“用了半年AI编程，我连Laravel API都不会写了！”大厂程序员自述「脑子生锈」实录

编译 | 郑丽媛

出品 | CSDN（ID：CSDNnews）

经常刷技术论坛的人，可能会注意到一个越来越刺耳的抱怨：AI 编程助手正在让开发者变笨。不是那种“少记几个 API”的笨，而是思维懒惰、批判能力退化、甚至面对复杂 bug 时不知道从何下手。

听起来有点夸张？但在 Reddit、Hacker News 以及各大科技公司的内部聊天频道里，这种声音正在从零星的低语变成一片集体的焦虑。

与此同时，科技公司的高管们却在高唱赞歌：Google 说旗下 75% 的新代码是 AI 生成的；微软 CEO 纳德拉透露这个比例已到 30%，CTO 更是豪言到 2030 年要达到 95%；Meta 的扎克伯格预测，未来一年半内改进 AI 的大部分代码都将由 AI 自己完成。甚至连 Anthropic 都声称其团队 90% 的代码出自 AI 之手。

两边的说法，仿佛来自完全不同的世界——那么，到底谁在讲真话？

“不是不想用，是被逼着用”

先来看一个容易被忽略的细节：在高管们津津乐道的“AI 全面渗透开发流程”背后，一线程序员的使用意愿究竟如何？

外媒 404 Media 最近采访了一批来自不同公司的开发者，得到了一个惊人的一致答案：他们使用 AI 工具，几乎都不是自愿的。

一位来自某 FAANG 公司（就是那种公开炫耀 AI 代码占比的巨头）的软件工程师直言：“用AI 基本上是强制要求，它的使用情况写进了绩效考核标准。我们大多数人被重新编组进了所谓‘AI 聚焦小队’，遇到所有问题都是‘先上 AI’。AI 工具像洪水一样涌来，你根本躲不开。”

一位 UX 设计师则补充得更直白：“我们的绩效评估跟 AI 采用率直接挂钩，导致大部分同事只是‘表演性’地用 AI——大家都心知肚明输出结果有问题，但没关系，只要表现出‘愿意用’的态度就够了。”

这种“假装用 AI”带来的后果是：代码质量没人关心，技术债却在疯狂堆积。这位设计师用了一个很形象的比喻：“我们正在搭建一个像老鼠窝一样的技术债堆，将来一旦这些模型贵到用不起，这堆代码就永远解不开了。”

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AI 生成的代码，到底是帮忙还是添乱？

如果说“被迫使用”只是动机问题，那么真正让开发者们头疼的，是 AI 在实际工作中不但没提升效率，反而让他们更累、更崩溃。

一位来自小型网页设计公司的软件开发者，是这样描述他的日常的：“AI 生成的代码 bug 更多。因为我做的是分布式 Web 应用，涉及多个系统之间复杂交互，想让大模型理解正确的上下文本身就极其困难。更崩溃的是，我的一位同事用 AI 生成了海量代码，每次交给我 review 都是上千行的 pull request，我需要花巨量时间去检查。在‘写提示词 – 写代码 – 检查 AI 输出’之间反复切换，认知开销极大，我感觉比这辈子任何时候都要疲惫。这根本不是生产力提升，而是通往严重精神内耗的加速跑。”

金融科技公司的一位开发者则点出了另一个维度：AI 生成的代码量太大，开发者根本来不及仔细审查。“AI代码铺天盖地，你不可能做到足够完美。要么你干脆自己写，要么你硬着头皮提交，然后心里发慌——万一有很烂的代码被人发现了，你会很尴尬。更糟糕的是，你提交了但没人发现，那结果就全凭运气了。”

这位开发者甚至遇到了一个更离谱的场景：“有一次我在 Claude Code 里把token 额度用完了，结果就没法继续工作了。我当时修的那个 bug 还没搞定，而我竟然因为 token 用完而卡住了——显然，我依赖 AI 到了一个自己都害怕的程度。”

“用AI 多了，感觉自己变笨了”

据 404 Media 报道，所有采访者都承认，AI 确实在少数场景下有用：快速原型实验、探索不熟悉的领域、作为信息检索接口（比如定位某个请求在服务端的处理位置、总结日志、查找文档）；但所有人也一致同意一个更令人不安的事实：

越依赖 AI 写代码，自己原本的技能就退化得越厉害。

这种现象在学术上被称为“认知债务”或“认知萎缩”。简单来说，当你把工作中的一部分脑力劳动交给 AI 后，你就慢慢失去了做好这部分工作的能力。

为了说明这种情况，一位金融科技的开发者用手机号码来比喻：“就像当年有了手机后我们不再记电话号码，但现在这种外包扩展到了‘思考’本身。我觉得自己的批判性思维能力、静下心来推理问题或设计的能力都在退化，因为那个‘全知全能的大模型’就在那儿，问一句就有答案。我告诉自己只是用它来找灵感，但最后它成了我唯一的想法。它给了你生产力和专业性的幻觉，但到头来，你跟你提交的产出之间的关系比以前更疏远了。”

最吓人的是，有人已经出现了“失忆”症状。那位小型网页设计公司的开发者回忆：“有一次我忘了怎么实现一个 Laravel API，吓得魂都没了。我大学就是学这个的，做了好多年软件工程师，那一刻却感觉自己回到了没写过一行代码的状态。”

裁员的理由，还是真实的生产力？

既然如此，为何科技公司高管们还是反复强调“AI 带来了巨大的效率提升”呢？有一个很现实的原因：为大规模裁员提供理由。

最近几个月，Meta 宣布裁减 10% 的员工（约 8000 人）；微软向其美国员工中 7% 的人提供自愿退休方案（约 12.5 万人）；Snapchat 裁掉了 16% 的全职员工（约 1000 人）……这些裁员无一例外都被归因于“AI 提高了效率，就不需要那么多人了”。

然而，开发者们的实际体验却完全对不上号。AI 既没有带来更多或更好的产品，也没有缩短工作周或改善用户体验——它带来的，更多是一堆难以维护的代码和一群越来越疲惫、越来越自我怀疑的程序员。

老程序员还能撑，新人怎么办？

对于未来，受访者们的态度呈现出一种复杂、悲观的“乐观”。

一方面，他们普遍认为大语言模型会留下来，未来编程中总会有一席之地；另一方面，他们担心当前这种“高管盲目迷恋 AI、强制全员采用”的做法，会对行业尤其是新人造成不可逆的伤害。

“如果几年后还有岗位剩下，老程序员可能还撑得住，但我担心那些刚入行的，”一位 UX 设计师说，“我们现在招的初级程序员，连最简单的任务都要依赖 AI。他们根本没有知识和经验来判断 AI 输出的代码是不是错误百出或效率低下。”

一位 FAANG 的工程师则预测：“我直觉认为，无论是从经济角度还是技术债角度，这种开发方式都不可持续。我们团队里明显分成两派：一派真心喜欢 AI 编程，另一派只是按公司要求在做。我发现，那些每天埋头写代码、跟技术细节死磕的人，通常都不是 AI 的狂热支持者。你对 AI 的输出越是刨根问底，它就越容易露馅。”

当然，AI 写代码本身不是原罪，但当它被当作绩效考核的工具、裁员的借口，以及年轻人成长的替代品时，后果可能比想象中更严重。

最后，如果你最近也感觉脑子有点“锈”，不妨放下 AI，亲手写几行代码——不是为了效率，只是为了提醒自己：那个会思考、会推理、会犯错也会进步的你，才是真正不可替代的。

原文链接：https://www.404media.co/software-developers-say-ai-is-rotting-their-brains/

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