会用ChatGPT≠工程师，谷歌资深员工发文，揭秘AI编程不为人知的

原标题：会用ChatGPT≠工程师，谷歌资深员工发文，揭秘AI编程不为人知的
文章来源：新智元
内容字数：8781字

AI辅助编程的与未来

本文总结了前谷歌产品经理Peter Szalontay和谷歌Chrome工程团队领导Addy Osmani对AI辅助编程的见解，揭示了其利弊，并探讨了未来发展趋势。

1. AI编码工具的局限性

Szalontay指出，AI编码工具并非万能药。许多开发者在使用AI工具构建复杂应用时遇到诸多难题，例如：

1. AI生成的代码质量参差不齐： 大约一半的AI代码毫无价值，频繁的代码更改可能引入难以预测的bug。

2. “通用编码器”是个谎言： AI难以同时高效地处理多种编程语言，需要针对特定语言进行优化。

3. AI对授权和数据库处理能力有限： AI在处理OAuth流程、数据库交互等方面容易出错。

4. AI易犯低级错误： 例如删除已有代码、复制错误代码、执行错误操作、无法修复自身bug等。

5. 付费后仍无法保证成功： 即使付费使用AI工具，也无法保证最终获得高质量的代码。

2. 菜鸟与老手的差异

Osmani指出，AI辅助编程对经验丰富的开发者帮助更大。新手容易盲目依赖AI的建议，导致生成的代码脆弱且难以维护；而资深程序员则能更有效地利用AI，进行代码重构、添加异常处理模块等，并对AI的建议保持批判性思维。

3. 知识悖论与最佳实践

AI辅助编程存在“知识悖论”：只有了解其使用方法才能有效利用它。AI更像一个积极性高但经验不足的初级开发者，需要持续的监督和指导。 Osmani建议：

1. 从原型开始： 使用AI快速验证想法，生成最小可行原型。

2. 处理孤立任务： 将复杂任务分解成小的、明确定义的任务。

3. 理解和审核代码： 仔细审查AI生成的代码，确保理解其工作原理。

4. 保持模块化： 将代码拆分成的模块，提高可维护性。

5. 学习基本编程概念： AI只是辅助工具，不能替代学习。

4. AI辅助编程的未来

Osmani对AI辅助编程的未来持乐观态度。他认为，未来的AI工具将更加智能化，能够主动规划、执行和迭代解决方案，实现与程序员更有效的协作。这将要求程序员提升系统设计、架构思维、沟通能力和人机协作能力。

总而言之，AI辅助编程工具能够提高效率，但其局限性不容忽视。 程序员应将AI视为强大的辅助工具，而非替代品，并学习如何有效地利用它，才能真正受益于这项技术。

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作者简介：智能+中国主平台，致力于推动中国从互联网+迈向智能+新纪元。重点关注人工智能、机器人等前沿领域发展，关注人机融合、人工智能和机器人对人类社会与文明进化的影响，领航中国新智能时代。