十年编码不如一句真心话！

“以往我们学习编程是为了指示机器我们的需求；而现在，我们可以用自然语言表达，AI 便能理解。”在参加百度“秒哒”发布会时，我不禁有这样的感慨。

2023 年 3 月 24 日，百度隆重推出“秒哒”平台，并展示了一系列令人期待的功能。

随后，我现场尝试了这一应用程序。我请求它创建一款帮助用户撰写传记的软件，用户只需与这个程序进行互动，便可将他们的故事记录下来，生成个性化的传记。

大约一两分钟后，秒哒给出了初步结果。坦白说，这个结果并未令我惊艳，最终只呈现了一个简单的框架。与现场的工作人员交流后得知，秒哒仍在不断完善，未来将推出更多高级功能。

作者使用秒哒“开发”的软件首页

尽管结果与我的期望有些差距，但这次体验仍让我感到震撼。毕竟，这是我人生中首次开发应用，而且仅用不到两分钟就完成。我惊叹的不是最终结果，而是这代表了一种全新的可能性，打开了一扇新的大门。

表面上，它看似只是另一个无代码开发工具，甚至是低代码平台的一次升级；但值得关注的，是它象征着一种全新的程序开发逻辑——一种基于“自然语言 + 多智能体协作”的生产方式。

我们可以用母语与智能系统交流，创建完整的应用，而无需撰写任何代码。

这不仅仅是工具的进步，更暗示着一种“语言权力”的转变正悄然发生。

曾几何时，只有少数掌握编程语言的人能够指挥机器构建程序。他们的知识和技能构成了技术壁垒。而如今，AI 大模型的出现打破了这道屏障。当自然语言成为普遍接口时，“编程”首次从“技术行为”转变为“语言行为”。

百度的“秒哒”并不是唯一的推动者，它仅是这一转折点的一个象征：我们正在从代码的时代迈向对话的时代。这场“语言革命”的余波，才刚刚开始。

编程的演变历程

技术的对话转型

编程从来都不是单纯的技术活动，它一直是人类与机器之间的一种对话方式。只不过，这种“对话”的形式在过去几十年间发生了深刻的演变。

从最初的命令到如今的自然语言，我们经历了一场关于“控制权”的持续转移。从精英的魔法到全民的表达，技术进步的每个阶段都在重塑我们与工具、人与世界的关系。

具体而言，编程经历了四个主要发展阶段：

1、命令式阶段：人类用符号控制机器

20 世纪 40 年代，第一批程序员在巨型计算机前，输入一串串二进制数字——那是计算机唯一能理解的语言。

接下来的几十年，汇编语言和 C 语言相继问世。它们以更简洁的符号封装底层指令，缩短了人与机器间的距离。但门槛依然很高，只有极少数经过专业训练的人才能掌握这种“魔法语言”。

在这一阶段，编程是一种权力。程序员是系统的创造者，是数字世界的主宰。他们不仅是工具的制造者，更是掌控工具逻辑的唯一渠道。

2、工具化阶段：开发走向工业化

进入 80 年代后，随着图形用户界面（GUI）和集成开发环境（IDE）的普及，程序开发逐渐工业化。Visual Basic、Eclipse、Visual Studio 等工具的出现，大幅提升了开发效率。

开发者开始利用各种框架、库和调试工具，程序员不再需要从“零”开始编写，而是通过调用模块、填充参数和配置依赖来完成任务。

在这个阶段，程序员不再是神秘的魔法师，而更像是软件流水线上的“高级工匠”。开发不再是个人的技艺，而是团队协作的工业流程。

编程成为一项职业，尽管专业门槛依然存在，但其神秘感已大为减弱。

3、组件化阶段：业务驱动的开发模式

技术进一步商品化后，企业对开发效率和响应速度的需求愈发迫切，低代码与无代码工具应运而生。

例如，OutSystems、Mendix、钉钉宜搭和飞书多维表格等平台，使非程序员也能够“搭建”简单的业务流程。组件拖拽、模板复用和流程自动化成为主流。

程序员首次感受到被“边缘化”的压力：一些原本属于他们的工作，正被交还给不懂代码的人。

但这并不是技术的削弱，而是技术表达方式的平民化。人类社会的每一次进步，实质上都是在降低知识门槛、提高表达普及度。

4、语言觉醒阶段：大模型的崛起，让世界听懂人类语言

这一阶段的关键转折点是大语言模型的快速发展，像 ChatGPT、GitHub Copilot 和百度“秒哒”等产品的核心在于“理解人话”的能力，而不仅仅是“能写多少行代码”。

过去，我们写程序是为了将自己的想法翻译成机器能理解的语言；而现在，我们可以直接表达需求，大模型即可解析我们的语言、模拟我们的意图、构建我们的系统。

这是一种本质上的飞跃：语言即产品，表达即开发。

程序员的角色正在模糊，表达能力成为新的核心竞争力。编程不再是单纯的编码技术，而是智能体之间沟通、协作与调度的艺术。

如果说前几个阶段是在教人如何说“机器的话”，那么如今我们正在见证的是，机器开始学习如何说“人类的话”。

这，仅仅是一个全新的起点。

编程已不再是单纯的“编码”行为

而是“智能的召唤”过程

过去，“写代码”是技术领域内最重要的仪式。通过代码，你可以操控机器、制定规则、构建全新世界。代码不仅仅是一种逻辑工具，它象征着一种权力：你创造它，你就能掌控它。

然而，如今这种权力正在转变——并非被剥夺，而是被“智能体”所重新掌控。

例如，百度的“秒哒”以及 GPT Copilot、Devika、Smol AI 等前沿技术的应用，已经不仅仅是“更智能的编码工具”，而是彻底改变了“开发行为”的本质。我们正迈入一个颠覆性的技术时代：开发者不再是直接构建系统的个体，而是负责调度创造力的代理者。

这不是个比喻，而是正在发生的现实。

在“秒哒”这样的系统中，用户仅需用自然语言提出需求——例如“创建一个预约系统”——系统内部便会自动调动多个智能体：有人负责界面设计，有人处理流程逻辑，有人连接数据库，还有人进行质量检查……这些并不是单纯的“功能模块”，而是具备目标导向的 AI 行动者。它们相互之间会进行协作、竞争、妥协与优化，形成一个由算法驱动、沉默沟通的虚拟开发团队。

在这样的过程里，你不再是那个亲自去“编写”的人，而是不断“提出问题”“调整方向”“协调节奏”的引导者。

你成为了一位导演，同时也是人类权力的最后守护者。

这意味着程序开发的根本范式发生了变化：

从“人类编写规则”转变为“人类组织智能”；

从“手动编码”变为“多智能体调度”；

从“技术能力为重”转向“表达与目标构建能力为重”。

这并不是效率的飞跃，而是权力结构的颠覆。程序员的角色从劳动密集型的构建者，转变为创意密集型的组织者。你需要学会放弃对细节的控制，而是将权力交给 AI；你必须抛弃对“如何做”的执念，转而关注“做什么”和“为什么”。

因此，这对程序员而言，既是解放，也是挑战。

因为传统程序员的自我价值，常常建立在对“底层”的理解、对“复杂性的掌握”以及对“代码美”的追求之上。然而，在智能体面前，这些价值正在迅速降低。智能体的逻辑更加严谨，架构也更为冷静，迭代速度远远超过人类。

唯一不被取代的，是目标感、判断力和战略性的表达能力。

这是一场权力的转移。

那些掌握自然语言的程序员，将成为新的核心；而只擅长编写指令的人，逐渐退居幕后，沦为智能体的“后备力量”。

因此，问题不再是“AI 是否会取代程序员”，而是：“你能否从写代码的人，转变为调动智能、组织创意、承担决策的人？”

此时此刻，编程的意义已不再是对技术的掌控，而是对智能世界的引导。

你不再是系统的创造者，而是在创造其他创造者。

程序员的“边界”正在迅速消失

在 AI 逐渐掌握语言、逻辑与构建能力的时代，程序员这一身份首次站到了边缘。曾经那条神圣不可侵犯的界限——懂代码与不懂代码之间的分水岭——正在被智能体悄然抹去。

这并非未来的设想，而是正在进行的现实。

首先动摇的，是技能的核心价值。编写代码曾被视为一种稀缺技能，能够与机器进行交流的“第二语言”，甚至被认为是“21 世纪的必备素养”。然而，当 AI 能够在几秒钟内生成结构清晰、符合规范且自动通过测试的代码时，这种能力正在迅速贬值为“通识能力”。它不再决定你是否能参与系统的构建，而只是你理解系统行为的一种参考工具。更为残酷的是，AI 编程水平的平均值正不断接近人类的上限，许多人类开发者不得不面对“能力被挤出”的现实。

然而，更深层的震荡，源于身份的模糊。

在“自然语言 + 智能体”成为主流开发接口后，谁才算“程序员”？是那个仍在手动编写算法的人，还是那个用语言组织一组 AI 完成复杂任务的人？当不懂任何代码的人，只需一句“帮我做一个 CRM 系统”，便能生成后台管理系统、API 接口以及部署脚本时，编程这一行为已经与“写代码”脱钩，身份的标签开始动摇。

程序员不再仅仅是一个“技术职位”，而是一种“角色状态”——而且这一角色正在向所有人开放。

与此同时，编程原有的逻辑密度也在被系统性稀释。

你不再需要了解算法细节，就能得到一段排序逻辑；不必理解数据库结构，就能自动生成一套可扩展的表单系统；甚至不需要知道“前后端分离”是什么，因为 AI 已经为你搭建好了所有分层逻辑。

开发的底层复杂性被深埋，取而代之的是对“表达”的要求：你必须准确描述需求、清晰定义场景、构建出 AI 能够理解的意图模型。

这是一次从“技术思维”向“表达思维”的权力转移。算法思维依然重要，但它不再是入场券。新的入场券是与 AI 建立高效沟通的“语言接口能力”。

正是在这样的背景下，一类“新人类”开始崛起：

他们或许不懂代码，但擅长构建目标；他们无法手动编写逻辑，却能精准表达业务需求；他们的优势并非技术深度，而是语言的清晰度、对场景的敏锐感知以及系统的组织能力。

他们的力量，在过去从未被视为“程序开发”的组成部分，但如今却成为智能体运作的前提条件。不是程序员在教 AI 编码，而是 AI 迫使人类重新定义何为“能编程”。

这种崛起让人既兴奋又不安。它撕裂了原有的知识结构，重塑了技术阶层之间的边界。如果说过去的技术是“懂得即为王”，那么现在则是“谁能让 AI 理解，谁就拥有构建的权力”。

因此，我们不得不面对一个问题：

当 AI 能够为我们编写程序时，我们又该如何证明自己值得站在这个系统的中心？

未来的三条命运路径

随着 AI 接管了“如何做”的部分，人类被迫重新聚焦于“做什么”和“为何做”。编程的核心正在从技能的层面下沉为接口，而程序员这一身份，也进入了必须自我转型的时刻。

未来早已悄然分化，程序员的命运很可能将在以下三条路径中延续——但并非每个人都能选择自己所走的道路。

第一条路径：变身为“AI 的驯化者”——从编码者转型为智能的管理者

这是一条属于少数人的晋升之路。

他们不再关注代码的优雅或算法的最优化，而是着眼于如何驾驭模型、调配智能体和规划任务框架。他们精通提示工程、多智能体系统、上下文管理和模型微调，甚至能训练私有的大型模型，使 AI 在特定场景中不断优化表现。

在他们看来，AI 不仅是工具，更是灵活配置的劳动力，是可以被调度、协调的“类人”合作者。所创作的不是代码，而是一整套“智能系统的运作协议”。

此类人才将成为新一代的生产力引导者，他们的价值不在于“编写多少代码”，而在于“能调动多少智能资源实现目标”。

他们是新世界的设计师，是未来开发团队的导演、总策划和系统心理学家。

第二条路径：沦为“UI 调整工”——停留在最后一公里的边缘

更多人可能会被困于生产链的末端。

当 AI 完成了 80% 的功能开发及结构设计后，那剩余的 20%——如按钮位置、字体间距、颜色适配及响应细节等“最后一公里”的微调任务——仍需人工介入。然而，这些工作并非创造性，而是繁琐、重复且附加值低的任务。

在这个角色中，程序员变成了维护人员和杂务工，他们的任务不再是“构建系统”，而是“修补 AI 留下的未完成部分”。

这并非只是技术的降级，而是层次的剥离。尽管他们仍具备“编程能力”，但失去了“系统设计能力”。在工业化 AI 开发体系中，他们成为不可或缺却可替代的低级节点。

从长远来看，这部分人将面临职业边缘化的风险，甚至可能被更懂如何与 AI 协作的新型复合型人才所取代。

第三条路径：“普通人编程”成为常态——一场表达能力的激烈竞争

未来将会显得极具颠覆性：

编程不再是少数人的专属技能，而是一种人人皆可掌握的表达方式。

随着自然语言成为主要接口，平台化智能体成为执行的引擎，“会编程”将不再是参与技术创建的门槛。只需清晰表达自己的需求——例如“我想要一个带推荐系统的二手交易平台”——AI 便会为你调度开发流程，完成系统搭建、数据库对接及上线部署，全部一气呵成。

在这个时代，“谁能清晰表达、严谨结构、准确意图”，谁就能创造出更强大的应用。编程的核心将从“技术能力”转向“表达能力与结构思维”的竞技场。

非技术背景的人将大量涌入开发领域，程序员将首次在表达能力和创意上面临真正的“外行”挑战。这场挑战是公平的：不再是比拼谁掌握更多命令，而是看谁能更好地与 AI 协作完成创作。

程序开发将发展为新一代“创造者共同体”的语言，而非专业技术的孤岛。

以上三条路径并无高低之分，但它们确实标志着技术阶层的一次重大重组。

你选择成为智能的指挥者，还是工地上的杂工？你愿意驯化 AI，还是等待 AI 的安排？

或者，你可能从未是程序员，却首次拥有改变世界的机会。

未来并非被写成，而是被表达出来的。

这场变革的核心，不在于“AI 的能力”，而在于“人类能定义什么”。

当代码成为历史

创造力将如何演变？

人类每一次技术进步，表面上看似降低了参与门槛，实际上却重新定义了参与的规则。

从敲击二进制到用自然语言进行对话，从代码逻辑转向意图表达，编程的界限正在被重新划定。然而，正如每次工具革命所示，它所解放的并非“技能本身”，而是对世界的塑造能力——只是这一次，我们甚至将“塑造”这一行为交给了智能体。

当我们不再需要懂得代码、不再需要编写逻辑、不再需要设计架构时，真正的问题随之而来：

我们是否仍然清楚自己真正想要构建的是什么？

过去的技术如同一道墙，将“能够创造世界的人”和“只能使用世界的人”隔开；而如今，这道墙已然倒塌，工具触手可及，但你必须面对一个赤裸裸的问题：你是否能清晰表达你的想法？你对世界是否有足够明确的意图？

自然语言是最强大的接口，它不仅解放了表达，也暴露了空洞。

它赋予了你“召唤”的能力，却也要求你每一次召唤都必须承担“你到底在召唤什么”的责任。它没有语法的约束，却以模糊的方式惩罚含糊的愿望。

我们正步入一个“意图驱动创造”的新时代。在这个时代，AI 并非单纯的工具，而是共同创造者。

它会在你之后编写代码，也会在你之前提出建议；它会帮助你完成细节，也会促使你思考目标。

因此，是的，AI 不会取代程序员。

但它确实会取代那些只能编写代码，却无法表达意图、组织智能和承担创造责任的人。

而真正能留下来、站在下一个阶段门口的人，将不再是“技术精英”，而是那些懂得如何与智能协作、如何通过语言实现构想、如何将模糊的愿景转化为明确的结构的人。

他们是未来的“设计者”，也是人类意志在技术洪流中，最终的支点。