GitHub 首席执行官警告开发者：要么拥抱人工智能，要么离开
导读：GitHub 首席执行官在 X 上引用一项新研究，警告开发者要么拥抱人工智能，要么离开或退出。
关于托马斯·多姆克
GitHub 现任首席执行官是托马斯·多姆克 （Thomas Dohmke）。
他在2022年3月被任命为代理首席执行官，并自2022年11月15日起正式接任该职位。
托马斯·多姆克此前担任GitHub的首席产品官（CPO）。他带领团队主导了 GitHub Copilot 等AI工具的开发与推广，并强调未来开发者将与智能体协作，而非被取代。
他也向软件开发人员发出了直截了当的警告：要适应人工智能，否则就会面临职业过时的风险。
多姆克在 X 平台上如此写道：“证据很明显：要么拥抱人工智能，要么放弃这个职业”，并引用了他的新博客文章“开发人员，重塑” 。
他在博客中表示说，最先进的开发人员“已经从编写代码转向架构和验证由 AI 代理执行的实施工作”。
这篇文章是在2025年3月份发表的，当时他重申了 Anthropic 首席执行官达里奥·阿莫迪（Dario Amodei）的断言：“在短时间内，90% 到 100% 的代码都将由人工智能编写。”
警告背后的原因
多姆克的警告来自 GitHub 对 22 位已经在工作中大量使用 AI 工具的开发人员的采访。
数据研究表明，对于这些开发人员来说，“让 AI 成为其工作的核心部分并不是一个遥远而长远的未来，而是当下正在发生的变化。 ”
许多开发者一开始都持怀疑态度。研究表明， “很酷，但很花哨”是人们对人工智能工具的普遍第一反应。但那些克服挫折坚持下来的人，最终迎来了多姆克所说的“关键的‘顿悟时刻’ ”。
人工智能应用的四个阶段
该研究确定了开发人员经历的四个明确阶段：
第一阶段：人工智能怀疑论者——“尝试用人工智能解决一些小任务和问题。开发人员主要从事代码补全工作，对迭代和错误的容忍度较低。”
第二阶段：AI 探索者——“使用 AI 进行调试、样板和代码片段，开发人员开始了解 AI 的局限性。”
第三阶段：AI 合作者——“积极与 AI 共同创造，并建立情境工程直觉。”
第四阶段：AI战略家——“将AI视为功能开发、复杂任务和大规模重构的强大合作伙伴。”
在最后一个阶段，开发者将不再编写代码，而是将这项任务委托给 AI 代理，专注于完善提示，并审查和验证生成的实现。
工作已经改变
最重要的发现涉及第四阶段的开发人员。
“第四阶段的开发人员一致宣称他们的角色已经转变，”多姆克写道。“他们现在专注于任务的委托和验证。”这些开发人员不再编写代码，而是管理AI代理。
研究解释说：“授权是通过丰富的背景和指令为代理的成功做好准备，设计和改进提示，审查人工智能的计划和权衡，并在继续之前进行调整。”
“验证就是拆解代理的工作——他们审查并验证人工智能生成的实现是否满足其需要的目标和约定。 ”
一位开发人员捕捉到了这种转变：“也许我们不再是代码生产者，而是代码推动者。我的下一个头衔可能是代码创意总监。 ”
90% 的 AI 编写的代码即将推出
当 GitHub 询问 AI 编写 90% 的代码时，时间线令人震惊：
- 一半的开发人员相信这将在 5 年内实现
- 一半人预计两年内
但至关重要的是，多姆克指出：“对他们来说，这种未来情景并不意味着他们的价值或身份被削弱，而是被重塑了。”
在 X 上，他强调：“开发人员并不担心。他们对未来的变化持乐观和现实的态度。”
这并非节省时间的问题
调查还揭示了一些意想不到的事情。“开发者很少提到‘节省时间’是这种与代理商合作的新方式的核心优势。他们更关心的是提升目标。”
多姆克在 X 上所说：“节省时间？没错。但真正的转变是雄心。开发者在提高上限，而不仅仅是降低成本。”
这一发现与他之前的观察一致。在7月份的一次播客节目中，Dohmke指出，人工智能并没有解决公司积压的工作：“我还没看到哪家公司说，‘多亏了人工智能，我们把积压的工作都完成了。’ 更确切地说，人工智能正在创造更多的可能性，也带来了更多的工作。”
当前的研究解释了为什么“我们采访的许多开发人员都在为顶级订阅付费。当你从考虑减少工作量转向扩大范围时，只有最先进的代理功能才能发挥作用。”
需要的新技能
多姆克指出人工智能时代的七项基本技能：
1）人工智能流畅性——了解不同的人工智能工具和模型
2）授权和代理协调——为人工智能的成功奠定基础
3）人机协作——实时与人工智能协作
4）基础知识——仍然需要深厚的编程知识
5）验证和质量控制——严格检查人工智能的工作
6）产品理解——超越代码的系统思维
7）架构和系统设计——指导人工智能集成
关于最重要的，他指出：“模糊或单行指令永远不足以帮助人类同事成功达成目标，对人工智能代理也同样如此。 ” 这与他之前的警告相符，即虽然人工智能工具可以帮助初学者入门，但“在某些时候，你会遇到限制。单凭提示是不够的。你需要理解代码，进行调试，并使其可扩展。”
教育必须改变
多姆克认为现今计算机科学教育已经过时了。“学生们将越来越依赖人工智能来编写大量的代码。那种依靠死记硬背语法或死记硬背API的教学方式已经过时了。 ”
关于X，他的观点更加直接：“仅仅教授语法已经过时了。学生现在必须学会引导人工智能，批判其工作，并跨学科思考。 ” 学校不应该教“编写这个循环”，而应该教“理解这段代码的作用，以及如果修改它会导致什么问题”。
就业前景：不断增长但有所不同
尽管有很多人预测人工智能将取代开发人员，但多姆克指出了积极的就业数据：“美国劳工统计局预测，未来十年软件开发人员的就业岗位预计将增长 18%——几乎是全国各职业平均水平的五倍。 ”
然而，他补充道：“这些工作将不再是我们今天所熟知的软件开发工作。 ” 这也维持了他此前对招聘的乐观态度。今年7月，他指出，明智的公司会“雇佣更多开发人员”，因为“如果你把一个开发人员的工作效率提高10倍，那么10个开发人员就能把工作效率提高100倍。” 但他的最新研究表明，这些开发人员将是成功驾驭人工智能转型的开发人员。
并非所有人都会适应
多姆克承认存在阻力：“软件开发人员的角色注定会发生重大变化。并非所有人都愿意做出改变。对许多人来说，通过管理代理来实现成果可能听起来难以令人满足。 ”
但他认为开发人员一直都是这样做的：“通过编程语言管理他们的计算机来实现成果。 ”
“这种转变并非假设，而是正在发生， ”多姆克在 X 上写道。他的研究表明，“全球开发者已经从怀疑转向信心，在与人工智能合作的过程中重塑他们的角色、实践和思维方式。”
他传达的信息很明确：“这不再是一个生产力的问题，而是一个再造的问题。软件开发人员的工作并没有消失，而是正在重生。 ”
对于仍然对人工智能持怀疑态度的开发人员来说，多姆克的研究既提供了警告，也为我们提供了路线图：
“转变已经在进行中，那些早期适应的人正在为软件开发领域一个根本不同但可能更雄心勃勃的未来做好准备。”
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作者：场长
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