AI编程遭遇“水土不服”，背后隐藏了哪些问题？

“未来或许不会再有‘程序员’这一职业，因为只需会沟通，人人都能掌握编程技能。”这是百度创始人李彦宏在去年春季的央视《对话》节目中所做的预测。时至今日，随着 Cursor、Windsurf、Trae 和通义灵码等 AI 编程工具的快速发展，这些工具是否真的能够取代程序员呢？

尽管 AI 编程有可能逐步替代程序员，但目前来看，程序员被完全取代的可能性仍然较小。近期，多个组织在同一时刻发布了相互对立的观点。几天前，谷歌旗下的 DevOps 研究与调研团队（DORA）发布了科技行业的现状调查，结果显示，90% 的受访者在日常工作中使用 AI，相比于去年增加了 14%。

谷歌 AI 编程工具 Gemini Code Assist 的负责人在采访中提到，几乎所有谷歌团队都在利用 AI 技术，相关技术已渗透到文档撰写和代码编辑等各个环节。他还强调：“如果你是谷歌的工程师，在日常工作中使用 AI 是必然的。”

有趣的是，战略咨询公司贝恩资本却给出了截然不同的结论。在他们的报告中指出，尽管已有三分之二的软件公司推出了生成式 AI 工具，但开发者实际使用这些工具的比例却相当低，使用 AI 助手的团队报告的生产力提升仅在 10% 到 15% 之间。

贝恩资本在报告中以 AI 初创公司 Cognition 的全球首个 AI 程序员“Devin”为例，尽管 Cognition 声称 Devin 能够根据自然语言指令构建完整的应用程序，但实际测试中，Devin 在完成任务时的表现不尽如人意，仅成功处理了 20 项任务中的 3 项。

那么，为什么谷歌 DORA 的研究与贝恩资本的报告呈现出如此不同的结果呢？这其实归结于不同人群使用 AI 编程工具的体验差异。DORA 的调查对象限于 5000 名技术专业人士，而贝恩资本的调查范围则更为广泛。

简单来说，对于那些熟悉编程的开发者而言，AI 编程工具如同“放大器”，而对那些对编程一无所知的外行人来说，AI 编程工具则显得如同“无用之物”。

程序员所需解决的问题远不止“建一个网站”这样的明确目标和清晰路径，也绝非单纯的“增删改查”。他们还需要处理如维持软件运行环境稳定、探索新功能等更复杂、混沌的任务。在传统开发模式下，程序员常常花费大量精力来编写重复代码、进行调试优化和撰写代码注释，这些工作会严重压缩他们编写核心业务代码的时间。

借助 Cursor、Windsurf 等工具，程序员能够摆脱繁琐的代码编写工作，专注于更具创造性的任务，例如设计更高效的算法和解决复杂的技术问题。对于具备专业知识的程序员而言，AI 编程工具是简化重复工作的得力助手，在应用开发的整个周期中，从需求发现、规划设计到测试、部署，再到维护，AI 编程目前仍主要介入测试环节。

然而，对于缺乏专业背景的普通用户来说，AI 编程工具的局限性几乎难以逾越。虽然现在大多数计算机语言以英语表述，但这并不意味着懂英语就能编程，因为计算机语言的语法与英语截然不同。而 AI 编程工具并不是简单的“翻译”，它更类似于 DeepSeek、Midjourney，只不过 AI 编程工具生成的是计算机的“母语”二进制代码，而 Midjourney 则生成图像。

换句话说，如果用户对 Java、Python 等编程语言毫无了解，即便 Cursor、Windsurf 等工具再优秀，他们也难以在工作中发挥其作用。若出现 AI 编程工具无法正确理解指令、伪造测试数据或误删生产数据库等情况，普通用户甚至不知道如何进行补救。

要想充分利用 AI 编程工具，首先必须具备一定的编码基础，这也是程序员对这类工具如获至宝的原因，而圈外人却不敏感。为了让用户能够通过自然语言与 AI 编程工具进行有效互动，解决其不适应的问题，这是当务之急。未来的 AI 编程工具可能会兼具翻译与编程的功能，它需要能够处理自然语言与计算机语言之间的转换，同时具备编写代码的能力。

简而言之，程序员就像餐厅里的厨师，通过手艺为顾客现做美味佳肴。而 AI 编程工具则旨在成为一种预制菜加工厂，提前将原材料处理成消费者易于使用的产品。但受限于现有技术，当前的 AI 编程工具更像是炒菜机器人，用户若不会备菜也无济于事。

在这个领域，专业人士如同鱼得水，而非专业人士却常常感到困惑，这或许正是现在 AI 编程工具的真实写照。