、場(chǎng)景不泛化、對(duì)變化適應(yīng)力差。開發(fā)依然離不開人類的思考和判斷。
1990年代初
CASE 工具風(fēng)靡，許多廠商喊出‘只需拖拽，就能開發(fā)完整應(yīng)用’的口號(hào)。這類工具承諾自動(dòng)生成代碼，大大降低技術(shù)門檻，甚至在企業(yè)高管眼中預(yù)示著“程序員被淘汰”的未來。但現(xiàn)實(shí)很快讓人清醒：這些工具復(fù)雜笨重，適配性差，開發(fā)流程反而更受限制。它們更像是“加速器”，而非“替代品”。
2004年前后
外包浪潮興起，一些企業(yè)開始相信‘印度工程師能做一樣的工作，成本只有五分之一’的邏輯。這一次不是技術(shù)，而是成本驅(qū)動(dòng)的“替代”。外包確實(shí)重塑了全球軟件開發(fā)的格局，但很快發(fā)現(xiàn)，僅僅編碼并不能構(gòu)成完整的開發(fā)，需求溝通、上下文理解、技術(shù)架構(gòu)等核心工作無法簡單移交。關(guān)鍵崗位依然掌握在原有團(tuán)隊(duì)手中。
2016年
低代碼和無代碼平臺(tái)興起，打出‘人人都是開發(fā)者’的口號(hào)，許多企業(yè)寄希望于業(yè)務(wù)人員自己搭建系統(tǒng)。在流程標(biāo)準(zhǔn)、需求清晰的場(chǎng)景下，這些工具確實(shí)提高了效率。然而，它們很難勝任跨系統(tǒng)、定制化、數(shù)據(jù)敏感性強(qiáng)的場(chǎng)景。開發(fā)不只是組件拼接，更是權(quán)衡與創(chuàng)造，復(fù)雜的判斷仍需人類介入。
2020年
GPT-3 橫空出世，大量文章開始討論‘用自然語言開發(fā)應(yīng)用’的可能性。AI 生成代碼的能力第一次引發(fā)主流關(guān)注，看似任何人說句話就能出程序。但很快，人們發(fā)現(xiàn) GPT-3 只能生成片段，無法完成真實(shí)項(xiàng)目的組織、調(diào)試與維護(hù)，離“替代開發(fā)者”還差一整座橋。
2022年后
GitHub Copilot 成為第一個(gè)被廣泛使用的 AI 編程助手，隨后 AutoGPT、AutoDev 等嘗試構(gòu)建“自動(dòng)完成整個(gè)項(xiàng)目”的代理系統(tǒng)。人們?cè)俅涡Q“只說需求，AI 自動(dòng)完成項(xiàng)目”，這或許是替代程序員最接近現(xiàn)實(shí)的一次嘗試。它們確實(shí)能協(xié)助開發(fā)流程中的很多環(huán)節(jié)，但仍然無法處理需求不明確、系統(tǒng)復(fù)雜、多人協(xié)作、實(shí)時(shí)反饋等關(guān)鍵難題。AI 可以生成代碼，但不能理解上下文，更無法對(duì)結(jié)果負(fù)責(zé)。
2024年后
AI 編程代理崛起，炒作“講人話就能開發(fā)”，GPT-4、多代理系統(tǒng)（如 AutoDev、Trae、Cursor 等）讓 AI 編程能力大幅躍進(jìn)。一些創(chuàng)業(yè)公司宣稱只需寫需求文檔，AI 就能自動(dòng)生成應(yīng)用，炒作“自然語言驅(qū)動(dòng)開發(fā)”的未來。盡管 AI 能完成更多任務(wù)，但仍難處理復(fù)雜邏輯、需求變更與系統(tǒng)集成問題。開發(fā)者角色沒有被替代，而是逐漸轉(zhuǎn)向“提示設(shè)計(jì)、流程監(jiān)管與協(xié)作指揮”。
2026年后
未來會(huì)發(fā)生什么我們也不知道，但是可以肯定的是，絕對(duì)少不了繼續(xù)炒作?；蛟S它們會(huì)宣稱 “無程序員開發(fā)”，也未可知。
寫在最后
未來不是“開發(fā)者被替代”，而是“低階開發(fā)勞動(dòng)被重構(gòu)，高階開發(fā)能力被放大”
從 1958 到 2030，這一連串的技術(shù)浪潮形成了一個(gè)經(jīng)典循環(huán)：
技術(shù)突破 → 替代幻想 → 現(xiàn)實(shí)挫敗 → 工具融合 → 程序員角色升級(jí)
技術(shù)一直在進(jìn)步，但程序員沒有消失。每一次“替代”預(yù)言的失敗，都不是技術(shù)的失敗，而是對(duì)“開發(fā)”這件事本質(zhì)的誤解。
就算到了未來某一天，技術(shù)真正強(qiáng)大到可以自動(dòng)完成所有工作，程序員也不會(huì)真正意義上的“被淘汰”，畢竟工具（某種技術(shù)）無法背鍋。工具沒感情、沒責(zé)任、沒主體，背不了鍋。出了問題，鍋往下傳：CTO 對(duì)董事會(huì)說：“技術(shù)有瑕疵”；技術(shù)經(jīng)理對(duì) CTO 說：“是團(tuán)隊(duì)執(zhí)行的問題”；最后輪到程序員，只能對(duì)著報(bào)錯(cuò)信息說：“這不是我寫的，是 AI 寫的！”可惜，老板不信，鍋還是你的。
