程序员是最先被AI取代的职业?

省流版：

现在AI编程工具的出现，只是进一步提升编程效率，即AI工具快速生成高级语言代码，所以并不会取代程序员。

程序员供不应求的时候，工具的普及是皆大欢喜的事情。但是当程序员供大于求的时候，无论出没出现新工具，都会造成程序员就业大动荡。

AI编程就是一个更高级的复制黏贴工具，掌握在优秀的程序员手里，就会极大提升编程效率，掌握在一般的程序员手里，只能做技术蓝领的工作而已。

本轮AI是从深度学习拓展到大语言模型（LLM），大语言模型本身就是为语言描述这种“简单一维组织结构”来设计的一种类似于概率统计方法。编程指令恰恰就是一种有着简洁逻辑结构的语言，这是大语言模型擅长的舒适区。所以AI编程给人感觉很惊艳！

以下正文：

现在国内媒体把AI神话了，各路媒体一片AI仿佛能替代大多数人工作的观点。

其实本轮AI的热潮从大概2012年兴起，2022年基本就进入尾声，按常规到2024年就和普通技术一样趋于平稳。实际上本来也确实如此，和AI关联的计算机专业，2024年也没有那么热门。

然而2025和2026年两个应用把AI又拉回公众视野。一个是具身智能，直接广为人知的应用就是智能驾驶和人形机器人。另一个就是AI辅助编程，一是程序员是最先被AI取代的职业成为流行观点。

程序员是会被AI取代吗？对AI有明确认知的程序员肯定不会这么认为。

但是AI会极大提升编程效率！这也是程序员们的共识！

所以，历史上任何可以提升生产力的工具一旦普及，都会加大改变这个工具相关行业的格局，具体来说就是技能大提升后造成原有从业人员大批失业。比如工业革命造成力工的大失业，比如机车的出现和普及让“骆驼祥子”们失去岗位。

AI对编程的作用，讲得最透彻的是2026 年 5 月 20 日北美开源峰会明尼阿波利斯主会场炉边对话中，Linux之父Linus Torvalds对一个观点“99%的代码是AI写的”回应：

AI是一个伟大的工具（Tool），但它只是一个工具。我可以百分之百的保证，他们的代码都是编译器（Compilers）写的，但他们从来不这么说。

AI is a great tool, but it's just a tool. I pretty much guarantee that 100% of their code is written by compilers, but they never say that.

绝大多数人都会借助人工智能生成代码；编译器会利用这些代码产出另一套代码，汇编器再基于这套代码生成机器码。这场变革的意义，和我们以往经历过的各类技术革新同等重大，人工智能还能将你们的工作效率提升十倍。

https://lwn.net/Articles/1073782/

这话说的，Watch out！醍醐灌顶啊！

众所周知，最早的计算机编程是机器语言，说白了就是0、1数字组成的指令。中国第一个卫星，在天上奏响东方红的指令就是机器语言编写的。

机器指令是依赖于设备的，就是每种计算机指令都不同。于是为了提升编程效率，汇编语言（assembly language）出现了。汇编语言代码（code）用英语助记符替代指令名称，默认用十进制数字替代二进制数字，写的代码用编译器（Compilers）翻译成机器指令来执行。汇编语言的出现，极大地提高了编程效率，并且代码可移植。

同样，后来出现的高级语言，包括C/C++，python，Java，C#……等等。进一步将程序用更符合人类逻辑结构的“语言”来编写，再次极大地提高了编程效率。同样的，高级语言也需要编译器（本质上是高级语言翻译成汇编语言，汇编语言进一步翻译成机器语言）翻译成机器语言，从而被计算机执行。

现在AI编程工具的出现，只是进一步提升编程效率，AI工具快速生成高级语言代码，所以并不会取代程序员。

那么大家可能会说，汇编语言和高级语言的出现，并没有引起程序员的恐慌，也没有引起程序员的职业担忧，为什么这一轮AI的出现会让舆论产生这个担忧呢？

其实原来的工具没引起程序员职业担忧的原因，主要是那时候程序员数量少，需求缺口大，工具的出现是填补了需求的缺口而已。或者说，程序员供不应求的时候，工具的普及是皆大欢喜的事情。

但是当程序员供大于求的时候，无论出没出现新工具，都会造成程序员就业大动荡。

2003年左右互联网泡沫的破灭，就造成了第一大动荡，当时可没有AI编程什么事，2018年左右互联网共享经济泡沫的破灭，在国内又造成了一次动荡，好在，没多久后，被AI热潮延寿而已。

所以这一轮程序员恐慌，说白了是AI退潮，程序员需求不足了而已。

这就有个问题：说AI退潮，那么这一轮AI编程怎么那么厉害，不像AI在别的地方应用，总是那么差一口气似的？

其实本轮AI是从深度学习拓展到大语言模型（LLM），大语言模型本身就是为语言描述这种“简单一维组织结构”来设计的一种类似于概率统计方法。巧了，编程指令恰恰就是一种有着简洁逻辑结构的语言，这是大语言模型擅长的舒适区。所以AI编程给人感觉很惊艳！

语音、文字这种一维组织结构能高效处理，而二维工程图、三维数模、复杂公式推理这类“高维组织结构”描述的信息，用大语言模型目前没有找到很好的应用（都处于玩具阶段）。

而有些还可以的应用，都是把工作拆解为一条一条的指令序列（skill）来处理（所以很多企业在统计员工的电脑操作过程）。这是一种回避直接的问题（图纸、数模等识别和处理），间接的转为“一维组织结构”（skill）来实现。

AI编程那么美好吗？

无论是Linux操作系统还是像godot引擎这类开源应用软件，都已经开始不再处理或接受用AI提交指令审核了，原因之一就是“效率太高，但质量太差”严重挤占审核人员的有效时间。

所以AI编程就是一个更高级的复制黏贴工具，掌握在优秀的程序员手里，就会极大提升编程效率，掌握在一般的程序员手里，只能做技术蓝领的工作而已。一旦有新的应用需求出现，AI不能真正理解，出来的代码就解决不了实际问题。

新时代的程序员，需要的是将复杂问题拆解为简单确定的技术需求的能力，以便让AI帮助把解决这个技术需求的代码copy修改过来。

那么AI能替代其它工作吗？更早呢，毕竟其他工作可不是编程这种一维组织结构。

举个最简单直接的例子，各个学校天天喊着AI智慧教育，特么没有一个能把“排课”功能做得好的。课表一个个排的，狗屎一样！