編輯 | 伊風

出品 | 51CTO技術棧（微信號：blog51cto）

谷歌不止Q3的財報很強勁。CEO “劈柴”更是在財報電話會議里曝了個猛料！

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他指出：谷歌超過四分之一的新代碼都是由人工智能生成的！

谷歌在內部推出了一個名為大鵝（Goose）的內部AI模型，以員工更高效地進行編碼和產品開發。據說該模型由25年的工程經驗訓練而來的，濃縮了無數程序員的智慧。

這個大新聞一出，程序員失業論立馬卷土重來了！“AI徹底改變了谷歌”、“程序員行業岌岌可危”的說法隨處可見。

AI寫25%+的代碼讓人吃驚，不過，這是否意味著公司可以裁掉約1/4的程序員？

要知道，此前谷歌曾承諾：人工智能不會搶走Googlers的飯碗（目前還沒有），但也足夠感到人心惶惶。

一些網友甚至篤定：我覺得實際數字還要高，谷歌可能做了個“假賬”。

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還有網友表示：太震驚了。25%已經來了，75%還會遠嗎？

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這件事的關注度迅速推高了在Hacker News上的討論熱度。

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更有一眾谷歌員工和前員工跳出來反駁，在線打臉“劈柴”，透露數據“水分”太多！

關于神秘的“大鵝”Goose，谷歌員工都說了啥呢？

1.谷歌員工：25%摻水了，工程還是我們做

先來看看Goose的硬實力，作為一款谷歌25年編程經驗的濃縮，它是否真是一款超越市面AI編程的“靈丹妙藥”呢？

估計并不會！根據評價，Goose 的體驗與 Copilot勉強掰個手腕，甚至稍遜一籌。

人在谷歌，剛剛下班。我就是寫所謂 "AI 生成代碼”的人。比如我寫 "function getAc..."，“鵝”就會很聰明地補全為 "function getActionHandler()"，也許還會建議正確的參數和一個像樣的 jsdoc 注釋。

所以基本上，它是一個有用的生產力工具，但它根本不做任何工程設計。 它可能和 Copilot 一樣好，甚至比 Copilot 稍差。 (不過我最近還沒用過）。

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另一位前谷歌員工，更是大膽開麥，質疑數字的水分——谷歌可能把 AI 1.0 時代的工具賦能也算進去了，才湊出來了25%！

我也在谷歌工作（直到上周五）。同意你所說的。我的想法是：1. 這句話顯然是在夸大現實，他們很可能把已經存在了十年的全自動 CL/PR 等也算作 "人工智能生成"。我之前說過，如果一個 10 人團隊和一個 8 人團隊在使用 copilot 等設備時效率相同，那么在我看來，說 "人工智能取代了 2 名工程師 "是公平的。更重要的是，如果這種說法是真的，技術領導者也會這么說。

Copilot 及其克隆產品已經存在了足夠長的時間，證據確鑿，而且沒有人說 "我們已經用人工智能取代了 X% 的勞動力"--因此，我的說法是（通過 "否認結果"），使用 Copilot 并沒有實質性地加速發展。

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退一步說，即使25%是準確的。AI能做的事情也相當有限，因為編寫代碼遠遠不是程序員工作的全部！

因為代碼≠工程。

我覺得寫代碼幾乎是一種放松，而且這只占開發工作的一小部分。純粹靠編寫代碼片段來提高工作效率，我并不太感興趣。我覺得提高可維護性、穩健性和其他質量指標（不是關注人工智能輸出的質量，而是代碼庫的實際質量）更有意思。

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此外，“劈柴”也承認，所有AI代碼都必須經過工程師的“人工”審核和驗收。

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一個工齡20+的工程師表示：一想到要審核AI代碼，我人都麻了！

作為一個工作了 20 多年的程序員，這實在是太可怕了。我愿意接受我只是得了 "滾出我的地盤 "綜合癥之類的說法，但讓一個LLM來編寫/移動大量代碼的想法看起來實在是太不負責任了。每當我坐下來寫代碼時，無論是大型實現還是小函數，我都會考慮其他人（或未來的我）在與代碼交互時會遇到什么困難。它是否簡潔明了？是否過于巧妙？在進行修改時，是否太容易寫入一個微妙的 bug？我是否通過添加注釋或故意以其他方式讓人看到 X 依賴于 Y 的危險行為？

……我做這些事情并不是出于欲望，而是因為所有非繁瑣的代碼都有很多微妙之處，這就是代碼的本質。因此，一想到要打開一個由人工智能拼湊而成的代碼庫，我就感到害怕。細微的漏洞和錯誤會平均分布在整個代碼中，而不是在編寫者能力較弱的地方（通常就是這種情況）。整部作品聽起來就是一團糟。改變主意吧。

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2.大廠的集體壓力：迫切展示AI的回報

“劈柴”說，谷歌的AI投資“正取得回報并帶來成功”，其中AI技術帶動了谷歌搜索和云計算部門的強勁表現。

事實上，谷歌的投資者需要他做出這個結論。資本對AI從狂熱逐漸回歸理性，大家更想了解：AI技術如何轉化為實際利潤，尤其是在大量燒錢之后。

從這點來看，谷歌也更可能“湊”出這25%，以獲得資金繼續進行AI的研發。而不是害怕嚇到觀眾而故意做低這個數字。

AI完成25%的代碼，就意味著以原本的人力成本，實現了更高的產出。這對于公司來說就是賺到。

如果公司的雄心壯志尚未實現，那么就沒有理由把員工人數從 10 人縮減到 8 人，但產出卻保持不變，因為利用人工智能，你可以保留 10 個人，但產出卻能達到 12 個人的水平。

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不止谷歌，大力投資AI的一種巨頭們都在面臨同樣的壓力。

Meta三季度交出了“凈利潤方面，收入157億美元，增長35%”的亮眼財報，依然因為AI增益不足，而導致市值大跌。

小扎只能無奈承認：Meta將付出更多的AI基礎設施投入的消息“可能不是投資者近期想要聽到的”。

但他也真誠表示，該公司仍將繼續投資，“我只是覺得這里（AI）的機會真的很大。”

3.在未來：編程會成為精英運動嗎？

我們暫時不必因為谷歌 25% 的數據，就得出AI取代程序員的結論。

但是，如果將戰線拉長到5年、10年，這件事又會發生怎樣的改變呢？

此前，教主黃仁勛此前說出驚人言論：不再推薦小孩去學編程了！在黃仁勛看來，學生物學、教育、制造業或農業可能是更有前途的選擇。

米哈游前董事長蔡浩宇也和老黃“英雄所見略同”，他曾在領英發帖，苦口婆心地規勸普通游戲開發者：趁早轉行。他說，AlGC已經徹底改變了游戲開發；只是這種現象需要時間來充分展開。

“將來只有兩種類型的人在創造游戲時才有邏輯意義：1. 0.0001%的頂尖人才，他們擁有最深刻的理解和卓越的設計技能，組成精英團隊，創造出前所未有的東西。2. 99%的業余愛好者，他們可以在心血來潮時創造出一款游戲，以滿足自己的想法。”

不過，并非所有觀點，都像上面兩位大佬所表達的如此“激進”。未來的機會并不只屬于天才和靈光一現的人。

上周，Y Combinator 創始人Paul Graham發表了博客《寫與不寫》，他說，“AI改變了這一切。幾乎所有的寫作壓力都消失了。在學校和工作中，你都可以讓AI代勞。

結果將是一個“寫者”與“非寫者”分化的世界。仍然會有一些人會寫作，因為有些人喜歡寫。但在能寫得好的人和完全不會寫的人之間的中間地帶將消失。

在工業化之前，大多數人的工作讓他們身體強壯。現在，如果你想強壯，就得去健身。因此仍然會有強壯的人，但只有那些選擇健身的人。

寫作也會如此。仍然會有聰明的人，但只有那些選擇聰明的人。”

有人追問道，編程也是如此嗎？

Paul Graham回復道：也是如此！

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本文轉載自??51CTO技術棧??，作者：伊風