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盡管生成式AI不斷進步，軟件開發者無需恐懼，但“自我修煉”與深入理解將成為未來核心競爭力。

圍繞“智能與智慧”的討論自古有之，而在人工智能時代，這一古老哲學問題被賦予了極其現實的意義：當專業知識成本不斷下降，真正珍貴的，是知道如何去運用它的能力。如今，最有價值的，已不再是“能做什么”，而是“如何有效地使用這項能力”。能在復雜系統中厘清目標、將海量內容整合為清晰的戰略方向，這才是現代競爭的新規則。

在軟件開發這一領域尤為如此，因為在這里，“內容”就是“可執行代碼”。這也造就了一個令人矛盾的現實：盡管業內普遍認識到代碼越多，維護成本越高，且“產出越多不等于效果更好”，但當下仍流行一種說法——即軟件開發者終將被AI取代。

而事實可能恰恰相反。開發者真正的核心技能，在于他們能在“構想、目標與實現”之間自由穿梭。而正是這個能力維度，正在以驚人的速度擴張。雖然任何人都能借助自然語言讓AI生成代碼，但每一次代碼生成，也都在為真正的開發者拓展新的領域。

或許生成的代碼質量不錯，能滿足需求，也能很好地集成入現有系統。但代碼真正的價值，在于是否體現出對項目目標與系統結構的深入理解。而能做到這點的人，有一個清晰的名稱：軟件開發者。

AI無法做到這一點，因為AI并不具備“理解”。理解事務之重要性，是一種純粹的人類能力，也是一項日益稀缺但日趨必要的技能。

“意圖”是企業創新的中間地帶

企業創新的“中間地帶”，是戰略目標與技術實現之間的橋梁。而這個橋梁，即“意圖的對接”，是AI永遠無法獨立完成的，它只能在人的指導下協助完成。

對開發者而言，將“意圖”貫穿于開發實踐，是自我增值的關鍵。當能把握一個項目背后的初衷，并用專業技能將之準確實現，就能發揮出遠超AI的價值。在此基礎上，AI只是助力，將人的“意圖”放大為自動化的執行流程。

即便AI未來在這一“中間地帶”能力有所提升，它也永遠無法具備“意圖”本身。它的行動永遠基于人類的驅動。因此，開發者不應僅成為“意圖”與“實現”的中介，而應堅持發展自身對系統的獨特理解力——自動化可以代替實現，但理解是無法被復制的。

LLM不會取代高級編程語言

AI熱衷者有時會宣稱，AI能大規模生成代碼，理解代碼意圖已不再重要。但實際上，這只是在生成的最初階段如此。未來或許真的會出現用自然語言直接操作AI的場景，類似今天的第四代語言。然而若將AI接口比作“Python之上的一層”，那就必須承認，未來依然需要懂得“底層語言”的人，正如今天仍然需要熟悉C語言、匯編、甚至芯片架構的工程師。

事實上，現階段的大語言模型對人類開發者的要求甚至更高——必須確保最小變動、最大精簡。這些原則并非附加要求，而是經驗反復驗證后形成的編程核心準則。任務是否“完成”與是否“優雅地完成”，在軟件開發中是一個絕對不可忽視的差異。

就像一個循環的實現方式可以被抽象，開發者可以用LLM代替寫for循環或forEach函數。但底層仍然是一個“循環”在運行。有人必須理解“迭代”在數據和系統中的含義，這種本質的理解無法由模型代勞。

理性看待生成式AI：別被“神話”迷住雙眼

值得一提的是，Gartner在2024年6月的“技術炒作周期”報告中已將生成式AI列入“幻滅低谷期”。一項技術被高度期待、炒作過度后，往往難以被清晰看待。而軟件開發者恰恰具備這種“冷靜看清本質”的能力。只有清晰認識AI真正能做什么、不能做什么，才能更好地發揮其作用，從而為整個行業創造更好的結果。

AI是人類平均產出的結果——也就意味著，它的產出也是“平均水平”。而真正卓越的技術與創意，則來源于將“抽象意圖、創造精神”與“具體技術”結合起來的那種人類獨特智慧。AI只能模擬這種能力，但無法擁有真正的“靈魂”。

如同禪宗或李小龍所說：AI只不過是“指月之指”，卻非“月亮本身”。

智能 vs. 智慧：開發者最寶貴的是整合能力

就像《龍與地下城》這類角色扮演游戲中所設定的，“智力”是“知道在下雨”，而“智慧”是“知道要躲雨”。換句話說，智能告訴人“怎么做”，而智慧告訴人“做什么”。

從更深層次來看，智能傾向于“拆解”，而智慧追求“整合”。智能關注局部，智慧把握整體。而當“智能”可以被人工制造，我們就更需要借助智慧去駕馭它。

軟件開發者的獨特價值，不在于機械實現，而在于其視角——對系統、目標、用戶體驗的整合能力。在AI制造的大量“理解缺失”的內容中，真正稀缺的是“深度理解”。而理解，不論是“怎么做”還是“為何要做”，永遠都是最具價值的財富。

持續追問“為什么”，理解得更深——其余的一切，都會水到渠成。