不久前，或许六个月前，我曾深信 AI 不会取代我们程序员。它只会帮助我们，成为我们的助手。当时我主要是在 ChatGPT 中偶尔输入提示，以帮助我处理偶尔的算法，但令我高兴的是，我几乎仍然是手工编写我所有的代码。六个月后，我不确定如果没有 Claude，我能否完成我的日常工作。而我并不孤单：现在有 84% 的开发者正在使用或计划使用 AI 工具，早在 2023 年 2 月，GitHub 就已经测量出 46% 的在 Copilot 启用的文件中的代码是 AI 生成的，其 CEO 预测这一比例将在“不久的将来”达到 80%。我最近在 DevBcn 进行了一次实际测试，那里我们展示了 GolemUI。我特意询问了每一个停下来我们展台的开发者他们是如何使用 AI 的。我的这个非科学调查，大约五十名来自不同公司和世界各地的开发者，得出了令人惊讶的一致性。他们基本上都说了一样的话：这与 Gartner 的预测一致，到 2028 年，90% 的企业软件工程师将使用 AI 代码助手，而在 2024 年初这一比例不足 14%，开发者的角色则从实现转变为编排。2023 年 2 月，Copilot 启用的文件中 46% 的代码是 AI 生成的，Gartner 预计到 2028 年企业工程师使用 AI 助手的比例将达到 90%。我不知道你如何看，但对于我来说，经过近 30 年的软件编写（是的，我老了！），这有点令人难过。虽然我担心这只是因为它意味着行业正在经历一些重大变化，而我们人类不喜欢改变。因此，我个人想保持积极，相信这可能最终会带来好处，希望能带来长期的影响。会吗？答案可能取决于你最喜欢的 AI YouTuber。但对于你和我，现在在这个行业工作的人来说，这让我们今天处于什么位置，而不是五年后？公司们开始从全包式的代币转向一种更计量和企业化的方式。Gartner 预测到 2026 年全球 AI 支出将达到 2.5 万亿美元，同比增长 44%。其中大部分是基础设施，而不是你的代币账单，但这正是让财务部门开始下游提问的数字。而“全包式”悄然变为：我们即将进入一个围绕两个数字建立的疯狂指标的世界：每个特性的代币成本。生成代码的信任百分比。第一个至少可以放在仪表板上，即使没有人会同意什么是“特性”。而第二个是真正的麻烦：信任基本上在自己墙内是无法测量的。只有在你比 AI 更了解该领域时，你才能衡量代码中的信任，而现在这一点通常只发生在你是该领域的行业专家时。信任在我看来是现代 AI 中的棘手问题。让我回到我开始时说的东西：“我不确定如果没有 Claude，我能否完成我的日常工作。”这句话值得更精确的解释。是的，我依赖 Claude 来帮助我，但我是否可以信任它的工作取决于一个问题：我是否是它所处理领域的行业专家？这个问题将我的工作分为两部分，基于我是否关心某事是如何完成的而不是它达成的是什么：我的核心目的：我业务实际交付的东西，我是专家的领域。在那里，我对“如何”和“什么”同样关心。在其他地方，我不是专家，我主要关心“什么”。基本上，当我处理 GolemUI 源代码时，我知道我占据优势。我请 Claude 帮助我，但 Claude 大多是一个向我汇报的下属。现在，当我必须更新我们的网站时，我主要关心“什么”。网站重要，但它不是我的核心目的，没人指望我在营销网站方面是专家。信任问题存在于第二个领域。使用 AI，你可以编写之前根本无法接触的应用领域的代码，没人会称你为行业专家，那么你如何信任你并不完全理解的东西呢？我相信你有你自己的秘诀，你创建一个新会话，告诉它做“后端架构师”，并让它审查某些内容。但最终这也会落入同样的境地。这就是定时炸弹是如何被植入的：你无法完全评判的代码被运送，因为它似乎工作正常，正好在你宁愿不打开的应用的一个角落里滴答作响。数字显示你并没有想象。根据 2025 年 Stack Overflow 开发者调查，采用率上升，信任度下降，对同一项调查而言：66% 的人表示最大的挫败感是“几乎正确但不完全正确的 AI 解决方案”；45% 的人表示调试 AI 代码比他们希望的更费时。希望我传达了两个关键点，我认为这正是如今大多数高级开发者焦虑的核心：我们将如何证明我们正在有效使用我们的代币，如何能证明。