會用ChatGPT≠工程師，谷歌資深員工發文，揭秘AI編程不為人知的

原標題：會用ChatGPT≠工程師，谷歌資深員工發文，揭秘AI編程不為人知的
文章來源：新智元
內容字數：8781字

AI輔助編程的與未來

本文總結了前谷歌產品經理Peter Szalontay和谷歌Chrome工程團隊領導Addy Osmani對AI輔助編程的見解，揭示了其利弊，并探討了未來發展趨勢。

1. AI編碼工具的局限性

Szalontay指出，AI編碼工具并非萬能藥。許多開發者在使用AI工具構建復雜應用時遇到諸多難題，例如：

1. AI生成的代碼質量參差不齊： 大約一半的AI代碼毫無價值，頻繁的代碼更改可能引入難以預測的bug。

2. “通用編碼器”是個謊言： AI難以同時高效地處理多種編程語言，需要針對特定語言進行優化。

3. AI對授權和數據庫處理能力有限： AI在處理OAuth流程、數據庫交互等方面容易出錯。

4. AI易犯低級錯誤： 例如刪除已有代碼、復制錯誤代碼、執行錯誤操作、無法修復自身bug等。

5. 付費后仍無法保證成功： 即使付費使用AI工具，也無法保證最終獲得高質量的代碼。

2. 菜鳥與老手的差異

Osmani指出，AI輔助編程對經驗豐富的開發者幫助更大。新手容易盲目依賴AI的建議，導致生成的代碼脆弱且難以維護；而資深程序員則能更有效地利用AI，進行代碼重構、添加異常處理模塊等，并對AI的建議保持批判性思維。

3. 知識悖論與最佳實踐

AI輔助編程存在“知識悖論”：只有了解其使用方法才能有效利用它。AI更像一個積極性高但經驗不足的初級開發者，需要持續的監督和指導。 Osmani建議：

1. 從原型開始： 使用AI快速驗證想法，生成最小可行原型。

2. 處理孤立任務： 將復雜任務分解成小的、明確定義的任務。

3. 理解和審核代碼： 仔細審查AI生成的代碼，確保理解其工作原理。

4. 保持模塊化： 將代碼拆分成的模塊，提高可維護性。

5. 學習基本編程概念： AI只是輔助工具，不能替代學習。

4. AI輔助編程的未來

Osmani對AI輔助編程的未來持樂觀態度。他認為，未來的AI工具將更加智能化，能夠主動規劃、執行和迭代解決方案，實現與程序員更有效的協作。這將要求程序員提升系統設計、架構思維、溝通能力和人機協作能力。

總而言之，AI輔助編程工具能夠提高效率，但其局限性不容忽視。 程序員應將AI視為強大的輔助工具，而非替代品，并學習如何有效地利用它，才能真正受益于這項技術。

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作者簡介：智能+中國主平臺，致力于推動中國從互聯網+邁向智能+新紀元。重點關注人工智能、機器人等前沿領域發展，關注人機融合、人工智能和機器人對人類社會與文明進化的影響，領航中國新智能時代。