当AI开始写比你更好的代码，那条线已经悄悄越过去了

振长策

【当AI开始写比你更好的代码，那条线已经悄悄越过去了】


快速阅读：一个有六年经验的开发者发现，自从新一代模型出现，AI写代码已经不是“辅助”而是“主导”。这个变化比大多数人意识到的要彻底得多，而且没有回头路。


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发帖者是个有六年经验的开发者，用过C++、Python和多种网页语言。他不是AI狂热分子，而是从实际使用角度描述了一件事：从Opus 4.5开始，AI写的低级语言代码不仅少有错误，还比他自己写得更好，速度快出不止一个量级。


他现在用Codex给树莓派写定制驱动，下一步计划用C++从头搭一个游戏引擎。这些事情以前意味着几个月的工作。


更重要的转变不是效率，而是他大脑的重心变了。他不再思考“能不能实现”，而是直接想“要做什么”。能力边界消失之后，剩下的就只有想象力了。


有人合并了一个4000行的PR，完全由Opus 4.6写成，整个过程大概花了他一天，其中大部分时间是测试和验证。他说模型做了完整的测试驱动开发，思路清晰，连大规模重构都处理得很干净。


这件事引发了一个有意思的讨论：如果AI开始用人类根本看不懂的语言写代码怎么办？有网友认为，AI只用可读代码是因为我们要求它这么做，不是因为可读代码更高效。未来“从提示词到运行程序”可能就是个黑盒。马上有人反问：你敢开一辆没人能检查的车吗？另一个人说：你上次检查微波炉内部是什么时候？


这个争论没有结论，但争论本身已经说明了问题。


有观点认为，“代码就像木头”，它本身不再是价值所在，你用代码建了什么才是。也有观点认为，开源软件因此变得更有价值了，你现在可以用AI把任何开源项目改造成完全符合自己需求的版本，不用再担心读不懂别人的文档或等一个没人维护的项目更新。


当然，也有人不以为然。一个在医学实验室工作的人说，他们的试剂比黄金还贵，瓶颈根本不在效率，AI对他的工作流程没什么影响。这是个值得尊重的反例，AI的渗透并不均匀。


关于AGI的定义吵了半天，最后一个回复说得比较清醒：定义一直在动，20年前的专家定义的AGI按今天标准看早就实现了，而今天很多人把AGI的定义悄悄替换成了原来ASI的定义。有人说，与其争定义，不如看AI对现实世界的实际影响，那个数字在指数级增长，不管你叫它什么。


有网友提到，一年前用Cursor还觉得自己活在未来，现在回头看那一年就像史前时代。


大学教育的问题也被提出来了。有人说花20万美元读CS学位，在当下是一个越来越难以计算的赌注。有人反驳说好的学校成本没那么高，也有人说如果自己有个大学适龄的孩子，不确定是否还会建议他去读计算机。


现在谁来写下一代模型的训练数据这个问题，好像还没人提到。


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简评：


这条消息的核心不是“AI写代码更快了”，而是三个字：线过了。


什么线？就是那条“人比机器强”的线。以前AI是你的助手，现在它是你的枪手，而且枪法比你准。


有意思的是人类的反应。有人兴奋：哇，我能造游戏引擎了！有人焦虑：我儿子还要不要学编程？还有人淡定：我们实验室的试剂比黄金贵，AI管不着。


这三种反应，恰好是三种命运的预演。


但真正值得玩味的是那个微波炉的比喻。我们其实早就活在黑盒里了——你不懂发动机但敢上飞机，不懂代码但敢用手机。人类接受黑盒的速度，永远比我们自己以为的要快得多。


最残酷的发现是：当能力不再是瓶颈，想象力就暴露了。很多人以为自己被技术限制住了，其实是被自己限制住了。AI递过来一把无限长的梯子，你才发现，你不知道要爬到哪儿去。


这不是一个技术新闻。这是一道存在主义考题。


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