关于AI与软件工程，所有人都错了

摘要

文章认为，围绕AI编程能力的讨论中，技术怀疑派和AI公司高管都犯了错误。怀疑派的判断停留在2024年早期模型的水平，未能正视2025年底Claude Opus 4.5、GPT-5.2等模型在SWE-bench等基准上的质变。而AI公司声称即将自动化软件工程，则混淆了"代码生成"与"软件工程"——真正困难的是需求规格定义、系统设计与行为验证，而非将规格翻译为代码。翻译瓶颈被消除后，规格与验证能力的价值将大幅上升。

内容框架与概述

文章开篇指出一个认知悖论：对AI最不了解的人（如政客）反而比技术精英更接近当前AI能力的真相。Hacker News上的技术评论者在2024年形成了"LLM无法胜任真正软件工程"的共识，这一判断在当时是准确的，但问题在于这种合理的怀疑固化成了不可证伪的信念，面对新证据也拒绝更新。

文章随后论证2025年11月是一个真正的拐点。Google发布Gemini 3 Pro、Anthropic发布Claude Opus 4.5、OpenAI紧急推出GPT-5.2，模型在SWE-bench Verified上的得分从33.4%跃升至80.9%，能够在真实生产代码库中解决需要数小时的工程任务。作者强调，如果你的认知仍校准在一年前的模型水平，你所依据的假设已经过时。

接着文章转向批评AI公司的叙事。作者指出Amodei和Altman所暗示的"6-12个月内自动化软件工程"同样是错误的，因为软件工程的核心从来不是"把代码打进编辑器"，而是与利益相关者沟通、分解模糊需求、做架构权衡、建立验证策略、长期维护演进系统。LLM消除的是"翻译瓶颈"，而非工程本身。文章最终得出结论：技能结构将发生反转，语法和API记忆的价值趋近于零，系统思维、领域建模和规格定义能力的价值则显著提升，入门级"翻译型"岗位可能收缩，而具备判断力的资深工程师将获得更大杠杆。

核心概念及解读

认知固化（Earned Skepticism Hardening）：技术社区对早期LLM的怀疑是合理的，但合理的怀疑一旦固化为身份认同，就会变成拒绝更新的动机性推理——改变立场感觉像是向曾经正确反对过的炒作势力投降。

翻译瓶颈（Translation Bottleneck）：软件开发中将规格转化为代码的步骤，长期以来因为需要人类记忆语法和API而成为瓶颈。LLM正是消除了这个瓶颈，从而暴露出规格定义和验证才是真正的难题所在。

规格与验证（Specification & Verification）：软件工程的实质工作——弄清楚该构建什么、如何分解问题、如何确认系统行为正确。这些能力不会因为代码生成变快而被自动化，反而因翻译层被消除而变得更加突出和关键。

技能结构反转（Skill Profile Inversion）：当实践技能（语法、框架惯例）被自动化后，传统上被批评为"太理论化"的计算机科学教育反而可能变得更有价值，而以快速学习语法为核心的编程训练营模式则面临挑战。

英语作为概率编译语言：作者用"英语正在成为一种带有概率编译器的编程语言"来比喻当前的范式转变——你用自然语言描述意图，模型生成代码，你验证行为。翻译抽象层日趋成熟，但知道该指定什么，始终是真正的工作所在。

原文信息

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