Google X无疑算得上是整个科技行业中最具传奇性的部门，作为谷歌旗下最前沿、最有探索性的实验室，诸如太空升降梯、热气球网络、海水提炼燃料、冷核聚变、悬浮滑板、AR眼镜种种让人惊叹的奇思妙想，都诞生于此。日前Google X又有一个神秘项目“Pitchfork”曝光，据悉其旨在训练AI来写代码，以及后续的BUG修复和代码更新。

随着人工智能生成内容（AIGC）在绘画领域取得长足进步，甚至人类画师与AI绘画之间出现纷争之时，要知道即便是在2022年之前，许多人都认为艺术家可能会是最后一个被人工智能取代的职业。毕竟目前的人工智能都属于弱人工智能、现在的AI也没有属于自己的灵魂，它对现实世界和人类的生活毫无感知，更无法进行情感的表达，因此也被认为难以创造真正的艺术。

然而，现实却给了持有这种观点的人无情的一击。不久前，AI绘制的画作甚至拿下了艺术类奖项，由此也引发了大批吃瓜群众去体验AI绘画。而最终的结果，则是大家普遍认为目前的AI绘画虽然仍有缺陷，但在经过一定的调校后，所产出的作品已经能入眼了。因此随着AI在绘画领域取得如此成绩，自然也让从业者欢欣鼓舞，将其应用在代码领域也就变得顺理成章了。

事实上，AI自我生产代码不仅仅是一项前沿探索、更有着现实意义。在“万物皆可计算机”的指引下，近年来“文科转码”、“商科转码”、“工科转码”、“零基础转码”等各种“转码”教程，俨然成为了社交平台的“流量密码”，也使得计算机科学（Computer Science）更是热得发烫。而这背后，则是二十余年来以互联网为代表的信息产业成为了世界经济增长的引擎，其中程序员作为信息产业的生产力，自然也享受到了一定的时代红利。

说起程序员，除了“头秃”外，优渥的薪资恐怕是大家最直观的印象。毕竟无论国内还是海外，在全球绝大多数地区程序员都是正当职业中少数能与金融从业者、这一距离钱更近的职业，比拼薪酬的存在。而程序员能够拿到远超均值的报酬，门槛相对较高无疑是关键，毕竟“写代码”可并不是件简单的事情，它需要出色的逻辑思维、扎实的计算机基础、良好的沟通写作以及快速学习能力。

所以如何降低程序员的门槛，更直白地讲是如何降低企业对程序员的需求，也就成为了热点。不久前，刚刚“入主”推特的马斯克掀起了一场堪称血腥的裁员，甚至据称推特一半以上的员工被“扫地出门”。而马斯克给出的理由，则是推特目前每天亏损超过400万美元，减少亏损最直接的方式就是裁撤平均薪酬为232626美元的员工，裁员50%将立竿见影地为该公司每天减少超过200万美元的支出。

但推特大规模裁员的结果想必大家也都已经知道了，各种状况不断，甚至出现了已开始挽回刚刚被辞退员工、请求他们重返岗位的情况。事实上，对于科技企业而言，程序员就是产能的代表，只有足够的程序员才能让产品经理的想法变为现实中用户可以体验的产品，所以这就造成了企业需要用更高的薪酬来吸引程序员。

然而对于逐利的商业公司，压缩成本、提高利润是刻在骨子里的基因，因此压低程序员的工资几乎是所有老板的共同念想。而在取代程序员这事上，低代码则是更早前诞生的解决方案。但程序员高薪酬的背后，是这个职业相对较高的门槛，那么压低门槛让更多人有写代码的能力，必然将大有可为。低代码是用模块化组件代替编程语言中一行行的代码，而可视化的设计则是将程序员脑海中的抽象思维变成了更容易理解的流程图，进而让更多的非专业有人士能够参与到开发中。

可遗憾的是，低代码至今也没有被商业公司广泛接受，其中的关键就在于其“中看不中用”。由于低代码将不同代码实现的功能模块化、通用化的愿景是有代价的，那就是精确度不高，最终导致使用低代码打造的产品在性能上很难比肩传统开发方式的产品。在这样的情况下，企业就将目光投向了AI，并希望借助后者来完成代码的编写和维护。

那么AI真的能取代程序员吗?或许在许多人的有生之年，是看不到这一天了。

尽管如今AI看起来似乎是万能的，但实际上目前AI能大展拳脚的场景极为有限。现阶段凡是AI擅长的工作，都有着“大数据和小任务”这一双重特质，大数据代表着有海量的正确答案可供AI学习，而小任务则意味着任务目标是具体且明确的，其中典型例子就是AI翻译、AI绘画。

反过来说，小数据、大任务就是当下AI力不从心的场景，比如说完全不用驾驶者干预操纵的L5级别自动驾驶，又比如AI自动编写代码。通过代码实现功能就是一个典型的缺乏足够参考、但又需要实现产品经理相对模糊目标的过程，要不然互联网上产品经理和程序员之间的段子也就不会层出不穷了。因此AI取代程序员的命门就在这里，如今AI生成代码是需要一个原点的，也就是它根据什么来生成代码。如果是根据人提交给它的需求生成代码，就意味着人需要与机器交流，然而现在的程序员就是通过编程语言与机器交互。如果是由AI来自我生产代码，就意味着AI需要有自己的独立思维能力，可强人工智能的诞生就不仅仅只意味着程序员要失业了，全体人类都要失业可能才是更大的问题。