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程序员又又又要失业了？有反转！Google CEO称1/4的代码是AI写的！谷歌员工在线打脸：数据明显掺水，工程都是我们做的

算法与数据结构 · 公众号 · 算法 · 2024-11-06 11:12

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来自公众号：51CTO技术栈
编辑 | 伊风

谷歌不止Q3的财报很强劲。CEO “劈柴”更是在财报电话会议里曝了个猛料！

他指出：谷歌超过四分之一的新代码都是由人工智能生成的！

谷歌在内部推出了一个名为大鹅（Goose）的内部AI模型，以员工更高效地进行编码和产品开发。据说该模型由25年的工程经验训练而来的，浓缩了无数程序员的智慧。

这个大新闻一出，程序员失业论立马卷土重来了！“AI彻底改变了谷歌”、“程序员行业岌岌可危”的说法随处可见。

AI写25%+的代码让人吃惊，不过，这是否意味着公司可以裁掉约1/4的程序员？

要知道，此前谷歌曾承诺：人工智能不会抢走Googlers的饭碗（目前还没有），但也足够感到人心惶惶。

一些网友甚至笃定：我觉得实际数字还要高，谷歌可能做了个“假账”。

还有网友表示：太震惊了。25%已经来了，75%还会远吗？

这件事的关注度迅速推高了在Hacker News上的讨论热度。

更有一众谷歌员工和前员工跳出来反驳，在线打脸“劈柴”，透露数据“水分”太多！

关于神秘的“大鹅”Goose，谷歌员工都说了啥呢？

谷歌员工：25%掺水了，工程还是我们做

先来看看Goose的硬实力，作为一款谷歌25年编程经验的浓缩，它是否真是一款超越市面AI编程的“灵丹妙药”呢？

估计并不会！根据评价，Goose 的体验与 Copilot勉强掰个手腕，甚至稍逊一筹。

人在谷歌，刚刚下班。我就是写所谓 'AI 生成代码”的人。比如我写 'function getAc...'，“鹅”就会很聪明地补全为 'function getActionHandler()'，也许还会建议正确的参数和一个像样的 jsdoc 注释。
所以基本上，它是一个有用的生产力工具，但它根本不做任何工程设计。它可能和 Copilot 一样好，甚至比 Copilot 稍差。 (不过我最近还没用过）

另一位前谷歌员工，更是大胆开麦，质疑数字的水分——谷歌可能把 AI 1.0 时代的工具赋能也算进去了，才凑出来了25%！

我也在谷歌工作（直到上周五）。同意你所说的。我的想法是：1. 这句话显然是在夸大现实，他们很可能把已经存在了十年的全自动 CL/PR 等也算作 '人工智能生成'。我之前说过，如果一个 10 人团队和一个 8 人团队在使用 copilot 等设备时效率相同，那么在我看来，说 '人工智能取代了 2 名工程师 '是公平的。更重要的是，如果这种说法是真的，技术领导者也会这么说。

Copilot 及其克隆产品已经存在了足够长的时间，证据确凿，而且没有人说 '我们已经用人工智能取代了 X% 的劳动力'--因此，我的说法是（通过 '否认结果'），使用 Copilot 并没有实质性地加速发展。

退一步说，即使25%是准确的。AI能做的事情也相当有限，因为编写代码远远不是程序员工作的全部！

因为代码≠工程。

我觉得写代码几乎是一种放松，而且这只占开发工作的一小部分。纯粹靠编写代码片段来提高工作效率，我并不太感兴趣。我觉得提高可维护性、稳健性和其他质量指标（不是关注人工智能输出的质量，而是代码库的实际质量）更有意思。

此外，“劈柴”也承认，所有AI代码都必须经过工程师的“人工”审核和验收。

一个工龄20+的工程师表示：一想到要审核AI代码，我人都麻了！

作为一个工作了 20 多年的程序员，这实在是太可怕了。我愿意接受我只是得了 '滚出我的地盘 '综合症之类的说法，但让一个LLM来编写/移动大量代码的想法看起来实在是太不负责任了。每当我坐下来写代码时，无论是大型实现还是小函数，我都会考虑其他人（或未来的我）在与代码交互时会遇到什么困难。它是否简洁明了？是否过于巧妙？在进行修改时，是否太容易写入一个微妙的 bug？我是否通过添加注释或故意以其他方式让人看到 X 依赖于 Y 的危险行为？

……我做这些事情并不是出于欲望，而是因为所有非繁琐的代码都有很多微妙之处，这就是代码的本质。因此，一想到要打开一个由人工智能拼凑而成的代码库，我就感到害怕。细微的漏洞和错误会平均分布在整个代码中，而不是在编写者能力较弱的地方（通常就是这种情况）。整部作品听起来就是一团糟。改变主意吧。

大厂的集体压力：迫切展示AI的回报

“劈柴”说，谷歌的AI投资“正取得回报并带来成功”，其中AI技术带动了谷歌搜索和云计算部门的强劲表现。

事实上，谷歌的投资者需要他做出这个结论。资本对AI从狂热逐渐回归理性，大家更想了解：AI技术如何转化为实际利润，尤其是在大量烧钱之后。

从这点来看，谷歌也更可能“凑”出这25%，以获得资金继续进行AI的研发。而不是害怕吓到观众而故意做低这个数字。

AI完成25%的代码，就意味着以原本的人力成本，实现了更高的产出。这对于公司来说就是赚到。

如果公司的雄心壮志尚未实现，那么就没有理由把员工人数从 10 人缩减到 8 人，但产出却保持不变，因为利用人工智能，你可以保留 10 个人，但产出却能达到 12 个人的水平。

不止谷歌，大力投资AI的一种巨头们都在面临同样的压力。

Meta三季度交出了“净利润方面，收入157亿美元，增长35%”的亮眼财报，依然因为AI增益不足，而导致市值大跌。

小扎只能无奈承认：Meta将付出更多的AI基础设施投入的消息“可能不是投资者近期想要听到的”。

但他也真诚表示，该公司仍将继续投资，“我只是觉得这里（AI）的机会真的很大。”

在未来：编程会成为精英运动吗？

我们暂时不必因为谷歌 25% 的数据，就得出AI取代程序员的结论。

但是，如果将战线拉长到5年、10年，这件事又会发生怎样的改变呢？

此前，教主黄仁勋此前说出惊人言论：不再推荐小孩去学编程了！在黄仁勋看来，学生物学、教育、制造业或农业可能是更有前途的选择。

米哈游前董事长蔡浩宇也和老黄“英雄所见略同”，他曾在领英发帖，苦口婆心地规劝普通游戏开发者：趁早转行。他说，AlGC已经彻底改变了游戏开发；只是这种现象需要时间来充分展开。

“将来只有两种类型的人在创造游戏时才有逻辑意义：1. 0.0001%的顶尖人才，他们拥有最深刻的理解和卓越的设计技能，组成精英团队，创造出前所未有的东西。2. 99%的业余爱好者，他们可以在心血来潮时创造出一款游戏，以满足自己的想法。”

不过，并非所有观点，都像上面两位大佬所表达的如此“激进”。未来的机会并不只属于天才和灵光一现的人。

上周，Y Combinator 创始人Paul Graham发表了博客《写与不写》，他说，“AI改变了这一切。几乎所有的写作压力都消失了。在学校和工作中，你都可以让AI代劳。

结果将是一个“写者”与“非写者”分化的世界。仍然会有一些人会写作，因为有些人喜欢写。但在能写得好的人和完全不会写的人之间的中间地带将消失。

在工业化之前，大多数人的工作让他们身体强壮。现在，如果你想强壮，就得去健身。因此仍然会有强壮的人，但只有那些选择健身的人。

写作也会如此。仍然会有聪明的人，但只有那些选择聪明的人。”

有人追问道，编程也是如此吗？

Paul Graham回复道：也是如此！

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