AI时代的无力感

我在哔哩哔哩一直有几个非常喜欢的 up 主，内容比较深刻又由浅入深，一个是 学java的生生，一个是 编程不良人，当然除这些外还有很多优秀的 up 主，通俗易懂讲解 AI 技术的 马克的技术工作坊、一直在分享一些视频的尚硅谷、黑马、马士兵等（不管这些教学的深度亦或者引流的目的，确实让普通人可以免费对很多技术栈至少可以入门）……

在前天（2026-04-14），上述中的一位发了一篇动态：告别，Java：一个全栈老兵的“退场白”与“入场券”，引用其中的一段话：

但说实话，现在的技术圈，真的入冬了。这种冷，不是说 Java 没人用了（毕竟 JDK 26 都发了），而是单纯堆砌代码、研究 CRUD 框架的价值，正在断崖式下跌。 以前我们引以为傲的“全栈能力”，在 AI 面前显得如此笨拙。曾经要写三天三夜的复杂业务逻辑、调优半个月的性能参数，现在的 AI 只需要你给出正确的提示词，几秒钟就能生成出比人工更严谨的代码。

当“写代码”这件事本身变得廉价，我们这些“码农”的护城河又在哪里？ 这种无力感，是我决定转身的第一层原因。

我印象里 20 年 gpt 横空出世的时候，被大部分人当做搜索引擎使用，甚至经常答非所问；23 年的时候优化某个函数、分析函数意图已经很不错了，但依然是文本交互为主；如今 AI 百花齐放，智能补全代码、修复代码 bug、知识库检索……，Tools、Skills、MCP 极大的提高了 Agent 的可操作范围；而面对未来，我贫瘠的想象力已经展望不出未来的场景了。

我并非一个不愿意学习与接触新事务的人，从下面哔哩哔哩的收藏和某平台发布的文章应该也能看出来：

对于大多数人而言，以前大家可能看中间件的掌握深度，代码的优雅规范性来评价一个人的技术，但在 AI 的发展下，AI 理解业务需求后会自动帮你管理好事务的传播，Redis 数据结构的选型，使用多种设计模式提高代码的拓展性。突然觉得有点理解“阿尔法狗”出现后的部分围棋人。

当从事的工作门槛大幅度降低，写代码不再是程序员的专利，产品经理也可以在 AI 工具的辅助下，跨越原型阶段，直接发布很多有创意的产品。

如果所有人的编码趋同，那么个人的独特价值该如何体现？

出现这样的无力感也是情理之中，但我并不想表达太悲观的想法。

软件工程并没有因为大模型的出现就变得简单（毕竟编码不等于软件工程）。需求本身就是零散的，目标也是模糊的，在没有全局视图的情况下，架构自然就是有局限性，所以需要需要不断迭代变更。每个迭代，你能拿到的信息仅仅是宏大视图中的小小一角，根本没有全貌，大模型对此也是无能为力的。

最重要的一点是：大模型基于过往，而人类创造未来。

注：以上不过是一个不足两年工作经验的我的思考，也许被说浅薄（毕竟未来无法预料，三体里也说：弱小和无知不是生存的障碍，傲慢才是），也许被说清醒，都留给未来的我来见证吧~